Previsão de falência bancária: um modelo de risco proporcional
Fabiana Rocha
Resumo
Este artigo procura construir um modelo de previsão de insolvência bancária que forneça um sistema de early warning capaz de identificar as instituições bancárias com eventuais problemas, usando indicadores financeiros. Esse sistema permitiria uma alocação mais eficiente dos escassos recursos existentes para exame bancário e uma melhor qualidade de supervisão ao possibilitar a identificação de um banco com problemas enquanto ainda fosse possivel a implementação de
medidas corretivas. Esse modelo é de particular interesse uma vez que, desde a adoção do Plano
Real, mais de 50 dos 271 bancos existentes foram oficialmente declarados insolventes, sendo subseqüentemente fechados ou adquiridos por outra instituição, ou ainda receberam assistência para
evitar falência. O modelo aqui construÌdo se baseia no modelo de risco proporcional de Cox. A vantagem desse modelo é que, além de fornecer indicações sobre quais indicadores servem como melhores previsores de falência, ele informa com respeito ao período provável de quebra. Os resultados obtidos sugerem claramente que um modelo de risco proporcional pode ser um instrumento efetivo de early warning. A precisão da classificação do modelo estimado é bastante alta e,
mais importante ainda, o modelo identifica com antecedência uma proporção substantiva das falências.
medidas corretivas. Esse modelo é de particular interesse uma vez que, desde a adoção do Plano
Real, mais de 50 dos 271 bancos existentes foram oficialmente declarados insolventes, sendo subseqüentemente fechados ou adquiridos por outra instituição, ou ainda receberam assistência para
evitar falência. O modelo aqui construÌdo se baseia no modelo de risco proporcional de Cox. A vantagem desse modelo é que, além de fornecer indicações sobre quais indicadores servem como melhores previsores de falência, ele informa com respeito ao período provável de quebra. Os resultados obtidos sugerem claramente que um modelo de risco proporcional pode ser um instrumento efetivo de early warning. A precisão da classificação do modelo estimado é bastante alta e,
mais importante ainda, o modelo identifica com antecedência uma proporção substantiva das falências.
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