André NG

V PRÊMIO FEBRABAN DE ECONOMIA BANCÁRIA

André NG Categoria A

Tema: Regulação do Sistema Financeiro

Trabalho: Avaliação dos Riscos Sistêmicos dos Bancos no Brasil

São Paulo 2013

Ng, André Avaliação do Risco Sistêmico dos Bancos no Brasil/ André Ng; orientador: Prof. Dr. Marco Lyrio e coorientador: Prof. Dr. Michael Viriato Araujo – São Paulo: Insper, 2012. 55 f.

Dissertação (Mestrado – Programa de Mestrado Profissional em Economia. Área de concentração: Finanças e Macroeconomia Aplicadas) – Insper Instituto de Ensino e Pesquisa.

1. Risco Sistêmico2. Gerenciamento de Risco3. Marginal Expected Shortfall 4. Systemic Expected Shortfall

AGRADECIMENTOS

Chego ao fim de mais uma fase da vida e, desta vez, com muitos altos e baixos. Foi muito difícil conciliar a vontade de estudar, as responsabilidades profissionais e os deveres com a família. Por isso, se cheguei até aqui é porque muitos me ajudaram e tenho muito a agradecer.

Primeiramente aos meus orientadores que aceitaram prontamente me orientar, deram-me liberdade para trabalhar, estabeleceram, claramente, os prazos e, o mais importante, estavam preocupados em aliviar o peso dessa jornada. Agradeço, também, pelas aulas de Finanças Internacionais e de Risco de Mercado, em que pude retomar a vontade de aprender mais, rever os conceitos e aplicá-los.

Aos amigos do mestrado, uma turma heterogênea e questionadora; com eles senti as dificuldades e os problemas de aprender Economia e Finanças. Muitas dúvidas e grandes desafios surgiram nos inúmeros momentos de discussão e debates durante as aulas. Às atendentes da biblioteca do Insper, sempre prontas, solícitas e organizadas.

Agradeço, enormemente, ao Citi e à minha equipe por me proporcionarem tranquilidade e confiança para me ausentar nos momentos necessários. Não tenho dúvidas da excelente equipe que formam e do profissionalismo que dedicam. Tenho o privilégio de gerenciá-los e incentivá-los.

Aos sócios e amigos da empreitada de produção musical, que não deixaram o sonho acabar durante minha ausência.

Aos amigos do dia a dia que insistiam na existência de uma vida fora de tudo isso e me mostraram que um belo churrasco melhora muita coisa.

Não menos relevante, à minha esposa, à minha filha e ao meu futuro filho, que nos momentos de cansaço e desespero me faziam ver que tinha mais força do que imaginava.

Por fim, ao meu corpo e ao meu cérebro por aguentarem tudo isso; agora, é hora de um pouco de sossego e de cuidar da saúde.

DEDICATÓRIA

Ao meu pai pela pessoa que foi, À minha mãe pela força que é, Aos meus irmãos por tornarem minha vida melhor, À Cláudia por ser meu ponto de equilíbrio, Aos meus filhos pela felicidade de ser pai, Aos meus amigos por aturarem minhas loucuras.

RESUMO

Após a crise financeira de 2008, as principais organizações internacionais como o Fundo Monetário Internacional (FMI) e o Bank of International Settlements (BIS) começaram a dar mais ênfase às políticas macroprudenciais e à avaliação do risco sistêmico. Até então, a regulamentação do mercado financeiro internacional estava focada na avaliação microprudenciale no controle das instituições financeiras, acreditando que, assim, a estabilidade financeira já estaria resguardada. Questões como “grandes demais para quebrar” ou “risco moral” ganharam destaque na condução das políticas econômicas, pois envolvem recursos públicos, custo político e perda de credibilidade. Dessa forma, este estudo pretende avaliar o risco sistêmico dos bancos atuantes no mercado brasileiro listados em bolsa de valores. Utilizando a metodologia proposta por Acharya et al. (2010), pode-se verificar que o Marginal Expected Shortfall e a alavancagem resultaram em um Systemic Expected Shortfall, risco sistêmico, coerente com o tamanho e a relevância das instituições envolvidas e com situações específicas, como restrição do mercado de crédito em 2008. Verificou-se, também, que os grandes bancos nacionais apresentam os maiores riscos sistêmicos para o mercado brasileiro em 2012 e que os bancos médios apresentam moderado risco sistêmico para o sistema financeiro.

Palavras-chave: Risco Sistêmico, Expected Shortfall, Systemic Expected Shortfall, Políticas Macroprudenciais e Crise Financeira.

ABSTRACT

After the financial crisis in 2008, the main international organizations started to emphasize macroprudential policies e systemic risk evaluation. Before, the international financial market regulation has been focused in the evaluation and supervision for individual financial institutions to ensure the system stability. Issues like “too big to fail� and moral hazard highlighted the way to conduct the economic policies because involve public resources, political costs and credibility lost. Therefore, the present thesis intends to evaluate the systemic risk for bank which has stocks listed in the brazilian stock exchange. Using the methodology proposed by Acharya et al. (2010), it was possible to verify that Marginal Expected Shortfall and leverage are important variables to estimate the systemic risk through Systemic Expected Shortfall including firm size, financial relevancy and events like liquidity restrictions. The biggest national banks present the highest systemic risk in the sample and the medium banks, the systemic risks are moderate to financial system.

Keywords: Systemic Risk, Expected Shortfall, Systemic Expected Shortfall, Macroprudential Policies and Financial Crisis.

Lista de Gráficos Gráfico 1: Evolução do percentual de operações de crédito sobre o PIB (01/2001 a 07/2012) .................................................................................................................................................. 12 Gráfico 2: Comportamento do Índice Bovespa entre 02/jan/2000 a 29/jun/2012 .................. 31 Gráfico 3: Média MES diário entre 02/jan/2008 a 29/jun/2012 (convertido para valor absoluto)................................................................................................................................... 33 Gráfico 4: MES em 30/06/2008 contra o retorno da ação durante a crise (SES realizado)..... 34 Gráfico 5: Média trimestral dos níveis de alavancagem.......................................................... 34 Gráfico 6: Evolução da inadimplência para operações vencidas há mais de 90 dias por tipo de controle .................................................................................................................................... 37 Gráfico 7: Visualização dos riscos sistêmicos estimados (a) SES estimado e LVG Médio................................................................................................43 (b) SES estimado e MES (02/01/2008 a 29/06/2012)...............................................................43

Lista de Tabelas Tabela 1. Categorias de medidas de risco sistêmico por tipo de abordagem.......................... 14 Tabela 2: Instituições financeiras selecionadas e suas ações.................................................. 29 Tabela 3: Matriz de correlação das ações selecionadas...........................................................30 Tabela 4: Estatísticas das ações selecionadas .........................................................................32 Tabela 5: Resultados da regressão via MQO – valores em 30/06/2008, SES de 30/06/2008 a 27/10/2008...............................................................................................................................36 Tabela 6: Ranking MES e SES estimado.................................................................................37 Tabela 7: MES e LVG atualizados para 29/jun/2012 ..............................................................39 Tabela 8: Resultado dos SESs estimados e Ranking.............................................................. 39

SUMÁRIO

1. INTRODUÇÃO............................................................................................................... 10 2. REVISÃO DA LITERATURA...................................................................................... 13 2.1. Estudos e Formulações ............................................................................................ 13 2.2. Sistema Financeiro Brasileiro e Supervisão .......................................................... 18 3. MÉTODO E LEVANTAMENTO DE DADOS ............................................................21 3.1. Modelo Teórico .........................................................................................................21 3.1.1. Modelagem dos Agentes Econômicos ..........................................................22 3.1.2. Medida do Risco Sistêmico ........................................................................... 25 3.2. Levantamento de Dados........................................................................................... 27 4. AVALIAÇÃO DOS RESULTADOS ............................................................................. 32 4.1.Avaliação para 29/junho/2012 ................................................................................ 38 4.2. Verificação do Risco Sistêmico ............................................................................... 42 5. CONCLUSÃO ................................................................................................................. 45 6. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ........................................................................... 48 ANEXO I.........................................................................................................................53 ANEXO II.......................................................................................................................56

10

1. INTRODUÇÃO Nas três últimas décadas, diversas crises financeiras ocorreram tanto em países desenvolvidos quanto em desenvolvimento. Houve ocorrências no norte da Europa, nos Estados Unidos, no Leste Asiático e na América Latina e em todas elas houve consequências para toda a economia como: deterioração dos termos de troca, recessão, desemprego e custos sociais e políticos. Hoggarth et al. (2004) indicam que as externalidades de uma crise bancária são as que apresentam as piores consequências econômicas (p. ex., baixo crescimento econômico, diminuição do volume de crédito e aumento do desemprego) e, por isso, há necessidade de se avaliar, controlar e supervisionar, adequadamente, o sistema financeiro.

A crise financeira de 2007-2009 é um exemplo do potencial que uma crise pode ocasionar para a economia mundial, pois não ficou restrita somente aos EUA, país de origem da crise, ou ao setor financeiro, houve restrição mundial de liquidez e registros de baixos crescimentos econômicos. As falhas nas avaliações de riscos, a falta de transparência nas posições em derivativos e a fraca regulação (ACHARYA et al., 2011 e FRIEDMAN e KRAUS, 2011) verificadas durante a crise de 2007-2009 motivaram a revisão das políticas econômicas prudenciais e aumentaram as preocupações com as instituições financeiras “grandes demais para quebrar” (toobig tofail) – quando o próprio tamanho da instituição ante as demais é um fator para a manutenção da estabilidade financeira e da credibilidade do sistema financeiro – e com a questão de risco moral (moral hazard) – quando os agentes econômicos não atuam de forma adequada visto que podem ser ajudados pelo governo – principalmente, após a atuação do governo dos EUA na capitalização das maiores instituições financeiras norte-americana,a fim de minimizar o crescente risco sistêmico e evitar uma crise sistêmica1.

Apesar de a economia mundial presenciar diversas crises econômicas, a questão do risco sistêmico ganhou destaque por caracterizar-se como o risco de um evento prejudicar o funcionamento dos serviços financeiros e gerar consequências negativas para todo o sistema financeiro, consumindo o capital ou os recursos disponíveis, bem como prejudicar os demais setores da economia (IMF, 2011). Devido à crise de 2007-2009,l imitar o risco sistêmico passou a ser um dos pilares da atuação de políticas macroprudenciais, que visa à estabilidade financeira em conjunto com as demais políticas públicas.

1

Datz (2002) mostra os principais artigos sobre os tipos de crises sistêmicas e a forma de propagação.

11

As políticas macroprudenciais são consideradas uma evolução das políticas de atuação micro, focadas na supervisão, fiscalização e regulação da forma como a instituição pode atuar no sistema2. Dado o aumento da relevância desse tipo de risco, em 2010, o Banco Central Europeu criou o European Systemic Risk Board, para tentar identificar, evitar e mitigar o risco sistêmico, bem como estabelecer procedimentos de supervisão e propor medidas macroprudenciais (EIJFFINGER, 2009).Já em 2012, os Estados Unidos criaram o Office of Financial Research (OFR), uma nova divisão do departamento do Tesouro Nacional, para auxiliar os trabalhos do Financial Stability Oversight Council, que tem como responsabilidade monitorar os riscos e promover a estabilidade financeira3.

A importância de avaliar o risco sistêmico passa pela necessidade de diminuir as consequências de uma restrição de capital ou mesmo de uma falência de uma instituição financeira quando os recursos do sistema financeiro ou medidas de contenção estejam escassos, pois nessa situação haverá impactos para a economia real e deterioração da condição fiscal. (BROWNLEES e ENGLE, 2011) Dessa forma, o presente estudo pretende mensurar e analisar o risco sistêmico do sistema financeiro brasileiro, a partir da avaliação do risco sistêmico individual dos bancos no Brasil, que são os agentes relevantes e mais propensos ao risco. A base para a proposta do estudo é utilizar o comportamento das ações dos bancos e de modelos estatísticos para determinar o nível de risco sistêmico de cada instituição e inferir sobre o seu impacto no sistema financeiro.

A mensuração segue o trabalho de Acharya et al. (2010) que propõe que as medidas de avaliação de risco sistêmico precisam ser práticas para os reguladores e com suporte teórico mais fundamentado, já que muitas das métricas estabelecidas para mensurar o risco sistêmico geram problemas como utilizar simplesmente a medida Valueat Risk (VaR) para avaliar o risco da instituição e do sistema financeiro.

Os principais resultados da aplicação da metodologia aos dados brasileiros são: i) o elevado risco sistêmico dos bancos grandes, em linha com as preocupações com instituições “grandes demais para quebrar” para jun/2012; ii) a representatividade dos bancos públicos para o sistema financeiro; iii) para o período de jun/2008, o estudo mostra que os bancos

2

Galati e Moessner (2011) efetuam uma ampla revisão da literatura sobre políticas macroprudenciais.

No Brasil, os primeiros testes de estresse no mercado financeiro, efetuados pelo Banco Central, iniciaram em 2002, após grande volatilidade nas taxas de inadimplência e ocorrências de perdas bancárias.

3

12

médios apresentaram risco sistêmico maior do que os bancos grandes e iv) que o nível de alavancagem dos bancos é uma variável importante na avaliação do risco sistêmico.

Este trabalho, portanto, contribui para a literatura financeira no Brasil ao mostrar quantitativamente o risco sistêmico de cada instituição, mediante informações do mercado, com resultados coerentes e atuais. O sistema financeiro brasileiro passa por um forte crescimento das operações de crédito após 2008 (vide gráfico 1) e revisão dos spreads bancários em 2012, após atuação do governo federal e dos bancos públicos, o que aumenta o nível de preocupação dos agentes econômicos, altera a avaliação dos riscos e promove potencial instabilidade econômica. (SADDI, 2012 e BOLLE, 2012) Gráfico 1: Evolução do percentual de operações de crédito sobre o PIB (01/2001 a 07/2012)

O restante deste trabalho é composto das seguintes seções. Na sequência desta introdução, o próximo capítulo descreverá os principais estudos sobre o risco sistêmico e o destaque dos controles e políticas de prevenção e supervisão adotadas no mercado brasileiro.

A terceira parte descreve a metodologia proposta por Acharya et al. (2010) para medir o risco sistêmico. A quarta demonstra os resultados obtidos e avaliações e, por fim, as conclusões.

13

2. REVISÃO DA LITERATURA

2.1. Estudos e Formulações Entre os estudos sobre o risco sistêmico, o primeiro destaque internacional é o trabalho elaborado por de Bandt e Hartmann (2000), que efetua um completo levantamento sobre crises financeiras e suas consequências após a década de 90. Os autores abordam o tema na visão da formulação de normas e regulações, supervisão, gerenciamento de crise, formas de contágio e destacam os modelos de corrida bancária. Os autores alertam, também, para a necessidade de avaliação e controle dos sistemas de pagamento e liquidação, e para o adequado controle de liquidez e solidez do sistema. Por fim, o trabalho mostra as evidências empíricas sobre contágio bancário (dentro do setor e fora dele), reação dos preços da ação, comportamento dos depósitos bancários, prêmio de risco e controle de liquidez.

Com relação aos estudos sobre as medidas de mensuração e determinação do risco sistêmico, Bisias et al. (2012) elaboram um levantamento das principais medidas propostas na literatura de economia e de finanças. De acordo com esse estudo, há 31 medidas quantitativas consideradas relevantes para auxiliar na supervisão, nas pesquisas e nos controles de risco sistêmico. Os autores analisam a aplicabilidade de cada medida, o tratamento dos dados e os resultados. Separaram cada medida por tipo de abordagem: macroeconômica; inter-relações, causalidades e choques; forward-looking; teste de estresse; avaliação com dados em corte transversal e insolvência e iliquidez. A tabela 1 sumariza os tipos de medidas, as formas de abordagem e os objetivos das métricas.

14

Tabela 1. Categorias de medidas de risco sistêmico por tipo de abordagem Tipo

Abordagem Avalia ciclos econômicos e indicadores agregados.

Macroeconômica Enfatiza a forma de regulação macroprudencial.

Inter-relações, causalidades e choques (micro)

Avalia a intensidade de default e a inter-relação entre as instituições. Visa mensurar o “efeito dominó”.

Objetivo Fornecer indicadores antecedentes ou alertas.

Estabelecer políticas após ocorrências.

Indicar fragilidades no sistema.

Analisa os indicadores financeiros e os riscos financeiros.

Utiliza a metodologia de ativos contingentes para mensurar probabilidade de default.

Forward-looking

Aplicação de métodos multivariados.

Indicar fragilidades no sistema.

Utiliza simulações.

Estabelece a forma de evolução do crédito.

Análise de Componentes Principais.

Teste de estresse

Simulação de cenários e impactos financeiros e macroeconômicos.

Analisa as ocorrências num dado período.

Avaliação com dados Faz inferências sobre a distribuição nas caudas. em corte transversal Utiliza medidas de avaliação de risco de mercado.

Fornecer alertas e avaliar a situação do sistema financeiro.

Fornecer alertas.

Faz inferências sobre os tipos de riscos.

Insolvência e iliquidez

Dá forte importância à alavancagem.

Mensura a liquidez do mercado.

Monitoramento e avaliação do sistema.

Correlações com outros participantes do mercado.

Fonte: Bisia set al. (2012) e elaboração própria

Entre os trabalhos que incluem métodos quantitativos, crises econômicas e risco sistêmico está o estudo de Hartmann et al. (2005),que propõe avaliar o risco do sistema bancário aplicando a Teoria de Valores Extremos Multivariada para estimar a probabilidade de contágio entre bancos, as vulnerabilidades a choques agregados e as mudanças do nível de risco ao longo do tempo. O objetivo é distinguir as probabilidades condicionais de quebras correlacionadas das quebras por choques agregados. A metodologia foi aplicada ao sistema bancário da Zona do Euro e Estados Unidos. Descobriu-se que, nos EUA, o risco de contágio é maior do que na Zona do Euro e que, em ambas as regiões, o risco agregado é relevante para a estabilidade do sistema financeiro. Além disso, mensuraram um beta para a cauda da distribuição, condicionando o risco sistêmico ao risco geral do mercado.

Outra forma de analisar a questão sistêmica está no trabalho de Nicolo e Kwast (2001), que é um dos primeiros estudos voltados para a determinação da relação entre o risco sistêmico e a consolidação financeira das instituições. A visão dos autores é a de que a

15

evolução das instituições financeiras cria uma série de grandes e complexas instituições e que a sua consolidação envolve um potencial risco que pode ser avaliado por meio de medidas de interdependência e correlação entre o indicador de risco sistêmico e os retornos das ações.

Assim, os autores estudam a dinâmica da correlação entre as firmas com a consolidação das atividades bancárias e qual o impacto que pode gerar no sistema financeiro e, consequentemente, para o crescimento econômico. A proxy para o risco sistêmico seria a correlação do comportamento das ações das instituições financeiras escolhidas. Os resultados mostram que a interdependência aumentou durante a década de 90 e que a consolidação da empresa explica parte da alta das ações.

Martins e Alencar (2009) aplicam o referencial teórico acima para o mercado brasileiro para mostrar como a concentração bancária diminui o risco idiossincrático das instituições, mas pode elevar o risco sistêmico. Os autores também utilizaram as informações do mercado de ações para determinar a interdependência e as consequências para a lucratividade dos bancos. A ideia é que a correlação dos retornos de bancos é perfeitamente observada pelo mercado, sendo assim, é um importante instrumento de inferência acerca da solvência dessas instituições na presença de um choque idiossincrático. O grau de concentração do sistema bancário pode alterar a sua exposição a um risco sistêmico, à medida que altera a percepção da interdependência entre as instituições participantes no mercado.

Kritzman et al. (2011) estabelecem uma medida de risco sistêmico implícito chamada absorption ratio. O indicador mostra se os mercados estão unificados ou levemente agrupados. Se os mercados estão levemente agrupados, a propagação de um evento adverso propaga-se mais rapidamente e largamente do que os mercados interligados. Os testes efetuados, via Análise de Componentes Principais com o indicador, mostram que para os EUA, foram eficientes para: 1) explicar as quedas no mercado acionário quando a absorption ratio apresentou picos; 2) concluir que é um bom indicador antecedente para a bolha imobiliária; 3) indicar que a métrica sobe em momentos turbulentos; 4) mostrar que mudanças no comportamento do indicador coincidiram com as principais crises financeiras globais.

O trabalho de Capelletto e Corrar (2008) elabora índices de risco sistêmico para o setor bancário e estabelece a probabilidade de ocorrer uma crise financeira. A partir de uma regressão logística, os autores mensuraram a probabilidade do evento mediante indicadores de risco e variáveis econômico-contábeis. Os testes foram efetuados observando as crises financeiras sistêmicas em diversos países após 1990. Descobriu-se que a qualidade do crédito,

16

o volume dos resultados financeiros, o nível da taxa de juros e a volatilidade da inadimplência estão mais associados à ocorrência de crises e são indicativos para o nível de risco sistêmico.

Takami e Tabak (2006) abordam o risco sistêmico mensurando a solvência do setor bancário brasileiro aplicando a metodologia distance to default e determinando a probabilidade de default ,via logit e probit. Os resultados do trabalho indicam que o modelo prevê com até nove meses de antecedência o default de um banco.

Sob essa metodologia, a da utilização da teoria de ativos contingentes, diversos trabalhos foram elaborados para medir o risco do sistema financeiro e de suas instituições. Os estudos seminais são atribuídos a Chan-Lau et al. (2004) e Lehar (2005). Hovakimian et al.

(2012) ampliam o trabalho de Lehar (2005) e mostram que as medidas de risco sistêmico são consistentes com os testes de estresse e como o risco sistêmico evoluiu entre 1970 a 2010. A principal conclusão é que o tamanho do banco é a principal variável condutora do risco sistêmico4.

Contrapondo os trabalhos que enfatizam o uso de dados contábeis, o estudo de Brunnermeier et al. (2011) enfatiza que o risco sistêmico não pode ser detectado por informações contábeis ou indicadores financeiros, pois é determinado endogenamente pelos participantes do mercado. Diante disso, os autores propõem uma avaliação que envolve uma visão integrada dos riscos e um índice de liquidez, calculado a partir de informações sobre percentual de variação em um determinado fator de risco, pois crises sempre envolvem problemas de capital e liquidez. Dessa forma, os órgãos reguladores conseguem identificar e avaliar a liquidez do mercado e as sensibilidades da instituição ante as mudanças nas variáveis econômicas e financeiras. A proposta dos autores é criar um índice ponderado de descasamento de liquidez estabelecendo pesos e parâmetros para as principais informações financeiras e desenvolver um questionário de risco envolvendo situações em que a instituição deve descrever as perdas/ganhos potenciais dadas certas variações nos indicadores e contrapartes.

Atualmente, um estudo que vem ganhando destaque é a medida proposta por Adrian e Brunnermeier (2011), em que propõe uma medida de risco chamada CoVaR para avaliar a probabilidade condicional de uma instituição para o risco sistêmico dado uma outra instituição, que passa por problemas financeiros. Por meio de modelagem estatística de distribuição conjunta e regressões quantílicas, os autores determinam a contribuição marginal 4

Gray et al. (2006) mostram detalhadamente como a metodologia se aplica aos bancos norte-americanos e estende a avaliação indicando o possível contágio para o setor não financeiro e para o governo.

17

das instituições para o risco sistêmico e por meio de regressões com dados em corte transversal mostram que a medida juntamente com as variáveis alavancagem, tamanho e descasamento de taxa podem prever o risco sistêmico. Analogamente, a medida seria o VaR de uma instituição financeira dada uma instituição em situação problemática e, assim, consegue-se avaliar os comovimentos e as correlações entre as instituições. Entretanto, o problema dessa medida é o fato de ela não ser aditiva, não definir exatamente a causalidade e apresentar comportamentos distorcidos dependendo da correlação calculada. (GALATI e MOESSNER, 2011) Por fim, Bartram et al. (2007) mostram uma visão distinta dos demais trabalhos citados até o momento, porque estabelecem que as crises financeiras não promoveram uma piora nos níveis de risco sistêmico mundial, nem mesmo nas probabilidade de default.

Estudando o sistema financeiro mundial, o comportamento de 334 bancos e aplicando três diferentes métodos estatísticos (estudo de evento, distance to default e probabilidade de default via volatilidade implícita) para mensurar os impactos das crises sobre os bancos verificou-se que os resultados são insuficientes para concluir sobre o risco sistêmico e, assim, não causariam grandes consequências no sistema mundial. As interpretações podem ser que as medidas adotadas pelos países foram adequadas ou que os impactos de uma crise numa determinada região acabaram se restringindo à própria região. Porém, cabe ressaltar que o estudo foi efetuado antes da crise de 2007-2009.

Neste trabalho, a proposta é utilizar a abordagem de avaliação de dados em corte transversal proposta por Acharya et al. (2010), para inferir sobre o risco sistêmico no Brasil e analisar os resultados para cada instituição financeira. O tipo de abordagem escolhida tem o objetivo de fornecer um alerta sobre a situação do sistema financeiro e utiliza o comportamento do mercado de ações e de poucos dados contábeis para a determinação do risco sistêmico. A metodologia aplicada estabelece uma fundamentação econômica, que não está desenvolvida nos estudos ora citados, uma vez que focam diretamente os métodos estatísticos, as informações contábeis e/ou a análise histórica para propor a avaliação do risco sistêmico. Conforme Cerutti et al. (2012), a abordagem escolhida neste trabalho complementa as avaliações baseadas somente em dados financeiros e contábeis uma vez que: (i) os dados de mercado são considerados um dos canais de contágio de crises financeiras e são uma proxy para a percepção do mercado; (ii) estão disponíveis em maior frequência do que as informações patrimoniais e (iii) possuem baixo custo de obtenção e agregação de informação.

18

2.2. Sistema Financeiro Brasileiro e Supervisão Bancária O sistema financeiro, no Brasil, desenvolveu-se face aos inúmeros planos econômicos, ambiente inflacionário e forte atuação estatal. A partir de 1994, com o Plano Real, o governo federal viu-se ante a necessidade de reestruturação dos órgãos governamentais e de saneamento das instituições financeiras, via privatizações, visto que muitas sobreviviam apenas pelos ganhos inflacionários e recursos públicos.

A primeira iminência de uma crise sistêmica no Brasil ocorreu com a intervenção no Banco Econômico, em 1995, que gerou perda de credibilidade junto à população e mostrou a necessidade do lançamento de um programa que permitisse a pronta transferência do controle acionário das instituições insolventes, sem prejuízo para depositantes e investidores e com o menor custo possível para os contribuintes (DATZ, 2002).

Em 1995, o governo brasileiro criou o Programa de Estímulo à Reestruturação e ao Fortalecimento do Sistema Financeiro Nacional (PROER) e o Programa de Incentivo à Redução da Presença do Setor Público Estadual na Atividade Financeira Bancária e a Privatização de Instituições Financeiras Estaduais (PROES). Os objetivos foram o de assegurar a liquidez e a solvência do sistema, resguardando os interesses de depositantes e investidores, e aprimorar as funções do Banco Central. (ALVES e ALVES, 2010) O incentivo era oferecer benefícios fiscais e tributários para os adquirentes das instituições problemáticas.

Além disso, propunha a possibilidade de separação da instituição em parte boa, a ser vendida, e parte ruim, a ser assumida pelo governo.

Também, em 1995, foi criado o Fundo Garantidor de Créditos (FGC),sem fins lucrativos, cuja função é o de prestar garantia de crédito contra instituições dele participantes, nas hipóteses de decretação da intervenção, liquidação extrajudicial, falência da instituição ou reconhecimento de insolvência pelo Banco Central do Brasil (BCB). A decisão de criar esse tipo de fundo de recursos ocorreu após a insolvência de duas grandes instituições privadas nacionais, o Banco Econômico e o Banco Nacional5. Constituída como uma associação civil privada, as instituições participantes contribuem mensalmente com 0,0125% do montante relativo aos saldos dos ativos financeiros garantidos6.

5

A necessidade de criação de seguros depósito tem como objetivo diminuir possíveis corridas bancárias e a queda de credibilidade e confiança. O valor a ser assegurado não deve ser total para evitar moral hazard ou complacência ao ambiente de risco.

6 Conforme estatuto do Fundo Garantidor de Créditos, http://www.fgc.org.br/upload/estatuto_p.pdf. Instituições que emitem Depósito a prazo com garantia especial (DPGE) estão sujeitas a contribuições mensais adicionais.

19

Em 1997, implantou-se a Supervisão Global Consolidada e formalizou-se, via Lei7, a atuação do BCB como regulador e mantenedor da saúde financeira de todo o sistema. Além da execução da política monetária, a instituição passa a prover liquidez para o sistema financeiro, promover as condições de crédito e fiscalizar as instituições para manter a estabilidade financeira do país. A supervisão bancária, que foi uma atribuição formal ao BCB desde a Lei 4595/64 quando da sua criação (CORAZZA, 2005), amplia-se com esse novo aparato legal. O foco está na abordagem microprudencial de supervisão, avaliando os riscos e a solvência das instituições, examinando as operações realizadas por todo o conglomerado financeiro e estabelecendo normas e procedimentos de compliance (procedimentos e controles para atuação dentro das regras), prudência e chinese wall (segregação de atividades, funções e responsabilidades entre as diversas áreas de atuação de uma instituição financeira).

Um capítulo à parte da evolução do sistema financeiro brasileiro diz respeito à reforma do Sistema de Pagamentos Brasileiro (SPB). A Lei nº 10.214, de 27/03/2011, promoveu uma elevação na qualidade dos processos de liquidação e da eficiência dos pagamentos e dos produtos bancários. Como consequência houve um aumento da liquidez do sistema financeiro e diminuiu o risco de balanço do BCB ao reduzir o risco sistêmico via diminuição do risco de contraparte e de compensação diária. A condução e o aprimoramento do SPB foram atribuídos ao BCB via Resolução CMN nº 2.882/01. (ALVES e ALVES, 2010) Atualmente, o BCB elabora, semestralmente, o Relatório de Estabilidade Financeira, que descreve os riscos dos sistemas, o ambiente econômico e os aprimoramentos ao sistema de pagamentos, liquidação e custódia. A preocupação é preservar o sistema de pagamentos e avaliar os impactos de eventos de insolvências sobre a economia e política econômica.

A forma de fiscalização do BCB está fundamentada no conceito de supervisão baseada em risco, dada a dificuldade de acompanhar diretamente as instituições, os custos e a escassez de recursos humanos e financeiros. Essa abordagem envolve monitorar diretamente as instituições que são relevantes no mercado financeiro e efetuar fiscalização e acompanhamentos indiretos via informações financeiras nas demais instituições. Em casos como a demora na divulgação de balanços, rápido crescimento dos ativos e passivos, alterações nos índices de capitalização e utilização do redesconto, o BCB opta por uma verificação mais acentuada.

7

Lei nº 9.447, 14/03/1997.

20

A principal área para o monitoramento do risco sistêmico, avaliação do ambiente financeiro e aplicação dos testes de estresse é o Departamento de Monitoramento do Sistema Financeiro (DESIG). A área é responsável por copilar as informações sobre os dados agregados de crédito e inadimplência, variáveis macroeconômicas e riscos das instituições financeiras. Conforme Silva et al. (2012), o BCB desenvolveu modelos econômicos e estatísticos, como vetores autorregressivos (VAR) e painel dinâmico, para relacionar inadimplência, crédito e indicadores econômicos.O BCB, também, analisa o risco de contágio e das inter-relações via contrapartes e efetua os cálculos de probabilidade de default via modelo de Merton8.

A atuação do BCB está em linha com as práticas de regulação mundial do sistema financeiro e tem forte atuação dado o histórico brasileiro descrito inicialmente. A mensuração do risco sistêmico torna-se relevante à medida que se caminha para um novo ambiente econômico, rápido crescimento das operações de crédito9 (vide gráfico 1), evolução das práticas de concessão de crédito e diminuição das taxas de serviço e dos spreads.

Essa estrutura de controle mostra a preocupação atual sobre a avaliação dos riscos de uma crise sistêmica e este trabalho pretende evoluir com a discussão e a transparência na avaliação dos riscos do sistema financeiro, utilizando-se do aprimoramento das metodologias de risco sistêmico ante as consequências da crise financeira iniciada em 2007, cuja recuperação poderá demandar políticas específicas e demasiado tempo. (BROWNLEES e ENGLE, 2011)

8

Ver Merton (1974) e Takami e Tabak (2006).

Os estudos internacionais indicam que o rápido crescimento do crédito sobre o PIB é uma das principais variáveis explicativas para crises bancárias (de BANDT e HARTMANN, 2000 e ALLEN et al., 2009).

9

21

3. MÉTODO E LEVANTAMENTO DOS DADOS 3.1. Modelo Teórico Uma proposta para avaliar o risco sistêmico deve envolver todas as fontes de informação e os diversos tipos de abordagem tanto quantitativa quanto analítica. Não se deve apenas utilizar as avaliações produzidas por órgãos governamentais, mas também incluir as percepções do mercado. (IMF, 2011) Nos últimos cinco anos, diversos bancos, principalmente médios e pequenos, atuantes no mercado brasileiro listaram ações no mercado de ações nacional e, dessa forma, abriu-se a possibilidade de ampliar as análises e ferramentas de mensuração e acompanhamento dos riscos do setor, permitindo utilizar informações além dos próprios dados contábeis, que não são frequentemente divulgadas e podem não indicar adequadamente a situação da instituição financeira. (BRUNNERMEIER et al., 2011) Assim, este trabalho pretende aplicar a metodologia descrita em Acharya et al. (2010) para avaliar o risco sistêmico no sistema financeiro brasileiro, focando os bancos listados na bolsa de valores local. O estudo indicado propõe alinhar os microfundamentos econômicos com os métodos estatísticos por meio das informações de mercado e dos dados financeiros das instituições financeiras, tornando, dessa forma, o risco sistêmico passível de verificação empírica e mensuração.

A escolha dessa metodologia está baseada no objetivo dos autores em propor uma medida que tenha fundamento econômico e que seja de fácil implementação e mensuração. A teoria consiste no fato de que as instituições financeiras (bancos em geral) decidem sobre o quanto de capital devem deter e qual o perfil de risco devem escolher para maximizar a relação risco-retorno. A visão do regulador é agregar os resultados dos bancos individualmente e considerar o risco idiossincrático de um problema bancário e o risco sistêmico, quando os recursos ou o capital disponível estão abaixo do suficiente.

Os autores propõem que a política de alocação eficiente pode ser descentralizada quando há imposição de uma taxa sobre o capital do banco, atrelada à soma de suas perdas esperadas e à sua contribuição a uma crise sistêmica. A justificativa dessa taxação é que os bancos não se preocupam com o seu risco sistêmico e as externalidades que podem gerar.

Assim, a proposta dos autores é de que a estimativa do risco sistêmico seja dada pela medida Systemic Expected Shortfall (SES). O SES é a perda esperada de um banco em um potencial evento sistêmico, quando todo o sistema financeiro está descapitalizado.

22

Para minimizar o custo da taxação, os bancos são forçados a contabilizar as externalidades de uma crise sistêmica e a proteção ao credor. A racionalidade econômica está na definição de como “taxar” os participantes do sistema financeiro de forma que os próprios participantes possam definir uma alocação ótima em face desse custo. A estabilidade do sistema financeiro deve ser conduzida de forma que os bancos internalizem os custos ao decidir pelos riscos que irão correr e pelos os ativos que irão alocar, sendo a maneira mais eficiente de cobrança por parte do regulador é via requerimento de capital e definição de procedimentos de mensuração e monitoramento dos ativos. (MELLO,2010) A proposta de determinação do SES é utilizar o Marginal Expected Shortfall (MES), que é o retorno médio de cada instituição durante os “α%” piores dias do mercado e indica a contribuição da instituição para a distribuição de perda do sistema10, e Alavancagem, que é quanto o capital da instituição está exposto ao mercado.

Nos testes apresentados pelos autores, as métricas propostas mostram que foram capazes de indicar exante as instituições financeiras que seriam reprovadas no teste de estresse efetuado pelo governo dos EUA em 2009 e apresentam correlação com mercado de Credit Default Swap (CDS) – em que são negociados os níveis de risco de crédito das empresas.

3.1.1 Modelagem dos agentes econômicos11 As próximas três seções estão baseadas no trabalho de Acharya et al. (2010).

Como forma de estabelecer um referencial teórico para as métricas, os autores iniciam o trabalho propondo um modelo de dois períodos (t = 0, 1), sendo que no instante t = 0 os bancos definem as alocações dos recursos e no instante t = 1 obtêm o seu retorno, ponderado por um cenário de crise ou não. Do lado do regulador, ele deve maximizar o bem-estar geral minimizando os custos de uma crise sistêmica em t = 1.

Em t = 0, uma instituição financeira “i”inicia o período adquirindo ativos por meio do capital próprio, w0i , e da dívida com terceiros (captação de recursos), b i . Uma vez que a companhia deve ser taxada pela sua exposição e pelo risco agregado, a função de maximização segue a seguinte equação: 10

A escolha da medida Expected Shortfall e suas propriedades podem ser encontradas em Artzner et al. (1999).

Para uma discussão mais ampla sobre a fundamentação econômica da atuação das instituições financeiras e dos órgãos reguladores ver Stiglitz e Greenwald (2004).

11

23







max c. w0i  w0i   i  E u 1[ wi 0] w1i



1



 

Sujeito a : w0i  b i  a i e b i   i f i  1   i E min f i , y i

(1)



em que: i indica o banco em questão; ai representa o total de ativos investidos pelo banco i; αifi é o valor final da dívida descontado o percentual garantido ao credor em caso de falência; yi é a renda recebida dos ativos; w0i é o recurso inicial imediatamente consumido;

 i é a taxa a ser paga pelas alocações efetuadas; w1i  y i   i  f i é o capital próprio remunerado descontados os custos de um eventual

problema financeiro (custos de uma crise), i, e do valor final da dívida final, f i.

O primeiro termo da equação (1) indica o custo de oportunidade, c, da instituição do capital disponível. O segundo termo mostra a utilidade da renda do banco no tempo 1, condicionado aos fatores que estabelecem a posição final do capital remunerado, sendo que a remuneração é recebida somente se o resultado financeiro for positivo. As restrições indicam que os ganhos estão limitados à composição dos ativos, ai, e ao valor da dívida diante das condições de garantias do sistema financeiro, αifi.

No caso do regulador, a sua atuação visa otimizar a função de bem-estar envolvendo a maximização dos bancos, os custos de um evento sistêmico e as externalidades. Assim, a função é caracterizada por: P1  P 2  P 3

(2)

em que: N







P1   c. w0i  w0i   i  E u 1wi 0  w1i i 1

1



é a soma das utilidades de todos os bancos;

 N  P 2  E  g 1wi 0  i w1i  demonstra o custo esperado das garantias governamentais aos agentes 1  i 1 

do setor financeiro. O fator g indica o nível dos custos administrativos e fiscais e que está condicionada ao default da firma e à fração assegurada;

24

P 3  E[e  1W1  zA  ( zA  W1 )] , captura a externalidade de uma crise financeira, na qual A representa a soma dos ativos do sistema financeiro e W1 o capital agregado dos bancos em t = 1. O parâmetro e mede a severidade da crise para o ambiente econômico.

A crise sistêmica ocorre quando o capital agregado no sistema financeiro cai abaixo da fração dos ativos do sistema financeiro, ou seja, o sistema financeiro não está devidamente capitalizado quando ocorre a crise, W1  zA ,provocando, assim, consequências como restrição ao crédito e aumento das posições vendidas.

O modelo não permite a redistribuição dos recursos no tempo, porque a intenção é focar a forma de alinhamento dos incentivos exante e porque operacionalmente não é possível realocar os recursos em tempo real. Como a função demonstra a maximização em dois períodos, está implícito que a regulação é importante em t=0. Dessa forma, a maximização da atuação do regulador dependerá da escolha de um sistema de taxação,  ,aplicável às instituições, que leve em consideração o risco sistêmico e seus custos.

A política ótima a ser aplicada às instituições dependerá dos riscos específicos e da contribuição ao risco sistêmico. Para o risco específico, a proposta é que seja calculado por meio da medida de Expected Shortfall ( ES i ). Para o risco sistêmico, os autores introduzem o i

conceito de Systemic Expected Shortfall ( SES ), que é a soma do capital do banco que fica abaixo de um determinado nível, quando em situação de crise sistêmica:





ES i   E w1i w1i  0



(3)



SES  E za i  w1i W1  zA i

(4)

Com base nas definições das medidas nas equações (3) e (4) e no fato de que a taxação ocorre quando os bancos escolhem o seu nível de alavancagem e a sua alocação de ativos, a taxa eficiente para o objetivo proposto é dada por:

i 

ig





e  Pr w1i  0  ES i   PrW1  zA  SES i   0 c c

(5)

O primeiro termo, risco específico, mostra que a taxa cobrada depende da





probabilidade de default, Pr w1i  0 ,e da expectativa de perdas em default da instituição i ponderada pelo percentual assegurado pelo governo para as dívidas da instituição e seus custos,  i g . O segundo termo, relativo ao risco sistêmico, pondera a contribuição da

25

instituição para o risco sistêmico pela probabilidade de ocorrência de uma crise e sua externalidade, PrW1  zA . Ambos os termos são divididos por c, que representa o custo de oportunidade do capital do banco. Se o custo for alto, a instituição não deve ser mais penalizada pela política, pois se a captação de recursos for custosa, há baixo incentivo para a instituição atuar de forma arriscada. O terceiro termo é um fator independente que ajusta a taxa proposta para o nível agregado de outras taxas pagas por outras firmas12.

Do ponto de vista de mensuração dos termos por parte das instituições financeiras, é possível determinar o primeiro termo mediante informações obtidas na firma e na regulação vigente. Quanto ao segundo termo, a probabilidade pode ser determinada com levantamentos históricos e cálculos probabilísticos, conforme os estudos apontados na revisão da literatura, seção 2, e o risco sistêmico (SES) pelo MES e pela alavancagem a ser demonstrado na próxima seção.

3.1.2. Medida do Risco Sistêmico Partindo do conceito de SES descrito na equação (4), a estimação depende basicamente de dois fatores. O primeiro fator é o nível de capital ante a fração de ativos e o segundo é o valor esperado do diferencial entre o capital inicial e o final em caso de uma crise sistêmica. E esse fator não pode ser verificado diretamente e deve ser estimado.

Ponderando os fatores e o SES pelo tamanho do capital inicial, pode-se verificar que o risco sistêmico, a perda sobre o capital, depende do nível de alavancagem e do retorno esperado do capital condicionado à ocorrência de uma crise:

 w1i  SES i za i   1  E  i  1W1  zA i i w0 w0  w0 

A equação (6) indica que se

(6)

za i  1 for positivo, o banco já estaria descapitalizado w0i

porque o capital estaria menor do que a ponderação, z, dos ativos. Uma interpretação direta do fator z pode ser o percentual mínimo definido pelo Acordo de Basiléia (8%) ou o nível

12

Aplicando a equação (5) na equação (1) e utilizando as definições das equações (3) e ($) a maximização da instituição i torna-se:







 



max c. w0i  w0i   0  E u 1[ wi 0] w1i  E  i g 1[ wi 0] w1i  e 1W1  zA  za  w1  1

1

2

3

em que, o terceiro termo é composto pelos termos P e P para uma única instituição i.

26

mínimo de capital, conforme a legislação local. No caso do Brasil, o percentual é de 11%13.

Esse termo pode ser verificado diretamente nos dados financeiros da instituição financeira.

O segundo termo é a estimativa do retorno do capital em situação de crise. Como ele não pode ser verificado diretamente, já que a proposta do estudo é analisar a instituição, momentos antes de iniciar uma crise financeira, introduz-se o Marginal Expected Shortfall (MES) para avaliar como essa medida se alinha com o SES. Mantendo a proposta de Acharya et al. (2010), o MES é definido como o retorno médio do capital, representado pela variação do preço da ação da instituição financeira i, nos 5% piores dias do mercado:

 wi  MES 5i %   E  1i  1I 5%   w0 

(7)

econsiderando que o ganho de capital entre os períodos é: J

w1i  w0i   r ji x ij   i  f i  w0i

(8)

j 1

em que: J

r x j 1

i j

J

x j 1

i j

i j

é o retorno total dos x valores investidos em j ativos pela instituição i, sendo

 a i ,vide restrição da equação (1).

A medida MES pode ser reescrita, substituindo a equação (8) em (7), como: J

MES

i 5%

 j 1

x ij w0i



  w   f w b

E  r I 5%  i j

E  i I 5%

i

i 0

i

i 0

(9)

Desenvolvendo I 5% e W1  zA por meio de leis de potência, para relacionar os dias ruins com resultados de eventos extremos e definir uma distribuição estatística de eventos extremos nas caudas, encontram-se os valores críticos:  m% , para os retornos do mercado, e

 mS , para o choque sistêmico. Desses valores obtém-se a seguinte relação:  S  5%  k  m%    m  PrW1  zA  13

Circular BACEN nº 2.84, 27/11/1997.

1



27

que mantida a condição de leis de potência e inserindo a equação (9) na equação (6), verificase a relação do SES com o MES14: SES i za i  i  1  kMES5i %  i w0i w0

(10)

em que:

i 







E  i W1  zA  kE  i I 5% i 0

  k  1 f

i

 bi



i 0

w

w

Com isso, demonstra-se que a medida SES é composta pelo excesso de alavancagem, pelo MES ajustado pelo fator k (proxy para o desempenho do ativo em situação de crise) e por um termo de ajuste, que depende (i) do diferencial de custo numa situação de problema









financeiro, E  i W1  zA  kE  i I 5% ; e (ii) do risco de crédito (spread de crédito). Conforme Acharya et al. (2010), o termo i é desconsiderado na estimativa porque não é possível determiná-lo já que a amostra indica somente os dias ruins do mercado e não a perda efetiva em um evento de crise. Além disso, como a estimação é efetuada antes da crise as diferenças são consideradas imateriais sobre o capital inicial. O impacto é uma possível subestimação do SES final, mas que não prejudica a avaliação dos resultados.

3.2. Levantamento dos Dados Definida a metodologia, a proposta é efetuar uma regressão com dados em corte transversal estimando os parâmetros, via Mínimos Quadrados Ordinários (MQO). O objetivo é estimar o risco sistêmico por banco, a partir da perda esperada da instituição nos dias ruins do mercado, ajustado pelo respectivo nível de alavancagem, que piora a condição financeira do banco numa situação de crise financeira. A atratividade da estimação está em utilizar as variáveis independentes, MES e LVG, no momento anterior ao período da crise como fatores indicativos do desempenho das ações durante a crise, que é a proxy para a perda de capital do banco em uma crise sistêmica (SES).

14

A modelagem da distribuição, via leis de potência, é proposta por Acharya et al. (2010) devido às suas propriedades em modelar distribuições de caudas pesadas e é apropriada para a análise proposta que visa mensurar o risco em situações extremas ou de baixa probabilidade. As aplicabilidades de leis de potência em Economia e Finanças podem ser encontradas em Gleria et al. (2004) e Gabaix (2008).

28

A formulação básica é: SES ti    1 MES ti   2 LVGti  et

em que: SES ti é o retorno da ação i entre 30/06/2008 a 27/10/2008; MES ti é o MES da instituição i (ação) no último dia do mês antes do início da crise;

LVGti é a alavancagem da instituição financeira i no último trimestre anterior à crise; é a proxy

para o excesso de alavancagem indicada na equação (10).

Para o cálculo do MES, foram determinados os retornos diários na forma logarítmica (





rti  ln Pt i Pt i1 ) com os preços das ações obtidos na Economática, que é um sistema privado

de banco de dados para obtenção de histórico de preços de ativos e informações financeiras e contábeis. A proxy para o retorno de mercado será o Ibovespa (IBOV), índice Bovespa, e a determinação dos piores dias considerou o nível de significância de 5% da série de retornos diários.

O cálculo da alavancagem é o mesmo descrito em Acharya et al. (2010), pois ajusta a alavancagem pelo valor de mercado da instituição: LVG 

A  PL  VM VM

em que: A é o valor contábil total dos Ativos; PL é o patrimônio líquido divulgado pela instituição; VM é valor de mercado das ações.

Os dados contábeis e o valor de mercado das ações foram obtidos, também, na Economática. As informações contábeis foram complementadas com as informações disponíveis no site do Banco Central do Brasil (www.bcb.gov.br). A periodicidade desses dados é trimestral e o valor de mercado considera as ações ordinárias, as preferenciais e os recibos de ações.

O foco da avaliação envolve somente os bancos com ações listadas na bolsa de valores de São Paulo (BM&FBovespa) dada a sua relevância e representatividade para o sistema financeiro brasileiro. Para o histórico de preços, levaram-se em consideração as séries

29

disponíveis, a partir das datas expressas na tabela 2. Apesar de poucos bancos estarem listados em bolsa de valores, as instituições selecionadas representam mais do que 70% do sistema financeiro pelos frequentes critérios de: Ativos Totais, Patrimônio Líquido Ajustado (patrimônio de referência para o índice de Basiléia) e Depósitos (vide Anexo I.a). A tabela 2 apresenta a lista de instituições escolhidas e sua ação de maior liquidez15.

Tabela 2: Instituições financeiras selecionadas e suas ações Instituição Financeira / Banco Ação mais líquida Data de Início ABC Brasil ABCB4 25/07/2007 Banco do Brasil BBAS3 20/07/1977 Bradesco BBDC4 20/07/1977 BicBanco BIBC4 15/10/2007 Mercantil BMEB4 20/07/1977 Panamericano BPNM4 19/11/2007 Alfa BRIV4 20/07/1977 Banrisul BRSB6 31/07/2007 Cruzeiro do Sul CZRS4 26/06/2007 Daycoval DAYC4 29/06/2007 Indusval IDVL4 14/06/2007 16 Itaú-Unibanco ITUB4 20/07/1977 Pine PINE4 02/04/2007 Paraná Banco PRBC4 14/06/2007 Santander SANB11 02/03/2007 Sofisa SFSA4 02/05/2007 *Nota: Para facilitar a identificação das empresas ao longo do trabalho, serão utilizadas estabelecidas na coluna “Designação”.

Designação* ABC BB BRAD BIC MERC PANAM ALFA BANRISUL CRUZ DAYC INDUSVAL ITUB PINE PARANÁ SANTANDER SOFISA as denominações

Analisando a correlação das ações selecionadas pela matriz apresentada na tabela 3, para todo o período de 02/01/2008 a 29/06/2012, muitas instituições apresentam baixa correlação com as demais e, somente, as grandes instituições financeiras apresentam alta correlação com o indicador de mercado. Esse é um primeiro indicativo de que caso a economia esteja em crise, os grandes bancos serão impactados, o que em um evento sistêmico pode agravar as consequências.

15

A escolha também centrou na instituição relevante, caso a empresa tivesse dois negócios listados em bolsa como, por exemplo, o Banco Alfa e o Banco Mercantil.

16 A série de preços anterior à fusão do Itaú e do Unibanco foi criada com base na condição de conversão das ações do Unibanco e do Itaú em ITUB4.

30

Tabela 3: Matriz de correlação das ações selecionadas ABCB4 BBAS3 BBDC4 BIBC4 BMEB4 BPNM4 BRIV4 BRSR6 CZRS4 DAYC4 IDVL4 ITUB4 PINE4 PRBC4 SANB11 SFSA4 IBOV

ABCB4 BBAS3 BBDC4 1,00 0,39 1,00 0,41 0,77 1,00 0,46 0,41 0,42 0,08 0,13 0,13 0,29 0,36 0,33 0,03 0,02 0,01 0,33 0,50 0,53 0,17 0,21 0,20 0,31 0,41 0,48 0,22 0,27 0,25 0,43 0,73 0,91 0,40 0,43 0,43 0,35 0,29 0,29 0,30 0,32 0,37 0,29 0,28 0,29 0,45 0,77 0,85

BIBC4

BMEB4

BPNM4

1,00 0,10 0,37 0,00 0,30 0,17 0,28 0,23 0,42 0,44 0,35 0,28 0,26 0,45

1,00 0,14 0,02 0,13 0,05 0,08 0,01 0,11 0,13 0,14 0,05 0,07 0,13

1,00 0,00 0,33 0,18 0,26 0,20 0,33 0,37 0,26 0,16 0,27 0,41

BRIV4 BRSR6 CZRS4

1,00 -0,02 0,02 0,00 -0,03 0,00 -0,02 0,02 -0,02 0,01 0,03

1,00 0,17 0,34 0,24 0,53 0,32 0,25 0,27 0,26 0,57

1,00 0,21 0,12 0,20 0,22 0,15 0,08 0,15 0,26

DAYC4

IDVL4

ITUB4

PINE4

PRBC4

SANB11

1,00 0,23 0,47 0,36 0,27 0,21 0,25 0,50

1,00 0,25 0,23 0,19 0,09 0,19 0,30

1,00 0,40 0,30 0,39 0,28 0,83

1,00 0,37 0,19 0,25 0,50

1,00 0,20 0,18 0,36

1,00 0,14 0,39

SFSA4 IBOV

1,00 0,36

1,00

Com relação ao período de potencial crise sistêmica, foram escolhidas as datas entre 30/06/2008 a 27/10/2008, quando o Ibovespa caiu 54,73%. Em 2008, o IBOV atingiu o valor máximo em 20/05/2008 (ver gráfico 2), que é próximo à data de 30/06/2008, quando há divulgação dos dados contábeis trimestrais das instituições. O intervalo de tempo escolhido para o estudo difere do período considerado por Acharya et al. (2010), que foi entre jul/2007 e dez/2008, porque a economia brasileira e a valorização dos ativos não sofreram imediatamente o impacto da crise financeira dos EUA. Para tanto, surgiu a tese de “descolamento” do Brasil em face das economias desenvolvidas e a elevação do risco de crédito soberano para o nível “grau de investimento”. Outro indicativo do crescimento do mercado de ações foi o elevado número de ofertas de ações de bancos médios e pequenos, como informado na tabela 2.

O gráfico 2 mostra o comportamento do IBOV entre 02/01/2000 a 29/06/2012. Esse período engloba o valor máximo atingido pelo índice e a forte queda, motivada pelo agravamento da crise econômica nos EUA, após a falência do banco de investimento Lehman Brothers, em 15/09/2008. Nesse período, a volatilidade do índice atingiu o maior nível histórico17, houve diversas paradas temporárias das negociações (circuit breaks) das ações e consequências para os demais mercados de ativos financeiros e setores econômicos (grandes empresas nacionais reconheceram enormes prejuízos com operações de derivativos de câmbio).

17

Calculando a volatilidade por Garch [1,1] (  t  0,0000074  0,072rt21  0,906 t 1 ), no final de out/2008, o indicador apresentou resultado maior do que 100% (anualizado).

31

GrĂĄfico 2: Comportamento do Ă?ndice Bovespa entre 02/jan/2000 a 29/jun/2012

32

4. AVALIAÇÃO DOS RESULTADOS A tabela 4 mostra para as ações selecionadas as estatísticas para o período de 30/06/2007 a 29/06/2012: Tabela 4: Estatísticas da variação diária das ações selecionadas Bancos

DesvioPadrão (anualizado)

Retorno médio diário

Retorno máximo diário

Retorno mínimo diário

Curtose

44,59% -0,01% 18,23% -18,81% 5,04 44,00% 0,00% 18,83% -16,68% 5,05 38,33% 0,03% 19,99% -12,21% 6,50 47,15% -0,03% 20,46% -21,53% 8,33 39,18% 0,03% 14,40% -13,98% 2,81 51,99% -0,05% 23,46% -36,94% 24,66 41,38% -0,02% 15,49% -15,36% 3,33 49,41% 0,00% 15,96% -16,71% 3,40 52,33% -0,19% 13,61% -54,65% 59,15 46,06% -0,02% 25,98% -19,42% 9,10 37,62% -0,06% 10,44% -19,42% 6,78 42,64% 0,01% 21,00% -12,94% 6,35 41,84% 0,02% 13,86% -19,64% 6,57 41,34% 0,02% 15,23% -18,65% 8,03 44,36% 0,00% 27,07% -15,22% 11,29 46,49% -0,11% 21,99% -15,85% 5,66 33,10% 0,00% 13,68% -12,10% 5,90 *Nota: Respectivamente começaram em 15/10/2007, 19/11/2007 e 31/07/2007.

ABC BB BRAD BIC* MERC PANAM* ALFA BANRISUL* CRUZ DAYC INDUSVAL ITUB PINE PARANÁ SANTANDER SOFISA IBOV

Assimetria

VaR_SH (95%)

Beta

-0,05 0,15 0,60 0,14 -0,14 -1,28 -0,02 -0,03 -4,16 0,27 -0,68 0,64 -0,29 -0,31 1,22 0,40 0,01

-4,40% -4,17% -3,73% -4,33% -4,62% -4,75% -4,89% -4,82% -4,59% -4,68% -3,82% -3,96% -3,88% -3,93% -4,23% -4,90% -3,33%

0,66 1,05 1,00 0,69 0,22 0,71 0,33 0,82 0,51 0,76 0,42 1,08 0,69 0,49 0,62 0,58 1,00

Observando os resultados da tabela 4, verifica-se que a volatilidade das ações medidas pelo desvio-padrão (paramétrico) são maiores do que a volatilidade do indicador de mercado e que a maioria das ações apresentou retorno médio diário negativo. Com relação a curtos e à assimetria sobre o conjunto de retornos diários, os grandes bancos, e com maior liquidez em bolsa, apresentaram valores próximos a uma distribuição normal. O risco medido pelo VaR (via simulação histórica) diário, com 95% de nível de confiança, indicou a ação do banco Alfa (ALFA) como a mais arriscada e todas as outras instituições apresentaram valores acima do índice de mercado. Todos os bancos médios e pequenos apresentam VaR maior do que os grandes bancos, o que é coerente, visto que as maiores instituições possuem maior diversificação das receitas do que as instituições de menor porte. Entre os grandes bancos, o ativo mais arriscado é o recibo de ações do Santander (SANTANDER), sendo o menos arriscado o do Bradesco (BRAD). Para o beta, que é a covariância do retorno das ações com o mercado dividido pela variância do retorno do mercado, covar rtibov , rti  var rtibov  , as ações dos grandes bancos apresentaram valor acima de 1, indicando que o risco sistemático é maior que o do mercado. As demais ações apresentaram valores menores que o beta do mercado, entretanto, os resultados devem ser avaliados com cautela, visto que muitos não apresentam

33

adequada liquidez no mercado de ações, o que diminui o valor da covariância entre o IBOV e a ação.

Partindo para o cálculo das variáveis explicativas, o MES é obtido por intermédio do retorno médio verificado para a ação i nos 5% piores dias do mercado18: MES i % 

1 Rti  # dias

O gráfico 3 mostra o comportamento da média, em valores absolutos, dos MESs, utilizando-se uma janela de 250 dias úteis, obtidos para as instituições selecionadas. O MES após a crise financeira permaneceu em níveis elevados, voltando ao patamar médio apenas em jul/2010. O maior valor verificado no período foi de 11,76% para o BicBanco (BIC), durante o primeiro trimestre de 2009. O menor valor foi de -2,91% para o Mercantil (MERC), no último trimestre de 2009, indicando que a ação apresentou retorno positivo, quando o mercado apresentava retorno negativo.

Gráfico 3: Média MES diário entre 02/jan/2008 a 29/jun/2012(convertido para valor absoluto) 8,00% 6,00% 4,00% 2,00% 0,00% jan-08

jul-08

jan-09

jul-09

jan-10

jul-10

jan-11

jul-11

jan-12

O gráfico 4 mostra o MES de cada banco em 30/06/2008 versus o retorno da respectiva ação, durante o período de 30/06/2008 a 27/10/2008 (SES realizado). Os MESs demonstrados no gráfico 4 estão em valores absolutos e multiplicados por 100. Esses valores serão utilizados para a regressão linear, para a obtenção de coeficientes na mesma escala da variável alavancagem. Com esta modificação, quanto maior o MES maior o risco sistêmico da instituição.

18

Para o período de um ano, os 5% piores dias resultaram em 13 datas.

34

Gráfico 4: MES em 30/06/2008 contra o retorno da ação durante a crise (SES realizado)

A segunda variável, alavancagem, caracterizada por LVG, é a razão do valor contábil dos ativos do banco i sobre valor de mercado da empresa. A proxy proposta no capítulo anterior envolve o conceito de valor de mercado dos ativos, aproximadamente, sobre o valor de mercado da instituição.Uma vez que a variável depende de informações contábeis, a proxy é efetivamente verificada a cada trimestre19. A média trimestral, a partir de mar/2007, da variável é demonstrada no gráfico 5.

Gráfico 5: Média trimestral dos níveis de alavancagem

Conforme o gráfico 5, a alavancagem apresentou forte elevação durante 2008, pior período da crise financeira, por causa da forte diminuição dos valores das ações dos bancos.

Para os valores obtidos, verificou-se que os bancos médios, em geral, apresentaram nível de alavancagem maior do que os grandes bancos (Itaú-Unibanco, Bradesco, Santander e Banco do Brasil) e que o banco de investimento Alfa (ALFA) apresentou nível maior do que todos, o que já era esperado, dada a forma de atuação de um banco de investimento. A partir de 2012, o indicador começa a apresentar movimento de alta por causa da decretação do Regime de Administração Especial Temporária (RAET) sobre o banco Cruzeiro do Sul (CRUZ) e o

19

No site do BCB há informações contábeis e financeiras em base mensal. Entretanto, utilizaram-se apenas as informações trimestrais por serem valores revisados e públicos.

35

aumento da participação dos bancos públicos no volume de crédito, conforme Relatório de Estabilidade Financeira do BCB, set/2012.

Demonstrado o comportamento das variáveis e determinando a LVG em 30/06/2008 e o MES com dados de um ano (29/06/2007 a 30/06/2008), efetuou-se uma regressão com dados em corte transversal, com as informações em 30/06/2008, antes do impacto da crise sobre o mercado de ações no Brasil, em relação ao retorno observado para as ações de 30/06/2008 a 27/10/2008. A regressão com dados exante visa tirar a influência da crise nas variáveis (vide gráficos 3 e 5) e mostrar a relação entre elas na determinação do SES, que é o retorno observado numa condição de crise sistêmica20. O objetivo é que seja possível para o regulador estimar os riscos sistêmicos das instituições, antes de ocorrer uma crise.

A tabela 5 mostra os resultados das regressões com as variáveis explicativas.

Efetuaram-se, também, os cálculos de variância robusta, erro-padrão de White (valores em colchetes na tabela 5), para minimizar o problema de heteroscedasticidade, cuja existência não gera uma estimação viesada do parâmetro, mas deixa inconsistentes os testes de hipótese, caso o cálculo robusto não seja efetuado. (WOOLDRIDGE, 2002) As regressões I e IV indicaram que a variável MES não é significante, pois o R2 não se alterou na equação IV ao retirá-la da estimação. Outro resultado que não ficou dentro das expectativas foi a variável LVG ter apresentado sinal positivo, que é incoerente com a formalização teórica e com os resultados obtidos por Acharya et al. (2010). A principal justificativa é a pequena amostra, o limitado histórico de preços das ações e da alavancagem dos bancos médios e pequenos e iliquidez das ações21.

A regressão II, estimação sem a constante (vide equação (6)), apresenta o resultado como melhor significado econômico e estatístico para as variáveis MES e LVG. As variáveis apresentam os sinais desejados (maior MES e maior LVG, maior potencial de perda) e o parâmetro da variável MÊS mostra significância estatística. A regressão II está em linha com a formulação econômica proposta pelos autores22, equações (6) e (10), e na aplicação definida em Bisias et al. (2012). Do ponto de vista econômico, a interpretação do valor do intercepto ser zero é para caracterizar instituições financeiras que não oferecem risco sistêmico, quando as variáveis explicativas forem nulas. Verificando-se os resultados obtidos por Acharya et al.

20

Os testes foram efetuados nos pacotes econométricos Stata e Eviews.

Apesar de o Stata possuir a função para ajustar outliers, não foi aplicada essa função na amostra devido ao tamanho da amostra e a sua informação qualitativa. Mais informações ver Verardi e Croux (2009).

22 Numa versão preliminar do estudo de Acharya et al. (2010), os autores efetuam as estimações dos SES das instituições financeiras, utilizando apenas parâmetros preestabelecidos para o MES e para a LVG .

21

36

(2010), tabela 4, Painel A e Anexo B, a constante e as dummies por tipo de instituição financeira não apresentaram significância estatística a 10%. O R2negativo apresentado para a regressão II deve-se ao fato de não ter efetuado a estimação com a constante e, dessa forma, n

n

y  y

pode ocorrer em valores negativos ao aplicar a formula-padrão, R 2  1   ei2 i 1

i 1

2

i

.

O valor negativo foi obtido ao efetuar a estimação no Eviews. O Stata, para evitar a ocorrência de valores negativos, altera a fórmula do coeficiente de determinação, R2, quando a n

2 estimação é efetuada sem a constante, para: RSTATA  1   ei2 i 1

n

y i 1

2 i

, conforme descrito em

Hayashi, 2000. Nesse caso, o resultado é 0,8964. Consequentemente, o p-valor para o teste F é indeterminado, quando R2< 0, ou é extremamente pequeno, caso se utilize o elevado R2, induzindo para a conclusão de significância da regressão.

Tabela 5: Resultados da regressão via MQO - valores em 30/06/2008, SES de 30/06/2008 a 27/10/2008 Variáveis

I

II

III

IV

Constante

-0,68312***

-

-0,42914**

-0,6822***

( 0,1217 ) [ 0,1742 ]

( 0,0533 ) [ 0,0545 ] -

( 0,1409 ) [ 0,1456 ] MES

LVG

# Bancos/Observações R

2

Teste F (Variância Robusta)

-0,000262

-0,15862***

-0,03933

( 0,03563 )

( 0,02259 )

( 0,03842 )

[ 0,03205 ]

[ 0,01526 ]

[ 0,0497 ]

0,02111**

-0,0058

-

( 0,00806 )

( 0,00944 )

( 0,00703 )

[ 0,0087 ]

[ 0,0043 ]

[ 0,00749 ]

16

16

16

16

0,3909

-0,833

0,07

0,3909

0,0527

-

0,4422

0,0138

0,0211**

***Estatisticamente significante a 1%. ** Estatisticamente significante a 5%. * Estatisticamente significante a 10%.

Dessa forma, escolheu-se avaliar o risco sistêmico em 30/06/2008 utilizando a regressão II da tabela 5, por apresentar resultados alinhados com a metodologia proposta.

A tabela 6 mostra, para o período pré-crise, que o risco sistêmico estava concentrado nos bancos médios, acompanhados pelo maior banco privado, na época, o Bradesco (BRAD), e pelo maior banco público, o Banco do Brasil (BB). Em jun/2008, os bancos grandes apresentavam MES médio e baixa alavancagem para os padrões internacionais. O ranking

37

obtido corrobora as preocupações e as iniciativas adotadas pelo BCB, após out/2008, principalmente para evitar a restrição de liquidez, a diminuição do volume do mercado de crédito e a incapacidade de captação.

Tabela 6: Ranking MES e SES estimado Ranking por Ranking por MES SES estimado BANRISUL -55,01% 4,658 6,202 -77,48% 1 1 DAYC -64,01% 4,406 3,402 -71,86% 2 2 PINE -54,29% 3,570 6,648 -60,49% 4 3 BRAD -41,88% 3,589 4,865 -59,75% 3 4 BB -54,70% 3,501 6,869 -59,52% 5 5 ABC -65,17% 3,436 5,083 -57,45% 6 6 SANTANDER -45,12% 3,350 5,153 -56,12% 8 7 MERC -45,25% 2,838 16,905 -54,82% 11 8 PARANÁ -70,26% 3,370 2,059 -54,65% 7 9 PANAM -70,97% 3,263 4,203 -54,19% 9 10 ITUB -45,98% 3,102 4,327 -51,71% 10 11 CRUZ -39,90% 2,504 4,737 -42,47% 12 12 INDUSVAL -62,65% 2,025 5,339 -35,22% 13 13 BIC -77,74% 1,991 4,960 -34,46% 14 14 SOFISA -62,65% 1,920 4,120 -32,85% 15 15 ALFA -21,53% 0,905 16,807 -24,11% 16 16 Nota:O MES está em valor absoluto e multiplicado por 100, p.ex., o BANRISUL possui MES de -4,658% que na estimação foi alterado para 4,658.

Banco

SES realizado

MES

LVG

SESestimado

O Anexo II mostra a evolução dos eventos relevantes ocorridos no sistema financeiro nacional, após out/2008. A crise impactou diretamente nos bancos médios e pequenos, o governo federal e os bancos grandes atuaram para manter o adequado funcionamento do mercado financeiro. (TOLEDO, 2010) A situação dos bancos médios e pequenos acabou se agravando com a forte elevação da inadimplência (gráfico 6), e começaram a aparecer casos de inadequada gestão financeira e insuficiência de capital nesse nicho bancário; vide os casos dos bancos Morada, Schahin, Panamericano e Oboé.

Gráfico 6: Evolução da inadimplência para operações vencidas há mais de 90 dias por tipo de controle (Saldo das operações de crédito com atraso superior a 90 dias / Saldo total das operações de crédito)

38

Comparando os resultados obtidos neste estudo, utilizando a equação II da tabela 5 com os apresentados por Acharya et al. (2010), verifica-se que as métricas MES e LVG indicaram resultados coerentes com a evolução do mercado financeiro e seu nível de risco sistêmico. O Relatório de Estabilidade Financeira do BCB de nov/2008 e de mai/2009 mostram que a maior preocupação era com a situação dos bancos médios e pequenos e com os níveis de captação e empréstimos do mercado de crédito.

4.1. Avaliação para 29/junho/2012 Aplicada a metodologia para 30/06/2008, estende-se a avaliação para a data de 29/06/2012. Para essa data, além de seguir os procedimentos de Acharya et al. (2010), decidiu-se determinar as variáveis MES e LVG a partir de um maior histórico de preços das ações e do nível de alavancagem para apurar o risco sistêmico dos bancos23.O motivo é que, após out/2008, houve alterações no sistema financeiro nacional que influenciaram o comportamento dos preços das ações e a alocação de recursos dos bancos, que podem ser observados na elevação do nível de alavancagem (vide gráfico 5), no comportamento da inadimplência, a partir de dez/2010 (vide gráfico 6) e nas ações do governo e do BCB, a partir de 2010. (Anexo II) A tabela 7 mostra os valores do MES e do LVG para 29/06/2012 e a tabela 8 apresenta os SESs calculados de duas formas para cada instituição em 29/06/2012. Na tabela 8, o primeiro resultado obtido segue os procedimentos de Acharya et al. (2010) para as variáveis independentes, MES de 30/06/2011 a 29/06/2012 e LVG em 29/06/2012 (os resultados estão descritos na coluna “SES com dados recentes”). O segundo resultado utiliza o histórico de preços das ações e de alavancagem de 02/01/2008 a 29/06/2012 (valores demonstrados na tabela 7). Foi escolhida a data de início em 02/01/2008 para evitar as diferentes datas de início das negociações de ações dos bancos selecionados (tabela 2). O propósito é verificar se há diferença nas avaliações do nível de risco sistêmico, utilizando os dados mais recentes ou um histórico maior de informações.

23

Ver Acharya et al. (2010) e Brownlees e Engle (2011) sobre a estabilidade do MES no tempo e sobre a estacionariedade dos log-retornos dos preços das ações.

39

Banco ABC BB BRAD BIC MERC PANAM ALFA BANRISUL CRUZ DAYC INDUSVAL ITUB PINE PARANÁ SANTANDER SOFISA

Tabela 7: MES e LVG atualizados para 29/jun/2012 MES MES LVG 30/06/2011 a 02/01/08 a 29/06/2012 29/06/2012 29/06/12 2,87 9,87 3,8056 3,28 18,68 5,0639 3,46 8,31 4,6210 3,10 11,87 4,2648 2,31 23,35 1,1266 2,81 5,38 4,2083 2,66 24,87 1,1455 2,71 8,43 4,2689 1,87 55,64 2,8149 1,65 6,57 3,7482 0,80 11,49 3,2647 3,46 8,47 4,9551 2,10 8,26 4,0735 1,76 3,11 3,8542 3,20 8,24 3,3966 2,76 10,02 3,2987

LVG Médio 02/01/2008 a 29/06/2012 6,39 10,75 6,18 6,71 20,87 8,25 16,75 6,50 8,23 4,45 8,39 5,72 8,71 2,63 5,59 6,54

Tabela 8: Resultado dos SESs estimados e Ranking SESi = -0,158615*MESi -0,0058*LVGi Banco

SES com dados recentes

SES com dados históricos

Ranking - SES com dados recentes

Ranking - SES com dados históricos

BB -62,87% -86,56% 1 1 CRUZ -61,96% -49,42% 2 14 ITUB -59,86% -81,92% 3 2 BRAD -59,78% -76,88% 4 3 ALFA -56,62% -27,89% 5 16 BIC -56,09% -71,54% 6 4 SANTANDER -55,62% -57,12% 7 11 ABC -51,30% -64,07% 8 8 MERC -50,21% -29,98% 9 15 SOFISA -49,56% -56,12% 10 13 BANRISUL -47,80% -71,48% 11 6 PANAM -47,68% -71,54% 12 5 PINE -38,15% -69,67% 13 7 DAYC -29,92% -62,04% 14 10 PARANÁ -29,72% -62,66% 15 9 INDUSVAL -19,41% -56,65% 16 12 Nota:O “SES com dados recentes” foi obtido utilizando o MES de 30/06/2011 a 29/06/2012 e LVG de 29/06/2012. O “SES com dados históricos” foi obtido utilizando o MES de 02/01/2008 a 29/06/2012 e LVG médio de 02/01/2008 a 29/06/2012. (vide informações da tabela 7). As instituições foram ordenadas, a partir dos resultados da coluna “SES com dados recentes”.

A quarta coluna da tabela 8 – “Ranking – SES com dados recentes” – mostra que o banco Cruzeiro do Sul (CRUZ) seria um dos mais prejudicados em uma crise sistêmica e que o nível de alavancagem estava muito elevado. Após a decretação do RAET, em 04/06/2012, não foi possível uma solução via mercado (quando a instituição problemática é adquirida por

40

outra instituição financeira) e o banco teve que ser liquidado em 14/09/201224. Essa informação corrobora os testes efetuados por Acharya et al. (2010), que demonstrou que o SES pode ser um indicador antecedente de falência. No caso do banco Cruzeiro do Sul (CRUZ), o elevado SES individual não ocasionou um aumento do risco sistêmico no sistema financeiro, pois se observado na coluna do “Ranking – SES com dados históricos” o banco estaria na 14ª posição e, pela tabela 7, seu MES está entre os menores da amostra. No Anexo I.b, o Patrimônio líquido ajustado está na décima colocação e o BCB já não vinha divulgando informações em 2012 para o banco. Além disso, a proxy para o comportamento do mercado, IBOV, apresentou variação de -12,90% para o período de 30/06/2011 a 29/06/2012, já o banco Cruzeiro do Sul (CRUZ), -89,90%, concentrado em junho/12. Como comparativo, o índice setorial das ações de empresas do sistema financeiro brasileiro, o Índice Financeiro (IFNC), divulgado pela BM&FBovespa, apresentou variação de -4,90%, ou seja, uma carteira composta de ações de instituições financeiras teria apresentado para o período desempenho superior ao IBOV. Com base nos Rankings obtidos, verificou-se que para o final de 29/06/2012 a análise difere dos resultados encontrados em 30/06/2008. Em ambos os SESs estimados para 29/06/2012, nas primeiras colocações estão os três maiores bancos do sistema financeiro nacional: o Banco do Brasil (BB), de controle público, e os bancos Itaú-Unibanco (ITUB) e Bradesco (BRAD). Na avaliação feita em 30/06/2008, as primeiras colocações tiveram como destaque os bancos médios.

As colocações demonstradas no “Ranking - SES com dados históricos” indicam ser mais coerentes com a atual situação e configuração do setor bancário no Brasil e seus riscos para o sistema financeiro. Para as primeiras colocações, era de se esperar que os bancos de grande porte apresentassem elevado risco sistêmico visto que, nos últimos quatro anos, consolidaram sua relevância no mercado financeiro via fusões, aquisições, associações e provedor de liquidez (vide Anexo II), diminuindo o risco idiossincrático e aumentando o sistêmico, conforme verificado pelo estudo de Hovakimian et al. (2012). Nas demais colocações, em que ocorrem as divergências, os bancos Alfa (ALFA) e Mercantil (MERC) aparecem entre os dez primeiros no “Ranking – SES com dados recentes” e nas últimas colocações no “Ranking – SES com dados históricos”. Considerando o nível dos valores aos Ativos Totais, Patrimônio Líquido e Depósitos (Anexo I.b) e comparando-os com as demais 24

Estima-se que o custo fique em, pelo menos, R$ 2,2 bilhões para o FGC (O Estado de São Paulo, p. B4, 15/09/2012).

41

instituições selecionadas era de se esperar que estivessem nas últimas colocações de risco sistêmico, como demonstrado na última coluna da tabela 8.

Outro resultado coerente da classificação obtida, utilizando os dados históricos, foram as colocações intermediárias para o Panamericano (PANAM), BicBanco (BIC) e Banrisul (BANRISUL). No caso do PANAM, a sua relevância para o risco sistêmico está nas consequências indiretas que pode gerar aos seus controladores que são a Caixa Econômica Federal, de controle público, e o Banco BTG Pactual e a atuação no mercado de crédito pessoal. Para o BIC e o BANRISUL, eles possuem forte atuação regional, nordeste e sul, respectivamente, e estão entre as vinte e cinco maiores instituições por Ativos Totais. (Anexo I.a) Com relação à baixa colocação do banco Santander (SANTANDER) em ambos os Rankings da tabela 8, tal fato é explicado pela emissão de ações em 2009, a maior entre todas as emissões ocorridas no ano, que diminuiu a alavancagem, pela menor liquidez das ações ante os demais concorrentes e por ter seu risco relacionado ao risco da sua matriz com sede na Espanha. Na tabela 3, a correlação das ações da empresa com o IBOV é a menor entre os grandes bancos.

Dada a comparação efetuada entre os Rankings, pode-se concluir que o “Ranking – SES com dados históricos” representa a atual configuração do sistema financeiro e que o “Ranking – SES com dados recentes” foi apropriado para as primeiras posições bem como para indicar instituições alavancadas. Esses resultados indicam que o sistema brasileiro apresenta situação semelhante aos demais países desenvolvidos, nas quais há preocupações com a questão de “grande demais para quebrar” e sua influência para o risco sistêmico agregado. Os estudos de Cerutti et al. (2012) e BIS (2012) apontam que grandes bancos e sistemicamente importantes, tanto domesticamente quanto globalmente, devem possuir padrão de supervisão diferenciada das demais instituições, pois provavelmente envolverão diferentes linhas de negócios, diversas interconexões, complexos riscos operacionais e definição do nível de credibilidade do sistema.

Para finalizar, cabe destacar dois pontos. Primeiro, é que os resultados dos SESs em 29/06/2012 mostram que nenhum banco da amostra apresenta possibilidade de perda do capital, em caso de uma crise sistêmica, o que indica que o sistema financeiro está capitalizado. Entretanto, em caso de um evento sistêmico não evitaria perdas de, pelo menos, 60%dos valores de mercado dos grandes bancos, o que pode gerar outras preocupações, visto que, em um sistema bancário concentrado, um choque idiossincrático pode ser interpretado

42

como um choque de proporções agregadas, que afetaria a rentabilidade esperada de outras instituições. (MARTINS e ALENCAR, 2009) Segundo, o risco sistêmico pode não apresentar relação com o risco de mercado da instituição avaliada. O VaR por simulação histórica demonstrado na tabela 2 indica que os bancos médios e pequenos possuem ações mais arriscadas do que os bancos de grande porte, como era de se esperar. Porém, pela avaliação do risco sistêmico, a preocupação está concentrada nos bancos de grande porte e forte atuação local.

4.2. Verificação do Risco Sistêmico Os resultados obtidos e as análises efetuadas mostram que as métricas foram relevantes para avaliar o risco sistêmico de cada instituição. Dessa forma, para aprimorar a visualização dos riscos sistêmicos individuais e do risco agregado, foram elaborados dois gráficos a partir das informações utilizadas para obter o “Ranking – SES com dados históricos”, descritos na tabela 8. O primeiro gráfico relaciona o SES estimado com a alavancagem média, LVG Médio, e o segundo, com a variável MES de 02/01/2008 a 29/06/2012.

Os gráficos 7(a) e 7(b) foram divididos em quatro quadrantes delimitados por níveis de SES,MÊS e LVG. O propósito é verificar o nível de risco sistêmico mediante uma visualização gráfica, em que o quadrante direito inferior é a área de maior preocupação sistêmica.

As áreas foram delimitadas da seguinte forma: - para o SES:-60%, pois é a variação verificada pelo IBOV do seu ponto máximo atingido em 28/05/2008 a 27/10/2008; - para a variável LVG: 10, que é o nível médio de alavancagem atingido no período da crise em 2008, conforme o gráfico 5; - para a variável MES: o valor 4,00 (o número original seria -4,00%), que é a média, aproximada, do MES de 02/01/2008 a 29/06/2012 obtido para cada instituição, excluindo os valores dos bancos Cruzeiro do Sul (CRUZ), Alfa (ALFA) e Mercantil (MERC) dado o problema de liquidez e recente intervenção no banco Cruzeiro do Sul.

43

Gráfico 7: Visualização dos riscos sistêmicos estimados (a) SES estimado e LVG Médio

(b) SES estimado e MES (02/01/2008 a 29/06/2012)

Analisando o gráfico 7(a), verifica-se que a maioria das instituições possui alavancagem média ao redor de seis vezes o valor de mercado – Acharya et al. (2010) obteve a média de 5,25 para as instituições norte-americanas. O banco Mercantil (MERC) apresenta alta alavancagem porque o valor de mercado está menor do que o seu valor patrimonial e, comparando-se as informações do Anexo I.b, verifica-se que a instituição apresenta o quarto menor Patrimônio líquido ajustado e o nono maior valor em Ativos totais. No gráfico 7(b), o quadrante inferior direito está composto pelos cinco maiores bancos da amostra (BB, ITUB, BRAD, BANRISUL e PANAM), por Ativos totais e por Patrimônio líquido ajustado (Anexo I.b), sendo que os grandes bancos(BB, BRAD e ITUB) estão em posições destacadas e os bancos médios (PANAM, BANRISUL, BIC e PINE) apresentam valores próximos de MES, o que demonstra níveis semelhantes no risco sistêmico. Em 30/06/2008, o BANRISUL ficou em primeiro lugar no nível de risco sistêmico (tabela 5) e em 2012 continua como destaque entre os bancos médios, em quarto lugar.

Os gráficos mostram a relevância do Banco do Brasil (BB) no risco sistêmico. Em 2012, os bancos públicos aumentaram o volume de crédito ao sistema financeiro, promoveram o movimento de queda das tarifas e taxas bancárias, após posicionamento do governo federal sobre os altos custos bancários para a população. (Relatório de Estabilidade Financeira do BCB, set/2012) Essa situação altera as condições e relações do mercado financeiro e demonstra o potencial risco político para uma companhia de capital aberto. Por essa atuação juntamente com o comportamento discrepante das provisões para operações de

44

crédito, descrito no gráfico 6, dos bancos públicos era de se esperar que o risco sistêmico do Banco do Brasil (BB) apresentasse elevação e relevante posição em 30/06/201225.

Cabe destacar, que o governo é parte integrante do risco sistêmico, tanto para diminuílo quanto para aumentá-lo. Na crise dos EUA, duas instituições patrocinadas pelo governo – Fannie Mae e Freddie Mac – estiveram no cerne dos problemas financeiros ao promover amplo crédito habitacional (TAYLOR, 2010). Para o Brasil, a história do sistema financeiro brasileiro mostra que houve custos elevados na utilização dos bancos públicos para execução de políticas econômicas e sociais, vide necessidade do PROES, do Fundo de Compensações de Variações Salariais (FCVS) e das privatizações.

25

Em 21/09/2012, o governo federal aportou recursos no Banco do Brasil e Caixa Econômica Federal para incentivar financiamentos de infraestrutura, de agronegócio e de imóveis para baixa renda.

45

5. CONCLUSÃO A ocorrência de uma crise sistêmica envolve quatro grandes assuntos: regulação, supervisão, gerenciamento de risco e cenário econômico. (NÓBREGA, 2010; LOYOLA, 2010 e CASTRO, 2010) Este trabalho avaliou o nível de risco sistêmico do mercado brasileiro, a partir da avaliação dos bancos listados em bolsa de valores.

A avaliação do risco sistêmico visa ao alinhamento entre as políticas micro e macroprudenciais dado o fato de que duas instituições podem apresentar adequados controles de gerenciamento de risco, níveis semelhantes de montante financeiro e devido atendimento das normas, porém, ao avaliar a relevância, as inter-relações e a credibilidade de ambos no sistema financeiro, a contribuição de cada um ao risco sistêmico pode ser distinta. (ADRIAN e BRUNNERMEIER, 2011) A medida de risco sistêmico proposta por Acharya et al. (2010), Systemic Expected Shortfall (SES), mostrou resultados coerentes ao indicar os bancos médios e pequenos na crise de 2008, devido aos problemas de funding e seu impacto no sistema financeiro brasileiro, e a importância sistêmica dos grandes bancos nacionais para 29/06/2012.

Os resultados obtidos para 30/06/2008 colocaram os bancos médios nas primeiras colocações de risco sistêmico, o que se mostrou adequado dadas as medidas macroprudenciais, após out/2008. Para os bancos grandes, a métrica indicou adequadamente o maior banco privado na época, o Bradesco, e o maior banco público, o Banco do Brasil, na classificação de risco sistêmico.

Os resultados obtidos para 29/06/2012 mostram que, na ocorrência de um evento sistêmico, os grandes bancos nacionais (Banco do Brasil, Itaú-Unibanco e Bradesco) seriam os mais prejudicados, o que remete às preocupações com o problema “grandes demais para quebrar”. Sob esse aspecto, haveria restrições em utilizá-los como agentes minimizadores das consequências de uma crise financeira, como ocorrido, após 2008. “Ranking – SES com dados recentes” da tabela 8 alertou para a situação do banco Cruzeiro do Sul, que apareceu em segundo lugar, e após o RAET não encontrou solução, via mercado.

As avaliações e estimações, utilizando os dados mais recentes, mostraram-se adequadas para avaliar instituições com níveis maiores de alavancagem e situações com impactos específicos no setor financeiro, como a restrição ao mercado de crédito em 2008 e o movimento de queda das tarifas e taxas bancárias. Os resultados, a partir dos dados com maior período de informações, juntamente com a visualização gráfica por quadrantes, foram

46

adequados para inferir sobre o tamanho das instituições no ranking de risco sistêmico e verificar as instituições com riscos sistêmicos semelhantes.

Cabe ressaltar que apesar dos resultados obtidos, a efetiva implementação da metodologia deve envolver o aumento da liquidez das ações dos bancos médios e pequenos, bem como, o aumento das instituições listadas em bolsa de valores. Sobre a questão da alavancagem, a posição dos bancos está sendo ajustada frente à queda das taxas de juros e o aumento do volume de crédito. Para o cálculo do MES, faz-se necessário aprimorar a decisão sobre o nível de confiança para os dias ruins. No caso do SES realizado, esse depende diretamente do impacto de uma crise no valor de mercado das instituições; dessa forma, devese questionar a partir de qual perda percentual o risco sistêmico começa a se elevar.

O atual cenário econômico no Brasil de crescimento de crédito, diminuição de tarifas bancárias, ganhos com outros serviços financeiros e queda da taxa de juros demandará relevante monitoramento das instituições financeiras, pois haverá necessidade de aumentar a eficiência operacional e a volatilidade dos resultados financeiros para manter a evolução da rentabilidade sobre o capital. Os dados mostram que os níveis de alavancagem dos bancos aumentaram em relação a 30/06/2008. É importante mencionar que o sistema financeiro brasileiro está capitalizado, pois em caso de uma crise sistêmica não haveria bancos descapitalizados pela métrica SES, salvo situações de má gestão financeira ou manipulação de informações. Entretanto, visto que as perdas podem superar 60% do valor de mercado dos grandes bancos, ressalta-se que há outras implicações em se verificando esse nível de variação como: perda de credibilidade dos bancos e aumento da aversão ao risco.

Este estudo foca apenas os bancos listados em bolsa de valores e a avaliação do risco sistêmico, via dados, em corte transversal. Para ampliar os estudos, recomenda-se a leitura de Billio et al.(2009), Billio et al. (2010), Chan et al. (2005) e Bisias et al. (2012), porque envolvem os demais participantes do mercado financeiro como: fundos de investimento, corretoras e as seguradoras e descrevem outras formas de mensuração.

Com relação ao estabelecimento de medidas prudenciais, a partir das métricas propostas, essas devem ser utilizadas em complemento com outras formas de abordagem quantitativa e qualitativa, pois o MES e o SES são apenas proxies de indicadores antecedentes, e a utilização dos dados do mercado parte do pressuposto de que os preços das ações refletem

47

todas as informações disponíveis sobre a instituição – p. ex., exposição dos bancos, interrelações e composições dos ativos e passivos.

A supervisão bancária e o controle da estabilidade financeira no Brasil estão em linha com as recomendações mundiais de políticas macroprudenciais, principalmente nas questões de transparência, informação ao mercado e supervisão. Há elevado depósito compulsório, FGC atuante, forte regulação bancária e alto índice de Basiléia. Apesar de os riscos de um evento sistêmico parecerem pequenos, a evolução das boas práticas de gerenciamento de risco mostra que não se deve menosprezar as ocorrências de baixa ou baixíssima probabilidade (MORANDI e FIRMO, 2010), porque numa eventual crise financeira as consequências serão sentidas por toda a economia e demandarão alto custo político e econômico. A crise de 20072009 é um exemplo, cuja solução ainda é incerta e, provavelmente, demandará mais tempo e recursos que o esperado.

48

6. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ACHARYA, Viral V.; COOLEY, Thomas; RICHARDSON, Matthew; and WALTER, Ingo.

Market failures and regulatory failures: Lessons from past and present financial crises. ADBI Working Paper 264, Asian Development Bank Institute, February, 2011.

ACHARYA, Viral V.; PEDERSEN, Lasse H.; PHILIPPON, Thomas; RICHARDSON, Matthew.Measuring systemic risk.Volatility Institute Working Paper, NYU-Stern School, May, 2010.

ADRIAN, Tobias and BRUNNERMEIER, Markus K. CoVaR. NBER Working Paper nº 17454, October, 2011.

ALLEN, Franklin and CARLETTI, Elena. The role of liquidity in financial crises. Jackson Hole Symposium, Federal Reserve, September, 2008.

ALLEN, Franklin; CARLETTI, Elena; and BABUS, Ana. Financial crises: Theory and Evidence. Wharton Financial Institution Center Working Paper 09-15, Univ. of Pennsylvania, June, 2009.

ALVES, Sérgio D. da Silva e ALVES, Tatiana M Silva. A experiência brasileira de regulação: Um caso de sucesso? In: GARCIA, Márcio e GIAMBIAGI, Fabio (orgs.). Risco e Regulação. Rio de Janeiro: Elsevier, 2010.

ARTZNER, Philippe; DELBAEN, Freddy; EBER, Jean-Marc; HEATH, David. Coherent measures of risk. Mathematical Finance, vol. 9, no. 3, p. 203-228, July, 1999.

BANK FOR INTERNATIONAL SETTLEMENTS (BIS).A framework for dealing with domestic systemically important banks. Basel Committee on Banking Supervision, October, 2012.

BARTRAN, Sohnke M.; BROWN, Gregory W.; HUND, John E. Estimating systemic risk in the international financial system. Journal of Financial Economics, vol. 86, issue 3, p. 835869, December, 2007.

BARRO, Robert J. and URSUA, José F. Macroeconomic crises since 1870. NBER Working Paper no. 13940, April, 2008.

BILLIO, Monica; GETMANSKY, Mila; LO, Andrew; PELIZZON, Loriana. Econometric measures of systemic risk in the finance and insurance sectors. NBER Working Paper nº 16223, July, 2010.

BILLIO, Monica; GETMANSKY, Mila; PELIZZON, Loriana. Crises and hedge fund risk.

Yale ICF Working Paper nº. 07-14, Yale Univ., 2009.

49

BISIAS, Dimitrios; FLOOD, Mark; LO, Andrew; VALAVANIS, Stavros. A survey of systemic risk analytics. Office of Financial Research WP nº. 01, US Department of the Treasury, January, 2012.

BOLLE, Monica Baumgarten de. Um modelo dominado pelo crédito público. Valor Econômico, São Paulo, 02/05/2012. Rumos da Economia, p. F14.

BORDO, Michael D. An historical perspective on the crisis of 2007-2008. NBER Working Paper nº 14569, December, 2008.

BROWNLEES, Christin and ENGLE, Robert. Volatility, correlation, and tails for systemic risk measurement. Volatility Institute Working Paper, NYU-Stern School, June, 2011.

BRUNI, Franco. Do we understand it? Forbidden questions on the financial crisis. Paolo Baffi Centre Research Paper Series nº 2009-36, Univ. Com. Luigi Boconni, January, 2009.

BRUNNERMEIER, Markus; GORTON, Gary; KRISHNAMURTHY, Arvind. Risk Topography. NBER Macroeconomics Annual, 2011.

CALOMIRIS, Charles. Banking crises and the rules of the game. NBER Working Paper nº 15403, October, 2009.

CAPELLETTO, Lucio R. e CORRAR, Luiz J. Índices de risco sistêmico para o setor bancário. Revista de Contabilidade e Finanças, v. 19, no. 47, p. 6-18, maio/agosto, 2008.

CASTRO, Marcelo. O que aprendemos com a crise? In: GARCIA, Márcio e GIAMBIAGI, Fabio (orgs.). Risco e Regulação. Rio de Janeiro: Elsevier, 2010.

CERUTTI, Eugenio; CLAESSENS, Stijn; Mc GUIRE, Patrick. Systemic risk in global banking: What can available data tell us and what more data are needed?. BIS Working Papers nº. 376, Monetary and Economic Department, April, 2012.

CHAN, Nicholas; GETMANSKY, Mila; HAAS, Shane M.; LO, Andrew W. Systemic risk and hedge funds. NBER Working Paper nº 11200, March, 2005.

CHAN-LAU, Jorge A.; JOBERT, Arnaud; and KONG, Janet.An option-based approach to bank vulnerabilities in emerging markets.IMF WorkingPaper nº. 33, February, 2004.

CORAZZA, Gentil. Os dilemas da supervisão bancária. In: SOBREIRA, Rogério (org.).

Regulação financeira e bancária. São Paulo: ed. Atlas, 2005.

DATZ, Marcelo D. X. da Silveira. Risco sistêmico e regulação bancária no Brasil.

Dissertação de Mestrado em Economia, EPGE-FGV, 2002.

De BANDT, Olivier and HARTMANN, Philipp. Systemic risk: A Survey. Working Paper nº 35, European Central Bank, November, 2000.

50

DOW, James. What is systemic risk? Moral hazard, initial shocks, and propagation.

Monetary and Economic Studies, December, 2000.

DUFFIE, Darrell. Systemic risk exposure: a 10-by-10-by-10 approach. NBER Working Paper nº 17281, August, 2011.

EIJFFINGER, Sylvester C. W. Defining and measuring systemic risk. Economic and Monetary Affairs, European Parlament, 2009.

FARIA, José Carlos de. A crise e as controvérsias macroeconômicas. In: GARCIA, Márcio e GIAMBIAGI, Fabio (orgs.). Risco e Regulação. Rio de Janeiro: Elsevier, 2010.

FRIEDMAN, Jeffrey and KRAUS, Wladimir. Engineering the financial crisis: Systemic risk and the failure of regulation. Philadelphia: Univ. of Pennsylvania Press, 2011.

GABAIX, Xavier. Power laws in economics and finance. NBER Working Paper nº 14299, September, 2008.

GALATI, Gabriele and MOESSNER, Richhild. Macroprudential policy – a literature review.BIS WorkingPapers nº 337, February, 2011.

GLERIA, Iram; MATSUSHITA, Raul; Silva, Sergio da. Sistemas complexos, criticalidade e leis de potência. Revista Brasileira de Ensino de Física, v. 26, nº 2, 2004.

GORTON, Gary G. and METRICK, Andrew.Getting up to speed on the financial crisis: A one-week reader´s guide. NBER Working Paper nº 17778, January, 2012.

GRAY, Dale F.; MERTON, Robert C.; and BODIE, Zvie. A new framework for analyzing and managing macrofinancial risks of an economy. NBER Working Paper 13607, November, 2007.

HARTMANN, Phillip; STRAETMANS, Stefan; VRIES, Casper de. Banking system stability: A cross-atlantic perspective. Working Papers Series nº 527, European Central Bank, September, 2005.

HAYASHI, Fumio. Econometrics. New Jersey: Princeton University Press, 2000.

HOGGARTH, Glenn; REIDHILL, Jack; and SINCLAIR, Peter. On the resolution of banking crises: theory and evidence. Working Paper 229, Bank of England, 2004.

HOVAKIMIAN, Armen; KANE, Edward; LAEVEN, Luc.Variation in systemic risk at US Banks during 1974-2010. NBER Working Paper no. 18043, May, 2012.

INTERNATIONAL MONETARY FUND (IMF). Macroprudential policy: an organizing framework. Monetaryand capital markets department, March, 2011.

51

KINDLEBERGER, Charles P. Manias, pânico e crashes: Um histórico das crises financeiras. Rio de Janeiro: Nova Fronteira, 1996.

KLOMP, Jeroen. Causes of banking crises revisited. North American Journal of Economics and Finance, 21, p. 72-87, 2010.

KRITZMAN, Mark; LI, Yuanzhen; PAGE, Sebástien; RIGOBON, Roberto.Principal Components as a measure of systemic risk. The Journal of Portfolio Management, vol. 37, nº. 4, p. 112-126, 2011.

LEHAR, Alfred. Measuring systemic risk: A risk management approach. Journal of Banking and Finance, vol. 29, issue 10, p. 2577-2603, 2005.

LUNDBERG, Eduardo. Rede de proteção e saneamento do sistema bancário. Disponível em: www.bcb.gov.br, junho, 2012.

LOYOLA, Gustavo. O futuro da regulação financeira. In: GARCIA, Márcio e GIAMBIAGI, Fabio (orgs.). Risco e Regulação. Rio de Janeiro: Elsevier, 2010.

MARTINS, Bruno S. e ALENCAR, Leonardo S. Concentração bancária, lucratividade e risco sistêmico: uma abordagem de contágio indireto. Trabalho para Discussão 190, Banco Central do Brasil, setembro, 2009.

MELLO, João Manoel Pinho de. Estrutura, concorrência e estabilidade. In: GARCIA, Márcio e GIAMBIAGI, Fabio (orgs.). Risco e Regulação. Rio de Janeiro: Elsevier, 2010.

MERTON, Robert. On the pricing of corporate debt: The risk structure of interest rate.

Journal of Finance, 28, p. 449-470, 1974.

MINSKY, Hyman S. Financial crises: Systemic and Idiosyncratic. The Jeromy Levy Economic Institute Working Paper nº 51, Bard College, April, 1991.

MORANDI, André e FIRMO, Marcio G. Regulação: Errada, incompleta ou não aplicada? In: GARCIA, Márcio e GIAMBIAGI, Fabio (orgs.). Risco e Regulação. Rio de Janeiro: Elsevier, 2010.

NICOLO, Gianni de and KWAST, Myron. Systemic risk and financial consolidation: Are they related? IMF Working Paper nº 0255, 2001.

NÓBREGA, Mailsonda. Origens da Crise. In: GARCIA, Márcio e GIAMBIAGI, Fabio (orgs.). Risco e Regulação. Rio de Janeiro: Elsevier, 2010.

OBSTFELD, Maurice. Financial flows, financial crises, and global imbalances. Journal of International Money and Finance, 31, p. 469-480, 2012.

REINHART, Carmen M. and ROGOFF, Kenneth S.This time is different: Eight centuries of financial folly. New Jersey: Princeton Univ. Press, 2009.

52

RELATÓRIO DE ESTABILIDADE FINANCEIRA DO BANCO CENTRAL. Disponível em: http://www.bcb.gov.br/?relestab, novembro, 2008. Acesso em: 06 out. 2012.

RELATÓRIO DE ESTABILIDADE FINANCEIRA DO BANCO CENTRAL. Disponível em: http://www.bcb.gov.br/?relestab, maio, 2009. Acesso em: 06 out. 2012.

RELATÓRIO DE ESTABILIDADE FINANCEIRA DO BANCO CENTRAL. Disponível em: http://www.bcb.gov.br/?relestab, setembro, 2012. Acesso em: 20 out. 2012.

ROUBINI, Nouriel and MIHM, Stephen. Crisis Economics: A crash course in the future of Finance. NEW York: Penguin, 2010.

SADDI, Jairo. Bancos públicos e expansão do crédito. Valor Econômico, São Paulo, 24/09/2012. Opinião, p. A14 SCHMUKLER, Sergio L.; ZOIDO, Pablo; and HALAC, Marina.Financial globalization, crises, and contagion. Globalization World Bank Policy Research Report, 2006.

SHACHMUROVE, Yochanan. The next financial crisis. PIER Working Paper 10-027, Univ. of Pennsylvania, 2010.

SILVA, Luiz A. Pereira; SALES, Adriana S.; GAGLIANONE, Wagner P. Financial stability in Brazil.Working Papers Series 289, Banco Central do Brasil, agosto, 2012 STIGLITZ, Joseph E. e GREENWALD, Bruce. Rumo a um novo paradigma em economia monetária. São Paulo: Francis, 2004.

TAKAMI, Marcelo Y. e TABAK, Benjamin M. Avaliação do risco sistêmico do setor bancário brasileiro. XXXIV Encontro Nacional de Economia, ANPEC, 2006.

TAYLOR, John. Risco Sistêmico e o papel do governo. In: GARCIA, Márcio e GIAMBIAGI, Fabio (orgs.). Risco e Regulação. Rio de Janeiro: Elsevier, 2010.

TOLEDO, Marcelo G. C de. Avaliação da crise: o sistema está sólido. In: GARCIA, Márcio e GIAMBIAGI, Fabio (orgs.). Risco e Regulação. Rio de Janeiro: Elsevier, 2010.

VERARDI, Vincenzo and CROUX, Christophe.Robust regression in Stata. The Stata Journal, vol. 9, n. 3, p. 439-453, 2009.

WOOLDRIDGE, Jeffrey M. Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data.

Cambridge: MIT Press, 2002.

53

ANEXO I I.a) Classificação geral dos bancos no Sistema Financeiro Nacional por Ativos Totais, Patrimônio Líquido ajustado e Depósitos (valores em R$ mil – jun/2012) # 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71

Ativos Totais BCO DO BRASIL S.A. ITAÚ UNIBANCO BM S.A. BCO BRADESCO S.A. CAIXA ECONÔMICA FEDERAL BCO SANTANDER (BRASIL) S.A. BCO ITAÚ BBA S.A. HSBC BANK BRASIL SA BCO MULTIP BCO ITAUCARD S.A. BCO VOTORANTIM S.A. ITAÚ UNIBANCO HOLDING BM S.A. BCO SAFRA S.A. BANCO BTG PACTUAL S.A. BCO BRADESCO FINANC. S.A. BCO CITIBANK S.A. BCO ITAULEASING S.A. BCO DO EST. DO RS S.A. BCO J.P. MORGAN S.A. UNIBANCO-UNIAO BCOS BRAS S.A. DEUTSCHE BANK S.A.BCO ALEMAO BCO DO NORDESTE DO BRASIL S.A. BCO ALVORADA S.A. BCO VOLKSWAGEN S.A BCO BMG S.A. BCO COOPERATIVO SICREDI S.A. BCO INDUSTRIAL E COMERCIAL S.A BCO BNP PARIBAS BRASIL S A BANCOOB BCO PANAMERICANO S.A. BCO BRADESCO CARTOES S.A. BCO RABOBANK INTL BRASIL S.A. BCO DAYCOVAL S.A BCO MERCANTIL DO BRASIL S.A. BCO SOCIETE GENERALE BRASIL BCO FIBRA S.A. BCO ABC BRASIL S.A. BCO. J.SAFRA S.A. BCO DA AMAZÔNIA S.A. BCO FIAT S.A. BCO PINE S.A. BCO MERCEDES-BENZ S.A. BRB - BCO DE BRASILIA S.A. BCO GMAC S.A. HIPERCARD BM S.A. BCO BVA S.A. BCO BBI S.A. BCO CITICARD S.A. BCO BARCLAYS S.A. BCO MORGAN STANLEY S.A. MERRILL LYNCH - BM S.A. BCO TOKYO-MITSUBISHI BM S.A. BANCO BRADESCARD BCO CLASSICO S.A. BANCO FIDIS BCO SOFISA S.A. BCO DE LAGE LANDEN BRASIL S.A. BCO ITAUCRED FINANC S.A. BCO INDUSVAL S.A. UNICARD BM S.A. HSBC FINANCE S.A. BM GOLDMAN SACHS DO BRASIL BM S.A BCO BGN S.A. BCO CNH CAPITAL S.A. BCO BANKPAR S.A. PARANA BCO S.A. BCO TOYOTA DO BRASIL S.A. CATERPILLAR BANCO IBM S.A. BANCO ORIGINAL BCO DO EST. DO PA S.A. BCO BANDEPE S.A. BCO BBM S.A.

900.741.245 791.798.724 769.197.027 596.370.638 473.289.138 151.294.782 141.283.183 129.957.684 127.222.724 88.732.137 86.760.535 74.664.011 73.264.344 54.563.002 53.709.643 43.093.906 38.628.571 34.048.609 32.034.663 29.652.698 28.036.655 24.077.219 20.000.601 19.303.936 17.373.294 16.221.552 13.586.515 13.409.502 13.117.001 13.039.585 13.034.875 12.314.125 12.219.042 11.897.295 11.809.254 10.864.249 10.779.897 9.912.099 9.647.971 9.550.368 9.220.171 8.279.688 8.060.389 7.985.778 7.569.441 7.529.373 6.662.637 6.045.843 6.028.844 5.926.496 5.728.342 5.625.849 5.369.227 5.311.202 5.239.018 4.890.080 4.867.161 4.198.613 3.723.353 3.722.717 3.713.036 3.630.666 3.569.279 3.500.832 3.429.977 3.354.606 3.291.905 3.244.791 3.244.481 3.198.073 3.007.985

Patrimônio Líquido Ajustado ITAÚ UNIBANCO HOLDING BM S.A. 81.413.587 BCO SANTANDER (BRASIL) S.A. 65.846.673 BCO BRADESCO S.A. 63.920.089 BCO DO BRASIL S.A. 62.349.051 ITAÚ UNIBANCO BM S.A. 42.995.597 BCO ITAULEASING S.A. 40.213.567 UNIBANCO-UNIAO BCOS BRAS S.A. 33.548.139 BCO BRADESCO FINANC. S.A. 26.333.182 BCO ALVORADA S.A. 25.113.589 CAIXA ECONOMICA FEDERAL 21.711.712 BCO ITAUCARD S.A. 17.569.354 HSBC BANK BRASIL SA BCO MULTIP 9.415.130 BCO VOTORANTIM S.A. 9.303.811 BANCO BTG PACTUAL S.A. 9.117.477 BCO BBI S.A. 7.332.957 BCO SAFRA S.A. 6.367.900 BCO ITAÚ BBA S.A. 6.142.611 BCO CITIBANK S.A. 5.189.414 BCO ITAUCRED FINANC S.A. 4.722.821 BCO DO EST. DO RS S.A. 4.689.413 BCO CLÁSSICO S.A. 4.286.093 UNICARD BM S.A. 4.059.712 BCO BRADESCO CARTOES S.A. 3.187.861 BCO BMG S.A. 3.175.663 BCO J.P. MORGAN S.A. 3.147.656 BCO BANDEPE S.A. 3.105.510 BCO PANAMERICANO S.A. 2.835.814 BCO DO NORDESTE DO BRASIL S.A. 2.598.289 BANCO BRADESCARD 2.509.994 BCO BOAVISTA INTERATLANTICO S. 2.266.112 BCO DA AMAZONIA S.A. 2.058.741 BCO VOLKSWAGEN S.A 2.021.038 BCO DAYCOVAL S.A 2.013.361 BCO INDUSTRIAL E COMERCIAL S.A 2.010.312 BANCO ORIGINAL 1.942.423 HSBC FINANCE S.A. BM 1.769.342 HIPERCARD BM S.A. 1.766.299 BCO ABC BRASIL S.A. 1.565.771 DEUTSCHE BANK S.A.BCO ALEMAO 1.430.819 BCO GMAC S.A. 1.353.415 MERRILL LYNCH - BM S.A. 1.325.805 CITIBANK N.A. 1.278.564 BCO MERCEDES-BENZ S.A. 1.250.939 BCO BNP PARIBAS BRASIL S A 1.226.726 PARANA BCO S.A. 1.132.163 BCO CNH CAPITAL S.A. 1.108.925 BCO TOKYO-MITSUBISHI BM S.A. 1.092.568 BCO PINE S.A. 1.052.800 BCO FIBRA S.A. 1.008.716 BCO MORGAN STANLEY S.A. 1.006.793 BCO RABOBANK INTL BRASIL S.A. 970.076 BCO BGN S.A. 908.274 BRB - BCO DE BRASILIA S.A. 873.823 BCO MERCANTIL DO BRASIL S.A. 813.053 BCO SOCIETE GENERALE BRASIL 790.419 BCO BARCLAYS S.A. 769.259 BCO SOFISA S.A. 768.760 BCO CRÉDIT AGRICOLE BR S.A. 741.398 BCO DIBENS S.A. 680.736 BCO CITICARD S.A. 638.961 BCO SUMITOMO MITSUI BRASIL S.A 628.475 BCO FIAT S.A. 606.983 BCO INDUSVAL S.A. 582.440 BCO BVA S.A. 567.742 ING BANK N.V. 550.790 BCO BBM S.A. 539.533 BCO DE LAGE LANDEN BRASIL S.A. 522.379 BCO WESTLB BRASIL S.A. 512.903 CATERPILLAR 491.811 BCO CSF S.A. 488.234 BCO COOPERATIVO SICREDI S.A. 475.300

Depósitos BCO DO BRASIL S.A. ITAÚ UNIBANCO BM S.A. CAIXA ECONÔMICA FEDERAL BCO BRADESCO S.A. BCO SANTANDER (BRASIL) S.A. BCO ITAUCARD S.A. HSBC BANK BRASIL SA BCO MULTIP BCO ITAÚ BBA S.A. BCO BRADESCO FINANC. S.A. BCO DO EST. DO RS S.A. BCO VOTORANTIM S.A. BCO SAFRA S.A. BCO CITIBANK S.A. BANCO BTG PACTUAL S.A. BANCOOB BCO DO NORDESTE DO BRASIL S.A. BCO INDUSTRIAL E COMERCIAL S.A BCO. J.SAFRA S.A. BCO FIAT S.A. BCO COOPERATIVO SICREDI S.A. BCO MERCANTIL DO BRASIL S.A. BCO BMG S.A. BRB - BCO DE BRASILIA S.A. BCO VOLKSWAGEN S.A BCO FIBRA S.A. BCO BNP PARIBAS BRASIL S A ITAÚ UNIBANCO HOLDING BM S.A. BCO PANAMERICANO S.A. BCO DAYCOVAL S.A HIPERCARD BM S.A. BCO BVA S.A. BCO PINE S.A. BCO GMAC S.A. BCO ABC BRASIL S.A. BANCO FIDIS BCO DA AMAZONIA S.A. BCO BRADESCO CARTOES S.A. BCO DO EST. DO PA S.A. BCO BGN S.A. BCO SOFISA S.A. BCO DO EST. DE SE S.A. DEUTSCHE BANK S.A.BCO ALEMAO BANCO IBM S.A. BCO J.P. MORGAN S.A. PARANÁ BCO S.A. BCO CACIQUE S.A. BCV HSBC FINANCE S.A. BM BCO RABOBANK INTL BRASIL S.A. BCO INDUSVAL S.A. BCO SOCIETE GENERALE BRASIL BANCO BONSUCESSO S.A. BCO CITICARD S.A. BCO HONDA S.A. BCO INDUSTRIAL DO BRASIL S.A. BCO MORGAN STANLEY S.A. BCO PSA FINANCE BRASIL S.A. BCO PECUNIA S.A. BCO TOYOTA DO BRASIL S.A. BANIF BRASIL BM S.A. BCO BARCLAYS S.A. BCO BANKPAR S.A. BCO FORD S.A. BCO TRIÂNGULO S.A. BCO TOKYO-MITSUBISHI BM S.A. BCO MERCEDES-BENZ S.A. BCO BBM S.A. ING BANK N.V. BCO SUMITOMO MITSUI BRASIL S.A BANCO CIFRA BCO RENDIMENTO S.A.

426.374.616 352.548.830 285.266.715 259.158.135 165.551.785 70.830.183 62.878.035 53.262.057 38.435.840 23.965.830 20.944.996 19.338.779 17.359.680 11.511.407 9.579.903 9.144.728 8.528.962 8.349.393 8.246.763 7.632.891 7.611.629 7.410.340 7.254.824 6.664.522 6.025.779 5.234.196 5.056.765 4.785.318 4.505.651 4.074.600 3.941.738 3.538.600 3.452.766 3.442.920 3.328.788 2.908.622 2.758.412 2.718.640 2.689.459 2.464.845 2.351.215 2.330.949 2.303.387 2.108.039 2.088.139 1.824.004 1.811.109 1.759.656 1.682.206 1.643.365 1.601.886 1.549.887 1.486.485 1.393.123 1.203.936 1.131.534 1.121.125 1.114.519 1.012.772 978.445 966.924 951.173 906.291 901.116 897.807 880.836 832.562 778.917 722.614 638.739 619.679

54

72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153

BCO DO EST. DE SE S.A. CITIBANK N.A. BANCO BONSUCESSO S.A. BCO INDUSTRIAL DO BRASIL S.A. BCO WESTLB BRASIL S.A. BCV BANCO JOHN DEERE S.A. ING BANK N.V. BCO CSF S.A. BCO SUMITOMO MITSUI BRASIL S.A BCO VOLVO BRASIL S.A. BCO CACIQUE S.A. BCO BOAVISTA INTERATLANTICO S. BCO PSA FINANCE BRASIL S.A. BCO HONDA S.A. BANIF BRASIL BM S.A. BCO CRÉDIT AGRICOLE BR S.A. BCO TRIÂNGULO S.A. BCO RENDIMENTO S.A. BCO RODOBENS S.A. BCO PAULISTA S.A. BCO MODAL S.A. BCO PECUNIA S.A. BCO FATOR S.A. BCO FORD S.A. SCANIA BCO S.A. BANCO INTERMEDIUM S/A BCO CARGILL S.A. BCO CREDIT SUISSE (BRL) S.A. BCO GUANABARA S.A. BCO CAIXA GERAL BRASIL S.A. BANCO CIFRA BCO ORIGINAL DO AGRO S/A BCO FICSA S.A. BCO INTERCAP S.A. BANCO MONEO S.A. JPMORGAN CHASE BANK BCO DIBENS S.A. BCO COMMERCIAL INV. TRUST S.A. SCOTIABANK BRASIL BCO TRICURY S.A. BCO BRASCAN S.A. BCO KDB BRASIL S.A. BCO BERJ S.A. BCO MÁXIMA S.A. BCO LUSO BRASILEIRO S.A. BCO A.J. RENNER S.A. BCO KEB DO BRASIL AS BANCO SEMEAR BCO OPPORTUNITY S.A. BCO YAMAHA MOTOR S.A. BCO LA PROVINCIA B AIRES BCE BCO RIBEIRAO PRETO S.A. BCO DA CHINA BRASIL S.A. BANCO BM&FBOVESPA BCO GERADOR S.A. BCO ALFA S.A. BCO VR S.A. BPN BRASIL BM S.A. NBC BANK BRASIL S.A. – BM BCO CEDULA S.A. BANCO TOPÁZIO S.A. BCO ITAUBANK S.A. BCO OURINVEST S.A. BANCO VIPAL BCO POTTENCIAL S.A. BANCO ITAÚ CONSIGNADO S.A. BCO BRJ S.A. BANCO BRACCE S.A. BANCO RANDON S.A. BCO LA NACION ARGENTINA NATIXIS BRASIL S.A. BM BCO CONFIDENCE DE CÂMBIO S.A. BCO ARBI S.A. BANCO CR2 BANCO SIMPLES S.A. BANCO RURAL MAIS S.A. BANCO AZTECA DO BRASIL S.A. BCO REP ORIENTAL URUGUAY BCE BCO WOORI BANK DO BRASIL S.A. BCO CAPITAL S.A. BANCO INVESTCRED UNIBANCO S.A.

2.945.266 2.896.947 2.868.766 2.816.817 2.800.990 2.758.126 2.747.174 2.703.970 2.662.717 2.650.296 2.524.252 2.423.459 2.416.832 2.102.321 2.100.755 2.065.330 2.049.699 1.783.751 1.768.896 1.649.374 1.630.344 1.610.027 1.423.567 1.282.447 1.206.964 1.190.876 1.159.239 1.153.771 1.097.885 1.020.812 983.689 983.648 900.883 750.448 749.208 744.200 730.021 726.361 651.908 606.407 596.684 587.370 583.933 555.292 544.886 507.371 499.081 419.010 411.486 388.237 368.651 356.438 334.905 327.884 325.936 320.886 311.388 280.312 252.515 249.345 247.193 240.089 206.702 186.758 175.875 171.523 165.132 161.440 158.478 144.164 136.893 118.657 93.858 84.433 78.288 70.808 60.363 58.645 58.542 41.033 38.597 37.860

BANCO FIDIS BCO VOLVO BRASIL S.A. BCV BANCOOB BCO CAIXA GERAL BRASIL S.A. BCO FATOR S.A. BCO INDUSTRIAL DO BRASIL S.A. GOLDMAN SACHS DO BRASIL BM S.A BANCO BONSUCESSO S.A. BCO HONDA S.A. BANCO JOHN DEERE S.A. BCO DO EST. DO PA S.A. SCOTIABANK BRASIL BCO RODOBENS S.A. BCO TRIÂNGULO S.A. BCO PSA FINANCE BRASIL S.A. BCO TOYOTA DO BRASIL S.A. BCO CREDIT SUISSE (BRL) S.A. BANCO CIFRA BANCO IBM S.A. BCO FORD S.A. JPMORGAN CHASE BANK BANCO INTERMEDIUM S/A BCO MODAL S.A. BCO CARGILL S.A. BCO DO EST. DE SE S.A. BCO COMMERCIAL INV. TRUST S.A. BCO CACIQUE S.A. BCO TRICURY S.A. BCO OPPORTUNITY S.A. BCO ITAUBANK S.A. BCO. J.SAFRA S.A. BANIF BRASIL BM S.A. BANCO ITAÚ CONSIGNADO S.A. BANCO MONEO S.A. BCO VR S.A. BCO BRASCAN S.A. BCO RENDIMENTO S.A. BCO DA CHINA BRASIL S.A. BCO BANKPAR S.A. BCO PAULISTA S.A. BCO INTERCAP S.A. BCO GUANABARA S.A. SCANIA BCO S.A. NATIXIS BRASIL S.A. BM BCO LA PROVINCIA B AIRES BCE BCO LUSO BRASILEIRO S.A. BCO ORIGINAL DO AGRO S/A BCO CEDULA S.A. BCO FICSA S.A. BCO KDB BRASIL S.A. BCO ALFA S.A. BCO A.J. RENNER S.A. BCO RIBEIRÃO PRETO S.A. BCO PECUNIA S.A. BCO MÁXIMA S.A. BANCO SIMPLES S.A. BCO YAMAHA MOTOR S.A. BCO REP ORIENTAL URUGUAY BCE BANCO BM&FBOVESPA BCO BERJ S.A. BCO POTTENCIAL S.A. BCO GERADOR S.A. NBC BANK BRASIL S.A. - BM BANCO RANDON S.A. BANCO BRACCE S.A. BCO KEB DO BRASIL AS BCO LA NACION ARGENTINA BPN BRASIL BM S.A. BCO OURINVEST S.A. BCO WOORI BANK DO BRASIL S.A. BANCO RURAL MAIS S.A. BANCO VIPAL BANCO INVESTCRED UNIBANCO S.A. BBN BCO BRASILEIRO DE NEGOCIOS BANCO TOPÁZIO S.A. BANCO SEMEAR BCO CAPITAL S.A. BCO MAXINVEST S.A. BANCO CR2 BCO ARBI S.A. BANCO AZTECA DO BRASIL S.A.

468.968 460.445 459.077 436.950 425.834 425.754 424.883 410.235 391.632 386.030 383.749 362.701 359.637 347.231 340.611 331.026 320.172 282.788 277.072 272.832 270.703 270.288 268.007 254.949 249.173 237.586 236.718 211.587 181.859 181.293 179.337 174.938 163.986 162.383 160.003 157.524 154.392 151.361 137.998 128.367 127.847 125.188 124.335 117.119 108.584 107.806 107.480 102.534 99.799 90.949 75.636 74.944 73.525 68.677 68.671 65.098 57.438 55.752 53.291 52.649 50.687 49.284 48.195 47.772 47.412 46.836 46.597 45.978 45.956 44.966 40.490 38.123 38.028 37.278 37.247 35.083 34.674 32.754 30.518 30.481 26.463 24.035

BANCO INTERMEDIUM S/A BCO MODAL S.A. BCO PAULISTA S.A. BCO CREDIT SUISSE (BRL) S.A. BCO RODOBENS S.A. BANCO ORIGINAL CATERPILLAR BCO GUANABARA S.A. BCO FATOR S.A. BCO INTERCAP S.A. BCO CAIXA GERAL BRASIL S.A. BCO A.J. RENNER S.A. BCO CNH CAPITAL S.A. JPMORGAN CHASE BANK BCO TRICURY S.A. BCO LUSO BRASILEIRO S.A. BANCO SEMEAR BCO CSF S.A. BCO FICSA S.A. BCO YAMAHA MOTOR S.A. GOLDMAN SACHS DO BRASIL BM S.A BCO MÁXIMA S.A. BCO WESTLB BRASIL S.A. BCO DE LAGE LANDEN BRASIL S.A. BCO VOLVO BRASIL S.A. BCO KEB DO BRASIL SA MERRILL LYNCH - BM S.A. BCO COMMERCIAL INV. TRUST S.A. BCO BRASCAN S.A. BCO ORIGINAL DO AGRO S/A BCO GERADOR S.A. BANCO TOPÁZIO S.A. BCO DA CHINA BRASIL S.A. BCO CRÉDIT AGRICOLE BR S.A. BCO CEDULA S.A. NBC BANK BRASIL S.A. - BM BANCO VIPAL BPN BRASIL BM S.A. SCOTIABANK BRASIL BCO KDB BRASIL S.A. BCO BERJ S.A. BANCO BRACCE S.A. BANCO BM&FBOVESPA BCO BRJ S.A. BCO ITAUCRED FINANC S.A. BCO RIBEIRÃO PRETO S.A. BANCO BRADESCARD BCO VR S.A. BCO CONFIDENCE DE CÂMBIO S.A. BCO OURINVEST S.A. BCO ALFA S.A. BCO ARBI S.A. BCO POTTENCIAL S.A. BANCO JOHN DEERE S.A. UNICARD BM S.A. BANCO CR2 BANCO AZTECA DO BRASIL S.A. BANCO RANDON S.A. BCO ITAUBANK S.A. BCO CARGILL S.A. BCO DIBENS S.A. BANCO PETRA S.A. BANCO RURAL MAIS S.A. NATIXIS BRASIL S.A. BM BCO CAPITAL S.A. BANCO SIMPLES S.A. BCO WESTERN UNION BCO LA NACION ARGENTINA BCO OPPORTUNITY S.A. BCO REP ORIENTAL URUGUAY BCE BCO ITAULEASING S.A. BCO LA PROVINCIA B AIRES BCE BCO CLASSICO S.A.

601.451 598.096 596.647 594.299 536.337 516.739 516.473 496.723 434.220 412.646 411.942 406.287 404.617 399.609 355.865 346.423 332.672 310.865 307.319 301.482 288.349 280.274 269.759 257.387 253.550 253.517 246.771 239.223 232.156 217.269 204.563 192.586 167.753 153.867 134.324 128.887 127.090 124.665 115.902 107.045 100.631 90.613 81.998 80.574 79.520 73.844 73.227 72.447 71.519 70.688 66.791 53.828 51.355 47.079 37.609 31.236 30.909 21.303 18.852 11.362 11.071 7.325 7.213 6.755 5.044 2.703 1.893 1.848 1.778 327 91 8 4

55

154 155 156 157 158 159

BBN BCO BRASILEIRO DE NEGOCIOS BCO MAXINVEST S.A. BEXS BCO WESTERN UNION BANCO PETRA S.A. BNY MELLON BCO S.A.

37.596 34.674 23.284 22.574 22.110 4.570

BCO BRJ S.A. BCO WESTERN UNION BANCO PETRA S.A. BCO CONFIDENCE DE CÂMBIO S.A. BEXS BNY MELLON BCO S.A.

20.390 19.014 13.456 8.210 7.080 3.237

I.b) Classificação dos bancos selecionados neste estudo (fonte: BCB) #

Ativos Totais

Patrimônio Líquido Ajustado

Depósitos totais

1

BCO DO BRASIL S.A.

900.741.245

ITAÚ UNIBANCO HOLDING BM S.A.

81.413.587

BCO DO BRASIL S.A.

426.374.616

2

ITAÚ UNIBANCO BM S.A.

791.798.724

BCO SANTANDER (BRASIL) S.A.

65.846.673

ITAÚ UNIBANCO BM S.A.

352.548.830

3

BCO BRADESCO S.A.

769.197.027

BCO BRADESCO S.A.

63.920.089

BCO BRADESCO S.A.

259.158.135

4

BCO SANTANDER (BRASIL) S.A.

473.289.138

BCO DO BRASIL S.A.

62.349.051

BCO SANTANDER (BRASIL) S.A.

165.551.785

5

BCO DO EST. DO RS S.A.

43.093.906

BCO DO EST. DO RS S.A.

4.689.413

BCO DO EST. DO RS S.A.

23.965.830

6

BCO INDUSTRIAL E COMERCIAL S.A

17.373.294

BCO PANAMERICANO S.A.

2.835.814

BCO MERCANTIL DO BRASIL S.A.

7.611.629

7

BCO PANAMERICANO S.A.

13.409.502

BCO DAYCOVAL S.A

2.013.361

BCO CRUZEIRO DO SUL S.A.

6.046.413

8

BCO DAYCOVAL S.A

13.034.875

BCO INDUSTRIAL E COMERCIAL S.A

2.010.312

BCO PANAMERICANO S.A.

4.785.318

9

BCO MERCANTIL DO BRASIL S.A.

12.314.125

BCO ABC BRASIL S.A.

1.565.771

BCO DAYCOVAL S.A

4.505.651

10

BCO CRUZEIRO DO SUL S.A.

12.092.885

BCO CRUZEIRO DO SUL S.A.

1.203.530

BCO PINE S.A.

3.538.600

11

BCO ABC BRASIL S.A.

11.809.254

PARANÁ BCO S.A.

1.132.163

BCO ABC BRASIL S.A.

3.442.920

12

BCO PINE S.A.

9.647.971

BCO PINE S.A.

1.052.800

BCO SOFISA S.A.

2.464.845

13

BCO SOFISA S.A.

5.311.202

BCO MERCANTIL DO BRASIL S.A.

813.053

PARANÁ BCO S.A.

2.088.139

14

BCO INDUSVAL S.A.

4.867.161

BCO SOFISA S.A.

768.760

BCO INDUSVAL S.A.

1.643.365

15

PARANÁ BCO S.A.

3.500.832

BCO INDUSVAL S.A.

582.440

BCO MERCANTIL DO BRASIL S.A.

7.611.629

16

BCO ALFA S.A.

BCO ALFA S.A.

74.944

BCO ALFA S.A.

311.388

66.791

Nota: Para o banco Itaú-Unibanco foram consideradas as informações mais relevantes entre a holding e o banco múltiplo. As informações do banco Cruzeiro do Sul são de dez/11.

56

ANEXO II Eventos ocorridos no mercado financeiro brasileiro, após a crise de 2008.

Data

out/08

21/10/2008 03/11/2008

Evento Benefícios para a compra de carteiras de crédito de instituições financeiras médias e pequenas por parte dos grandes bancos aliando as exigências do recolhimento do compulsório e da remuneração das reservas.

Aprovação para a CEF e o Banco do Brasil adquirir em participação acionária em outras instituições financeiras.

Evitar piora da restrição de crédito para bancos médios e pequenos, após a falência do Lehman Brothers.

Medida Provisória 443.

Com a fusão surgiu o maior banco privado do hemisfério sul.

Fusão Banco Itaú e Unibanco.

Primeira aquisição provisória.

.20/11/2008 Banco do Brasil compra Nossa Caixa.

Dez/2008

Comentários

após

a

medida

Permite aos bancos alocar o excesso de provisão para perdas com operações de crédito para o nível I do Patrimônio de Referência.

Publicada a Resolução 3.674 do CMN.

09/01/2009

Houve problemas de liquidez no Banco Banco do Brasil adquire 49,99% do capital votante Votorantim após a forte alta e volatilidade do Banco Votorantim. do dólar.

26/03/2009

DPGE (Depósito a Prazo com Garantia Especial).

Resolução CMN 3692. O intuito é ampliar as formas de captação dos bancos médios e pequenos ante a restrição de captação, via mercado internacional.

19/04/2009

Retomadas as atividades bancárias vendidas para o UBS, que passa por problemas Ex-sócios do Banco Pactual adquirem as atividades financeiros na Europa. O UBS comprou por do UBS no Brasil (UBS Pactual).

US$ 2,6 bi, em 2006, e vendeu por US$ 2,5 bi.

24/08/2009

Associação estratégica e rápida dado o Associação entre Itaú-Unibanco e a seguradora aumento da importância e das receitas do Porto Seguro. mercado de seguros.

07/10/2009

Emissão de Unit do banco Santander Brasil.

Valor envolvido de, aprox., R$ 12,3 bi.

Santander passa por problemas financeiros no país sede, Espanha.

19/10/2009

Associação Bradesco e Odontoprev.

Incorporação dos planos odontológicos na carteira da Bradesco Saúde.

11/11/2009 - Aumento do 16/12/2009 derivativos.

24/11/2009 25/02/2010

disclosure

de

operações

com

Determinação do Banco Central para as instituições financeiras atuantes nas vendas desses produtos financeiros.

Caixa Econômica Federal (CEF) compra 49% do Aumento da competitividade da CEF. Banco Panamericano.

Necessidade da criação de produtos de Autorização para a emissão de Letras Financeiras. captação de longo prazo; diminuir o impacto da restrição de crédito no mundo.

57

24/06/2010

Recomposição de reservas do Banco Correção da liberação dos depósitos compulsórios Central. Novas regras para o recolhimento em 2008. compulsório de operações de crédito e estabelece o fim gradual dos DPGEs.

02/07/2010

Nova emissão de ações do Banco do Brasil.

03/12/2010

Elevação da proteção do Fundo Garantidor de Aumentar a confiança dos investidores e Crédito (FGC) para R$ 70 mil. condições de captação dos bancos.

14/03/2011

Compra do Banco Matone pelo grupo JBS.

27/04/2011

Liquidação no Banco Schahin.

Avaliação final: manipulação das informações financeiras e contábeis. O banco foi adquirido pelo Banco BMG.

28/04/2011

Intervenção no Banco Morada.

Avaliação final: manipulação das informações financeiras e contábeis.

Liquidação extrajudicial em 25/10/2011.

31/08/2011

Início do processo de diminuição da Taxa Selic.

15/09/2011

Avaliação final: manipulação das Intervenção no Banco Central no Grupo Financeiro informações financeiras e contábeis.

Oboé.

Liquidação extrajudicial em 09/02/2012.

nov/11

Descoberto rombo Panamericano.

financeiro

no

Aumentar a capacidade de atuação do Banco do Brasil no mercado de crédito.

Avaliação final: manipulação das Banco informações financeiras e contábeis.

Adquirido pelo BTG Pactual em 31/01/2012.

26/12/2011

Compra do Banco Prosper pelo Banco Cruzeiro do O banco não possui capital suficiente para Sul. manter as atividades financeiras.

04/04/2012

Após reclamações do governo federal sobre Banco do Brasil inicia o movimento de corte das os custos e taxas do sistema bancário, o taxas e tarifas de produtos bancários.

Banco do Brasil comunica a diminuição de tarifas de empréstimos e serviços.

27/04/2012

Maior emissão de ações do mundo em Início das negociações das ações do BTG Pactual volume financeiro no meio da crise da na BM&FBovespa.

Grécia e Zona do Euro.

04/06/2012

Banco Cruzeiro do Sul fica sob RAET (Regime de Liquidação extrajudicial Administração Especial Temporária).

14/09/2012.

10/07/2012

Parceria Itaú-Unibanco e BMG para atuação no crédito consignado.

ago/12 14/09/2012

anunciado

em

Governo torna permanente a emissão de DPGE. Liquidação Extrajudicial dos bancos: Cruzeiro do Avaliação final: manipulação Sul e Banco Prosper. informações financeiras e contábeis.

Fonte: Relatórios de Estabilidade Financeira – BCB e elaboração própria

das