Determinantes das Margens Bancárias: Aplicações a Alguns Países Europeus

1. Dissertação de Mestrado em Economia Orientação: Professor Doutor Carlos Arriaga Costa Mestranda: Fernanda Manuel Taveira Veiga Determinantes das Margens Bancárias: Aplicações a  Alguns Países Europeus Universidade do Minho Escola de Economia e Gestão

2. Problema de Pesquisa • Verificar em que medida a margem de juros líquida (MJL) dos bancos, é determinada por: • variáveis de estrutura de mercado, • variáveis específicas aos bancos, • variáveis regulamentares, e • variáveis macroeconómicas.

3. Motivação • Apesar da multiplicidade de estudos sobre os determinantes das margens de juro a questão continua actual. • A deterioração das margens de juro preocupa sobretudo banqueiros e governantes, num período de instabilidade dos mercados financeiros, impelindo os bancos a centrarem parte da actividade na intermediação financeira. • Outro facto relaciona-se com a existência de bases de dados cada vez mais sofisticadas que permitem introduzir novas variáveis nos modelos das margens de juro. • Os estudos empíricos anteriores procuraram concluir sobre os determinantes das margens de juro, e apontar uma explicação para o nível das mesmas, porém, os resultados são por vezes contraditórios e inconclusivos.

4. Motivação • Este estudo difere dos anteriores por incluir na análise Portugal juntamente com um conjunto de países Europeus - Bélgica, Grécia, Irlanda, Holanda, Áustria, Finlândia, Alemanha, Espanha, França, Itália e Reino Unido. • Ambiciona-se sustentar a tomada de decisões relativamente a políticas microeconómicas e macroeconómicas que permitam reduzir os custos de intermediação financeira contribuindo para o bem-estar social, e • Auxiliar na definição de políticas regulamentares que possibilitem a prevenção ou minimização da instabilidade nos mercados financeiros. • Pretende-se aprofundar a estudo sobre os determinantes das margens de juro e observar em que medida os resultados obtidos corroboram a teoria económica, e resultados empíricos anteriores.

5. Evolução Margens de Juro VALORES MÉDIO DA MARGEM DE JUROS POR PAÍSES MEDIANA MARGEM DE JUROS POR PAÍSES • Tendência de evolução decrescente da margem de juros, com alguma variabilidade, para o período 1999-2006. • Tendência generalizada de queda das margens de juro, nos países analisados.

6. Intermediação Financeira INTERMEDIAÇÃO FINANCEIRA Actividade Financeira Intermediada Actividade Financeira Desintermediada É realizada por instituições intermediarias, geralmente instituições financeiras, que captam recursos junto dos agenteseconómicos superavitários, e obrigam-se a honrar a exigibilidade destes recursos que emprestam aos agentes económicos deficitários. É efectuada directamente entre os agentes económicos superavitários e os agentes económicos deficitários. O papel das instituições financeiras consiste em promover a corretagem de valores.

7. Teorias da Intermediação Financeira • Teoria dos Custos de Transacção: Stiglitz e Weiss (1981); Bernanke (1983); Ramakrishnan & Thakor (1984); Rajan e Zingales, 1988; Pereira da Silva (2001); Levine (1997) e (2004). • Teoria do Seguro de Liquidez: Bryant (1980); Diamond e Tybvig (1983); Freixas e Rochet (1999); Sáez e Shi (2004). • Teoria da Coalizão (Coalizion): Leland e Pyle (1977) • Teoria da Delegação de Monitorada (delegatedmonitoring): Diamond, D. (1984) e (1991); Gale & Hellwig (1985); Campbell & Kracaw (1980); Boyd & Prescott (1986); Sinkey (1992); Freixas e Rochet (1999). • Teoria dos Contratos:Sharpe, S. (1990).

8. Modelos das Margens de Juro • Os determinantes das margens de juro bancárias têm sido analisados à luz de dois modelos alternativos: Modelos das Margens de Juro Modelos de Empresa Bancária (Monopólio) Modelos de Dealership Ho e Saunders (1981) McShane e Sharpe (1985) Allen (1988) Angbazo (1997) Brock e Suarez (2000) Saunders e Schumacher (2000) Drakos (2003) Maudos e Guevara (2004) … Klein (1971) Monti (1972) Zarruk (1989) Wong (1997) Zarruk e Madura (1992) Barajas, et al. (1999) ….

9. Resumo • Analisamos os determinantes das margens de juro líquidas (MJL) no sector bancário num conjunto de países Europeus (Bélgica, Irlanda, Holanda, Áustria, Finlândia, Alemanha, Espanha, França, Itália, Portugal e Reino Unido), para o período 1999-2006. • Baseamo-nos no modelo teórico de Ho e Saunders (1981) e posteriores extensões. • Seleccionamos 21 variáveis para representar os 4 factores contemplados no modelo. • Palavras-chave: Margens de Juros Líquidas; Intermediação Financeira; Bancos; Europa.

10. Referencial Teórico - Modelo Ho e Saunders (1981) • No modelo de Ho e Saunders (1981) o banco é modelado como um agente avesso ao risco que procuradepósitos e concede crédito (actua como um intermediário financeiro). • Hipóteses do Modelo: • Não existem custos de processamento para os depósitos nem para os empréstimos. • O banco representativo define o preço dos empréstimos (b) e dos depósitos (a) no início do período (inalterados para o resto do período), e a quantidade (Q) é definida exogenamente. • O principal risco de portfólio que o banco enfrenta é o risco da volatilidade das taxas de juro (G2). • O horizonte de planeamento é de um único período de tempo (que se pressupõe curto). • No período, verifica-se uma entrada de empréstimos e de depósitos com a mesma dimensão de transacção (Q). • O banco maximiza a utilidade esperada da riqueza final. • O problema de decisão do banco perante o risco de transacção, e o risco da taxa de juro prende-se com a determinação das taxas de juro dos depósitos e empréstimos, spreadsdas taxas de juro, (s) que maximizem a utilidade óptima esperada.

11. Referencial Teórico - Modelo Ho e Saunders (1981) • Lógica subjacente ao modelo: • Supondo que um novo depósito entra no banco antes de existir uma procura por empréstimos, então, o banco irá temporariamente investir os fundos recebidos no mercado monetário a uma taxa (t), assumindo o risco de reinvestimento no final do período, na eventualidade das taxas de juro no mercado monetário interbancário baixarem. • Similarmente, se ocorre uma nova procura por empréstimos, antes que um novo depósito tenha sido efectuado, o banco terá que recorrer ao mercado monetário interbancário para se financiar, enfrentando o risco de refinanciamento, se as taxas de juro subirem. • Simultaneamente, os bancos deparam-se com a incerteza associada ao pagamento dos empréstimos, uma vez que existe a probabilidade de alguns não serem pagos, i.e. o risco de crédito (R). • O banco irá aplicar uma margem aos empréstimos (b), e aos depósitos (a), que o irá compensar pelo risco da taxa de juro e pelo risco de crédito.

12. Referencial Teórico - Modelo Ho e Saunders (1981) NS: Não Significativa

13. Hipóteses de Pesquisa • H0: A margem de juros líquida dos bancos, dos países Europeus seleccionados neste estudo não édeterminada pelas variáveis de estrutura de mercado; específicas aos bancos; regulamentares; e macroeconómicas. • H1: A margem de juros líquida dos bancos, dos países Europeus seleccionados neste estudo édeterminada pelas variáveis de estrutura de mercado; específicas aos bancos; regulamentares; e macroeconómicas.

14. Fontes de Informação e Amostra • Bankscope- Balanços e Contas de Exploração (estrutura de mercado, características específicas aos bancos, e ambiente regulamentar). • Eurostat e Bloomberg- Indicadores macroeconómicos (componente macroeconómica). • Amostra: painel de dados não equilibrado de 40.256 bancos, de 11 países, período 1999-2006.

15. Modelo Empírico • Onde: • MJLicté a margem de juros líquida do banco i , no país c, num determinado período t. • α0icté termo constante da regressão, i.e., a estimativa da margem de juros líquida para todos os bancos i , no país c, no momento t. • β1Mercct é um vector de características específicas da estrutura do sector bancário, no país c, no momento t. • β2Bancict é um vector de características específicas ao banco i , no país c, no momento t. • β3Regct é um vector de características regulamentares específicas ao banco i, no país c, no momento t. • β4Macroct é um vector de características macroeconómicas do país c, no momento t. • εict é o resíduo do banco i, no país c, no momento t.

16. Variáveis • Variável Dependente • Variáveis Independentes

17. Variáveis Independentes

18. Variáveis Independentes

19. Variáveis Independentes

20. Resultados Esperados para os Coeficientes

21. Resultados Esperados para os Coeficientes

22. Metodologia de Estimação • O modelo foi estimado através da técnica de dados em painel que permite verificar os dados tanto em corte transversal, com em série temporal, Programa econométricoEViews6.0. • Numa fase inicial, relativamente às estimações, utilizamos o mínimos quadrados ordinários (MQO). Verificamos os dados sem efeito aleatório ou fixo. • Os resultados obtidos não foram satisfatórios. Os dados não permitiam cumprir com todos pressupostos de validação do modelo – R2 ajustado, multicolinearidade, homocedasticidade, normalidade e autocorrelação – pelo que conduzimos várias experiencias até chegar a resultados mais consistentes. • A regressão estimada é globalmente significativa para um nível de confiança de 95%, pelo que, as margens de juro líquidas são explicadas pelas variáveis incluídas no modelo.

23. Metodologia de Estimação • Modelo 1: MMQO, sem qualquer tipo de efeitos (fixos, aleatórios, seccionais, temporais, ou ponderações). • Modelo 2: MMQO, efeitos fixos seccionais, com recurso ao coeficiente de covariância e erros padrão seccionais de White (Whitecross-section standard errors & covariance). • Modelo 3: MMQO, efeitos aleatórios seccionais, com recurso ao coeficiente de covariância e erros padrão seccionais de White. • Modelo 4: MMQ generalizado, com ponderações seccionais (cross-sectionweights), e com recurso ao coeficiente de covariância e erros padrão seccionais de White. • Modelo 5: MMQ, com efeitos fixos seccionais, desfazagens AR(1), com recurso ao coeficiente de covariância e erros padrão seccionais de White. • Modelo 6: MMQ com efeitos fixos seccionais, desfazagens AR(2), com recurso ao coeficiente de covariância e erros padrão seccionais de White. MMQ – Método dos mínimos quadrados; MMQO – Método dos mínimos quadrados ordinário

24. Testes à Especificação do Modelo e aos Resíduos Autocorrelação Residual Aderência dos Modelos Qualidade do Ajustamento Fonte: Elaboração própria. Notas: Teste DW - (+) d < 2 “existe” autocorrelação positiva; (-) d > 2 “existe” autocorrelação negativa; (0) d ≈ 2 “não existe” autocorrelação.

25. Testes de Hipóteses Sobre os Pressupostos do MRLM Linearidade Autocorrelação Residual Hetecedasticidade • (H0) O Modelo é linear nos Parâmetros • Existe uma relação linear de dependência entre uma variável a explicar ou independente, Y (margem de juros líquida), e (k-1) variáveis explicativas ou independentes, bem como um termo residual, não observável μ. • (H1) E (μ / X) = 0significa que as variáveis explicativas não estão correlacionadas com μ. • E (μ) = 0 • A covariância entre o termo residual e as variáveis explicativas é nula. Podemos deste modo classificar as variáveis explicativas como exógenas. • Os resultados do teste de Dubin-Watson indicam a existência autocorrelação positiva e negativa nos modelos estimados, para um nível de significância de 5%. Os resultados dos testes de autocorrelação de primeira ordem, indicam-nos que se rejeita a hipótese nula de ausência de autocorrelação de primeira ordem. • (H2) Homocedasticidade • Hipótese nula - H0: Homocedasticidade (a variância dos resíduos é constante) • Hipótese alternativa – H1: Heterocedasticidade (a variância dos resíduos não é constante) • Conclusão: para α=5%, rejeitamos a hipótese nula, ou seja rejeitamos a hipótese de homocedasticidade.

26. Testes de Hipóteses Sobre os Pressupostos do MRLM Multicolinearidade Normalidade • (H3) Não existe multicolinearidade. • A matriz X tem característica completa, ou seja, Car (x) = k < n. Esta hipótese garante que as colunas de X são linearmente independentes. • Para detectar se existe ou não a presença de multicolinearidade na regressão estimada utilizamos a matriz das correlações onde verificamos o seu valor entre as variáveis explicativas. O resultado encontrado foi baixo. • O que confirma a inexistência de multicolinearidade. • (H4) o termo residual segue uma distribuição normal, condicionada em X, com média nula e variância. • H0: Distribuição normal (os resíduos seguem uma distribuição normal) • H1: Distribuição não normal (os resíduos seguem uma distribuição não normal) • Para detectar a normalidade dos resíduos da equação utilizamos o histograma, e o teste Jarque-Bera. • Os testes evidenciam que a hipótese nula de normalidade não pode ser rejeitada.

27. Resultado Obtido para os Coeficientes Nota: N.S. – a variável não é estatisticamente significativa. * significativa a 10%; ** significativa a 5%; *** significativa a 1%.

28. Significado Económico dos Coeficientes • Os dados na tabela indicam a variação em % da margem de juros líquida em respostaa um aumento de 10%nos seus determinantes. • Os resultados sugerem que a margem de juros responde mais a variações no pagamento de juros implícitos (Pag.Jur.Imp.), no crescimento do PIB (∆PIB) e na Volatilidade das Taxas de Juro(DP.OT’s3A, DP.OT’s10A). • A quota de mercado, a ineficiência de gestão, a Volatilidade das Taxas de Juro das OT’s10A, a interacção entre o risco de crédito e o risco de mercado medido pelas OT’s3A, e a variação no PIB, exercem um impacto negativo nas margens de juro. • A aversão ao risco, o risco de crédito, o pagamento de juros implícitos, o custo de oportunidade das reservas, a taxa de desemprego, Volatilidade das Taxas de Juro das OT’s3A, interacção entre o risco de crédito e o risco de mercado medido pelas OT’s10A , exercem um impacto positivo nas margens de juro. Nota: N.S. – a variável não é estatisticamente significativa.

29. Conclusões e Implicações • O facto das margens de juro não serem determinadas pela concentração de mercado é provavelmente um reflexo do intensificar da concorrência. • O impacto negativo do poder de mercado nas margens de juro sugere que mais concorrência é uma solução óptima porque pressiona a diminuição das margens de juro. • O impacto positivo do grau de aversão ao risco nas margens enfatiza a importância de cumprir com os requisitos de capital como forma de evitar que os bancos assumam riscos excessivos e, simultaneamente, contribui para preservar a confiança dos depositantes. • O impacto positivo do aumento do crédito concedido - o grau de aversão ao risco - resulta em margens mais elevadas, e reflecte a capacidade dos bancos para integrarem o risco e considerações sobre o custo nas políticas de definição do pricing dos empréstimos.

30. Conclusões e Implicações • O impacto positivo da ineficiência de gestão nas margens de juro alerta para a importância da melhoria dos níveis de eficiência, uma vez que os elevados custos operacionais são, em parte, passados para os consumidores. • Por outro lado, o impacto da componente regulamentar (Pagamento de Juros Implícitos e Custo de Oportunidade das Reservas Bancárias) nas margens mostra que a política de pagar juros sobre as reservas dos bancos pode ter um impacto mais significativo na redução dos custos de intermediação financeira, e consequentemente nas margens de juro. • O facto da volatilidade das taxas de juro influenciar o nível das margens de juro sugere que políticas macroeconómicas, com o objectivo de reduzir a volatilidade das taxas de juro, podem ter um efeito positivo na diminuição das margens de juro.

31. Sugestões para Pesquisas Futuras • É imprescindível compreender a dinâmica da rendibilidade do balanço dos bancos, descobrir novas formas de aumentar os rendimentos não relacionados com a actividade de intermediação financeira pura, e simultaneamente exercer um controlo de custos mais apertado e eficiente. • Investigações futuras poderiam centrar-se em medidas e políticas que proporcionassem condições de mercado que contribuíssem para um sistema bancário mais eficiente e estável. • Seria interessante aprofundar a análise dos determinantes das margens de juro e o comportamento de definição de preços dos bancos. • Poderiam também ser utilizadas medidas mais amplas de definição da margem de juros.