Intermediação Financeira e Eficiência: Um Estudo dos Bancos e Cooperativas de Crédito do Brasil
A study of Brazil's credit banks and cooperatives
DOI:
https://doi.org/10.22478/ufpb.2318-1001.2023v11n1.58619Resumo
Objetivo: Analisar quais fatores influenciam a (in)eficiência das instituições financeiras e verificar quais índices obrigatórios por Basileia possuem relação com a (in)eficiência.
Fundamento: A forma que os gestores de instituições financeiras utilizam para o reconhecimento de despesas influencia no resultado do período; e consequentemente na eficiência demonstrada por aquela instituição financeira aos demais agentes e órgãos reguladores.
Método: Foi realizado uma fronteira de eficiência estocástica bayesiana para determinar a eficiência e isolar o fator de ineficiência, seguindo o que foi realizado por Tecles e Tabak (2010) e Barros e Wanke (2014), em seguida foi comparado a forma que os índices obrigatórios por Basileia afetaram o termo de ineficiência. A amostra foi de 671 instituições financeiras entre 2015 e 2018.
Resultado: Os resultados demonstraram que os fatores que afetaram a eficiência dos bancos foram as obrigações por empréstimos, despesas operacionais, preço pelo trabalho e nível do capital próprio. Para as cooperativas de crédito, os fatores que afetaram a eficiência foram os depósitos totais, market share e nível de capital próprio.
Contribuições: Este estudo contribui para a literatura por evidenciar que quanto maior for o índice de Basileia menor será a ineficiência bancária e quanto maior for o grau de alavancagem financeira, maior será seu nível de ineficiência.
Palavras-chave: Fronteira de eficiência estocástica bayesiana; Eficiência; Bancos; Cooperativas de crédito.
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Referências
Araújo, A. M. H. B.; Lustosa, P. R. B.; Paulo, E (2018). A ciclicidade da provisão para créditos de liquidação duvidosa sob três diferentes modelos contábeis: Reino Unido, Espanha e Brasil. Revista de Contabilidade e Finanças- USP, 29 (76), p. 97-113. https://10.1590/1808-057x201804490.
Assaf, A. G.; Matousek, R.; Tsionas E. G (2013). Turkish bank efficiency: Bayesian estimation with udesirable outputs. Journal of Banking & Finance, 37, p. 506-517. https://dx.doi.org/10.116/j.bankfin.2012.09.009.
Barros, C. P.; Wanke, P. Banking efficiency in Brazil (2014). Journal of International Financial Markets, Institutions & Money, 28, p. 54-65. https://dx.doi.org/10.1016/j.intfin.2013.10.004.
Batesse, G. E.; Coelli, T. J (1992). Frontier production functions, technical efficiency and panel data: With application to paddy farmers in India. Journal of Productivity analysis, 3 (1-2), p. 153-169. https://doi.org/10.1007/BF00158774.
BCB (2019a). Organização do Sistema Financeiro. Disponível em: <https://www.bcb.gov.br/estabilidadefinanceira/organizacao>. Acesso em: 24 de set. de 2019.
BCB (2019b). Dados selecionados de instituições financeiras supervisionadas. Disponível em: <https://www3.bcb.gov.br/ifdata/>. Acesso em: 24 de set. de 2019.
Behr, A (2010). Quantile regression for robust bank efficiency score estimation. European Journal of Operational Reseach, 200, p. 568-581. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2008.12.033.
Beneditto, E. A. N.; Silva, R. N. S (2008). Análise do nível de transparência das instituições financeiras brasileiras em relações ao acordo com o novo acordo de capitais (Basiléia II) - Um estudo de caso múltiplo, Brazilian Business Review, 5 (3), p. 192-208. https://dx.doi.org/10.15728/bb.2008.5.3.2.
Broeck, J. D.; Koop, G.; Osiewalski, J.; Steel, M.F.J (1994). Stochastic frontier models: A Bayesian perspective, Journal of Econometrics, 61, p. 273-303. https://doi.org/101016/0304-4076(94)90087-6.
Brito, G. A; Lopes, A. B.; Coelho, A. C. D (2012). Conservadorismo nos lucros contábeis dos bancos no Brasil: Influência do controle estatal, Revista Universo Contábil, 8 (3), p. 19-39. https://doi.org/10.4270/ruc.2012429.
Cardoso, V. R. S.; Campos, J. A.; Dantas, J. A.; Medeiros, O. R (2019). Fatores relacionados à liquidez estrutural dos bancos no Brasil, Revista de Contabilidade e Finanças- USP, 30 (80), p. 252-267. https://10.1590/1808-057x201806350.
Carvalho, F. L.; Diaz, M. D. M.; Bialoskorski neto, S.; Kalatzis, A. E. G (2015). Saída e insucesso das cooperativas de crédito no Brasil: Uma análise do risco, Revista de Contabilidade e Finanças- USP, 26 (67), p. 70-84. https://10.1590/1808-057x201411390.
Ferreira, J. H.; Zanini, F. A. M.; Alves, T. W (2019). A diversificação de receitas bancárias: seu impacto sobre risco e retorno dos bancos brasileiros, Revista de Contabilidade e Finanças- USP, 30 (79), p. 91-106. https://10.1590/1808-057x201805810.
Goes, K. C.; Sheng, H. H.; Schiozer, R. F (2016). Contingentes conversíveis e seus impactos na otimização da estrutura de capital de bancos brasileiros sob Basileia III, Revista de Contabilidade e Finanças- USP, 27 (70), p. 80-97. https://10.1590/1808-057x201501350.
Griffin, J.; Stell, M (2004). Semiparametric Bayesian inference for stochastic frotier models, Journal of Econometrics, 123, p. 121-152. https://doi.org/10.1016/j.econom.2003.11.001.
Griffin, J.; Stell, M (2007). Bayesian stochastic frontier analysis using winbugs, Journal of Productivity Analysis, 27, p. 163-176. https://doi.org/10.1007/s11123-007-0033-y.
Koop, G., Osiewalski, J., & Steel, M (1997). Bayesian efficiency analysis through individual effects: Hospital cost frontiers. Journal of Econometrics, 76, 77–105. https://doi.org/10.1016/0304-4076(95)01783-6.
Kumbhakar, S. C.; Tsionas, G. T (2005). Measuring technical and allocative inefficiency in the translog cost system: a Bayesian approach, Journal of Econometrics, 126, p. 355-384. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2004.05.006.
Macedo, M. A. S.; Kelly, V. L. A (2016). Gerenciamento de resultado em instituições financeiras no Brasil: Uma análise com base em provisões para crédito de liquidação duvidosa. Revista Evidenciação Contábil & finanças, 4 (2), p. 82-96, https://doi.org/10.18405/recfin20160206.
Maia, S. C.; Bressan, V. G. F.; Lamounier, W. M.; Braga, M. J (2013). Gerenciamento de resultado em cooperativas de crédito no Brasil, Brazilian Business Review, 10 (4), p. 96-116. https://dx.doi.org/10.15728/bb.2013.10.4.4.
Malaquias, F.; Malaquias, R.; Hwang, Y (2018). Understanding the determinants of mobile banking adoption: a longitudinal study in Brazil, Electronic Commerce Research and Applications, 30, p. 1-7. https://doi.org/10.1016/j.elerap.2018.05.002.
Meeusen, W.; Broeck, J. D (1977). Efficiency estimation from Cobb-Douglas production functions with composed error, International Economic Review, 18 (2), p. 435-444. https://doi.org/10.2307/2525757.
Pinheiro, F. A. P.; Savóia, J. R. F.; Securato, J. R (2015). Basileia III: Impacto para os Bancos no Brasil, Revista de Contabilidade e Finanças- USP, 26 (69), p. 345-361. https://10.1590/1808-057x201500720.
Sanches, F.; Silva Júnior, D.; Srisuma, S (2018). Banking privatization and market strutucture in Brazil: a dynamic structural analysis, Journal of Economics, 49 (4), p. 936-963. https://doi.org/10.1111/1756-2171.12257.
Santos, L. J.; Macedo, M. A. S.; Rodrigues, A (2014). Determinantes do nível de divulgação das recomendações do Pilar 3 do acordo de Basileia 2 nas demonstrações financeiras de instituições bancárias que atuam no Brasil, Brazilian Business Review, 11 (1), p. 26-50. https://dx.doi.org/10.15728/bb.2014.11.1.2.
Santos, W.P.; Rodrigues, R. N.; Anjos, L. C. M.; Tavares, M. F. N (2019). Análise da influência do cenário econômico interno e externo na prática de income smoothing em bancos brasileiros, Revista Evidenciação Contábil & finanças, 7 (1), p. 78-93, https://doi.org/10.22478/ufpb.2318-1001.0v0n0.37439.
Sousa, L.O (2018). Gerenciamento de resultado em bancos: Indícios relacionados à aversão à divulgação de prejuízos. Revista Evidenciação Contábil & finanças, 6 (1), p. 83-100, https://doi.org/10.18405/recfin20180105.
Tecles, P. L.; Tabak, B. M (2010). Determinants of bank efficiency: the case Brazil, European Journal of Operational Reseach, 207, p. 1587-1598. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2010.06.007.
Ventura, E. C. F.; Fontes Filho, J. R.; Soares, M. M (2009). Governança Corporativa: Diretrizes e mecanismos para fortalecimento da governança em cooperativas de crédito. Brasília: BCB, 257.
Zhag, X (2000). A Monte Carlo study on the finite sample properties of the Gibbs sampling method for a stochastic frontier model, Journal of Productivity Analysis, 14, p. 71-83, https://doi.org/10.1023/A:1007895912705.
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