FUNDACAO GETULIO VARGAS
ESCOLA DE ECONOMIA DE SÃO PAULO
IRIS SILVA DE OLIVEIRA
IMPACTO DAS REGULAMENTAÇÕES NO SISTEMA FINANCEIRO
Uma análise sobre Basiléia e seus custos implicitos no Brasil
SÃO PAULO
2014
IRIS SILVA DE OLIVEIRA
IMPACTO DAS REGULAMENTAÇÕES NO SISTEMA FINANCEIRO
Uma análise sobre Basiléia e seus custos implicitos no Brasil
Dissertação apresentada à Escola de
Economia de São Paulo da Fundação
Getúlio Vargas, como requisito para
obtenção do título de Mestre em
Economia
Campo de conhecimento:
Macroeconomia Financeira
Orientador: Prof. Dr. Paulo Tenani
SÃO PAULO
2014
Oliveira, Iris S..
IMPACTO DAS REGULAMENTAÇÕES NO SISTEMA FINANCEIRO Uma análise sobre Basiléia e seus custos implicitos no Brasil / Iris Silva de Oliveira.
- 2014.
52 f.
Orientador: Paulo Sérgio Tenani.
Dissertação (MPFE) - Escola de Economia de São Paulo.
1. Basileia III (2010). 2. Ciclos econômicos. 3. Instituições financeiras –
Brasil – Regulamentação. 4. Mercado financeiro – Brasil. I. Tenani, Paulo Sérgio. II.
Dissertação (MPFE) - Escola de Economia de São Paulo. III. Título.
CDU 336.76(81)
IRIS SILVA DE OLIVEIRA
IMPACTO DAS REGULAMENTAÇÕES NO SISTEMA FINANCEIRO
Uma análise sobre Basiléia e seus custos implicitos no Brasil
Dissertação apresentada à Escola de
Economia de São Paulo da Fundação
Getúlio Vargas, como requisito para
obtenção do título de Mestre em
Economia
Campo de conhecimento:
Macroeconomia Financeira
Data de aprovação:
__/__/__
Banca Examinadora
_______________________________
Prof. Dr. Paulo Tenani (Orientador)
FGV-EESP
_______________________________
Prof. Dr. Ricardo Rochman
FGV-EESP
_______________________________
Prof. Dr. John Welch
CIBC – Macro Strategy
Dedicado à minha mãe
AGRADECIMENTOS
Agradeço imensamente e primeiramente à minha mãe, quem de fato estimulou
toda essa jornada acadêmica e de dedicação com cada simples cuidado. Sempre sendo
um exemplo no que diz respeito à dedicação e à responsabilidade com relação às
decisões. Ela sabe desde os primórdios todas as batalhas que enfrentei e enfrento e me
dá forças e suporte para seguir e continuar acreditando em um propósito maior.
Um agradecimento especial ao Eric Vargas cujas discussões e comentários
sempre foram de alto valor, não somente na dissertação como em muitos outros desafios
desde 2008, quando por acaso ou destino fui me dedicar profissionalmente em
instituições bancárias.
Também ao Wilson Lira Cardoso cujas revisões, discussões, dicas de aulas,
cursos, livros e críticas me permitiram evoluir não somente no projeto de dissertação
como na acuracidade com que preciso me desenvolver enquanto individuo.
À minha irmã Adriana Oliveira, quem me alfabetizou e cujas revisões nos
períodos iniciais foram de grande valor. Jessica Camargo, amiga de longa data, irmã de
vida que desde o início da graduação acrescenta luz imensamente na minha vida e em
discussões sobre metodologia e vida.
À Aline Sobrinho e ao Paulo Caproni por me suportarem no dia a dia, levando
café, remédio, alegria e todos os bons sentimentos, ainda que hoje longe
geograficamente, sempre se fazem presentes, pelo seu apoio desde as infinitas listas ate
como a compreensão em todas as boas noites que precisei sair para estudar.
Aos amigos porteiros do prédio Post Towers (Sid, Mamadoud, Jose, Anur e
Omar), onde moro hoje, que sempre falam que o dia está lindo e seria ótimo ir ao
Central Park, mas até me dão café para suportar dias longos de leitura, porque digo que
preciso estudar e até cumprir essa meta não estou apta a conhecer nada muito além do
caminho casa-trabalho.
À família Kokubo cujo suporte espiritual é sempre de luz, amor e paz. Feliz o
dia em que pude começar a compartilhar a caminhada do viver com eles.
Aos amigos do CEFET-SP, onde estudei no colégio, que até hoje se fazem
presentes, bem como aos presentes amigos que estão em minha vida do IF-USP.
A quem descobriu o poder da modafilina e seu potencial para estudantes com
pouco tempo, muito trabalho e infinitos artigos para ler, conclusões e a cotidiana
necessidade imensa de ser rápido e eficiente.
Neste período do mestrado diversos foram os desafios e difícil seria citar nome a
nome, mas agradeço a todos os que estão de fato presentes, compreendendo e dando
apoio em todos os momentos de desafio.
E finalmente ao meu orientador Prof. Paulo Tenani, à Prof. Laura Carvalho e ao
Professor Ricardo Rochman. Ao Prof. Clemens Nunes pelos valiosos comentários.
RESUMO
Oliveira, I.S. As regulamentações impactam no sistema financeiro? Uma análise
sobre as regras de Basileia implementadas no Brasil. 2014. Dissertação (Mestrado) –
Escola de Economia, Fundação Getulio Vargas, 2014.
A pesquisa visa entender o impacto das regulamentações no sistema financeiro
considerando as teorias sobre ciclos econômicos e contextualizando para a
implementação de Basileia 3 no mercado brasileiro em 2013. Para desenvolver foram
analisados modelo teórico e teste via simulação no programa NETLOGO,
considerando-se o numero de instituições financeiras no mercado brasileiro alterando as
restrições e colhendo os resultados gráficos. A abordagem teórica para melhor entender
os impactos das regulamentações foi feita através da análise da bibliografia disponível
sobre Hipótese da Instabilidade Financeira. Em linha com a literatura abordada, há
evidências do impacto negativo das regulamentações em sistemas que apresentam
choques negativos de produtividade, ainda levando-se em consideração a capacidade
das instituições financeiras, no que diz respeito a estrutura de seus balanços para
suportarem tais eventos.
Palavras chave: 1. Basileia III (2010). 2. Ciclos econômicos. 3. Instituições financeiras
– Brasil – Regulamentação. 4. Mercado financeiro – Brasil
ABSTRACT
Oliveira, I.S. Do the regulations impact on financial system? An analysis of Basel
Rules implemented in Brazil 2014. Thesis – School of Economics, Fundação Getulio
Vargas, São Paulo, 2014.
The research aims to understand the impact of regulations on the financial system,
considering the theories of business cycles and contextualized for the implementation of
Basel 3 in the Brazilian market in 2013. To develop this study was analyzed a
theoretical model and a simulation in NetLogo program, considering the number of
financial institutions in the Brazilian market by changing the restrictions and reaping the
graphical results. The theoretical approach to better understand the impacts of
regulations was made through the analysis of literature available on the Financial
Instability Hypothesis. In line with the literature discussed, there is evidence of the
negative impact of regulations on systems that have negative productivity shocks, even
taking into account the ability of financial institutions, regarding the structure of their
balance sheets to withstand such events.
Keywords: 1. Basileia III (2010). 2. Business Cycles. 3. Financial Institutions – Brazil
– Regulation. 4. Financial Market – Brazil
LISTA DE FIGURAS
Figura 1: Frequência de Crise (1997-2007)..................................................................... 6
Figura 2: Diagrama de Distribuição entre Dinheiro e Crédito nos Balanços ................. 8
Figura 3: Gráfico da Captação Líquida dos Fundos em 2012 ....................................... 11
Figura 4: Participação de Mercado conforme Tamanho das Instituições nos EUA ...... 12
Figura 5: Dinâmica do Capital (K) e do Patrimônio Líquido dos Bancos ..................... 19
Figura 6: Taxa de Atividade no Brasil nas Regiões Metropolitanas (2002-2014) ......... 20
Figura 7: Efeito de Choque Negativo de Produtividade sem Regulamentações ............ 20
Figura 8: Efeito de Aumento do Ambiente Regulatório com um Choque Negativo de
Produtividade ................................................................................................................. 21
Figura 9: Parametrização do número de agentes (instituições regulamentadas no
sistema) .......................................................................................................................... 25
Figura 10: Parametrização da taxa de mutação dos agentes, ou capacidade de adaptação
a restrições impostas ao Sistema. ................................................................................... 26
Figura 11: Taxa de replicação e capacidade de reposição dos agentes no Sistema Fonte:
NETLOGO ..................................................................................................................... 26
Figura 12: Parametrização com 10 agentes no ambiente e com 1000 agentes ............... 27
Figura 13: População sujeita a restrições com quantidade inicial de 10 agentes. .......... 27
Figura 14: População sujeita a restrições com quantidade inicial de 1000 agentes. ...... 27
Figura 15: População sujeita a restrições com quantidade inicial de 10000 agentes. .... 28
Figura 16: Distribuição dos agentes que apresentam maior capacidade de adaptação e
menor adaptação (ofensivos e defensivos) e contagem de espécies ou de tipos de
instituições...................................................................................................................... 29
Figura 17: População resposta a simulação com 100 agentes e 0% de mutação ........... 29
Figura 18: Especiação resposta a simulação com 100 agentes e 0% de mutação .......... 29
Figura 19: População resposta a simulação com 100 agentes e 1% de mutação. .......... 30
Figura 20: Especiação resposta a simulação com 100 agentes e 1% de mutação. ......... 30
Figura 21: População resposta a simulação com 100 agentes e 10% de mutação com
redução da velocidade. ................................................................................................... 31
Figura 22: Especiação resposta a simulação com 100 agentes e 10% de mutação com
redução da velocidade. ................................................................................................... 31
LISTA DE TABELAS
Tabela 1: Agenda de Implementação de Basileia 3 ......................................................... 9
Tabela 2: Classificação de Fundos Multimercado ou de Cobertura ............................. 10
Tabela 3: Retornos e Probabilidades de cada Projeto................................................... 15
Tabela 4: Reações a Choque de Produtividade e na Regulamentação .......................... 19
SUMÁRIO
INTRODUÇÃO ............................................................................................................................ 2
1
REVISÃO DA LITERATURA ................................................................................... 3
1.1
Minsky – Hipótese da Instabilidade Financeira ................................................ 5
1.1.1 Shadow Banks .............................................................................................. 7
1.1.2 Ambiente não Regulamentado ..................................................................... 9
2
MODELO TEORICO – MIYAKE E NAKAMURA................................................ 14
3.1 Características do Modelo ................................................................................ 14
3.2 Modelo – Aplicação ao Caso Brasileiro ........................................................... 18
3
5
SIMULACAO ........................................................................................................... 23
3.1
NetLogo........................................................................................................... 23
3.2
Modelo Echo – Biologia/Evolução ................................................................. 23
3.3
Especificação das Variáveis ............................................................................ 25
3.4
RESULTADOS ............................................................................................... 33
CONCLUSOES......................................................................................................... 35
REFERÊNCIAS .......................................................................................................................... 37
INTRODUÇÃO
“In theory, theory and practice are the same. In practice, they are not.”
Albert Einstein
Todo o ambiente de regulamentação, desde a mais recente crise do subprime,
tem se tornado mais forte com a finalidade de prevenir possíveis eventos relacionados a
crises financeiras e econômicas. A relação das regras aplicadas e as políticas
macroeconômicas são abordadas por Aghion e Kharroubi (2013), cujo foco é a análise
das políticas contra-cíclicas monetárias e fiscais vis-à-vis um ambiente com menos grau
de liberdade, dadas as regras. Vale ressaltar o destaque dado à importância de uma
maior governança, requisições mais atuais do BIS, para consolidação dos dados e
estrutura das áreas a fim de reduzir esse risco de assimetria de informações entre as IF
(instituições financeiras) e reguladores.
Nesta realidade imposta ao sistema financeiro, com custos para implementação
de novas práticas para se adequar às regras, é crescente o número de instituições no
conjunto denominado como não regulamentado. A materialidade deste grupo em termos
de montante de capital e em qualidade de informação ainda é um fator que restringe os
estudos de seu impacto no sistema financeiro. McCulley (2009), em seus estudos sobre
Minsky, assim como Mehrling (2014) citam a crescente importância de shadow banking
em processos de crises e na migração de capitais para ambientes menos regulamentados
e que, em sua grande maioria, concentram mais riscos.
Considerando o sistema financeiro atual, em constante aprimoramento das regras
que visam proporcionar um mercado cada vez mais seguro e com mecanismos para
suportar crises, alguns fatos são relevantes: cenários de estresse baseados em crises
passadas tornam o ambiente mais controlável, no entanto as crises não são eventos
previsíveis; o fluxo de capital para meios não regulamentados é crescente, o que
dificulta os órgãos responsáveis em mensurar possíveis novos eventos gatilho de crises
financeiras, como as recentes.
Buscando validar essas afirmações, o objetivo deste trabalho será analisar o
impacto das regulamentações no sistema financeiro, com as mais recentes regras de
Basileia, de modo a testar a hipótese de que este ambiente influencia no sistema
financeiro e na economia, positivamente ou negativamente conforme os fundamentos.
Portanto, esta é uma análise dos impactos das regras no o sistema financeiro.
Dessa forma, estruturaremos o trabalho em quatro partes: um capitulo de revisão da
literatura, destacando a teoria econômica que abrange a Hipótese de Instabilidade
Financeira de Minsky, breve descritivo das instituições não regulamentadas no item de
shadow banks. Um item sobre a revisão de modelo teórico macroeconômico dinâmico,
verificando sua aplicabilidade ao contexto brasileiro recente, com a implementação de
Basileia 3. Um capitulo para a simulação com a metodologia e dados, onde serão
destacados o mecanismo adotado, bem como a descrição dos dados e resultados obtidos.
Um capitulo com as conclusões da analise sobre impactos da implementação de regras
no sistema financeiro.
2
1
REVISÃO DA LITERATURA
Os autores selecionados para a revisão literária tem como foco entender o
impacto da implementação de novas regras no sistema financeiro, sendo que cada um
com diferentes abordagens. A abordagem do ponto de vista das politicas
macroeconômicas em consonância com demais medidas tomadas pelos Bancos Centrais
e demais jurisdições permite entender sua real aplicabilidade para diferentes contextos.
Gambacorta (2013) estuda os impactos da implementação de regras
estabelecidas em mercados desenvolvidos e como o fato de o sistema financeiro estar
sujeito a regras tem implicações na forma da sua organização. O sistema financeiro de
acordo com o autor tende a se reorganizar como reflexo das maiores regras impostas.
Na busca do entendimento dos diversos impactos de mais restrições via regras
ao mercado, o BIS (Bank of International Settlements) continuamente publica estudos,
dentre os quais seus relatórios trimestrais que apresentam um apanhado analítico das
condições econômicas em diversas das jurisdições que adotam suas regras. Neste
documento também consta seção dedicada aos mercados emergentes, que nos permite
aqui ampliar o entendimento da implementação de Basileia 3 no Brasil.
Uma análise específica sobre os mercados emergentes e sobre o Brasil também
tem sido tema de estudo de alguns outros autores. No entanto, com foco nas medidas
macroprudenciais aplicadas pelo Banco Central. No caso especifico dos mercados
emergentes, um fator a ser melhor compreendido é a influencia do fluxo de capitais
globais, sendo que na busca de melhores retornos, diversos investidores migram seus
recursos para países com altas taxas de juros, porem com foco especulativo. Desta
forma a atuação do Banco Central brasileiro tem bastante relevância na aplicação das
regras globais de maiores controles do sistema financeiro, mas também na forma e na
assertividade em que demais politicas e medidas são aplicadas para evitar danos a
economia local.
Na óptica da regulamentação do pós-crise de 2008 fez-se necessário entender
qual o papel dos bancos centrais no processo de implementação de tais regras e no
controle das atividades financeiras. Mohanty (2014) em artigo recente faz uma análise
bastante ampla para diversas regiões e considera a relação entre medidas econômicas e
financeiras no papel da estabilidade, sendo o documento por ele consolidado com
enfoque nas recentes transformações do sistema financeiro no continente africano.
Kim (2013), por sua vez, estuda o papel das regulações financeiras e das mais
recentes inovações na crise financeira, com foco no entendimento das restrições
causadas pelas regulamentações nas atividades dos bancos com um aumento da
importância do papel dos reguladores em conter possíveis impactos maiores na crise.
Os autores deste estudo fizeram uma analise empírica com 132 países, em que puderam
concluir que as restrições impostas ao sistema cumprem seu papel em amenizar nos
impactos negativos de crises bancarias, porém o aumento da requisição de capital
poderia aumentar os riscos de crises cambiais.
Aghion e Karroubi (2013) fizeram um análise da relação entre as políticas
macroeconômicas contra-cíclicas adotadas em comparação as regulamentações no
sistema financeiro e crescimento econômico. Foram utilizados dados de cross country
para desenvolvimento do estudo, o que permite verificar a fluidez global de recursos.
Os resultados obtidos indicam que as medidas contra-cíclicas fiscais e monetárias
implicam em maiores restrições de credito e de liquidez às empresas, enquanto que o
aumento das requisições de capital aos bancos podem impactar numa menor eficácia
destas mesmas politicas, mesmo considerando que contribuem conjuntamente para uma
maior estabilidade do sistema.
3
Myiake e Nakamura (2007) elaboraram um modelo teórico macroeconômico
levando em consideração um modelo anterior de Holmstrom e Tirole (1997), cujo foco
é entender o impacto das regulamentações na economia. Esta análise permite entender
casos como o do Brasil, ainda que o artigo tenha sido desenvolvido para uma análise
dinâmica da situação do Japão no início da década de 1990. A abordagem dos autores
através de um modelo macroeconômico permite relacionar com diversas variáveis da
economia real, ainda dentro de uma abordagem teórica influenciada pelas ideias de
ciclos econômicos.
Os autores referência para o estudo fazem análises estatísticas, metodológicas e
teóricas sobre os impactos das regulamentações, sendo então objetivo entender o
impacto de Basileia 3, num contexto em que são dadas as medidas macroeconômicas, e
os impactos no sistema financeiro brasileiro.
Demais efeitos do aumento de regras no sistema financeiro também são
analisados sob a ótica da implementação de um ambiente capaz de prover dados com o
nível de confiabilidade exigidos, a forma como os bancos reportam seus dados e os
impactos de moral-hazard que podem haver são abordagens que conjuntamente com os
demais estudos visa entender o conjunto de impactos. No entanto estas abordagens não
fazem parte do foco do presente estudo, ainda que tenham sua relevância no
entendimento amplo das respostas dos agentes do sistema a maiores restrições.
Entender como as regras impactam no sistema com a utilização das métricas
solicitadas permite interpretar melhor sua eficácia como mecanismo de controle. As
possibilidades criadas com as regulamentações de gerar assimetria de informações entre
os reguladores e as instituições, no contexto global de fluidez do capital, também
corroboram para buscar entender os impactos dessas regras no sistema financeiro.
Os autores supracitados foram utilizados com maior destaque pela consonância
com a pergunta do estudo, que diz respeito aos impactos da implementação no Brasil de
Basiléia 3. Ainda dentro de um contexto teórico, esta abordagem nos permite delimitar
sob qual ótica é feita a análise para responder ao questionamento central, considerandose então a teoria de ciclos econômicos e a hipótese de instabilidade financeira. Ao
restringir o escopo, busca-se também entender qual poderia ser a importância de fatores
trazidos pela própria teoria, mas que não estão presentes no modelo e na simulação
adotados, tais como shadow banks e o ambiente não regulamentado.
4
1.1
Minsky – Hipótese da Instabilidade Financeira
Os ciclos econômicos são definidos pelo fato de crises serem explicadas por
choques reais na economia, tais como choque de produtividade e de preferência de
alocação trabalho-lazer. São medidos através do PIB caracterizando períodos de
contração e expansão da economia.
A ideia de ciclos econômicos se opôs às teorias de que a economia tende ao
equilíbrio. De acordo com a teoria Keynesiana, as políticas monetárias e fiscais teriam
como objetivo amenizar as flutuações nestes ciclos.
A discussão teórica, com relação aos ciclos serem influenciados por fatores
endógenos ou exógenos, é bastante ampla, sendo que uma das abordagens é a Hipótese
da Instabilidade Financeira, de Minsky.
Considerando os indicadores atuais e o tipo de medidas tomadas por parte dos
bancos centrais, faz-se necessário traçar uma linha econômica com a qual se pretende
ter foco para as análises com relação aos impactos das regulamentações no sistema
financeiro.
Entender o papel dos bancos centrais e das instituições financeiras
regulamentadas sob a óptica das teorias macroeconômicas, sem que esta, por sua vez,
seja o foco da discussão.
No recente contexto econômico, especialmente pós-crise, teóricos como Hyman
Minsky ganharam maior destaque, ainda que ele próprio inicialmente tenha interpretado
seus trabalhos como uma leitura da visão Keynesiana, então dominante no mercado.
Nesta abordagem as crises bancárias são entendidas como fenômenos cíclicos,
de forma que períodos de crescimento fazem com que as empresas tenham expectativas
muito otimistas sobre o retorno dos seus projetos. Como assumem alto nível de
alavancagem, se a lucratividade não se realiza, há inadimplência que pode implicar
numa crise do sistema bancário.
Calderon (2014) em seu estudo sobre ciclos econômicos faz uma análise a
respeito de como estes ciclos têm se alterado ao longo do tempo, destacando também a
característica de frequência do tipo de deflagrador das mais recentes crises e dos seus
impactos nas economias desenvolvidas e emergentes.
5
Figura 1: Frequência de Crise (1997-2007)
Fonte: Calderon (2014)
Como desta forma é definida a importância do sistema bancário na economia e,
também compreendido como possível fator para crises sistêmicas, o papel dos
reguladores passou a ser mais relevante, conforme Paul McCulley (2009) em seus
estudos sobre Minsky ao citar a relação dos reguladores nestes eventos cíclicos.
Minsky (1992), em seu famoso artigo sobre a Hipótese da Instabilidade
Financeira, argumenta que existem fatores empíricos e teóricos que implicam na
ciclicidade do sistema financeiro. As economias capitalistas possuem períodos de maior
ou menor inflação que podem sair do controle, sendo que as reações a esses eventos
podem ampliar os impactos, o que torna importante as intervenções do governo para
conter a deterioração, como verificado em diversos momentos históricos.
As intervenções mostram que não necessariamente o mercado funciona
conforme a percepção clássica de Smith, segundo a qual a economia estaria sempre
buscando atingir o equilíbrio. As mais recentes teorias econômicas adicionam ao seu
escopo novos mecanismos decorrentes da evolução do próprio sistema financeiro. Um
item bastante citado é a relação das trocas monetárias de valor presente por valor futuro,
ou seja, com relação à expectativa dos lucros referentes aos investimentos nos projetos
atuais, reflexo do ganho das firmas1.
O aumento da complexidade das estruturas financeiras, em que as análises de
retorno não se restringem à verificação das estruturas dos passivos e dos fluxos de caixa
dos agentes, também é percebido por um grande envolvimento dos governos como
refinanciadores das instituições financeiras e acesso crescente de crédito a diversas
camadas da população, bem como aumento de diferentes estruturas como intermediários
financeiros.
A classificação dos agentes econômicos como hedge, especulativo e Ponzi leva
em consideração a forma como cada grupo consegue equilibrar seus ativos e passivos
no balanço:
1
O ganho das firmas e o reflexo nas expectativas levam em consideração a utilização dos
recursos para investimentos que resultem em aumento de produtividade.
6
- Hedge: cumprem as obrigações de pagamento utilizando-se do próprio fluxo de
caixa.
- Especulativo: cumprem as obrigações do pagamento dos juros, refinanciando o
principal.
- Ponzi: o fluxo de caixa não é suficiente para pagar nem os juros nem o
principal, sendo recurso vender os ativos ou tomar empréstimos.
A forma como os agentes se distribuem no sistema é fator determinante para sua
organização, sendo que, de acordo com a hipótese de Minsky, podem ser segregados em
dois teoremas. O primeiro em que a economia tem regimes sob financiamento estável e
sob financiamento instável e o segundo teorema de que após períodos de prosperidade a
economia transite de relações de financiamentos estáveis para financiamentos instáveis.
Ressalta-se que esta hipótese é um modelo que não depende de choques
exógenos para gerar estes ciclos. Os pilares essenciais são de que os ciclos dependem da
dinâmica interna das economias e das intervenções e regulamentações para se manter
dentro de limites razoáveis.
1.1.1 Shadow Banks
O termo shadow banking system é atribuído a um documento do FED de 2007 e
pode ser entendido como o conjunto de instituições que se financiam com recursos sem
seguro no curto prazo, podendo ou não ser suportados por linhas de liquidez dos bancos
regulamentados.
Hannoon (2008) cita que os bancos de investimentos e os bancos comerciais
podem conduzir seus recursos pela forma como lidam com o sistema não
regulamentado. Fein (2013), por sua vez, coloca as instituições regulamentadas como as
maiores instituições não regulamentadas. Ainda que aparentemente paradoxal, esta
ultima definição leva em consideração a maneira como os ativos fluem de um conjunto
para o outro como recurso para equilibrar os balanços das instituições regulamentadas
com o objetivo de cumprir as requisições para alocação de capital.
McCulley (2009), para descrever as diferenças entre os dois grupos –
regulamentado e não regulamentado – e explicar o aumento do último, utiliza-se da
teoria keynesiana2, cujo argumento base é a necessidade de manter as instituições
financeiras operantes, ainda que nas economias capitalistas sejam, em grande parte,
bancos privados. De certa forma, o fato de as instituições não serem públicas, de acordo
com o autor, possibilita a chance do aumento de bancos privados, em especial os não
regulamentados.
Minsky (1992) na sua interpretação sobre a Teoria Geral de Keynes, ao
classificar os agentes conforme suas possibilidades de financiamento e sua capacidade
de impactar na estabilidade e instabilidade da economia, permitiu entender que após
períodos prolongados de estabilidade a economia tende a aumentar o número de agentes
especulativos e Ponzi.
Os agentes tendem a fluir de um grupo para outro conforme os fundamentos
macroeconômicos, sendo que num ambiente de alta inflação, por exemplo, em que os
2
Um dos pilares da teoria Keynesiana é o fato de o Estado ser agente indispensável de controle
da economia. De acordo com a argumentação de McCauley, a visão Keynesiana do sistema
financeiro, em que o Estado tem a possibilidade de intervir para buscar o equilíbrio, implicaria
então em um maior controle, dificultando o surgimento de instituições que podem aumentar o
desequilíbrio do sistema.
7
reguladores aplicam medidas monetárias para conter esse avanço, as unidades
especuladoras tornam-se Ponzi e as antigas unidades Ponzi tendem a desaparecer.
A Hipótese da Instabilidade Financeira é condizente com o fato de as
instituições num sistema capitalista buscarem sempre otimizar seus ganhos, o que pode
fazer com que para cumprir este objetivo tomem mais riscos, aumentando a
instabilidade. Períodos de crescimento fazem com que as empresas tenham expectativas
otimistas sobre o retorno dos seus projetos, assumindo altos níveis de alavancagem. Se
esta lucratividade não se realiza, há a inadimplência, que pode decorrer em uma crise do
sistema.
Ao considerar os ciclos de mudanças da predominância dos agentes, na
classificação de Minsky, instituições não regulamentadas tendem a aumentar num
contexto em que haja maior apetite por risco.
Com a crise do subprime, a abordagem teórica de Minsky e a atenção para o
shadow banking estiveram em maior evidência, pela sua possibilidade de explicar, por
meio de seu modelo teórico, crises bancárias como um fenômeno cíclico.
A forma como as diferentes instituições têm seus balanços organizados com
finalidade de liquidez difere claramente, sendo os shadow banks caracterizados por
ativos e passivos que lidam com a expectativa de retornos futuros ou, ainda na
classificação de Mehrling, com crédito e não com dinheiro, definição esta simplicada da
forma mostrada abaixo.
Figura 2: Diagrama de Distribuição entre Dinheiro e Crédito nos Balanços
Fonte: Adaptado de notas de aula Economics of Money and Bank – Perry G.Mehrling,
Barnard College – Columbia University
Nesta descrição, o que se pode entender é que os shadow banks teriam então
uma maior diversificação de seus balanços conforme a possibilidade de reter ativos e
passivos que lidam com crédito ou com a expectativa de recebimento futuro,
mecanismos mais facilmente encontrados nas economias desenvolvidas por terem mais
demanda para uma gama de produtos de proteção com relação a perdas, sujeitos a
classificações de crédito, bem como as falhas desses processos, que são identificados
como um aumento do risco do sistema.
8
1.1.2 Ambiente não Regulamentado
As regras propostas por Basileia e por demais reguladores locais abrangem os
conglomerados bancários, ou seja, tudo o que não está nesse conjunto está fora das
requisições de alocação de capital, governança e de controles para reportar seus dados
referentes a risco, resultado e consequentemente de retorno.
O conglomerado financeiro, no entanto, hoje abrange mais do que os bancos em
suas diversas classificações3·. Aqui citaremos os hedge funds e cooperativas de crédito.
Os fundos de investimento, embora muitas vezes ligados a recursos provenientes das
instituições bancárias, não estão cobertos pelas mesmas regulamentações. Já as
cooperativas de crédito possuem em seu cerne diferente concepção, define-se por uma
associação com objetivos comuns a todos os participantes sem fins lucrativos.
Ainda considerando somente o ambiente regulamentado (em algum nível) 4, a
fluidez dos recursos no período pós-crise para os mercados emergentes Ghosh (2011)
pode ser constatada, oque indica que um nível de regulamentação menor não foi fator
impeditório para os investidores migrarem seus recursos.
As regiões com menor nível de requisição de capital e de controles, em sua
grande maioria, estão relacionadas ao fato de possuírem sistemas financeiros com
menor grau de desenvolvimento, em termos de produtos e de mecanismos capazes de
efetuar toda a cadeia das operações financeiras5.
Abaixo, a sequência cronológica de implementação das requisições de capital e
regulamentação de Basileia 3.
Tabela 1: Agenda de Implementação de Basileia 3
Fonte: http://www.bis.org/bcbs/implementation/l2.htm
Pela agenda é possível destacar que os principais meios globais estão seguindo
as mais recentes regras. No entanto, diversos são os países cujo nível de investimento e
de fluidez de recursos encontram-se fora da agenda, tais como Índia e Rússia, por
exemplo. Vale ressaltar que estes dois últimos encontram-se também classificados como
mercados emergentes, ou seja, no pós-crise receberam uma onda de investimento,
conforme Mcauley (2012), em documento do BIS.
Na sequência descreveremos sistemas não cobertos pelas regras globais,
destacando seu crescente papel na economia e na própria concepção das trocas
3
Bancos comerciais, bancos de investimento, banco de desenvolvimento, banco misto (bancos de
credito e de poupança).
4
Conforme agenda de implementação do BIS, países da Ásia estão sob Basileia 1.
5
Sistemas de liquidação das operações financeiras hoje também são pauta dos regulamentadores,
pois implica na capacidade de fluidez global dos recursos e investimentos.
9
financeiras, da importância dos bancos na economia e da fluidez dos capitais para meios
não regulamentados ou menos regulamentados.
Hedge Funds
Alfred W. Jones foi a primeira pessoa reconhecida como autora do termo hedge
fund, assim como de primeiro criar esta estrutura em 1949 Ubide (2006) Este termo é
usado para descrever investimentos de alto risco com a mudança das variáveis de
mercado. Em linhas gerais, os fundos de investimento são instituições que permitem aos
investidores possuírem cotas de cada tipo de investimento, este por sua vez,
caracterizada o tipo de fundo.
Os fundos multimercado, ou de cobertura (hedge funds), são reconhecidos como
de alto risco, com poucas restrições e altamente especulativos Robert (2003). A
combinação de investimentos de curto e de longo prazo na carteira também é
característica relevante.
No Brasil, os fundos, conforme classificação da Anbima, são os seguintes:
Tabela 2: Classificação de Fundos Multimercado ou de Cobertura
Fonte: Anbima
A regulamentação, não somente dos fundos multimercado, mas de todos os
disponíveis no mercado, é tema amplo de pesquisa e discussão em diversos setores, isto
porque o impacto econômico6 foi bastante relevante nas últimas crises, também estas
instituições, com o passar do tempo, ganharam cada vez mais relevância, dados seus
altos níveis de rentabilidade.
Gupta (2005) em seu artigo busca entender se estes fundos possuem capital
suficiente a partir de uma visão de risco. A adequação de capital e mensuração dos
dados seja de retorno e risco são feitas de acordo com as regras dos próprios fundos, o
que dificulta análises mais profundas.
Em documento consultivo de outubro de 2013, o BIS coloca em pauta a
possibilidade de requisição maior de dados e de requisição de capital para investimentos
em fundos por parte dos bancos.
Percebe-se que a discussão com relação a novos possíveis controles é recente e
sem conclusões aparentes. No entanto, o fato inegável é o alto impacto destes capitais
distribuídos pelos fundos: em 2012 somente os fundos multimercado captaram
6
Com Basiléia 3 os bancos passaram a reportar suas exposições também nos fundos, o que
possibilitou aumentar o conhecimento sobre a composição dos capitais desses fundos e de certa
forma gerenciar suas possíveis perdas.
10
R$20,61bilhões, conforme gráfico abaixo. O total do patrimônio líquido dos fundos foi
de R$2,3 trilhões.
Figura 3: Gráfico da Captação Líquida dos Fundos em 2012
Fonte: Anbima
A indústria de fundos como um todo, com baixa regulamentação e crescente
participação no total de ativos no mercado, neste contexto de mapeamento dos riscos
das instituições, apresenta inclusive dificuldades com relação às métricas utilizadas e na
marcação de seus ativos.
Nos EUA, desde 2005, os fundos passaram a ter um maior nível de requisições
das informações, em especial considerando-se o alto índice de fraudes que ocorreu
anteriormente7.
Os esforços para melhor a qualidade dos dados, de apreçamento e de
regulamentação são parte de discussão da agenda de diversos bancos centrais e,
conforme já citado, também do BIS.
Sob a óptica da redução de riscos e de um ambiente que possibilite menos
quebras sistemáticas, faz-se importante verificar as possibilidades dentro de um meio
cujo capital movimentado em todo o mundo é bastante relevante, não somente dos
bancos, mas diretamente de diversos investidores, que em busca de melhores
rentabilidades não têm ciência plena dos possíveis riscos.
Não é foco do trabalho identificar claramente uma migração do capital dos
bancos para meios não regulamentados, a exemplo dos hedge funds, porém esta é uma
análise bastante rica e que engloba o caráter benéfico das regulamentações.
Credit Unions
As cooperativas de crédito datam do século XVIII na Alemanha, conforme
Moody (1984), com características bastante semelhantes às atuais, ou seja, sem
7
http://www.sec.gov/rules/final/ia-2333.htm#IA.
11
finalidade lucrativa, composta por associados e com uma gama de produtos
simplificado, dentre os quais empréstimos.
A participação em mercados desenvolvidos, comparativamente com os grandes
bancos, é bastante reduzida. No entanto, verifica-se um aumento consistente, conforme
gráfico abaixo, no caso dos Estados Unidos.
Figura 4: Participação de Mercado conforme Tamanho das Instituições nos EUA
Fonte: Anbima
O aumento mais consistente foi na década de 1990, conforme estudo de Goddard
(2001), cujas características de portfólio proporcionavam uma nova perspectiva aos
pequenos investidores.
Weelock (2012) também cita o aumento das cooperativas de crédito nos EUA já
com foco na eficiência e no custo de produtividade. As análises sobre as cooperativas ao
redor do mundo fica bastante difícil em função da própria falta de regulamentação clara
e dos requisitos de qualidade dos dados. A conclusão dos autores demonstra uma
convergência com a própria ideia da necessidade de controles para um ambiente capaz
de oferecer mais vantagens, o que ainda deixa as instituições bancárias em vantagem
com relação às outras tentativas de sistemas de trocas financeiras.
Num contexto de requisições de capital e de um ambiente com governança e
políticas claras, as cooperativas de crédit0,o em boa parte dos países, estão fora dessa
esfera, sendo tema de estudo. Forker (2012) que faz uma análise da autorregulação das
cooperativas, com foco nas cooperativas do norte da Irlanda.
Para corroborar com argumentação teórica foram escolhidos dois tipos de
abordagem, sendo a abordagem teórica feita através de modelo macroeconômico
dinâmico Miyake (2005), um modelo de simulação ecológica Echo – NetLogo.
A abordagem teórica visa enfatizar o impacto das regulamentações
considerando-se determinado ambiente econômico, os autores Miyake e Nakamura
tiveram embasamento no modelo de Holmstrom e Tirole (1997) O enfoque foram os
impactos das regras de Basileia adotadas no Japão, num período de baixo crescimento.
Esta abordagem leva em consideração a importância das instituições financeiras como
12
agentes participantes da economia e capazes de a impactarem, dependendo das suas
disponibilidades em manter níveis de empréstimos e investimentos.
Com a utilização da ferramenta NetLogo foi levado em consideração um modelo
ecológico, que visa entender através de simulação o impacto de restrições num
ambiente, tendo em vista sua possibilidade de combinação de elementos, comparável
então com as fusões dos elementos no sistema financeiro, maiores ou menores restrições
comparáveis à disponibilidade ou não de capital nas instituições e no ambiente.
13
2
MODELO TEORICO – MIYAKE E NAKAMURA
A modelagem teórica adotada é baseada no artigo desenvolvido por Miyake
(2007), em que é possível relacionar o impacto das regulamentações vis-à-vis a
estrutura macroeconômica. O estudo conta com o embasamento do modelo de
Holmstrom e Tirole (1997), que analisa a maximização dos lucros das instituições
financeiras neste ambiente de regulamentações.
Conforme os bancos precisam se adequar às requisições de capital são
analisadas no curto e no longo prazo os impactos macroeconômicos. Um aumento de
requisição implica numa corrida por acumulação de capital, o que pode levar a
economia a um processo recessivo no curto prazo. Entender a aplicação das regras dado
o cenário econômico possui impacto em quê, já que em momentos de produtividade
negativa a implementação de mais regras pode agravar a situação como um choque
negativo.
Holmstrom e Tirole (1997) apresentaram um modelo em que mostravam que o
patrimônio líquido dos bancos tem impacto na economia real e nominal. Uma maior
restrição de capital aos bancos, tais como requisições de capital e colateral, impacta
numa redução dos investimentos. No entanto, o modelo por eles apresentado responde a
choques de taxas de juros, que não são completamente absorvidos pelas instituições,
considerado também um modelo estático no que diz respeito às considerações do
dinamismo dos balanços das instituições.
A partir deste trabalho, Miyake e Nakamura desenvolveram um modelo
dinâmico, com o objetivo de analisar os impactos das regras de BIS no Japão pósdécada de 1990. A literatura de modelos que analisam o impacto nos balanços dos
bancos, dadas as regulamentações e sua relação com os impactos na economia.
Com foco no papel dos bancos como instituições que permitem maximizar os
recursos dos intermediadores financeiros, considerando o impacto no patrimônio das
próprias instituições, e tendo seus depósitos como recursos para empréstimos. Uma
análise importante com relação aos depósitos e empréstimos feita pelos autores diz
respeito ao papel do diferencial entre esses ativos e passivos em maximizar os lucros
das instituições considerando o nível de taxa de juros tanto para os depósitos como para
os empréstimos.
3.1 Características do Modelo
Os autores consideram uma sobreposição de gerações, dois tipos de agentes na
economia: empresas e famílias. A economia também apresenta produtores de bens de
consumo e bancos, sendo a função de produção de bens de consumo:
1
Onde At é o parâmetro de tecnologia agregada, Kt é o estoque de capital e Lt força de
trabalho no tempo t.
A geração mais nova gera um acréscimo de mão de obra para geração anterior,
que supre o estoque de capital. Considerando-se uma depreciação no período, os bens
de produção podem ser consumidos ou utilizados como entrada para um projeto.
Num equilíbrio competitivo, com salários wg e empréstimos como qt
14
2
3
Sendo os salários função da produtividade de cada elemento da força de
trabalho. Com o excedente wwt para cada indivíduo consumidor, este montante pode ser
utilizado em investimentos em projetos It, a restrição é que estes recursos externos são
limitados por no máximo It-wwt. Os consumidores podem escolher entre investir seus
recursos excedentes diretamente nas empresas ou indiretamente, através dos bancos, ou
seja, colocando em depósitos bancários.
Tabela 3: Retornos e Probabilidades de cada Projeto
Fonte: Adaptado de Miyake (2007)
Os tipos de projetos a serem investidos são caracterizados como de alto e baixo
risco, sendo que para investimentos diretos os consumidores preferem os investimentos
de baixo risco e os de alto risco concentram-se nas instituições bancárias pela
capacidade das instituições de analisar as possíveis chances de default.
A premissa da forma como os consumidores realizam seus investimentos e
caracterizam seu consumo também tem peso, pois dependem das características de cada
país, os autores definem que cada agente esta interessado no consumo da geração
anterior, quando jovens8, utilizando seus recursos para investimentos e empréstimos, a
forma como investem os caracteriza como empresas ou consumidores
O estudo da otimização feito para cada um dos agentes até então considerados
4
o que implica em
5
Sendo a expectativa do operador,
o consumo relativo aos consumidores,
os empréstimos e os depósitos.
Maximizando a função para as empresas, tem-se
8
Os autores consideram o artigo de Kiotaki e Moore (1997), que definem que os agentes são
ativos participantes por dois períodos de tempo.
15
6
o que implica em
7
Onde
é o consumo das empresas e suas obrigações no que diz respeito à
custos, ou seja, é um valor negativo.
Considerando os financiamentos diretos tem-se ̅ como o nível mínimo que
os tomadores de empréstimos podem ter, tendo seu patrimônio, através do
financiamento direto.
̅
[
̅
8
]
Os financiamentos indiretos são feitos através dos bancos, que têm a capacidade
de monitorar os tomadores de empréstimos, cobrando para tal uma taxa por unidade
de bem de consumo final. Assumindo
como a taxa de empréstimo repassada, tal que
consiga suprir os custos de atendimento e realização das operações, seguindo então a
restrição:
[
(
)
]
9
Os consumidores, conforme sua produtividade, têm seus salários com mais ou
menos excedentes, o que implica em disponibilizar esses recursos para investimentos ou
não, ou seja, disponibilizar para depósitos nos bancos ou para investimento direto.
No caso dos investimentos indiretos, é importante entender o papel dos bancos.
Considerando-os com um patrimônio líquido , tendo como premissas que o setor
bancário tem uma competição monopolística e que as instituições têm algum poder para
controlar as taxas de empréstimos e as taxas de depósitos. Com o objetivo de simplificar
a análise, os autores definem que os bancos não têm poder sobre as taxas de depósitos9,
pois isto implicaria numa possível arbitragem entre investimento direto e depósitos nos
bancos, ou seja, taxa de depósito é igual ao investimento direto.
Adicionalmente é considerada uma requisição de capital por parte dos
reguladores η, o que faz com que os bancos organizem seus balanços de forma a ter um
maior patrimônio líquido, esta requisição no modelo também é comparável a exigências
como o compulsório no Brasil. Considerando que os bancos tenham a disponibilidade
de emprestar do seu próprio capital ηt para as empresas.
Então, a função de otimização dos bancos é dada por
9
A taxa dos depósitos não ser controlada pelos bancos plenamente é condizente com o cenário
brasileiro, em que os maiores depósitos em bancos (poupanças) têm remuneração determinada
pelo Banco Central.
16
∏
(
[
̅̅̅̅
∫
)
̂
̂
∫
[
̅
(
)
1
0
]
]
̅
o que implica que
11
∫
⁄
⁄(
onde ̂
[
)], tomando o limite do retorno
e da probabilidade de retorno.
Este é um limiar onde o tomador de empréstimo pode pagar suas obrigações sem
dar default, ou perda total por decorrência de um projeto não bem-sucedido. As
instituições têm a possibilidade de alocar seus recursos todos em empréstimos e esta é
uma situação limítrofe.
Os retornos dos bancos podem ser então caracterizados em função do capital
alocado e do capital disponível, tendo
como seu lucro máximo, sua equação
diferencial pode ser descrita como:
12
onde c(>0) é definido como custo de manutenção do balanço da instituição.
Com as equações para os agentes definidas, Miyake e Nakamura fazem a análise
entre oferta e demanda no equilíbrio, considerando o mercado de crédito. A esquerda
tem-se a demanda e a direita a oferta de recursos financeiros para financiar os agentes.
⁄
∫
13
∫
∫
⁄
Através da condição de primeira ordem dos bancos, que são o terceiro fator de
demanda da economia Nt, obtêm-se as taxas de empréstimo e de depósito
e ̅ .
Considera-se ainda que o próximo período de estoque de capital
é igual ao
número de empresas multiplicado pela expectativa de retorno dos projetos, também que
a mão de obra é constante ao longo do tempo.
Dadas a oferta e a demanda, mão de obra e os recursos reescreveu-se a equação
de salário e custo de capital da seguinte forma:
17
14
[
15
]
de onde vem que
[
(
(
com as restrições
)
])
e
16
∫
As equações
e
, juntamente com as condições iniciais
e
permitem analisar a transição e os estados estacionários, que são foco do trabalho dos
autores.
Miyake (2007) faz a análise em diversas transições, mas, dada a finalidade deste
trabalho, iremos apresentar somente as análises num mercado não regulamentado e num
mercado com características semelhantes às do Brasil.
3.2 Modelo – Aplicação ao Caso Brasileiro
No estado estacionário tem-se as seguintes condições que a variação do é zero
bem como do patrimônio em função do capital, o que implica que
(
[
])
17
18
O estudo parte da consideração na intersecção de
e
. Os
autores citam que este modelo é válido tendo em mente um modelo neoclássico, ou seja,
verificando a oferta e demanda dos mercados para entender os impactos em preço,
produção e distribuição de renda.
A economia apresenta dois equilíbrios, um dinâmico e um estável, sendo que
inicialmente verificar o que ocorre no equilíbrio estático permite entender a relação com
o estoque de capital e a participação das instituições financeiras neste equilíbrio,
conforme o gráfico abaixo tem-se
e , sendo
o equilíbrio de estoque de capital
sem intermediação financeira.
Considerando a maximização do patrimônio liquido, então
aumenta, o que
faz também com que as instituições aumentem sua capacidade de emprestar recursos, as
firmas passem a ter um maior capital , o que também aumenta seus lucros. De acordo
com o modelo, se o lucro dos bancos aumenta, em tese o lucro das empresas também
aumenta, pois existe aumento de recursos disponíveis para investimentos.
A seguir, o gráfico apresenta os pontos citados de equilíbrio:
18
Figura 5: Dinâmica do Capital (K) e do Patrimônio Líquido dos Bancos
Fonte: Miyake (2007)
Onde
e
são referentes respectivamente às requisições de capital em vigor
e não requisição de capital pelos reguladores.
A tabela abaixo representa os impactos dados choques em produtividade,
considerando um ambiente com e sem regulamentação bancaria.
Tabela 4: Reações a Choque de Produtividade e na Regulamentação
Fonte: Adaptado de Miyake (2007)
No caso brasileiro, considerando os mais recentes dados de taxa de atividade, é
possível verificar uma redução, o que poderia ser interpretado neste modelo como um
choque negativo. Esta análise, assim como o modelo, não leva em consideração
investimentos especulativos, cujo objetivo não está ligado ao aumento da produtividade
ou de investimentos no qual o foco não esteja relacionado com a atividade.
A flecha indicativa no gráfico a seguir também destaca um período de
implementação de maiores regras no sistema financeiro:
19
Figura 6: Taxa de Atividade no Brasil nas Regiões Metropolitanas (2002-2014)
Fonte: Adaptado de IPEA Data
Ainda vale destacar que, mesmo considerando-se a redução desde 2012 na taxa
de atividade, este nível é maior do que em 2002.
Identificando, desta forma, como um choque negativo e num ambiente com
maior regulamentação, dentro das considerações do modelo de Miyake e Nakamura,
tem-se o seguinte comportamento.
O efeito de um choque negativo de produtividade sem regulação do sistema
bancário, ou regulamentação para requisição de alocação de capital, tem o seguinte
comportamento neste modelo:
Figura 7: Efeito de Choque Negativo de Produtividade sem Regulamentações
Fonte: Miyake (2007)
Num cenário em que não há exigência de capital às instituições, um choque
negativo de produtividade implica em uma redução das taxas de depósito e de
empréstimo, sendo que a queda das taxas dos empréstimos é maior do que as taxas dos
20
depósitos. Este comportamento implica numa redução dos lucros dos bancos e do seu
patrimônio liquido.
Num choque negativo, a economia desacelera até o ponto
, já que as
instituições podem ter uma maior concentração de empréstimos de clientes que não
possuam capacidade de honrar com suas dívidas, o que faz com o a economia atinja um
novo estado estacionário mais à esquerda e abaixo do ponto anterior.
Já num ambiente em que há o choque negativo e um aumento das regras para
requisição de capital, o efeito sob os bancos pode ser minimizado, caso estes tenham um
patrimônio líquido elevado, o que reduz os efeitos sob a economia real somente em
decorrência desta restrição.
No entanto, existe a possibilidade de que com o aumento da regulamentação os
bancos façam com que se atinja um novo estado estacionário, já que as instituições
reduziriam progressivamente seus empréstimos, para satisfazer as requisições. O
impacto nas taxas de depósitos é de redução, na contramão das taxas de empréstimos.
Esses ganhos provenientes dos recursos referentes a mudanças nas taxas de
empréstimos e depósitos10 fazem com que se atinja um novo estado estacionário . A
conclusão é de que estes choques impactam no curto prazo numa redução da
produtividade, no entanto um crescimento no longo prazo, conforme o gráfico abaixo.
Figura 8: Efeito de Aumento do Ambiente Regulatório com um Choque Negativo de
Produtividade
Fonte: Miyake (2007)
O caso brasileiro aproxima-se do caso japonês no início da década de 1990 no
que diz respeito à diminuição da produtividade concomitantemente com um aumento
progressivo de requisições e regulamentações, do modelo entende-se que os impactos
dos dois choques simultâneos tendem a ser severos na economia real.
Com a implementação de Basiléia 3 em 2013 num contexto de redução continua
dos indicadores de produção, o modelo teórico adotado apresenta aderência para
responder a pergunta com relação aos impactos da regulamentação no sistema
10
O impacto sob as taxas dos bancos também está atrelado a mudanças nas taxas de juros
aplicadas, neste caso no Brasil.
21
financeiro. Indicando que há uma reorganização, atingindo um novo estado estacionário
no curto prazo, bem como um impacto na economia.
Paralelamente, no que diz respeito às instituições, o que se percebe é um
aumento do patrimônio líquido, ainda que com reduções progressivas das ofertas de
empréstimos. O fato de os bancos públicos serem mecanismos para transmitir taxas
competitivas de depósitos e de empréstimos faz com que as demais instituições, em
busca de competividade, tenham um papel importante no equilíbrio econômico.
Ainda conforme o modelo apresentado, é possível retomar os parâmetros que
permitiram chegar ate a relação entre capital e patrimônio das instituições e verificar os
impactos nas demais variáveis do modelo e sua aderência com a realidade brasileira
depois da implementação de Basiléia 3.
Pela figura 8 ainda pode-se verificar que o novo estacionário indica um maior
nível do patrimônio liquido das instituições, relacionando este gráfico com a equação
15, em que é descrita a forma como o fator de tecnologia e mão de obra são adotados
nesse modelo, temos algumas possíveis interpretações condizentes com o mercado
brasileiro.
Com relação a mão de obra no Brasil11, ainda que com diminuição de
investimentos em tecnologia, houve aumento considerável. Parcela da diminuição da
taxa de desemprego se deve ao aumento da formalização da mão de obra, ponto também
condizente com o modelo já que ainda que o fator de tecnologia se mantivesse nos
mesmos níveis, o fator do trabalho influenciou num aumento do nível de capital
disponível e na possibilidade das instituições financeiras terem também este como fator
capaz de influenciar no aumento do patrimônio.
Já verificando exclusivamente o aumento do nível de patrimônio liquido das
instituições, mesmo com um aumento das regulamentações, diversos podem ser os
fatores que permitem esse comportamento, dentre os quais os destacados pelos autores,
a exemplo dos aumentos das taxas aplicadas, mas também vale verificar sua relação no
caso brasileiro ao aumento do fluxo de capitais estrangeiros.
Como citado anteriormente, os mercados emergentes no processo pós-crise de
tiveram um aumento do fluxo de capitais estrangeiros, ainda que com regras do sistema
financeiro levemente menos rigorosas. O Brasil neste cenário foi um dos mercados mais
influenciados por esta onda, já que dentre os mercados emergentes apresenta um
sistema de regras bastante desenvolvido, bem como níveis altos de taxas de juros para
remunerar seus investidores.
O Banco Central brasileiro agiu com diversas medidas para conter o fluxo
puramente especulativo, tal como o IOF sobre as operações de câmbio, bem como
diversas regras para o sistema bancário e financeiro locais, a fim de aumentar a
capacidade do suportar eventos adversos da economia local e global.
11
http://www.brasil.gov.br/economia-e-emprego/2014/06/pnad-mostra-queda-na-taxa-de-desemprego-dopais
22
3
SIMULACAO
Neste capitulo descreveremos a metodologia adotada para verificar os impactos
da implementação de regras no sistema financeiro, as características do programa
utilizado para as simulações, o modelo escolhido para desenvolver as analises, as
definições adotadas para as variáveis e sua consistência. Por fim os resultados obtidos e
sua aderência a pergunta apresentada no trabalho.
3.1 NetLogo
NetLogo12 é uma ferramenta de simulação criada em 1999, baseada na
linguagem de programação Logo, desenvolvida em 1967, com o objetivo de ser uma
sintaxe didática, cujos comandos produzissem gráficos.
Por ser uma linguagem aberta, é possível ter acesso via web ao seu compilar,
com alguns modelos já em sua biblioteca. Estes modelos são desenvolvidos por diversos
grupos de estudo e os códigos são abertos e colaborativos, permitindo ajustes aos
modelos selecionados.
Possuindo modelos em diversas áreas de conhecimento, tais como biologia,
artes, designer, ciência da computação e química.
Parte dos modelos desenvolvidos em biologia de populações é amplamente
utilizada em outras grandes áreas de conhecimento. Neste trabalho, com a ajuda da
ferramenta de simulação, foi selecionado um modelo de evolução ecológica para estudar
possíveis caminhos dos fluxos de capital num ambiente mais rígido, ou mais
regulamentado.
3.2
Modelo Echo – Biologia/Evolução
O modelo selecionado entender a evolução de um meio, dadas algumas
características adaptáveis. É baseado no livro de John Holland (Hidden Order), de 1995.
É utilizado para facilitar uma série de experiências de uma variedade de domínios em
que a aptidão do agente varia conforme o contexto.
Haldane e May (2011) em seu artigo argumentam sob as perspectivas que
analisar o sistema financeiro sob a ótica de sistemas ecológicos e de redes de doenças
infecciosas podem proporcionar aos estudos em economia. Neste documento são citados
a forma como os novos instrumentos financeiros e o contagio negativo no sistema
financeiro sob a ótica da biologia, mais precisamente de um modelo ecológico e em
como entende-los poderia permitir visionar medidas para amenizar riscos de crises
sistêmicas.
A utilização de modelos ecológicos na economia é de ampla utilização, no
entanto com o objetivo de entender como as características num sistema ecológico
reagem a alterações no meio. O enfoque mostra-se então diferente da abordagem aqui
adotada, por se utilizar de um modelo ecológico como forma de caracterizar a
organização deste meio dadas alterações por fatores externos. Tal que o sistema foco é o
sistema financeiro e as alterações são provenientes de medidas externas, que neste caso
dizem respeito aos reguladores.
12
http://ccl.northwestern.edu/netlogo/index.shtml.
23
Ao se caracterizar o sistema financeiro com comportamento de um sistema
ecológico são destacadas alguns fatores relevantes, como a forma como os agentes se
redistribuem, com maiores ou menores restrições. Os sistemas ecológicos buscam
analisar o impacto em populações com restrições no ambiente e mudança na teiaalimentar.
Alguns outros fatores sociais via simulação são mais dificilmente identificáveis,
tais como a forma como os agentes tendem a se unir, ou de preservação de espécie, que
neste estudo diz respeito a forma como as instituições vão se reorganizar em fusões ou
compras de outras instituições conforme seus objetivos. Os objetivos dos agentes são
dificilmente capturados por esta simulação ecológica, já que também exigiriam um
outro conjunto de variáveis ecológicas não presentes no modelo de Holland.
Em sistemas ecológicos podemos dividir conforme a atividade
- Baixa: analise somente dos organismos, ou de cada um dos agentes
- Media: analise de um tipo de população
- Alta: analise de populações com reservas
Na segregação acima temos que o modelo de Holland enquadra-se em de alta
atividade, isto porque estamos aqui com o objetivo de entender o comportamento dos
agentes conforme as restrições das reservas, ou de capital, no caso dos bancos.
As demais classificações permitiriam então abordar o comportamento, baseado
em características biológicas de um tipo de instituição e de um conjunto de instituições
com as mesmas características.
A maior ou menor disponibilidade de recursos para os agentes permite extrair
conclusões com relação a forma como estes agentes se reestruturam. Vale também
ressaltar que considerando-se este modelo ecológico, existe uma abordagem teórica de
como o autor do modelo tem de evolução deste sistema.
John Holland concentrou seus estudos em algoritmos genéticos, o que permitiu
ter uma visão sobre diversos sistemas sob a ótica da utilização de adaptação de sistemas
complexos. O modelo Echo utiliza estes sistemas para verificar a diversidade e
processamento de informações em sistemas compostos por vários agentes interagem de
forma adaptativa.
As estratégias dos agentes no modelo adotado são de combate, troca e
acasalamento para garantir a sobrevivência em ambientes com limitações de recursos.
Numa simulação usual as populações passam a interagir em redes, assemelhando-se a
sistemas ecológicos. Quando há redução do numero de agentes pode indicar que estes
não possuíram a capacidade de replicar seu genoma ou de que migraram para outro
meio onde possam achar os recursos necessários a sua sobrevivência.
O objetivo deste modelo foi codificar intuições sobre sistemas adaptativos
complexos em um modelo mais rigoroso, inspirado por noções de pesquisa de mudança
em dinâmica populacional num determinado ecossistema, tal que esta dinâmica
proporcionaria a criação de novos nichos e a destruição de alguns já existentes.
Neste modelo, nichos diferentes são criados e criaturas podem consumir
transformar e trocar recursos, sendo este modelo também utilizado quando surgem
novos mercados, ainda mais levando-se em consideração a flexibilidade da ferramenta
em ajustar todos os parâmetros.
A utilização de modelos de sistemas biológicos em economia é de longa data,
sendo que o modelo selecionado visa entender os impactos da regulamentação lidando
com o sistema financeiro como num sistema ecológico adaptativo, em que os indivíduos
são as instituições regulamentadas, sujeitas as restrições no ambiente, tidas como as
regulamentações impostas.
24
A forma como este sistema se organiza permite entender se há ou não impacto
ao impor maiores restrições ao ambiente, ou ao sistema financeiro. A seguir definiremos
como as variáveis do sistema complexo ecológico podem ser interpretadas dentro do
universo de analise de um sistema financeiro, para então efetuar as simulações e
interpretar seus resultados.
3.3
Especificação das Variáveis
O modelo permite os ajustes de número de participantes, que, no caso estudado,
diz respeito ao número de instituições financeiras. Possibilidades de agregação, ou seja,
de fusão de instituições ou não, sendo esta uma variável binária. Chance de replicar e
taxa de replicação, ou de aumentar o número de instituições agregadas a um mesmo
grupo bem como a taxa de replicação. Velocidade de abastecimento, ou velocidade com
o qual o sistema recebe recursos externos. E velocidade de mudança, ou, neste caso, a
capacidade de adaptação às regras implantadas no sistema, bem como a novos
competidores.
As variáveis são ajustáveis, bem como a forma como são representadas
graficamente.
A programação é simples, comparativamente com outros mecanismos de
simulação preditiva, tais como módulos do MatLab, Octave e demais simuladores
programáveis.
A técnica utilizada para fazer as simulações foi de segregar a quantidade de
instituições no Brasil em diversos cenários e alterar as variáveis que impactam seu
comportamento, tais como restrições, neste trabalho tratadas com as regulamentações
(mudanças no meio).
Tendo como base documento do IPEA13 para analise de modelos e testes das
hipóteses, foram adotados a analise de consistência do modelo , que tem como objetivo
verificar assertivas “se-então”, ou seja, verifica a consistência do encadeamento logico
dos componentes do modelo. Ao se alterar os parâmetros para diferentes níveis se as
repostas proporcionam respostas que não estejam dentro das propostas pelo próprio
modelo e principalmente se estes resultados para níveis intermediários levam ao
resultado final.
O teste de consistência estatístico foi baseado na analise do comportamento do
modelo ao alterar-se a quantidade de indivíduos de pequena para larga escala,
verificando assim se a simulação mantinha as mesmas características.
A figura a seguir mostra a forma como são parametrizadas as variáveis.
Figura 9: Parametrização do número de agentes (instituições regulamentadas no
sistema)
Fonte: NETLOGO
13
http://www.ipardes.gov.br/pdf/multissetorial/nota_tecnica_IPEA.pdf
25
Os números de agentes dizem respeito à quantidade de instituições
regulamentadas no mercado brasileiro. A base para comparação utilizada foram as
instituições que fazem parte da Febraban, isto porque são também as instituições
consultadas nas implementações e decisões de regras para o sistema bancário.
Figura 10: Parametrização da taxa de mutação dos agentes, ou capacidade de adaptação
a restrições impostas ao Sistema.
Fonte: NETLOGO
A taxa de mutação dos agentes, para o estudo do trabalho diz respeito a
capacidade que as instituições possuem de se adaptar a diversas condições impostas no
sistema, especificamente aqui à restrições estabelecidas em função de aumento nas
regulamentações.
A taxa de reposição dos agentes e a chance de se replicarem foram consideradas
zero, ou seja, não surgem novas instituições ao longo do período de adaptação as regras,
isto para efeito de simplificação da aplicabilidade do modelo, já que se consideradas
novas instituições o sistema tende a se reorganizar, ainda considerando-se o tamanho
destes novos agentes, no que diz respeito ao total de patrimônio liquido. O patrimônio
liquido das instituições é a medida base para entender a capacidade de suportar à
modificações no sistema com mais ou menos efeitos negativos a seu balanço.
Figura 11: Taxa de replicação e capacidade de reposição dos agentes no Sistema
Fonte: NETLOGO
Para uma velocidade normal de adaptação dos agentes a restrições no ambiente,
tem-se os seguintes gráficos para um pequeno numero de agentes e para um numero 100
vezes maior, para verificar a consistência do comportamento. Sendo ambos os testes
sem que os agentes tenham a possibilidade de se combinar, ou seja, sem a capacidade de
fusões ou aquisições dentro do sistema.
26
Figura 12: Parametrização com 10 agentes no ambiente e com 1000 agentes
Fonte: NETLOGO
As respostas do programa, utilizando os parâmetros definidos são as seguintes
para os dois cenários da figura 12.
Figura 13: População sujeita a restrições com quantidade inicial de 10 agentes.
Fonte: NETLOGO
Figura 14: População sujeita a restrições com quantidade inicial de 1000 agentes.
Fonte: NETLOGO
O comportamento em ambos os casos mostra-se semelhante, ou seja, no curto
prazo sofre uma redução mais acentuada do numero de agentes e tende a se estabilizar
no longo prazo. O que demonstra a consistência do modelo no que diz respeito a
variação do numero de agentes, estatisticamente. Ainda para verificar a aderência,
alteramos este mesmo parâmetro para 1000 vezes acima a quantidade inicial, obtendo a
seguinte resposta.
27
Figura 15: População sujeita a restrições com quantidade inicial de 10000 agentes.
Fonte: NETLOGO
Desta forma, alterando-se o numero de agentes no sistema e verificando a
distribuição da população sujeita às mesmas restrições, pode-se concluir que apresenta o
mesmo tipo de comportamento no modelo Echo. As mudanças verificadas dizem
respeito a forma como a população se distribui ao longo do tempo, entre as espécies e a
nova estabilidade.
No teste demonstrado na figura 15 o que se verifica é uma curva mais suave com
relação à diminuição da quantidade de agentes, indicando que desta forma tendem a
estabelecerem relações que os permitam perpetuar ao longo do tempo. Com um numero
menor de agentes o que se identifica no curto prazo é uma distribuição menos suave das
populações, ou seja, as espécies existentes tendem a demonstrar relações de menor
cooperação, apresentando alterações entre os tipos de população dominante.
Conforme a descrição do modelo Echo o que sabemos é que os agentes podem
estabelecer diversos tipos de relações quando submetidos a uma menor oferta de
recursos, pelo teste realizado verificou-se que com um menor numero de agentes essas
relações tendem a serem menos determinantes do que quando com muitos agentes, no
sentido de possibilidades de mudanças ate se atingir um novo equilibro com as novas
restrições. O fator observado é que independente do numero de agentes a população
sofre alterações e apresenta diferentes formas de se relacionar até estabelecer um nova
distribuição destes agentes.
Os fatores que são influenciados pelo mudança de agentes, ou seja, a
vulnerabilidade do modelo dizem respeito a forma como são estabelecidas as relações
dinamicamente, já que alterando-se o numero de instituições no modelo, os demais
fatores se ajustam a essas novas condições, tais como taxas de mutação, adaptabilidade
e as relações entre os agentes. Outra vulnerabilidade diz respeito a não possibilidade de
identificar o tipo de extermínio causado, com a redução da população, podendo ser um
processo migratório para demais meios ou a formação de espécies mais preparadas a
níveis maiores de escassez.
Ainda considerando as maiores instituições do Brasil14, que participam da
Febraban, temos um total de 124 instituições, este então foi o parâmetro utilizado para
entender o comportamento do sistema, com maiores restrições.
14
http://www.febraban.org.br/bancos.asp
28
Figura 16: Distribuição dos agentes que apresentam maior capacidade de adaptação e
menor adaptação (ofensivos e defensivos) e contagem de espécies ou de tipos de
instituições
Fonte: NETLOGO
Os tipos de instituições, ou seja, a contagem de espécies e o tipo de
comportamento adotado (ofensivo ou defensivo) são determinados pelo modelo e não
parametrizáveis. Considerando essa restrição do modelo e conforme a figura acima
temos que a distribuição de comportamento inicial é semelhante, o que significa que o
numero de instituições com caráter defensivo ou ofensivo para alteração e adaptação
dos seus balanços é praticamente o mesmo. Já com relação aos tipos de instituições,
tem-se diversos níveis, sendo que os que possuem maior capacidade de adaptação, ou
maior nível de patrimônio são representados no gráfico de populações.
Figura 17: População resposta a simulação com 100 agentes e 0% de mutação
Fonte: NETLOGO
Figura 18: Especiação resposta a simulação com 100 agentes e 0% de mutação
Fonte: NETLOGO
Pelos gráficos acima podemos concluir que os agentes sofrem com as restrições,
claramente muito mais no curto prazo, sendo que os tipos de instituições tendem a se
comportar semelhantemente, destacando-se somente as instituições mais ofensivas no
curto prazo. Para um nível zero de capacidade de mutação dos agentes, a população
decresce rapidamente, assim como a quantidade de espécies disponíveis.
29
A população dos agentes aqui indicando as instituições e no teste acima sem
chance de mutação ou de adaptação do seu balanço a ponto de estar condizente com as
restrições impostas pelo ambiente. Sendo que no que diz respeito à especiação, é
possível identificar uma redução das espécies e a sobreposição do tipo ofensivo no curto
prazo.
Um ambiente com baixa ou nula possibilidade de adaptação dos seus agentes, no
problema analisado, indicaria a falta de capacidade dos bancos de alterarem a
composição de seus balanços. As instituições no Brasil costumeiramente estão
organizando seus balanços conforme as requisições de capital, ou de recursos por parte
dos reguladores, mas também conforme os objetivos estratégicos de cada uma das
instituições. Ainda que o mercado não apresente liquidez o bastante para realizar essas
mudanças nos ativos e passivos com bastante frequência, esta é uma técnica bastante
utilizada pelos estrategistas e gestores dos bancos para buscarem consonância
regulamentar vis-à-vis os retornos esperados por parte dos seus acionistas ou dos
participantes do negocio.
Alterando os parâmetros tal que as instituições possuam maior capacidade
adaptativa, para um nível de mutação ou de adaptação de 1%, o que em termos práticos
do problema, representa a capacidade dos bancos adaptarem seus balanços para cumprir
as requisições de capital feita pelos reguladores.
Figura 19: População resposta a simulação com 100 agentes e 1% de mutação.
Fonte: NETLOGO
Figura 20: Especiação resposta a simulação com 100 agentes e 1% de mutação.
Fonte: NETLOGO
Com uma pequena alteração na capacidade de mutação dos agentes, já é possível
verificar que o gráfico de especiação à 1% tem curva mais suave do que a 0%, ou seja,
os agentes com uma maior capacidade de mutação possibilitam ao meio aumentar o
nível de especiação ou, dadas as restrições, mantê-lo por mais tempo do que sem essa
capacidade.
Reduzindo a velocidade do sistema, como um fator externo ao sistema
financeiro, o que tem seu paralelo à choques na economia real, como de redução de
30
produtividade ou da alocação da preferencia trabalho-lazer, temos o seguinte
comportamento.
A velocidade com a qual os agentes se adaptam às restrições no sistema permite
verificar ao longo do tempo a distribuição da população e da especiação considerando
fatores externos. Num sistema financeiro os bancos tendem a se reorganizar conforme
as requisições e suas estratégias conforme a liquidez do mercado e a disponibilidade de
produtos que os permitam reajustar seus balanços. Em ambientes com maior liquidez a
velocidade com a qual as instituições se adaptam à restrições é muito maior do que sem
essa possibilidade.
Um outro fator considerando uma maior velocidade de adaptação, dentro do
contexto de fluxo global de recursos é a possibilidade de migração de sistemas. Em
ambientes com maiores restrições instituições globais ou demais agentes se utilizam de
mecanismos que os permitam migrar seus investimentos para outras jurisdições com
mais mecanismos de adaptabilidade, neste sentido economias desenvolvidas se
destacariam, já que oferecem aos seus agentes diversos meios de se reorganizarem
quanto à estrutura de seus balanços e por, em geral, oferecerem maior liquidez.
Figura 21: População resposta a simulação com 100 agentes e 10% de mutação com
redução da velocidade.
Fonte: NETLOGO
Com uma maior taxa de mutação o que é possível identificar é que o nível de
competição entre as espécies acaba sendo menor, ainda que ocorra redução da
população sob este nível de restrição do ambiente.
Ressaltando a possibilidade de migração para outros ambientes dos agentes, já
que o nível de competição acaba sendo menor dentro do sistema analisado. Essa
sugestão não é possível inferir somente pela redução da competição, mas também pela
redução continua da população, que já começa em níveis menores do que com maiores
velocidades de adaptação.
Figura 22: Especiação resposta a simulação com 100 agentes e 10% de mutação com
redução da velocidade.
Fonte: NETLOGO
31
O nível de especiação das espécies é menor, o que indica que as instituições com
uma maior capacidade de mutação ou de adaptação às regras impostas pelo ambiente,
tendem a ter uma menor especiação ao longo de todo o período, sendo que desde o
inicio do teste o nível é menor 39,6 e a 1% de taxa de mutação o valor inicial é de 41,8,
conforme a figura 20. Há 10% de taxa de mutação também percebe-se que além de uma
menor especiação tem-se um amortecimento menor do que com uma taxa menor,
indicando que num ambiente com maior capacidade de adaptabilidade as instituições se
reorganizam no curto prazo mais rapidamente e reduzem bruscamente após atingir um
novo equilíbrio entre os agentes ofensivos e defensivos, ponto este destacado pela
flecha do gráfico da figura 22.
Para um maior nível de adaptação dos agentes, tem-se como resposta uma curva
menos acentuada no que diz respeito a resposta da população e especiação para o curto
prazo. O que pode demonstrar que com maiores possibilidades de adaptação os agentes
tendem a suportar com maior facilidade restrições no sistema no curto prazo.
32
3.4
RESULTADOS
Considerando-se a quantidade de instituições atual como 100, com base nos
dados da Febraban de bancos cadastrados na federação e que também possuem
participação no processo decisório de implementação de novas regras no sistema, foram
realizados testes alterando-se o nível de adaptação dessas instituições num sistema
restritivo.
A adoção do modelo Echo (ecológico) para conseguir entender os impactos das
regulamentações ou restrições no ambiente mostrou-se limitado por não permitir
influências de outros sistemas ecológicos ou financeiros, fator importante numa
economia global, no entanto demonstrou sua eficácia no que diz respeito a interpretação
dos impactos no sistema por si só, ou seja, em analisar o comportamento das
instituições neste ambiente mais restritivo.
A verificação da consistência do modelo se deu através da verificação da
manutenção do comportamento da população e da especiação para diversos números de
agentes. Conforme os testes realizados o modelo manteve sua consistência e então foi
possível parametrizar o sistema com o objetivo de capturar as respostas para um nível
de numero de instituições compatível com a realidade atual no Brasil.
Dos resultados obtidos na simulação pode-se concluir que as instituições tendem
a sofrer no curto prazo, caso não apresentem capacidade adaptativa, sendo que o sistema
como um todo passa a se reorganizar e reduzir de tamanho. Já considerando uma maior
capacidade adaptativa o sistema como um todo resiste muito melhor às restrições no
curto e no longo prazo.
As restrições ao sistema financeiro e bancário são impostas pelo Banco Central
local, assim como pelas influencias de fatores internacionais. No caso do Brasil, com a
implementação de Basileia 3 em 2013, bem como das regras impostas ao sistema a fim
de reduzir os impactos dos fluxos externos puramente especulativos, medidas estas que
ocorreram concomitantemente com os impactos causados por uma redução nos
investimentos num cenário global de incertezas.
De acordo com os autores adotados e citados na revisão de literatura, vale
ressaltar a importância do papel dos bancos centrais não somente em aumentar ou
diminuir as restrições ao sistema financeiro, mas também na forma como aplicam tais
regras combinadas às medidas macroeconômicas.
Conforme o modelo teórico adotado num ambiente com um choque negativo de
produtividade as instituições tendem a impactar negativamente em todo ambiente,
partindo desses dados a simulação realizada não permite identificar choques na
economia real, a exemplo da mudança no nível de produtividade. Desta forma tem-se
que a simulação permite verificar o impacto no sistema financeiro sem permitir
identificar demais fatores exógenos.
Ao analisar a capacidade de adaptação através da mudança da variável de
mutação do modelo foi possível verificar a forma como as instituições se organizam e a
redução da população também indicam um comportamento do sistema financeiro no
que diz respeito a redução do numero de instituições ou a uma maior concentração num
menor numero de bancos, por sua vez, não permite criar uma relação direta com os
impactos dessas regulamentações com o ambiente não regulamentado.
O universo das instituições não coberto por regras não faz parte do modelo de
simulação, mas a redução do numero de instituições verificada poderia indicar um fluxo
para outros tipos de meios para efetuar operações financeiras. Ainda que esta conclusão
não seja possível, fica valido ressaltar as restrições do modelo adotado e dos resultados
33
dentro do universo regulamentado adotado, observando a relação desta abordagem com
os tópicos de shadow banks e ambiente não regulamentados citados na revisão literária.
Utilizando, conforme o modelo teórico, uma menor velocidade de adaptação do
sistema, como fator exógeno, as respostas indicam que há convergência com a
simulação realizada, indicando um impacto no curto prazo e uma reorganização do
sistema no longo prazo num ambiente com mais restrições.
34
5
CONCLUSOES
O impacto na estabilidade do sistema financeiro em 2008 ressaltou a já
consistente busca dos reguladores locais e globais por medidas capazes de amenizar
efeitos no caso de riscos sistêmicos.
O sistema financeiro concentra papel importante no desenvolvimento das
economias, mas também é impactado por elas. Isso serve tanto para economias em
desenvolvimento quanto para aquelas que possuem sistemas financeiros com alta
capacidade de gerenciar seus riscos.
Considerando-se a Hipótese da Instabilidade Financeira, o sistema é vulnerável
em períodos de maior expansão e contração e o Banco Central é o responsável por
tomar medidas para buscar amenizar os efeitos da recessão.
As análises sobre regulamentação e sobre sistema financeiro em períodos de
crise, em sua grande maioria, não levam em consideração estruturas denominadas como
shadow banks pelo FED, que são o conjunto de estruturas não regulamentadas. Elas
impactam na forma como o fluxo de capital é direcionado, assim como no aumento do
risco do sistema, porque concentram em seus balanços, em grande parte dos casos,
expectativas de recebimento ou de cumprimento de obrigações e não de recursos
financeiros líquidos.
Por sua vez, as instituições regulamentadas, que estão sujeitas a níveis cada vez
maiores de requisições, ficam vulneráveis a diversos problemas com relação à
modelagem, consolidação dos dados e até mesmo de moral hazard, de acordo com à
forma como reportam suas informações aos reguladores.
O modelo dinâmico utilizado neste trabalho mostra que, considerando uma
economia com restrições e com maior requisição por parte dos reguladores, os impactos
no curto prazo são de contração. Todavia, considerando a taxa de crescimento do PIB
no Brasil em comparação com as regulamentações implantadas, não é possível destacar
que o sistema sofreria contração ou estagnação em um ambiente com mais regras.
A análise via simulação, por sua vez, indica que, em um ambiente com mais
restrições, o conjunto tende a ter sua estrutura alterada no curto prazo e reestabelecer o
crescimento de todo o sistema no longo prazo.
O modelo de Miyake (2007), não inclui capital especulativo. O Brasil, como
mercado emergente, recebeu no período pós-crise do subprime um grande volume de
recursos que não estavam direcionados a investimentos. O governo brasileiro tomou
algumas medidas para controlar esse fluxo de capitais nos anos seguintes, tais como
aumento de impostos para operações financeiras de câmbio, porém o resultado
observado nos balanços dos bancos foi de retenção destes recursos, aumentando o
número de depósitos.
A simulação consegue demonstrar de forma simplificada os impactos de maiores
ou menores restrições no crescimento e desenvolvimento do sistema, considerando os
agentes como num sistema ecológico, sem levar em conta as medidas que possam vir a
reverter determinados comportamentos, como as políticas fiscais e monetárias na
economia real. Uma sugestão de avanços neste estudo é incluir demais choques em
diversos cenários de simulação que possam levar em consideração variáveis externas ao
sistema analisado (financeiro) para lidar com as restrições (regulamentações) bem como
a relação entre diversos sistemas ecológicos, sob restrições ou não. Sendo que ao
adicionar demais sistemas seria permitido entender os impactos de outras jurisdições
com mais ou menos regras do que o ambiente a ser estudado, assim como entender o
impacto de sistemas que não possuem restrições, a exemplo das instituições não
regulamentadas.
35
Portanto, considerando a teoria relacionada a ciclos econômicos, lidando com os
efeitos endógenos e exógenos, utilizando os modelos para entender se um aumento de
regulamentação tem efeito no sistema financeiro e na economia, pode-se concluir que o
modelo macroeconômico e a simulação ecológica mostram-se aderentes por conseguir
relacionar, no curto prazo, o impacto de implementação de regulamentações ou
restrições no sistema.
As possíveis melhorias nos modelos selecionados referem-se à inclusão do
conjunto denominado como shadow banks ou o capital não regulamentado, pois de
acordo com os bibliografias pesquisadas, o conjunto não regulamentado tem ganhado
bastante importância no sistema financeiro. Assim como a inclusão de outros sistemas
com diferentes níveis de regras para simular o impacto de outras economias no sistema
financeiro local.
36
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