Análise empírica da relação entre a taxa de desemprego e a inadimplência

Abstract

Dentro de um cenário de recessão econômica é razoável existir uma preocupação maior com o risco de crédito. Algumas variáveis macroeconômicas, como taxa de desemprego, taxa de juros e inflação, são apontadas como responsáveis por choques no sistema financeiro. Esses choques podem provocar efeitos adversos como aumento da inadimplência, provisionamentos de crédito e, num caso extremo, quebra de instituições financeiras. Este trabalho contribuiu na linha da economia comportamental e do risco de crédito, analisando uma possível reação da taxa de inadimplência sob um efeito de variações da taxa de desemprego brasileira. Os dados utilizados foram de inadimplência e taxa de desemprego de pessoas físicas de seis regiões metropolitanas do Brasil. Construímos modelos estatísticos em painel utilizando efeitos fixos. Realizamos também uma breve análise dos dados utilizando conceitos de séries temporais, aplicando funções de impulso resposta. E, no intuito de tornar o estudo mais robusto, analisamos também o efeito do choque da taxa de desemprego nas variáveis de inadimplência e atraso curto prazo do BACEN de forma comparativa. Nas metodologias aplicadas, os resultados nos mostraram uma baixa significância estatística ao utilizarmos a taxa de desemprego para responder a inadimplência. Já para explicar o atraso curto prazo, encontramos significância estatística.

In a recession scenario it is reasonable to be a greater concern for the credit risk. Some macroeconomic variables such as unemployment, interest rates and inflation, are seen as responsible for shocks in the financial system. These shocks can cause adverse effects such as rising defaults, provision for credit losses and, in an extreme case, breaking financial institutions. This work contributed in the line of behavioral economics and credit risk, analyzing a possible reaction of default under the effect of variations of the Brazilian unemployment rate. The data used were default and unemployment rate of individuals of six metropolitan areas of Brazil. We build statistical models panel using fixed effects. We also do a brief analysis of the data using concepts of time series, applying impulse response functions. And in order to make a robust study we also analyzed the effect of the shock of the unemployment rate in default variables and short-term delay of the Brazilian Central Bank in a comparative way. The results showed us a low statistical significance when we use the unemployment rate to explain the relationship of unemployment and default. But to explain the short-term delay of the Brazilian Central Bank, we met statistical significance.