Yasmin Correia Schmidt
1 ISSN O Poder Discriminante das Operações de das Instituições Financeiras Brasileiras Clodoaldo Aparecido Annibal Julho, 2008 Trabalhos para Discussão
2 ISSN CGC / Trabalhos para Discussão Brasília n 167 jul 2008 p. 1 67
3 Trabalhos para Discussão Editado pelo Departamento de Estudos e Pesquisas (Depep) Editor: Benjamin Miranda Tabak Assistente Editorial: Jane Sofia Moita Chefe do Depep: Carlos Hamilton Vasconcelos Araújo Todos os Trabalhos para Discussão do Banco Central do Brasil são avaliados em processo de double blind referee. Reprodução permitida somente se a fonte for citada como: Trabalhos para Discussão nº 167. Autorizado por Mário Mesquita, Diretor de Política Econômica. Controle Geral de Publicações Banco Central do Brasil Secre/Surel/Dimep SBS Quadra 3 Bloco B Edifício-Sede 1º andar Caixa Postal Brasília DF Telefones: (61) e Fax: (61) As opiniões expressas neste trabalho são exclusivamente do(s) autor(es) e não refletem, necessariamente, a visão do Banco Central do Brasil. Ainda que este artigo represente trabalho preliminar, citação da fonte é requerida mesmo quando reproduzido parcialmente. The views expressed in this work are those of the authors and do not necessarily reflect those of the Banco Central or its members. Although these Working Papers often represent preliminary work, citation of source is required when used or reproduced. Central de Atendimento ao Público Endereço: Secre/Surel/Diate Edifício-Sede 2º subsolo SBS Quadra 3 Zona Central Brasília DF DDG: Fax: (61) Internet:
4 O Poder Discriminante das Operações de das Instituições Financeiras Brasileiras Clodoaldo Aparecido Annibal ** Este Trabalho para Discussão não deve ser citado como representando as opiniões do Banco Central do Brasil. As opiniões expressas neste trabalho são exclusivamente do autor e não refletem, necessariamente, a visão do Banco Central do Brasil. Resumo Um sistema de classificação de risco de crédito eficiente é fundamental para que uma instituição financeira (IF) possa realizar uma boa gestão de risco de crédito. No Brasil, as provisões para créditos de liquidação duvidosa de IFs estão diretamente relacionadas às classificações de risco de crédito atribuídas por estas IFs às suas operações. Também no Novo Acordo de Capital da Basiléia, o capital requerido das IFs possui relação direta com o risco de crédito das operações. Esta pesquisa teve como objetivo verificar, no período compreendido entre dezembro de 2005 e dezembro de 2006, o comportamento dos sistemas de classificação das IFs brasileiras no que diz respeito a um dos principais aspectos a serem observados nos procedimentos de validação de sistemas de classificação de risco de crédito, qual seja, o poder discriminante do sistema. A medição do poder discriminante foi realizada utilizando o método chamado Receiver Operating Characteristic (ROC). Realizada essa medição, foi verificado se existem relações significantes entre o poder discriminante observado e algumas das características das IFs, quais sejam, tipo de controle, tipo de IF e porte da IF. Os resultados alcançados mostraram que os sistemas de classificação de risco de crédito da grande maioria das IFs brasileiras possuíam poder discriminante. Mostraram também que não havia relação entre o tipo de controle da IF e o poder discriminante. Entretanto, foi verificado que IFs de micro porte, normalmente cooperativas de crédito, apresentam um número maior que o esperado de sistemas de classificação sem poder discriminante. Palavras-chave: risco de crédito; validação, poder discriminante; ROC. Classificação JEL: C12, C19, G21, M42. Agradeço os comentários e sugestões de Sérgio Mikio Koyama e a colaboração de Plínio César Romanini e Henrique Cláudio Ferreira na obtenção dos dados. ** Departamento de Estudos e Pesquisas, Banco Central do Brasil. 3
5 1 Introdução Após 1994, com o advento do Plano Real e a estabilização da moeda, as instituições financeiras (IFs) sofreram uma redução significativa da renda com float, ou seja, do ganho decorrente do fato de não corrigir monetariamente alguns de seus passivos, especialmente seus depósitos à vista. Tal fato, aliado à redução da taxa nominal de juros, contribuiu para um sensível aumento na aplicação em operações de crédito por essas IFs. Segundo Primo (2003), em dezembro de 1994, as operações de crédito e arrendamento mercantil representavam 29% do ativo circulante e realizável a longo prazo das IFs brasileiras. Já em dezembro de 2001, essa relação era de 36%. Com o aumento dos ativos de crédito das IFs em relação ao total de recursos aplicados, eleva-se a relevância da correta constituição de provisões para créditos de liquidação duvidosa, pois se trata do maior item de despesa das instituições bancárias dos principais países do mundo e o seu correto reconhecimento e mensuração é crucial para a estabilidade da instituição e do sistema financeiro global (BEATTIE apud PRIMO, 2003). Além das aplicações de gestão de crédito inerentes a sistemas de classificação de risco, outra aplicação relevante desses sistemas é a determinação do capital regulamentar e econômico de uma IF no contexto do Novo Acordo de Capital da Basiléia. 1 Em essência, o Novo Acordo de Capital da Basiléia ou Basiléia II procura resolver os problemas encontrados com inovações financeiras que surgiram após 1988 securitizações de crédito, por exemplo e com o descasamento entre capital regulamentar e capital econômico. Em face desses problemas, Basiléia II foi fundamentado em três princípios básicos (BCBS, 2006): 1 Entende-se como Capital Regulamentar o capital mínimo exigido pelas autoridades de supervisão bancária como condição para o exercício das atividades de instituições financeiras. Já o Capital Econômico é o capital mínimo que a instituição financeira julga necessário para merecer a confiança de seus depositantes (CHIANAMEA, 2006). 4
6 a. Pilar I Exigência de capital mínimo O objetivo desse fundamento é determinar o montante de capital requerido dado o nível de risco dos ativos de uma IF. Esse requerimento mínimo de capital, por sua vez, é obtido por meio da avaliação dos três principais riscos a que estão sujeitas as IFs, são eles: risco de mercado; risco de crédito; e risco operacional. b. Pilar II Processo de revisão pela supervisão c. Pilar III Disciplina de mercado 1.1 Delimitação do problema e questão de pesquisa Basiléia II traz duas abordagens distintas para o tratamento do risco de crédito (BCBS, 2006), quais sejam: a. abordagem padronizada baseada em classificações de risco de crédito atribuídas por agências de classificação de risco de crédito, também conhecidas como agências de rating; é a abordagem mais simples; b. abordagem IRB (Internal Ratings Based Approach) é uma abordagem mais sofisticada, em que a classificação de risco de crédito é baseada em componentes de risco gerados pelos próprios sistemas das IFs, que são: Probabilidade de Inadimplência (PD Probability of Default); Perda Dada a Inadimplência (LGD Loss Given Default); Exposição no Momento da Inadimplência (EAD Exposure At Default); e Prazo de Vencimento Residual (M Maturity). A abordagem IRB ainda possui duas variantes: a básica e a avançada. Em ambas as variantes, as PDs serão estimadas pelas IFs. Já os demais componentes de risco são fornecidos pela autoridade de supervisão bancária, no caso da básica, ou estimados pelas IFs, no caso da avançada. 5
7 O desenvolvimento de Basiléia II induziu o estudo a respeito de métodos de validação de sistemas de classificação de risco de crédito de IFs. Percebe-se que, na literatura a respeito da validação desses métodos, os principais fatores observados são: o poder de discriminação, ou seja, a capacidade do sistema em distinguir, em um determinado horizonte de tempo, as operações que se tornarão inadimplentes daquelas que não se tornarão; e a calibração do sistema, isto é, a precisão dos cálculos de PDs cuja verificação se dá por meio da comparação entre o valor das PDs estimadas e o valor das PDs efetivamente observadas. Na Ilustração 1, pode ser observado como esses fatores estatísticos estão inseridos no processo de validação de sistemas de classificação de risco de crédito. Validação pela Instituição de Validação Quantitativa Validação Qualitativa Backtesting Benchmarking Desenho do Modelo Qualidade de Dados Aplicação Interna (Teste de Uso) Poder Discriminante Estabilidade Calibração Ilustração 1 Processo de validação de sistemas de classificação de risco de crédito Fonte: Adaptado de DEUTSCHE BUNDESBANK, 2003, p.60. Nesse contexto, este estudo buscará resposta à seguinte questão: Qual o poder discriminante das classificações de risco das operações de crédito divulgadas pelas IFs brasileiras nas notas explicativas de seus balanços? 6
8 1.2 Objetivo da pesquisa O objetivo geral do estudo será verificar, por meio de pesquisa empírica, qual o poder discriminante das classificações de risco de crédito divulgadas pelas IFs brasileiras em suas demonstrações contábeis segundo o que estabelece a Resolução 2.682/1999 do Conselho Monetário (CMN). Além do objetivo geral citado acima, o estudo possui ainda objetivos específicos que auxiliam na compreensão da situação encontrada, quais sejam: a. verificar se existe relação entre o tipo de controle da IF público, privado nacional ou privado estrangeiro e o poder discriminante de seu sistema de classificação de risco de crédito; b. verificar se IFs de maior porte possuem sistemas de classificação de risco de crédito com maior poder discriminante que IFs de menor porte; c. verificar se existe relação entre o tipo de IF e o poder discriminante. 2 Principais Métodos de Validação do Poder Discriminante de Modelos de Classificação de Risco de Van Deventer e Imai (2003, p. 96) observam que, embora a validação de modelos de classificação de risco de crédito esteja em seus primeiros estágios, os métodos estatísticos que podem ser aplicados para esse propósito já estão bem estabelecidos, uma vez que são bastante utilizados em outras áreas de conhecimento, tais como a física, a eletrônica e principalmente a medicina. De fato, vários autores (TASCHE, 2006, p. 14; DEUTSCHE BUNDESBANK, 2003, p. 61; SUN; WANG, 2005, p. 3; ENGELMANN et al., 2003, p. 1) mencionam que existem diversos métodos que podem ser utilizados para validar o poder discriminante de um sistema de classificação de risco. Contudo, observa-se na literatura certa convergência na escolha desses métodos. Observando o Quadro 1, fica nítida a maior incidência dos métodos ROC (Receiver Operating Characteristic), cujo índice relacionado é a AUROC (Area Under a ROC 7
9 curve) ou coeficiente de Pietra; e CAP (Cumulative Accuracy Profile), também conhecido como curva de Gini e curva de Lorentz (BANK OF JAPAN, 2005, p. 45; DANMARKS NATIONALBANK, 2005, p. 28), cujo índice relacionado é o AR (Accuracy Ratio). Quadro 1 Métodos de validação do poder discriminante Técnica Sugerida ou Utilizada / Índice Relacionado Schetchman et al (2004) Tasche (2006) Sobehart et al (2000) Karakoulas (2005) Sicsú (2003) Autor(es) Gouvêa e Gonçalves (2006) Iscanoglu (2005) Hornik et al (2005) Van Deventer e Imai (2003) Servigny e Renault (2004) BCBS (2005a) CAP / AR; Gini; Lorentz ROC / AUROC; Coeficiente de Pietra Kolmogorov- Smirnov (K-S) X X X X X X X X X X X X X X X X X X Escore de Brier X X X IE / CIER X X X Qui-quadrado X Taxa de Erro Bayesiana Valor da Informação Kendall s τ e Somers D X X X Além de serem os métodos predominantes na literatura, Engelmann et al. (2003) demonstram que existe uma relação linear entre o índice que sumariza a curva CAP, o AR, e o índice que sumariza a curva ROC, o AUROC, com a seguinte forma: AR = 2 * AUROC 1 Sendo assim, conhecendo o valor da AUROC, o valor de AR pode ser calculado diretamente e vice-versa, logo, pode-se afirmar que ambos os índices contêm a mesma informação a respeito do poder discriminante do modelo e que a qualidade da medição realizada é a mesma, não importando o método utilizado. Posto isso, foi utilizado o método ROC para a medição do poder discriminante pois, conforme poderá ser verificado adiante, esse método apresenta uma forma bastante intuitiva de estimação de seu índice. 8
10 2.1 Receiver Operating Characteristic (ROC) e Area Under a ROC curve (AUROC) O ROC é um método visual que pode ser construído a partir de duas amostras de escores, uma para casos anormais, como devedores inadimplentes, e outra para casos normais. O método possui a conveniência de não exigir que a composição da amostra utilizada para a estimação da AUROC reflita a proporção de casos anormais e normais da população (BCBS, 2005a, p. 30). Segundo Braga (2000), a análise ROC teve origem na teoria de decisão estatística e foi desenvolvida entre 1950 e 1960, na avaliação de sinais de radar e na psicologia sensorial. A análise ROC foi, desde então, aplicada com sucesso a uma grande variedade de testes de diagnósticos, sobretudo no diagnóstico de imagem médica. Engelmann et al. (2003) ilustram como construir uma curva ROC. Primeiramente, é necessário determinar duas curvas de distribuição de escores de classificação, uma para devedores que, posteriormente ao processo de classificação, se mostraram inadimplentes (defaulters); e outra para aqueles que se mostraram adimplentes (nondefaulters). Exemplos dessas curvas encontram-se no Gráfico 1. Os autores observam ainda que, em um sistema de classificação perfeito, as curvas de distribuição estariam completamente separadas; todavia, em sistemas normais de classificação, as curvas estarão sobrepostas, tais como estão no Gráfico 1. 2 O passo seguinte na construção da curva ROC é determinar um ponto de corte C. Supondo que alguém tenha, ex ante, de determinar, a partir das classificações de risco atribuídas pelo sistema, quais devedores se tornarão inadimplentes e quais não se tornarão, uma das possibilidades de se realizar essa tarefa é por meio do estabelecimento de um ponto de corte C tal como ilustrado no Gráfico 1. Procedendo dessa forma, todos os devedores com escore inferior a C serão classificados como inadimplentes, e os com escore superior, como adimplentes. 2 No trabalho de Engelmann et al. (2003), são utilizados os termos defaulters e non-defaulters, que optamos por traduzir livremente como, respectivamente, inadimplentes e adimplentes. 9
11 Adotando o procedimento descrito acima, quatro diferentes resultados de predição são possíveis: o escore está abaixo do ponto de corte C e o devedor mostrou-se inadimplente, ou seja, resultado correto; o escore está acima do ponto de corte C e o devedor mostrou-se inadimplente, ou seja, resultado incorreto; o escore está abaixo do ponto de corte C e o devedor mostrou-se adimplente, ou seja, resultado incorreto; o escore está acima do ponto de corte C e o devedor mostrou-se adimplente, ou seja, resultado correto. Inadimplentes Adimplentes Freqüência Escore Gráfico 1 ROC Distribuição de escores Fonte: Adaptado de ENGELMANN et al., 2003, p. 84. Utilizando a notação de Engelmann et al. (2003), uma taxa de acerto, ou hit rate (HR), pode ser definida como: H ( C) HR( C) = N D 10
12 Onde: H (C) é o número de devedores inadimplentes classificados corretamente, ex ante, utilizando o ponto de corte C, cujo valor é igual à de cor amarela no Gráfico 1; N D é o número total de devedores inadimplentes na amostra. Já uma taxa de falso alarme, ou false alarm rate (FAR), cujo valor é igual à área marrom no Gráfico 1, é definida pelos autores como sendo: FAR( C) = F( C) N ND Onde: F (C) é o número de falsos alarmes, ou seja, o número de devedores adimplentes que foram classificados, ex ante, incorretamente como inadimplentes ao utilizar o ponto de corte C; N ND é o número total de devedores adimplentes na amostra. Definidas essas razões, o passo seguinte para a construção da curva ROC é, para cada valor possível de C no intervalo de escores do sistema, calcular os respectivos valores de HR (C) e FAR (C). Obtidos esses valores de HR (C) e FAR (C), a curva ROC é, então, traçada conforme pode ser observado no Gráfico 2. 11
13 Modelo em Análise Modelo Perfeito Modelo Aleatório Gráfico 2 Curva ROC. Fonte: Adaptado de ENGELMANN et al., 2003, p. 84. Um sistema de classificação será tão melhor quanto maior for sua proximidade em relação ao ponto (0,1), uma vez que esse ponto representa uma taxa de acerto igual a 100% e uma taxa de falso alarme igual a 0%. Ainda segundo Engelmann et al. (2003), a área abaixo da curva, denominada area under a ROC curve (AUROC), pode ser calculada segundo a seguinte equação: AUROC = 1 0 HR( FAR) d( FAR) Essa área possui um valor igual a 0,5 para modelos de classificação aleatórios sem nenhum poder discriminante e valor igual a 1,0 para modelos de classificação perfeitos. Assim sendo, para modelos de classificação reais com algum poder discriminante, espera-se encontrar valores entre 0,5 e 1,0. 3 Existem, ainda, outros métodos de estimação da AUROC. Dentre eles, um bastante intuitivo é o da aproximação à estatística U de Wilcoxon-Mann-Whitney. O método pode ser entendido como um simples processo de pontuação em que é extraída uma amostra de tamanho n A de uma população A de casos anormais e uma amostra de tamanho n N de uma população N de casos normais, para que sejam feitas todas as 3 O modelo de classificação aleatório, o modelo de classificação perfeito e uma hipótese de modelo real estão representados no Gráfico 2, respectivamente, pelas curvas radom model, perfect model e rating model. 12
14 comparações possíveis dos pares de valores de x observados em n A e n N. Os pares S obtidos são, então, pontuados de acordo com a seguinte regra: S( x A, xn ) = 1 quando x A > x N 1 2 quando x A = x 0 quando x A < x N N ( somente em casos discretos ) Obtidas as pontuações para cada par de x A e x N, o valor da estatística U de Wilcoxon- Mann-Whitney é encontrado calculando a média das pontuações, ou seja: U = n A na nn 1 S( x n N 1 1 A, x N ) A Tabela 1 ilustra a aplicação desse procedimento em um sistema hipotético de classificação em que empresas recebem uma nota de 9 a 5 de acordo com a probabilidade de falência de cada uma. A melhor nota é 9, ou seja, as empresas com essa nota apresentam uma menor probabilidade de falência. Já a pior nota, 5, indica a mais alta probabilidade de falência. Na Tabela 1, cada linha representa uma das nove companhias que faliram e se tornaram inadimplentes, enquanto cada coluna representa uma das 21 companhias que não faliram e permaneceram adimplentes. A interseção de cada linha com cada coluna contém o número de pontos do respectivo par. Por exemplo, na interseção da primeira coluna, posição ocupada pela companhia a, com a primeira linha, posição ocupada pela companhia e, é dado ½ ponto, pois ambas as empresas apresentaram a mesma classificação. Já na interseção da primeira coluna, posição ocupada pela companhia a, com a segunda linha, posição ocupada pela companhia j, é dado 1 ponto, pois a empresa a possui uma classificação melhor que a empresa j. Esse procedimento de pontuação é repetido para todos os 189 pares, 9 linhas vezes 21 colunas. A soma total das pontuações, 136,5 pontos, é então dividida pelo número total de pares, encontrando-se, dessa forma, o que os autores chamam de percentual ROC, ou seja, a estatística U, cujo valor é igual a 0,
15 Tabela 1 Cálculo do AUROC Fonte: VAN DEVENTER e IMAI, 2003, p Importante ressaltar que o BCBS (2005a, p. 32) também demonstra preferência pelo método do ROC para a verificação do poder discriminante de sistemas de classificação de risco de crédito, devido às suas propriedades estatísticas. De fato, a possibilidade de facilmente se calcularem os intervalos de confiança da AUROC é uma propriedade bastante desejada, pois, considerando que os valores desse índice são, via de regra, obtidos por meio da seleção de amostras, torna-se necessária a realização de testes de hipótese estatísticos para que se possa comparar os valores dos índices AUROC encontrados com o valor que significa a inexistência de poder discriminante de um sistema de classificação, qual seja, 0,5. Além disso, a determinação de intervalos de confiança também é fundamental para que se possa comparar o desempenho de valores distintos de AUROC provenientes de diferentes modelos de classificação de risco. 2.2 Comparação de curvas ROC Uma das maiores virtudes das curvas ROC consiste na possibilidade de comparar sistemas de classificação diferentes. Hanley e McNeil (1983), por meio da relação entre a AUROC e a estatística de Wilcoxon-Mann-Whitney, definiram uma razão crítica para realizar um teste de hipótese com duas AUROCs distintas provenientes de amostras 14
16 não-paramétricas quando se deseja verificar se um modelo de classificação de risco de crédito possui poder discriminante, qual seja: Z = W 0,5 SD( W ) θ = 0,5 ~ N(0,1) Sendo que SD ( W ) é igual a: θ = 0, 5 SD( W ) θ = 0,5 = θ (1 θ ) + ( n A 2 1)( Q θ ) + ( n 1 n A n N N 1)( Q 2 2 θ ) Onde: θ é o valor real da AUROC; W é a aproximação não-paramétrica do valor de θ; SD é o desvio-padrão de W; na nn é o número de casos anormais da amostra; é o número de casos normais da amostra; Q 1 corresponde à probabilidade de dois casos anormais, aleatoriamente escolhidos, possuírem uma classificação pior que um caso normal aleatoriamente escolhido; Q2 corresponde à probabilidade de um caso anormal, aleatoriamente escolhido, possuir uma classificação pior que dois casos normais aleatoriamente escolhidos. Pode ser demonstrado (Cf. SPSS, 1996) que Q 1 e Q 2 são iguais a 1 quando θ = 0,5. 3 Assim, chega-se à seguinte expressão para o cálculo do desvio-padrão da estimativa de W quando θ = 0,5: SD W ) ( θ = 0, 5 = n A n N ( n A 12 + n N + 1) n A n N 15
17 Dessa forma, basta que se conheçam os valores de W, n A e n N para realizar o teste de hipótese que verifica a existência de poder discriminante do sistema de classificação. 3 Metodologia 3.1 Descrição dos dados utilizados para a pesquisa Para realizar a análise do poder discriminante dos sistemas de classificação de risco de crédito das IFs, é fundamental que se tenham informações a respeito da classificação de cada uma de suas operações de crédito. Informações com esse nível de detalhamento, por operação, podem ser obtidas com o acesso aos sistemas de classificação de risco de crédito de cada IF ou com o acesso aos dados armazenados no Sistema de Informações de do Banco Central do Brasil (SCR). Considerando que nas datas selecionadas para o estudo, dezembro de 2005 e dezembro de 2006, existiam 987 IFs com carteira de crédito, a única opção viável para a obtenção das informações necessárias é o acesso ao SCR. Dessa forma, do SCR foi extraída uma amostra com as seguintes informações: a. código de identificação da operação de crédito número interno do SCR que permite diferenciar cada uma das operações de crédito; b. código de identificação da IF número interno do SCR que permite diferenciar as IFs; c. tipo de IF classificação atribuída a uma IF em função das atividades que pode exercer. São obrigadas a enviar informações ao SCR as IFs dos seguintes tipos: i) Associações de Poupança e Empréstimo; ii) Banco do Brasil; iii) Bancos Comerciais; iv) Bancos de Desenvolvimento; v) Banco de Desenvolvimento Econômico e Social; vi) Bancos de Investimento; vii) Bancos Múltiplos; 16
18 viii) Caixa Econômica Federal; ix) Companhias Hipotecárias; x) com carteira de crédito superior a R$2 milhões; xi) Sociedades de Arrendamento Mercantil; xii) Sociedades de, Financiamento e Investimento; xiii) Sociedades de Imobiliário; d. tipo de controle da IF Classificação que identifica o tipo de entidade que controla a IF. Existem as seguintes variantes: i) pública; ii) privada nacional; e iii) privada estrangeira. e. modalidade da operação de crédito característica referente ao tipo de produto de crédito operado pela IF cuja denominação varia em função de prazos, taxas, formas de pagamento e tipos de garantia, entre outros fatores. f. data de vencimento da operação de crédito data prevista para o pagamento da última parcela da operação ou do término do contrato; g. valor da operação de crédito em dezembro de 2005 valor da operação na data de 31 de dezembro de 2005, computados receitas e encargos de qualquer natureza; h. classificação de risco da operação em dezembro de 2005 classificações de risco das operações, conforme o determinado pelo artigo 1º da Resolução 2.682/1999 do CMN, divulgadas pelas IFs nos balanços de 31 de dezembro de 2005; i. valor da operação de crédito em dezembro de 2006 valor da operação na data de 31 de dezembro de 2006, computados receitas e encargos de qualquer natureza; j. classificação de risco da operação em dezembro de 2006 classificações de risco das operações, conforme o determinado pelo artigo 1º da Resolução 2.682/1999 do CMN, divulgadas pelas IFs nos balanços de 31 de dezembro de
19 3.2 Amostragem Na data-base de dezembro de 2005, existem no SCR registros de operações de crédito acima de R$5.000,00 informados por 987 IFs. Dada a dificuldade de processamento de tal volume de informações, foi utilizada uma amostra dos registros para a execução do estudo. Uma vez que o alicerce do estudo está fundamentado na determinação do poder discriminante das classificações de risco de crédito atribuídas por cada uma das IFs, é imperativo que se utilize uma técnica de amostragem que garanta uma representação adequada das operações de crédito de cada IF da população. Além disso, também interessa que a técnica empregada minimize, a priori, o erro amostral Pré-seleção da amostra Com o propósito de auxiliar a supervisão bancária do Banco Central (BC) em sua atividade-fim, as IFs enviam ao SCR informações a respeito de todas as operações que, com características de crédito, possam representar alguma perda financeira. Algumas dessas operações não são adequadas para se verificar o poder discriminante de seus sistemas de classificação. É o caso, por exemplo, das operações que se encontram em curso anormal, ou seja, das operações em que já foi verificada a perda financeira. Não há de se falar em discriminar operações com essa característica, visto que a situação de default já foi verificada. 4 Além dessas operações, também foram excluídas do universo de dados do SCR as seguintes: a. operações adquiridas de IFs com coobrigação as operações no SCR que possuem essa característica se referem a contratos de cessão de crédito entre IFs. Nessa situação, a IF cedente informa ao SCR os detalhes das operações junto aos tomadores finais e, por estar coobrigada com pagamento das operações objeto de cessão, é a IF que assume o risco de crédito desses tomadores. Já a IF cessionária informa ao SCR, para efeitos de controle, apenas o contrato de cessão com a 4 O item 3.3 apresenta os detalhes a respeito da definição de default utilizada no estudo. 18
20 cedente que agrega todas as operações com os tomadores finais. Foi realizada a exclusão desses contratos informados pela cessionária. b. operações classificadas como Coobrigações e s a Liberar as operações classificadas como Coobrigações representam os contratos em que as IFs são garantidoras das operações e, embora essas operações representem um risco para as IFs, elas não aparecem como um ativo em seus balanços, logo, não são constituídas provisões para perdas com essas operações. Situação análoga acontece com as operações classificadas como s a Liberar. Essas operações representam contratos em que as IFs disponibilizam um determinado valor que pode ser sacado a qualquer momento pelo cliente durante a vigência do contrato. É, por exemplo, o caso do limite de Cheque Especial. Enquanto o limite disponível não for utilizado, as contas patrimoniais das IFs não serão sensibilizadas. Vale observar que a simples aplicação dos critérios de pré-seleção descritos acima excluiu onze IFs do estudo. sim, o número de IFs em análise, que originalmente era de 987, passou para Procedimentos de amostragem e cálculo do tamanho da amostra A segunda etapa do processo de constituição da amostra foi a escolha do procedimento de amostragem, bem como o cálculo do tamanho da amostra. Posto que interessa garantir que todas as classificações de risco de crédito das operações em curso normal de todas as IFs estejam representadas na amostra e que não haja nenhum viés de seleção, foi realizada uma amostragem aleatória simples de subgrupos da população. Cada subgrupo da população foi determinado segundo a combinação de duas variáveis: instituição financeira, 976 IFs; e classificação de risco de crédito em curso normal, cinco classificações. Embora as operações de crédito pudessem ser agrupadas em até 19
21 4.880 subgrupos, foram obtidos subgrupos, pois algumas IFs não possuíam cinco classificações de risco distintas para operações em curso normal. 5 Encontrados os subgrupos, foi realizado o cálculo do tamanho necessário de cada subamostra. Para esse propósito, foi utilizada a equação citada por Mason et al. (1999, p. 292) para amostras de proporções de populações infinitas: Onde: n = z p(1 p)( E ) 2 n é o tamanho da subamostra; p é uma estimativa da proporção populacional que possui o atributo de interesse. No estudo realizado, o atributo de interesse é a migração da operação de uma situação de curso normal para curso anormal após doze meses; z é o nível de confiança desejado; E é o erro máximo admitido. Como não foi encontrado nenhum estudo prévio que fornecesse uma estimativa do valor p para cada um dos subgrupos, considerou-se p = 0,5 pois esse valor maximiza a variância da população e conduz ao valor mais conservador de n, garantindo assim o cumprimento da precisão fixada (NEWBOLD, 1991 apud VICENTE et al., 2001, p. 100). Já para o nível de confiança z, foi estabelecido o valor de 95% e, para o erro máximo admitido E, o valor de 3,5%. Finalmente, considerando que o tamanho de cada subgrupo da população é finito, o tamanho da subamostra de cada subgrupo foi ajustado pelo fator de correção mencionado por Vicente et al. (2001, p. 100), qual seja: n 1+ n N i 5 Detalhes sobre o conceito de operações em curso normal, anormal e sobre a escolha do período de doze meses encontram-se no item 3.3 que trata da operacionalização do cálculo da AUROC. 20
22 Onde: n é o tamanho da subamostra obtido pela equação que considera populações infinitas; N i é o número de observações do iésimo subgrupo da população. Aplicando os procedimentos descritos, é obtida uma amostra com operações de crédito, ou seja, aproximadamente 3,4% da população original. A redução do número de operações por IF ocorreu de forma diretamente proporcional à quantidade inicial de operações por IF. A Tabela 2 exemplifica o ocorrido. Nela se percebe que da IF com o maior número de operações, a de código 710 com , foram selecionadas para a amostra apenas 0,2 % de suas operações. Já no caso da IF com o menor número de operações na Tabela 2, a de código 405, foram selecionadas 78,7% das operações. Tabela 2 Exemplificação da amostragem por IF Código da IF População (P) Amostra (A) A/P ,2% ,1% ,7% 3.3 Operacionalização do cálculo da AUROC Após a obtenção da amostra, foram realizadas as estimativas das AUROCs de cada IF e os testes de hipóteses para verificar se, adotando um intervalo de confiança de 95%, é rejeitada a hipótese nula de que a AUROC estimada é igual a 0,5, ou seja, de que o sistema de classificação de risco de crédito da IF em análise não possui poder discriminante. Para realizar essas estimações e testes de hipóteses, é necessário que sejam estabelecidos os conceitos de operações em curso normal e anormal ou non-default e default e que seja definido o período entre as observações da situação de cada operação. 21
23 No que diz respeito ao critério de classificação das operações em normal e anormal, foram consideradas normais/non-default as operações classificadas como AA, A, B, C e D e, conseqüentemente, as operações classificadas como E, F, G e H, bem como aquelas lançadas como prejuízo, foram consideradas anormais/default. Critério semelhante também foi utilizado por Carneiro et al. (2004) em um estudo de caso sobre a aplicação do Novo Acordo de Capital da Basiléia no contexto brasileiro. Além desses autores, Garcia (2003), ao comentar a relação entre a Resolução 2.682/1999 do CMN, que estabelece os critérios para a classificação de risco das operações de crédito das IFs, e as propostas no Novo Acordo de Capital da Basiléia, destaca que: Devido à definição de inadimplência estabelecida no Novo Acordo de Capital, apenas as operações classificadas nos cinco primeiros níveis podem ser consideradas operações normais (atrasos até noventa dias). Quanto aos momentos em que serão realizadas as observações, vale ressaltar que, conforme pesquisa realizada pelo BCBS (1999), a maioria dos bancos utiliza o horizonte de tempo de um ano na modelagem de seus sistemas de classificação de risco de crédito. Além disso, o BCBS (2006, p. 99) deixa claro que, para aquelas IFs que utilizarem a abordagem IRB, este é o horizonte de tempo que deve ser utilizado para o cálculo das médias de PD: As estimativas de PD devem ser a média de longo prazo das taxas de inadimplência para um ano dos devedores de determinada classificação [...]. 6 Posto isso, foram utilizadas as informações do SCR referentes às datas de publicação de balanços disponíveis mais recentes observado um horizonte de tempo de doze meses, quais foram, dezembro de 2005 e dezembro de Tendo em vista que a quantidade de operações é diretamente proporcional à qualidade das estimativas da AUROC, é necessário estabelecer um número mínimo de operações por IF para que se garanta uma qualidade mínima das estimativas realizadas. Uma vez que a distribuição do teste estatístico realizado para se verificar a hipótese nula de que as AUROCs estimadas das IFs são iguais a 0,5 só começa a se assemelhar a uma 6 PD estimates must be the long-run average of one-year default rates for borrowers in the grade [ ]. 22
24 distribuição normal com média 0 e desvio-padrão igual a 1 quando são observados mais de 8 casos para cada situação da variável dicotômica (MANN; WHITNEY, 1947, p. 50; BRADLEY; LONGSTAFF, 2004, p. 430), só foram consideradas no estudo as IFs que na amostra obtida possuíam um mínimo de nove operações em cada um dos possíveis estados da operação, quais sejam, curso normal e curso anormal na data-base de dezembro de Esse critério reduziu significativamente o número de IFs do estudo, que passou de 976 para 271. Todavia, a representatividade dessas 271 IFs em relação ao número de operações é bastante elevada. A amostra com 976 IFs possui operações e a amostra com 271 IFs possui , ou seja, a redução de 73,5% do número de IFs resultou em uma redução de apenas 39,5% do número de operações. Outro aspecto importante a ser observado é que grandes IFs tendem a ter um número maior do que nove operações em cada um dos possíveis estados, normal e anormal, e, considerando a grande concentração do crédito bancário nas maiores IFs do SFN, a representatividade das 271 IFs em termos de volume total de crédito tende a ser maior que a observada em números de operações. 7 Selecionadas as IFs com um mínimo de nove operações em cada um dos possíveis estados da operação, realizou-se o cálculo da AUROC para cada uma das 271 IFs da amostra, bem como os testes de hipóteses para verificar se as AUROCs estimadas são estatisticamente diferentes de 0,5. Com os resultados encontrados, foram criadas as variáveis Estimativa da AUROC e AUROC = 0,5. 8 Em uma análise inicial dos valores de AUROC encontrados, dez casos foram classificados como outliers. Segundo Hair et al. (1998, p. 64): Outliers são observações com uma combinação única de características que as identificam claramente como diferentes das outras observações. Ainda segundo esses mesmos autores (1998, p. 66): Após os outliers terem sido identificados, analisados, e 7 Dados do relatório 50 Maiores Bancos e o Consolidado do Sistema Financeiro para a database de dezembro de 2005, disponibilizado pelo BC em seu site na Internet, mostram que as cinqüenta maiores instituições, ou seja, somente 2,6% das instituições existentes naquela data, eram responsáveis por 80,0% do volume total de créditos do SFN. 8 No Apêndice 1 deste estudo, é possível conferir os valores encontrados para as variáveis. 23
25 categorizados, o pesquisador deve decidir a respeito da retenção ou exclusão de cada 9, 10 um. A característica peculiar desses dez casos foi o valor encontrado da estimativa de AUROC menor que 0,5. Uma vez que no método do ROC os valores de AUROC variam entre 1,0 e 0,5 e que o significado de uma AUROC igual a 0,5 significa que o sistema de classificação em análise é aleatório, valores de AUROC menores que 0,5 são desprovidos de significado lógico. Sendo assim, por se tratar de um resultado claramente aberrante, optou-se pela exclusão de todos esses casos reduzindo a amostra para 261 IFs. 3.4 Procedimentos estatísticos empregados Relação entre tipo de controle da IF e poder discriminante Para verificar se existe relação entre o tipo de controle das IFs e o poder discriminante de seus sistemas de classificação de risco de crédito, pode ser aplicado o teste do Quiquadrado entre as variáveis AUROC = 0,5 e Tipo de Controle. A variável AUROC = 0,5 é uma variável dicotômica que pode assumir os valores 1 caso, adotando um intervalo de confiança de 95%, seja rejeitada a hipótese nula de que a AUROC estimada é igual a 0,5, e 0 no caso contrário. Já a variável Tipo de Controle é uma variável nominal categorizada que classifica as IFs segundo as seguintes categorias estabelecidas pelo BC: pública, privada nacional e privada estrangeira Relação entre porte, tipo de IF e poder discriminante Para verificar se o porte e/ou o tipo de IF influenciam o poder discriminante dos sistemas de classificação de risco de crédito das IFs, também foram realizados testes do Qui-quadrado. Contudo, a associação inerente entre porte e tipo de IF torna necessária a 9 Outliers are observations with a unique combination of characteristics identifiable as distinctly different from the other observations. 10 After the outliers have been identified, profiled, and categorized, the researcher must decide on the retention or deletion of each one. 24
26 realização de outros procedimentos para que se verifique isoladamente o efeito que cada uma das variáveis exerce sobre o poder discriminante dos sistemas de classificação de risco de crédito das IFs. Nessa análise, a variável que identifica a existência de um sistema com poder discriminante continua sendo a variável dicotômica AUROC = 0,5. Entretanto, para utilizar as variáveis explicativas, é necessário que inicialmente sejam realizados alguns procedimentos preliminares. A variável que classifica as IFs em função do porte necessita ser criada, pois esse tipo de classificação não existe no SCR. Já a variável que realiza a classificação das IFs em função do tipo necessita ser transformada, para que os pressupostos do teste do Qui-quadrado sejam atendidos Criação da variável Porte da IF As informações fornecidas pelo BC não trazem nenhuma variável específica que classifique as IFs em função de seu porte. Sendo assim, utilizando o número original de operações de crédito por IF informado pelo BC, foi criada uma variável chamada Porte da IF, com quatro categorias distintas: grande, média, pequena e micro. Para realizar essa categorização, foi utilizado o método de Dalenius-Hodges (cf. DALENIUS; HODGES, 1957), que procura agrupar uma população em estratos segundo uma característica específica, de tal forma que a variância dentro dos estratos seja a menor possível e a variância entre os estratos, a maior possível. Nesse caso, a característica observada foi o número de operações de crédito por IF. A Tabela 3 apresenta o resultado obtido com a aplicação do método. Tabela 3 Classificação por porte das IFs Porte da IF Número de IFs Maior Número de Operações por IF Menor Número de Operações por IF Grande Médio
27 Transformação da variável Tipo de IF As 261 IFs cujos valores das AUROCs foram estimados estão distribuídas em dez diferentes classificações de tipos atribuídas pelo BC, conforme disposto na Tabela Tabela 4 Distribuição de tipos de IFs Tipo de IF Quantidade Agência de Fomento 8 Associação de Poupança e Empréstimo 2 Banco Comercial 4 Banco de Desenvolvimento 4 Banco Múltiplo 73 Cooperativa de 126 Sociedade de Arrendamento Mercantil 14 Sociedade de Imobiliário 1 Sociedade de Imobiliário Repassadora 5 Sociedade de, Financiamento e Investimento 24 Total 261 Porém, a classificação original dos tipos de IFs não permite que os pressupostos do teste do Qui-quadrado sejam atendidos. Isso ocorre porque os pressupostos relacionados ao menor valor da amostra e à freqüência esperada das células da tabela cruzada não são observados. Existe, por exemplo, uma classificação de Tipo de IF, qual seja, Sociedade de Imobiliário, com apenas uma observação que, em uma tabela cruzada com a variável AUROC = 0,5, gera células com valores esperados inferiores aos mínimos admitidos. Uma solução para resolver esse inconveniente é a transformação da variável Tipo de IF em uma variável com um número menor de categorias mais abrangentes. Assim, realizou-se a transformação da variável Tipo de IF reduzindo o número de categorias para três: Bancária, Não-bancária Cooperativa de e Não-bancária Outra. A Tabela 5 apresenta a forma como foi realizada essa transformação. 11 O Banco do Brasil (BB), a Caixa Econômica Federal (CEF) e o Banco de Desenvolvimento Econômico e Social (BNDES) possuem classificações exclusivas no BC. Sendo assim, para que essas IFs não possam ser identificadas no estudo, o BB e a CEF foram reclassificados como Banco Múltiplo e o BNDES, como Banco de Desenvolvimento. 26
28 Tabela 5 Transformação da variável Tipo de IF Tipo de IF Quantidade Tipo de IF Transformado Quantidade Banco Comercial 4 Banco de Desenvolvimento 4 Bancária 81 Banco Múltiplo 73 Cooperativa de 126 Não-bancária Cooperativa de 126 Agência de Fomento 8 Associação de Poupança e Empréstimo 2 Sociedade de Arrendamento Mercantil 14 Sociedade de Imobiliário 1 Sociedade de Imobiliário Não-bancária Outra 54 Repassadora 5 Sociedade de, Financiamento e Investimento 24 Total 261 Total A associação entre as variáveis Porte da IF e Tipo de IF Devido à regulamentação bancária existente, espera-se que exista uma associação entre as variáveis Porte da IF e Tipo de IF. A existência dessa associação compromete a avaliação adequada da influência de cada variável no poder discriminante dos sistemas de classificação de risco das IFs. Para que uma IF possa operar no Brasil, ela necessita de autorização do BC, que, entre diversas outras obrigações, exige do pleiteante integralização e recolhimento de capital social em montante equivalente a, pelo menos, o valor do patrimônio líquido mínimo estabelecido pela regulamentação em vigor para o tipo de IF que se pretende constituir. Por exemplo, o patrimônio líquido mínimo exigido para se constituir um banco comercial ou um banco múltiplo com carteira comercial é de R$ ,00; já para se constituir uma sociedade de crédito, financiamento e investimento, a exigência é de R$ ,00 (CMN, 1999a). Sendo bastante provável a existência de associação entre as variáveis, é necessário que se empregue uma outra técnica que permita identificar o efeito isolado de cada uma delas e, se for o caso, o efeito conjunto dessas mesmas variáveis no poder discriminante dos sistemas de classificação das IFs. A técnica utilizada para esse propósito é a análise de variância univariada (ANOVA) para dois fatores. 27
29 4 Resultados As técnicas estatísticas utilizadas no estudo foram aplicadas em um conjunto de variáveis criadas segundo os procedimentos descritos anteriormente. O Apêndice 1 deste estudo apresenta as variáveis utilizadas nos testes do Qui-quadrado e da ANOVA executados com o auxílio do software SPSS v. 15. Antes de iniciar a verificação de relações entre variáveis, é importante observar se a definição de default utilizada no estudo produz um resultado de lógica satisfatória. A Tabela 6 mostra que sim, pois observa-se que a proporção de operações em situação de default aumenta conforme piora a classificação de risco. Mais ainda, os percentuais de default observados diferem significativamente dos percentuais esperados, indício de relação entre ocorrência de default e classificação de risco. 12 Tabela 6 Default por classificação de risco Classificação de Risco em 2005 Contagem Defaults ( D ) Total ( T ) D/T AA Observada 505, ,0 1,57% Esperada 2.046, ,0 6,36% A Observada 2.542, ,0 2,32% Esperada 6.971, ,0 6,36% B Observada 3.443, ,0 5,15% Esperada 4.252, ,0 6,36% C Observada 5.147, ,0 9,87% Esperada 3.318, ,0 6,36% D Observada 7.057, ,0 21,31% Esperada 2.105, ,0 6,36% Total Observada , ,0 6,36% 4.1 Tipo de controle da IF e poder discriminante Conforme pode ser observado na Tabela 7, adotando um nível de significância de 0,05, o teste do Qui-quadrado realizado não rejeita a hipótese nula de que as variáveis Tipo de Controle e AUROC = 0,5 são independentes, ou seja, de que as proporções de 12 Na hipótese de a classificação de risco não influir nas ocorrências de defaults, espera-se que o número de defaults em cada classificação de risco seja proporcional ao total de defaults observados. Em outras palavras, o percentual esperado de defaults para cada classificação de risco é igual ao percentual total de defaults observados. 28
30 ocorrências de casos em que o sistema de classificação de risco de crédito de uma IF não apresenta poder discriminante não são influenciadas pelo tipo de controle das IFs. Tabela 7 Teste do Qui-quadrado entre Tipo de Controle e AUROC = 0,5 Chi-Square Tests Value df Asymp. Sig. (2-sided) Pearson Chi-Square 3,819 a 2,148 Likelihood Ratio 4,440 2,109 N of Valid Cases 261 a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 5,28. De fato, observando a Tabela 8, percebe-se que o número de observações obtido em cada célula é bastante semelhante ao número de observações esperado obtido pelo produto das probabilidades marginais. Outra informação relevante mostrada na Tabela 8 é a totalização das ocorrências. Lembrando que o código 0 da variável dicotômica AUROC = 0,5 significa que o sistema de classificação de risco de crédito da IF não apresenta poder discriminante e que o código 1 significa que apresenta, é possível verificar que em 53 das 261 IFs da amostra, aproximadamente 25,5%, não se pode rejeitar a hipótese nula de que o sistema não possui poder discriminante. Tabela 8 Tabela cruzada entre Tipo de Controle e AUROC = 0,5 Tipo de Controle * AUROC = 0,5 Crosstabulation Tipo de Controle Total Pública Count Expected Count Count Expected Count Count Expected Count Count Expected Count AUROC = 0,5 0 1 Total ,7 30,3 38, ,0 157,0 197, ,3 20,7 26, ,0 208,0 261,0 A Tabela 8 também mostra que todos os pressupostos do teste do Qui-quadrado foram atendidos, pois não existe sequer uma célula com valor esperado inferior a 5. Posto isso, 29
31 pode-se afirmar que não há evidências de relação entre tipo de controle da IF e poder discriminante. 4.2 Porte, tipo de IF e poder discriminante Teste do Qui-quadrado para as variáveis Porte da IF e AUROC = 0,5 A Tabela 9 mostra que o teste do Qui-quadrado realizado com as variáveis Porte da IF e AUROC = 0,5 encontra um valor de significância de aproximadamente zero. Uma vez que o nível de significância utilizado no estudo é de 0,05, rejeita-se a hipótese nula de que as variáveis são independentes. 13 Tabela 9 Teste do Qui-quadrado entre Porte da IF e AUROC = 0,5 Chi-Square Tests Value df Asymp. Sig. (2-sided) Pearson Chi-Square 35,469 a 3,000 Likelihood Ratio 39,779 3,000 N of Valid Cases 261 a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 5,28. O resultado do teste é corroborado pelos valores apresentados na Tabela 10. Nessa tabela, pode ser observado que o número de ocorrências de IFs de grande, médio e pequeno porte em que não se rejeita a hipótese nula de sistemas de classificação sem poder discriminante, AUROC = 0,5 = 0, é significativamente menor que o valor esperado. Situação oposta ocorre com as IFs de micro porte. 13 Não é possível obter um valor de significância igual a zero no teste do Qui-quadrado. Contudo, quando esse valor é extremamente pequeno, a configuração padrão do SPSS v arredonda o valor para 0,
32 Tabela 10 Tabela cruzada entre Porte da IF e AUROC = 0,5 Porte da IF * AUROC = 0,5 Crosstabulation Porte da IF Total Grande Médio Count Expected Count Count Expected Count Count Expected Count Count Expected Count Count Expected Count AUROC = 0,5 0 1 Total ,3 20,7 26, ,9 23,1 29, ,5 72,5 91, ,4 91,6 115, ,0 208,0 261,0 Também na Tabela 10 não se verifica nenhuma célula com valor esperado inferior a 5, o que garante a observância dos pressupostos do teste Teste do Qui-quadrado para as variáveis Tipo de IF Transformado e AUROC = 0,5 O teste do Qui-quadrado realizado com as variáveis Tipo de IF Transformado e AUROC = 0,5 rejeita a hipótese nula de que essas variáveis são independentes, uma vez que o nível de significância observado na Tabela 11 é bem inferior ao nível de 0,05 estabelecido como referência no estudo. Sendo assim, existem indícios de relação entre as ocorrências de casos em que o sistema de classificação de risco de crédito de uma IF não apresenta poder discriminante e o tipo de IF. Tabela 11 Teste do Qui-quadrado entre Tipo de IF Transformado e AUROC = 0,5 Pearson Chi- Likelihood N of Valid Chi-Square Asymp. Sig. Value df (2-sided) 82,20 a 4,00 105,68 4,00 26 a. 0 cells (,0%) have expected count less minimum expected count is 31
33 Observando a Tabela 12, percebe-se que o número de ocorrências de casos em que as IFs não apresentam poder discriminante, AUROC = 0,5 = 0, é significativamente maior que o esperado quando as IFs são cooperativas de crédito. Já nos casos em que as IFs são de outros tipos, a ocorrência observada é aproximadamente a metade do valor esperado. Tabela 12 Tabela cruzada entre Tipo de IF Transformado e AUROC = 0,5 Tipo de IF - Transformada * AUROC = 0,5 Crosstabulation Tipo de IF - Transformada Bancário Não-bancário - Count Expected Count Count Expected Count AUROC = 0,5 0 1 Total ,4 64,6 81, ,6 100,4 126,0 Total Não-bancário - Count Expected Count Count Expected Count ,0 43,0 54, ,0 208,0 261,0 Uma vez que nenhuma célula chega a apresentar valor esperado inferior a 5, todos os pressupostos do teste do Qui-quadrado estão sendo atendidos Teste do Qui-quadrado para as variáveis Porte da IF e Tipo de IF Transformado Conforme expectativa antecipada no item 3.6.3, existem indícios da existência de uma relação entre as variáveis Porte da IF e Tipo de IF Transformado, uma vez que, com um nível de significância de 0,05, o teste do Qui-quadrado realizado com essas variáveis rejeita a hipótese nula de que elas são independentes. Tabela 13 Teste do Qui-quadrado entre Porte da IF e Tipo de IF Transformado Pearson Chi-Square Likelihood Ratio N of Valid Cases Chi-Square Tests Asymp. Sig. Value df (2-sided) 95,747 a 6, ,455 6, a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 5,38. 32
34 Analisando a diferença entre os valores observados e esperados da Tabela 14, é possível perceber que as IFs bancárias tendem a ser de maior porte; enquanto que as IFs nãobancárias que são cooperativas de crédito tendem a ser de menor porte, com uma grande concentração de ocorrências em micro porte, 66 dos 91 casos, ou, aproximadamente, 72,5%. Quanto às IFs não-bancárias diferentes de cooperativas de crédito, não é possível identificar nenhuma tendência clara em relação ao porte. Tabela 14 Tabela cruzada entre Porte da IF e Tipo de IF Transformado Porte da IF * Tipo de IF - Transformada Crosstabulation Porte da IF Total Grande Médio Count Expected Count Count Expected Count Count Expected Count Count Expected Count Count Expected Count Tipo de IF - Transformada Não-bancário - Cooperativas Não-bancário Bancário de - Total ,1 12,6 5,4 26, ,0 14,0 6,0 29, ,2 43,9 18,8 91, ,7 55,5 23,8 115, ,0 126,0 54,0 261,0 Ainda observando a Tabela 14, constata-se que os pressupostos do teste do Quiquadrado realizado foram atendidos, haja vista que nenhuma das células possui valor esperado inferior a Aplicação da ANOVA para dois fatores: Porte da IF e Tipo de IF Transformado Dada a forte evidência de relação entre as variáveis, ou fatores, Porte da IF e Tipo de IF Transformado, é aplicada a ANOVA para dois fatores com o propósito de isolar a influência de cada fator no poder discriminante dos sistemas de classificação de risco das IFs, medido agora pela variável Estimativa da AUROC. A Tabela 15 apresenta os resultados do teste de igualdade de variância de Levene. Nela, é possível verificar que o valor da significância do teste é igual a 0,363. Sendo assim, 33
35 adotando um nível de significância de 0,05, não se rejeita a hipótese nula de igualdade de variância, um dos pressupostos da ANOVA. Tabela 15 ANOVA Teste de Levene Levene's Test of Equality of Error Variances a Dependent Variable: Estimativa da AUROC F df1 df2 Sig. 1, ,363 Tests the null hypothesis that the error variance of the dependent variable is equal across groups. a. Design: Intercept+Porte+TipoTransf+Porte * TipoTransf Já a Tabela 16 mostra que outro pressuposto da ANOVA está sendo observado, pois, a um nível de significância de 0,05, o teste de Kolmogorov-Smirnov aplicado não permite rejeitar a hipótese nula de que os resíduos da ANOVA possuem uma distribuição normal. O Gráfico 3 possibilita visualizar a aproximação da distribuição de freqüência dos resíduos à distribuição teórica de uma curva normal. Tabela 16 Teste de normalidade dos resíduos da ANOVA One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test N Normal Parameters a,b Most Extreme Differences Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. (2-tailed) a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Mean Std. Deviation Absolute Positive Negative Residual for AUROC 261,0000,08882,042,039 -,042,680,744 34
36 Gráfico 3 Distribuição dos resíduos da ANOVA A Tabela 17 mostra que, na ANOVA realizada, o único fator significativo a 0,05 é o Porte da IF. Também pode ser verificado na tabela que o poder observado para esse fator é de 0,982, ou seja, a probabilidade de se rejeitar corretamente a hipótese nula de igualdade das médias das quatro categorias de porte é de 98,2% (MAROCO, 2003, p. 145). Tabela 17 Resultado da ANOVA Tests of Between-Subjects Effects Dependent Variable: Estimativa da AUROC Type III Sum Partial Eta Noncent. Observed Source of Squares df Mean Square F Sig. Squared Parameter Power a Corrected Model,314 b 10,031 3,825,000,133 38,248,996 Intercept 31, , ,677,000, ,677 1,000 Porte,177 3,059 7,179,000,079 21,537,982 TipoTransf,010 2,005,639,529,005 1,278,156 Porte * TipoTransf,033 5,007,816,539,016 4,079,291 Error 2, ,008 Total 137, Corrected Total 2, a. Computed using alpha =,05 b. R Squared =,133 (Adjusted R Squared =,098) Nas estatísticas descritivas apresentadas na Tabela 18, percebe-se certa homogeneidade das médias dentro dos grupos formados em função do porte da IFs. Percebe-se também uma diferença mais significativa entre a média total do grupo de IFs de micro porte em relação aos demais grupos de IFs. 35