Risco de Investimento em Bancos Pequenos e Médios

golias

Tamanho importa … ou não?!

Observando bancos, os investidores sempre ficam preocupados com o tamanho da contraparte. É comum haver regras de investimento restringindo operações até um determinado patamar de capital do banco. A filosofia por trás deste comportamento é a premissa “too big to fail” ou – em tradução livre – “grande demais para falhar”. Concordo, pelo menos em parte!

Como exercício deste tema, vamos aplicar um modelo de crédito para todos os bancos brasileiros (sim, todos!), medindo indicadores chaves, oscilações e tendências de contas importantes. O objetivo principal é ranquear todos (novamente, todos!) os bancos brasileiros com base neste score e determinar quão ruim (ou não!) bancos pequenos e médios são em relação aos grandes. Alguns podem criticar que este score é apenas um modelo, mas … o que não é apenas um modelo?

Primeiramente, uma percepção: tamanho deveria estar diretamente correlacionado com estabilidade. Ou seja, é de se esperar que bancos maiores tenham scores mais estáveis do que bancos menores. Adicionalmente e em comparação com preço de ações, score está para o preço da ação assim como estabilidade do score está para volatilidade da ação.
A fim de comprovar esta expectativa, abaixo temos o score histórico de 5 anos de 2 bancos, sendo o primeiro de um grande banco (top 5) e o segundo de um banco médio. As linhas suaves são médias de 6 períodos. Nomes não importam nesse momento.

Comprova-se facilmente a percepção inicial de estabilidade versus tamanho. Mas, observando agora outro grande banco brasileiro no mesmo período …

…a conclusão é diametralmente oposta. Ou seja, tamanho e estabilidade não são uma verdade universal. Nomes também não importam.

Voltando ao dilema original, plotamos num gráfico de dispersão o ranking de todos os bancos versus seu patrimônio líquido (escala log).

Pelo gráfico do universo bancário percebe-se uma inclinação linear (detalhes omitidos) de aproximadamente 4,4 pontos para cada múltiplo de 10. Ou seja, um banco 10 vezes maior do que outro apresenta um ganho de score de apenas 4,4 pontos!! Um banco 100 vezes maior (10 ²), apresenta um ganho de 8,8 pontos (2 x 4,4) no ranking. Por mais estranho que pareça, um banco 1.000 vezes maior (10 ³) apresenta um ganho de apenas 13,2 pontos (3 x 4,4)!

Voltando aos gráficos anteriores, nota-se que o próprio conceito de estabilidade supera em muito a relevância do tamanho, pois as oscilações podem ser muito maiores do que esta inclinação de 4,4 pontos.

Sendo assim, poderíamos reescrever “too big to fail” por um “too stable to fail”!

Qualquer banco falha, mas os maiores candidatos a eventos são os mais ativos ou que buscam novas estratégias com mais frequência. Bancos que já encontraram seus nichos são mais atrativos que bancos em exploração.

O resto é “briga por taxa”!

As informações foram obtidas a partir do Sistema TRISK, integrante da Plataforma Integrada de Risco Duxus (http://www.duxus.com.br). Este sistema possui dados históricos de todas as instituições financeiras com a possibilidade de elaboração de cenários de score, que foram utilizados para o ranqueamento exposto no texto.

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2 thoughts on “Risco de Investimento em Bancos Pequenos e Médios

  1. Quero agradecer pelos artigos fantásticos que tens publicado e dizer que os mesmo ajudaram-me de certa forma a perceber alguns conceitos.
    Gostaria, se possível, enviar alguns livros em formato de PDF, que falasse mais sobre a Gestão de Riscos.
    Obrigado

  2. Ramos, Obrigado pelo comentário.
    Existem realmente muitas formas de gestão de riscos, umas mais outras menos comuns.
    Empresas costumam ter mais preocupação com riscos financeiros relativos à fluxo de caixa. Investidores são mais preocupados com oscilações de preços de ativos financeiros. Políticos são focados em risco de reputação.
    Dependendo do tipo de risco a ser acompanhado a literatura, quando existente, é bem diferente.
    De qualquer forma, risco pode sempre ser entendido como um comportamento não esperado.
    E o mais importante é, sempre que for utilizado um modelo para quantificar este esperado, deve-se lembrar que algumas vezes este modelo não funcionará pois nenhum modelo tem 100% de confiabilidade.

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