Fatores macroeconômicos, indicadores industriais e o spread bancário no Brasil

• Main Author: Carlos Alberto Durigan Junior
• Other Authors: Nuno Manoel Martins Dias Fouto
• Language: Portuguese
• Published: Universidade de São Paulo 2015
• Subjects: Crédito; Indicadores industriais; Macroeconomia; Spread bancário; Bank spread; Credit; Macroeconomics and industrial indexes
• Online Access: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-03122015-151408/

Segundo a definição do Banco Central do Brasil (2015) o spread bancário é resultado da diferença entre as taxas de juros das operações de crédito (taxas de aplicação) e as taxas de captação. Mesmo com a abertura econômica do Brasil ao mercado internacional, não foi observada redução significativa do spread e o país destaca-se como um detentor de um dos spreads bancários mais altos quando comparado a outros países (OREIRO et al, 2006). Muitos estudos na literatura concluíram que o spread no Brasil está entre os mais altos do mundo (JORGENSEN e APOSTOLOU, 2013). O objetivo deste estudo consiste em identificar quais dos fatores macroeconômicos e dos indicadores de atividade industrial influenciam o spread bancário no período de Março de 2011 a Março de 2015, por meio de regressão linear multivariada. O Banco Central do Brasil alterou metodologicamente as séries de spread a partir de 1º de março de 2011, sendo esta a data inicial de análise deste trabalho. Foram utilizados dados mensais de séries temporais obtidas majoritariamente por consulta ao Sistema Gerenciador de Séries Temporais (SGS) do Banco Central. Ao todo foram utilizadas dezoito variáveis como candidatas às determinantes do spread no período de análise. Nove o determinam positivamente; a inadimplência total, o IPI para bens de capital, IPI bens intermediários, IPI bens de consumo duráveis, IPI bens semiduráveis e não duráveis, a Selic, o PIB, a taxa de desemprego região metropolitana e o EMBI+. Quatro o determinam negativamente; o IPI bens de consumo, o IPI geral, o saldo da carteira de crédito total para recursos livres e o índice de volume de vendas no varejo. Foi considerado p-valor de até 5,0% para as variáveis que se mostraram inferior a este valor. Foi considerado p-valor de até 10% para as variáveis que se mostraram inferior a este valor e maior que 5,0%. === According to the Central Bank of Brazil (2015) bank spread is the result of the difference between interest rates of credit operations (application rates) and funding rates. Although Brazilian economy has opened to international markets it has not been observed any significant reduction in the Brazilian bank spread and it still stands out as one of the highest bank spreads when compared to other countries (OREIRO et al, 2006). Many studies concluded that spreads in Brazil are the highest in the world (JORGENSEN & APOSTOLOU, 2013). The aim of this study is to identify which of the macroeconomic factors and the industrial activities indexes (IPIs) influence bank spread in the period from March 2011 to March 2015, by using multivariate linear regression. Brazil\'s Central Bank methodologically changed the spread time series starting from March 1st 2011, this is the initial date of this study\'s analysis. Monthly time series data were used mostly obtained by consulting the Time Series Management System (SGS) from the Brazilian Central Bank. Eighteen variables were used as possible candidates to be determinants over bank spread in the period. Nine were found to be positive determinants over bank spread, they are; the total delinquency, the capital goods IPI, intermediate goods IPI, consumer durables IPI, semi-durable and non-durable goods IPI, the Selic (Brazilian basic interest rate), the GDP, the unemployment index for metropolitan area and the EMBI +. Four were found to be negative determinants over bank spread; the overall IPI, the consumer goods IPI, the balance of the total loan portfolio and the sales volume index for total retail. It was considered a 5,0% p-value for the variables which showed to be below this. It was considered a 10% p-value for the variables which showed to be below this value and above 5,0%.