DanielRochaSobrinhoDissertacao2021

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UNIVERSIDADE CATÓLICA DE BRASÍLIA 
PRÓ-REITORIA DE PÓS-GRADUAÇÃO E PESQUISA 
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO STRICTO SENSU 
MESTRADO PROFISSIONAL EM POLÍTICAS PÚBLICAS 
 
 
 
 
Pró-Reitoria Acadêmica 
Programa de Pós-Graduação Stricto Sensu em Mestrado 
Profissional em Políticas Públicas 
Trabalho de Conclusão de Curso 
 
ANÁLISE DOS DETERMINANTES DA TAXA DE JUROS PARA 
O SEGMENTO DE PESSOA JURÍDICA E O PAPEL DE 
REGULADOR ECONÔMICO DO BANCO DO BRASIL 
 
Autor: Daniel Rocha Sobrinho 
Orientador: Professor Dr. José Angelo Divino 
Brasília - DF 
2021 
 
1 
 
 
 
 
Daniel Rocha Sobrinho 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
ANÁLISE DOS DETERMINANTES DA TAXA DE JUROS PARA O 
SEGMENTO DE PESSOA JURÍDICA E O PAPEL DE REGULADOR 
ECONÔMICO DO BANCO DO BRASIL 
 
 
 
 
 
 
 
Dissertação apresentada ao Mestrado 
Profissional de Políticas Públicas da 
Universidade Católica de Brasília, como 
requisito parcial para obtenção do título 
de Mestre em Políticas Públicas. 
 
Orientador: Professor Dr. José Angelo 
Divino 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Brasília 
2021 
2 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
3 
 
 
4 
 
RESUMO 
 
 
No Brasil, apesar de recentes diminuições históricas nas taxas básicas da 
economia, verificou-se que as taxas médias de juros praticadas no mercado bancário 
brasileiro permanecem elevadas, principalmente quando se observa o mercado de pessoa 
jurídica de micro, pequenas e médias empresas. Partindo de um contexto onde se observa 
um setor com alta concentração, como o segmento bancário, mas com a participação 
relevante de um Banco público, o Banco do Brasil, o objetivo deste trabalho é analisar o 
comportamento das principais variáveis que influenciam a taxa de juros média praticada 
para o segmento de Pessoa Jurídica e verificar, por meio de estimação em um modelo 
econométrico, se a destinação do volume de crédito voltado para o segmento de atacado 
PJ (Grandes empresas) fosse direcionado em sua totalidade para o segmento de Micro, 
Pequenas e Médias empresas, poderia ser uma alternativa para baixar as taxas praticadas 
atualmente, via aumento de oferta, reforçando o papel de regulador econômico do Banco 
do Brasil. Para esse fim, foi coletado dados de janeiro de 2012 a março de 2021 de 
variáveis relativas à volume, inadimplência, aspectos macroeconômicos, além do efeito 
da pandemia do Corona Vírus. Com a utilização de um modelo econométrico de regressão 
linear múltipla de Mínimo Quadrados Ordinários (MQO), foi possível confirmar que o 
aumento de oferta de crédito, por si só, é capaz de diminuir a taxa média praticada pelos 
bancos para as Pessoas Jurídicas. Assim, caso o Banco do Brasil adotasse uma política de 
ampliação de crédito para Micro, Pequenas e Médias empresas, via decisão estratégica 
pela exclusividade de operação com este segmento, sem necessidade de interferências 
artificiais nas taxas, poderia influenciar na redução das taxas praticadas pelo mercado 
bancário, atuando, desta forma, como regulador econômico. 
 
 
Palavras-chave: Taxas de juros; Banco do Brasil; Concentração; Volume; Regulação. 
 
5 
 
ABSTRACT 
 
 
In Brazil, despite recent historical decreases in the basic rates of the economy, it 
was found that the average interest rates practiced in the Brazilian banking market remain 
high, especially when observing the market for micro, small and medium-sized 
companies. Thus, starting from a context where a highly concentrated sector, such as the 
banking sector, but with the relevant participation of a public bank, Banco do Brasil, the 
objective of this paper is to analyze the behavior of the main variables that influence the 
average interest rate practiced for the companies segment and verify, through estimation 
in an econometric model whether the allocation of the volume of credit aimed at the 
wholesale corporate segment (Large Companies) was entirely directed to the Micro, 
Small and Medium companies segment, could be an alternative to lower the rates 
currently practiced, via an increase of supply, reinforcing Banco do Brasil's role as 
economic regulator. For this purpose, data was collected from January 2012 to March 
2021 on variables related to volume, default, macroeconomic aspects, in addition to the 
effect of the Corona Virus pandemic. Using an econometric multiple linear regression 
model of Ordinary Least Squares (MQO), it was possible to confirm that the increase in 
the supply of credit, by itself, is capable of decreasing the average rate charged by banks 
for Legal Entities. Thus, if Banco do Brasil adopted a policy to expand credit to Micro, 
Small and Medium-sized companies, by a strategic decision for exclusivity of operation 
with this segment, without the need for artificial interference in rates, it could influence 
the reduction of rates practiced by the banking market, thus acting as an economic 
regulator. 
 
 
Keywords: Interest rates; Banco do Brasil; Concentration; Volume; Regulation. 
 
6 
 
 
Sumário 
 
 
1. INTRODUÇÃO .................................................................................................................... 7 
2. REVISÃO DE LITERATURA ............................................................................................ 13 
3. METODOLOGIA ............................................................................................................... 17 
4. RESULTADOS E ANÁLISE .............................................................................................. 21 
5. CONCLUSÃO .................................................................................................................... 25 
6. REFERÊNCIAS BILIOGRÁFICAS.................................................................................... 26 
 
 
 
7 
 
1. INTRODUÇÃO 
 
Uma das características do segmento bancário na maioria dos países é sua forte 
concentração em poucos bancos. O mercado brasileiro de bancos não é diferente, 
contendo três grandes bancos privados e dois grandes bancos públicos responsáveis por 
mais de 80% das operações do setor1, o que faz com que a competição entre as Instituições 
Financeiras (IF) se apresente pouco ou nada evidente. Segundo Mankiw (2019), o 
oligopólio é um mercado com apenas alguns vendedores que oferecem produtos similares 
ou idênticos aos oferecidos por outros vendedores e que possui alto coeficiente de 
concentração. Portanto, pode-se afirmar que o mercado bancário brasileiro possui fortes 
características oligopolísticas. 
Klein (1971) foi um dos primeiros a alertar que as instituições financeiras podem 
se comportar como firmas comuns quando há um mercado pouco competitivo. Da mesma 
forma, Maudos e Guevara (2004), algumas décadas depois, relacionou o grau de 
competição no mercado bancário à lucratividade dos bancos. Silva e Pirtouscheg (2015) 
e Giron, Meireles e Reyes (2019) mais recentemente, também alertaram para a questão 
da concentração bancária e as taxas de juros praticadas pelas instituições financeiras. 
Ocorre que as consequências desta dominação do mercado por poucos players vão 
além da pressão sobre os preços do acesso ao crédito. Por se tratar de um setor estratégico 
para o crescimento do PIB de um país, as elevadas taxas praticadas pelos bancos podem 
gerar uma grave externalidade negativa, que é a criação de barreiras para o crescimento 
da economia por meio de um crédito caro e pouco acessível principalmente para micro, 
pequenas e médias empresas. 
Uma forte evidência desta concentração é observada no spread praticado no 
Brasil, que segundo relatório do Banco Mundial, é o segundo maior do mundo, tendo 
encerrado 2020 com média de 26,8%2 a.a. Salienta-se que o conceito de spread adotado 
neste trabalho será o conceito clássico que é definido como sendo a diferença entre a taxa 
média de juros das operações de crédito, ou seja, a remuneração pelo empréstimo do 
recurso e o custode captação para as Instituições financeiras deste mesmo recurso. 
Vale lembrar que sobre spread e Taxa de juros praticadas pelos bancos, Ho e 
Sanders (1981) já na década de 80 apresentavam estudos vinculando aspectos 
macroeconômicos aos encargos observados. Internamente, Oreiro, Paula, Silva e Ono 
(2006), Almeida e Divino (2015) e Silva, Ribeiro e Modenesi (2016) também reforçaram 
a importância dos aspectos macroeconômicos, além dos riscos creditícios na definição 
das taxas brasileiras. 
O elevado spread praticado pelos bancos brasileiros é notório quando se observa 
o segmento de Pessoas Jurídicas, setor de interesse desse estudo. No gráfico 1 abaixo, de 
Janeiro de 2012 a Março de 2021, o spread para este segmento apresentou pouca 
 
1 Banco Central do Brasil. Relatório de Economia Bancária 2020 
2 Banco Mundial. https://databank.worldbank.org/source/world-development-
indicators/Series/FR.INR.LNDP (Acessado em 27.05.2021) 
https://databank.worldbank.org/source/world-development-indicators/Series/FR.INR.LNDP
https://databank.worldbank.org/source/world-development-indicators/Series/FR.INR.LNDP
8 
 
alteração, mesmo com a queda da Taxa Selic, principal referência para o custo de 
captação3 de um banco: 
Gráfico 1 – Spread para PJ: Encargos menos Selic
 
 Fonte: Banco Central do Brasil. Site: https://www3.bcb.gov.br/sgspub/localizarseries/localizarSeries.do?method=prepararTelaLocalizarSeries. 
(Acessado em 20.05.2021). Elaboração própria. 
 Assim, pode-se verificar que a Taxa Selic nos últimos anos não tem sido o 
principal componente para determinar o alto spread brasileiro, mas sim as taxas de juros 
praticadas pelas Instituições Financeiras, que, sem concorrência, ficam livres para 
manter elevados os encargos, ainda que o custo de captação diminua. 
Para buscar a competitividade no setor, e assim forçar a queda nos preços, o ideal 
seria ampliar o número de instituições com poder suficiente para competir com os cinco 
grandes bancos que concentram o setor no país (Itaú, Banco do Brasil, Bradesco, 
Santander e Caixa Econômica Federal). Entretanto, devido aos altos custos de entrada e 
saída no setor, tal estratégia é de difícil execução. Grandes bancos internacionais, por 
exemplo, entraram no país e poderiam ter aumentado a competição, todavia, por erro de 
estratégias, cobrança de remessas de lucros em moeda estrangeira, falta de experiência no 
mercado local, entre outros fatores, a maioria deixou o Brasil, mantendo somente 
escritórios de representação. O surgimento das fintechs seria outra alternativa para poder 
levar competitividade a este mercado, mas seu alcance e o tamanho de seus Patrimônios 
Líquidos são bastante limitados. 
Por outro lado, apesar de concentrado, o setor bancário brasileiro possui uma 
característica especial que o distingue de outros mercados bancários de outros países, que 
é a presença de dois grandes bancos públicos entre os principais atores, Banco do Brasil 
e Caixa Econômica Federal, o que a princípio, possibilitaria ao governo brasileiro, por 
meio do controle das instituições que ele possui, implementar uma política que tornasse 
 
3 O Custo de Captação aqui é definido como o valor ou taxa que a Instituição Financeira (IF) remunera o 
investidor que compra títulos emitidos por este banco, como CDB, LCI, LCA, entre outros. Este Custo de 
Captação também pode ser definido como um Custo de Oportunidade para a IF, uma vez que o banco 
pode optar por investir em papéis do governo ao invés de conceder algum empréstimo. 
https://www3.bcb.gov.br/sgspub/localizarseries/localizarSeries.do?method=prepararTelaLocalizarSeries
9 
 
o crédito, especificamente para o varejo de Pessoas Jurídicas (Micro, Pequenas e Médias 
empresas4 - MPMe), mais acessível. 
E por que o foco deveria ser o varejo PJ? Primeiro, por se tratar de segmento que 
não possui a mesma capacidade de negociação com o setor financeiro como as grandes 
empresas possuem, além de não ter acesso a outras fontes de financiamento como seus 
pares maiores. Segundo, pela importância que as MPMes possuem na economia como 
um todo. Segundo dados do Sebrae (Serviço Brasileiro de Apoio às Micro e Pequenas 
Empresas)5, ao se considerar a atividade econômica nacional por porte de empresas, as 
MPMes tiveram participação de mais de 51% do Produto Interno Bruto em 2017, sendo 
responsável por aproximadamente 63% dos empregos formais entre os quatro 
segmentos6, sendo, portanto, importantes para o crescimento econômico do país. 
Assim, com capacidade financeira equivalente aos pares privados, os bancos de 
controle estatal poderiam atuar como reguladores econômicos baixando preços praticados 
para a tomada de crédito e assim, incentivar a concorrência com os demais, 
principalmente para o segmento de Micro, Pequenas e Médias empresas, que apesar de 
sua importância já mencionada, apresentam taxas de juros substancialmente superiores 
quando comparadas ao segmento de Grandes empresas, conforme gráfico abaixo: 
Gráfico 2 – Taxas médias de juros (em % ao ano) 
 
 
Fonte: Gráfico retirado do Panorama de Crédito das Empresas no Brasil. 2020. Banco Central do Brasil e Sebrae 
Dentro deste contexto, na literatura nacional, Moreira (2016) definiu a 
participação de empresas de controle estatal como reguladores econômicos como 
 
4 O critério para classificação do porte segue o que foi estabelecido pelo Banco Central do Brasil:- Micro, 
Pequena e Média Empresa (MPMe): receita bruta anual até R$300 milhões ou ativo total até R$240 
milhões (Micro até R$ 360 mil, Pequena até R$ 4,8 milhões e Média até R$ 240 milhões); - Grande 
Empresa: receita bruta anual acima de R$300 milhões ou ativo total superior a R$240 milhões. 
5 Atualização de Estudo sobre Participação de Micro e Pequenas empresas na Economia Nacional. Sebrae 
e Fundação Getúlio Vargas. Março de 2020. 
6 O estudo não considera os setores agropecuário, financeiro, administração pública e aluguéis, que por 
sua natureza não poderiam ser classificados por porte de empresa. 
10 
 
endorregulação, o que Silva (2019), mais tarde, reforçará esse conceito observando as 
atividades de empresas do Estado como causadores de comportamento nas demais 
empresas privadas. 
Evidentemente, a diminuição dos juros não poderia ser feita de forma artificial, o 
que teria um alcance limitado e ainda poderia comprometer a “saúde” financeira dessas 
instituições, diminuindo sua eficiência e lucratividade e ainda colocando em risco todo o 
sistema financeiro. Assim, uma hipótese que se vislumbraria seria a expansão da base de 
crédito, que por aumento da oferta, pressionaria o preço praticado no mercado para um 
novo ponto de equilíbrio, conforme gráfico abaixo: 
 
Gráfico 3 – Curva de Equilíbrio 
 
 
Fonte: Gráfico de elaboração própria 
Regulações Financeiras 
Ocorre que, devido às regulamentações existentes que limitam o poder de 
alavancagem de qualquer instituição e visam assegurar a liquidez e segurança de todo o 
sistema financeiro, a expansão pura e simples de crédito via banco público é inviável. 
Principalmente devido às três principais regulações existentes que influenciam no volume 
destinado ao crédito: 
• a Provisão de Crédito sobre Liquidez Duvidosa (PCLD), que segue a 
Norma 2.682 do Bacen e que exige dos Bancos que aprovisionem em seus 
balanços valores equivalentes aos riscos de cada operação de crédito, 
colocando, portanto, o nível de inadimplência como seu principal 
componente e base para o seu cálculo para sua apuração; 
• os Recolhimentos Compulsórios, ferramenta da política monetária para 
manutenção da estabilidade financeira e de combate à inflação, que incide 
sobre os depósitos realizados em cada instituição financeira e que acaba, 
mesmo que indiretamente, influenciando no volume destinados a 
empréstimos, uma vez que tendo parte de suas captações recolhidas pelo 
Banco Central, o valor disponível para crédito se torna menor; e 
11 
 
• o Índicede Basileia, uma recomendação do Comitê de Basileia7, que 
estabelece uma relação entre o requerimento mínimo do capital próprio de 
uma instituição financeira, também denominado Patrimônio de Referência 
(PR), e os ativos ponderados pelo risco de suas atividades, cujo cálculo é 
realizado conforme Resoluções 4.193 e 3.644 do Bacen. Trata-se de uma 
regulação prudencial com o objetivo de gerenciar riscos e níveis de capital 
dos bancos, para evitar que ocorra um risco sistêmico, que é quando a 
quebra inesperada de uma instituição financeira gera um efeito dominó no 
sistema financeiro, ocasionando em perdas para a sociedade como um 
todo. 
 
Tradeoff entre os segmentos empresariais 
 Restaria, portanto, aos bancos públicos, especificamente o Banco do Brasil, 
buscando o interesse público, mas sem prejudicar os seus demais acionistas, o tradeoff 
que teria que fazer entre os segmentos empresariais existentes no Mercado de Pessoa 
Jurídica, que, conforme o Gráfico 3 abaixo, dentro do Sistema Financeiro Nacional, 
possui diferenças robustas na destinação do volume de crédito entre as Grandes Empresas 
e as Micro, Pequenas e Médias empresas: 
Gráfico 4 – Saldo das Operações de Crédito por Porte - SFN 
 
Fonte: Bacen. Site: https://www3.bcb.gov.br/sgspub/localizarseries/localizarSeries.do?method=prepararTelaLocalizarSeries. (Acessado 20.05.21) 
 
7 O Comitê de Basileia para Supervisão Bancária foi criado em 1974 no âmbito do Banco de Compensações 
Internacionais (Bank for International Settlements – BIS) e reúne representantes monetários de 28 países. 
Tem como objetivo promover as melhores práticas bancárias visando a estabilidade financeira, além de 
reforçar a supervisão e regulação por meio de suas recomendações. Em 1988, o Comitê formalizou o 
Acordo de Basileia I, onde se introduzia a exigência mínima de capital para cobertura de riscos (Índice de 
Basileia). Em 2004, foi assinado o Acordo de Basileia II, um aprimoramento do primeiro que além de 
reforçar a exigência de capital, também inseria a necessidade de supervisão interna e externa 
(compliance) dos bancos, bem como a transparência por meio de divulgação de informações. Por fim, em 
2010, após a crise econômica mundial causada pela quebra do banco norte-americano Lehman Brothers, 
foi formalizado o Acordo de Basileia III, onde se aumentou o nível de exigência sobre a qualidade e 
quantidade de capital, visando aumentar a capacidade das instituições financeiras de absorção perdas 
inesperadas. 
https://www3.bcb.gov.br/sgspub/localizarseries/localizarSeries.do?method=prepararTelaLocalizarSeries
12 
 
Assim, como não é possível ampliar a base de crédito para as Micro, Pequenas e 
Médias empresas devido ao risco de desencaixe regulamentar, como já mencionado, a 
expansão da oferta para este segmento pelo Banco do Brasil, implicaria, necessariamente, 
a este banco, na diminuição ou na ‘não oferta’ de crédito para as Grandes Empresas. 
Segundo o Balanço do 1º Trimestre de 2021 do Banco do Brasil8, a carteira de crédito 
para as Grandes Empresas apurada ao final deste período era de R$ 101,1 bilhões, o que 
representaria 9,5% do volume total do Sistema Financeiro. Além de não significar a maior 
parte do financiamento para este segmento, as Grandes empresas contam ainda com 
acesso às demais fontes de recursos, como o mercado de capitais, mercado internacional, 
BNDES, bancos privados e etc. Desta forma, dado todo este contexto, o questionamento 
que surge é que se o Banco do Brasil parasse de operar com os segmentos Corporate e 
Large Corporate (Grandes empresas), se isso possibilitaria que sua atuação como agente 
regulador econômico do mercado bancário fosse mais efetiva, reduzindo as taxas de juros 
praticadas no mercado. 
Portanto, o objetivo deste trabalho é analisar o comportamento das principais 
variáveis que definem a taxa de juros média praticada para o segmento de Pessoa Jurídica 
no sistema bancário, que por sua vez é responsável pelo alto spread observado no sistema 
financeiro nacional, e verificar se a simples destinação do volume de crédito voltado para 
o segmento de atacado PJ (Grandes empresas) fosse direcionado em sua totalidade para 
o segmento de Micro, Pequenas e Médias empresas, poderia ser uma alternativa para 
baixar as taxas praticadas atualmente, via aumento de oferta, ou seja, sem diminuição 
artificial nos encargos, e assim, reforçar o papel de regulador econômico do Banco do 
Brasil, dentro de um mercado oligopolístico. 
Partindo de uma observação mais singular nos efeitos de uma estratégia 
específica, que é a verificação de uma decisão sobre o tradeoff mencionado acima, e seus 
efeitos na Taxa de Juros média para o segmento de Micro, Pequenas e Médias empresas, 
diferentemente do que foi abordado nos trabalhos anteriores, onde se observava o impacto 
de uma variável mais ampla, como o spread, espera-se, desta forma, que esta análise 
possa contribuir para a discussão referente ao papel que um banco público do porte do 
Banco do Brasil possa desempenhar na sociedade, especificamente no segmento de 
Pessoa Jurídica, sem se pretender como um trabalho definitivo. 
 
 
 
8 Balanço do 1° Trimestre de 2021 do Banco do Brasil. Séries Históricas. Aba Carteira de Crédito. 
https://ri.bb.com.br/informacoes-financeiras/central-de-resultados . (Acessado em 14.05.2021) 
https://ri.bb.com.br/informacoes-financeiras/central-de-resultados
13 
 
2. REVISÃO DE LITERATURA 
 
2.1 Concentração Bancária e Taxa de Juros 
 
O conceito clássico de Spread, e o que é adotado pelo Banco Central do Brasil, e, 
consequentemente, o que será adotado aqui, é o que define spread como sendo a diferença 
entre a taxa média de juros das operações de crédito e o custo de captação referencial 
médio. O Custo de Captação é o valor ou taxa que a Instituição Financeira (IF) remunera 
o investidor que compra títulos emitidos por este banco, como CDB, LCI, LCA, entre 
outros. No caso brasileiro, para a maioria das linhas de crédito, sejam aquelas destinadas 
para Pessoas Jurídicas (PJ), quanto para as Pessoas Físicas (PF), é a taxa referencial básica 
da economia, a Taxa Selic. Este Custo de Captação também pode ser definido como um 
Custo de Oportunidade para a IF, uma vez que o banco pode optar por investir em papéis 
do governo ao invés de conceder algum empréstimo. Portanto, temos o Spread 
representado da seguinte forma: 
Spread = Taxa de juros – Custo de Captação (Taxa Selic) 
 A fórmula acima retrata o papel de intermediador financeiro dos bancos na 
Economia. Esta função de intermediador ganhou força no debate internacional com Ho e 
Saunders (1981), que acrescentaram os aspectos macroeconômicos, principalmente 
aqueles voltados para o risco, na definição e variação do spread. Segundo eles, para os 
bancos, o spread deve incorporar as incertezas das transações bancárias, portanto, aversão 
ao risco, grau de competição do mercado e volume das operações para a determinação da 
taxa de juros e do custo de captação. 
 Antes de Ho e Sanders, porém, Klein (1971) já abordava o tema, mas sobre outra 
perspectiva. Segundo Klein, além da visão neoclássica que se desenvolveu pelo 
comportamento individual dos bancos, seria necessário observar os bancos como firmas 
ou corporações que atuam em um mercado imperfeito e regulado, e que sua atuação 
interfere em taxas devido à participação relevante de que cada instituição financeira 
competidora possui neste mercado pouco competitivo, afetando tanto o empréstimo 
quanto os depósitos. 
 Seguindo a abordagem de Ho e Saunders (1981), mas incorporando também as 
condições competitivas vista por Klein (1971), Maudos e Guevara (2004) efetuaram um 
estudo dos principais mercados bancários europeus no período de 1993 a 2000, buscando 
analisar o impacto dos custos operacionais e do grau de competição no mercado nos 
ganhos dos bancos. A análise empírica demonstrou que flexibilizações das condições 
competitivas realmenteafetavam a lucratividade das instituições financeiras, ainda que 
exista redução nos custos operacionais. 
 Ainda dentro da discussão sobre fatores que afetam o spread, Oreiro, Paula, Silva 
e Ono (2006), procuraram mostrar a influência dos aspectos macroeconômicos no spread 
praticado no Brasil, especialmente se elevadas taxas de juros são determinantes 
macroeconômicos para explicar o spread brasileiro, o que se confirmou, notadamente 
num contexto que ainda não se havia experimentado no país uma conjuntura econômica 
14 
 
que permitisse uma avaliação com baixa Taxa Selic, como verificado a partir janeiro de 
2012 e demonstrado no gráfico 1 deste trabalho. Na mesma linha, Silva, Ribeiro e 
Modenesi (2016) concluíram que as variáveis macroeconômicas expectacionais, como 
inflação esperada e os juros futuros também são relevantes na determinação do spread 
bancário no Brasil, mas não exclusivos. 
No âmbito internacional, essa percepção é reforçada por Feyen e Huertas (2020), 
que num artigo para o Banco Mundial, analisaram 140 mercados emergentes ou em 
desenvolvimento e ratificaram a influência dos aspectos macroeconômicos para justificar 
elevadas taxas de juros praticas por esses países. Na mesma linha, mas acrescentando uma 
análise sobre os efeitos do Acordo de Basileia III no spread dos bancos brasileiros, 
Cavalcanti (2017) também constatou os impactos de variáveis macroeconômicas nas 
elevadas taxas brasileiras. 
 Com uma análise que agrega os aspectos microeconômicos para a determinação 
das taxas de juros praticada no Brasil, Silva e Pirtouscheg (2015) concluíram que a busca 
para a explicação do nível do spread bancário deve abordar tanto fatores macro quanto 
microeconômicos, como por exemplo, o grau de competitividade, sob risco de viés de 
omissão de variáveis relevantes e finalizam indicando que uma política pública voltada 
para estabilidade macroeconômica com estímulo à competição por meio dos bancos 
públicos pode contribuir para a redução das taxas bancárias. 
 Almeida e Divino (2015), seguindo o modelo de Ho e Saunders (1981), com 
abordagem dos aspectos macro e microeconômicos, e baseando suas estimativas em 
modelos estáticos e dinâmicos em painel, aprofundaram as análises dos impactos sobre 
spread e verificaram a influência que o PIB, o índice de cobertura, os custos 
administrativos, bem como a concentração bancária exercem sobre o spread praticado no 
Brasil. 
 Por fim, Giron, Meireles e Reyes (2019), analisando a concentração bancária e a 
reorganização financeira observadas na Espanha e em Portugal no período pós-crise do 
Lehman Brothers, concluem que para se manter saudável, o sistema bancário europeu 
necessita limitar a concentração bancária no continente, notadamente, Espanha e 
Portugal. 
 A linha principal deste trabalho busca seguir os argumentos apresentados pelos 
autores que colocaram o comportamento de empresa realizado pelos bancos, quando estes 
atuam num mercado concentrado, como bem expõem Giro, Meireles e Reyes (2019), 
Silva e Pirtouscheg (2015), Maudos e Guevara (2004) e Klein (1971), mas também 
colhendo as importantes contribuições realizadas por Almeida e Divino (2015), Feyen e 
Huertas (2020) e Ho e Saunders (1981), especialmente no que tange à influência dos 
aspectos macroeconômicos. O que distinguirá este estudo dos demais, buscando realizar, 
portanto, uma contribuição no debate sobre a concentração bancária, é o foco específico 
na análise da Taxa de Juros praticada para o segmento de Varejo PJ, observando-se, 
principalmente, mas sem negligenciar as demais variáveis envolvidas, os efeitos da 
estratégia voltada para a destinação do volume de crédito. 
 
 
15 
 
2.2 Regulação Econômica 
 
A Regulação pode ser entendida como uma intervenção do Estado como forma de 
organização da atividade econômica, com vistas aos interesses sociais e da Administração 
Pública. Segundo o Artigo 174 da Constituição Federal do Brasil “Como agente 
normativo e regulador da atividade econômica, o Estado exercerá na forma da lei, as 
funções de fiscalização, incentivo e planejamento, sendo este determinante para o setor 
público e indicativo para o setor privado.” Assim, o Estado brasileiro incorporou em seu 
regimento máximo a função de regulação. 
A partir da década de 90, o país passa a seguir os princípios indicados pela OCDE, 
que divide a atuação do estado em três áreas: 
• “a regulação econômica, que se traduz na regulação da atividade 
econômica e dos setores da economia pelo Estado; 
• a regulação social, que regula as atividades de interesse social; e 
• a regulação Administrativa, traduzida pela soberania do Estado e no 
poder de regulamentar”.9 
 
A regulação econômica, área de interesse deste estudo, em linhas gerais, visa 
garantir, entre outros temas e por meio do controle estatal, a defesa da concorrência, 
proteção do consumidor, qualidade dos produtos e serviços prestados pelo setor privado, 
segurança no trabalho e etc. Desta forma, dentro do arcabouço legal nacional está previsto 
a criação e o funcionamento de órgãos de controle como o Banco Central, para o Sistema 
Financeiro, o CADE (Conselho Administrativo de Defesa Econômica), as Agências 
Reguladoras, que possuem suas ações voltadas para setores específicos, como a Anatel 
(Telecomunicações), ANTT (Transportes Terrestres), ANAC (Aviação Civil), entre 
outras. 
Ocorre que a atuação direta do estado, em alguns setores, dadas certas 
características dessas áreas, muitas vezes é ineficaz. A defesa da concorrência, no setor 
bancário, por exemplo, é difícil ser implementada por um órgão regulador, dada a 
dificuldade da entrada de novos atores que poderiam elevar a competição no segmento e 
assim, provocar um equilíbrio entre oferta e demanda no mercado bancário. Além disso, 
o Banco Central do Brasil, a quem poderia se atribuir o papel de regulador no mercado, 
possui funções muito mais de supervisão do Supervisor do Sistema Financeiro do que 
necessariamente de um regulador econômico. 
Portanto, nestas situações, quando possível, o Estado parte para a atuação indireta, 
via empresas estatais, visando alterar o comportamento dos demais agentes econômicos, 
no que seria denominado como endorregulação econômica (Moreira, 2016), com vistas 
ao controle de preço e quantidade. 
 
9 Relatório de Execução do Plano Tático 2017: Atuação da Regulação Econômica e de Serviços Público. 
Controladoria Geral da União. 2017. São Paulo. Pág. 4. 
16 
 
Silva (2019) conceituará endorregulação como “a regulação produzida pelo 
exercício direto de atividade econômica pelo Estado, sob o figurino empresarial, 
causadora de efeitos sobre a conduta dos agentes privados”. Desta forma, o Estado 
utilizará as empresas sob seu controle, para atuar no mercado. 
No segmento bancário, o Banco do Brasil e a Caixa Econômica Federal, seriam 
os instrumentos do Estado para equilibrar o mercado sem ampliar o risco sistêmico10. 
Ocorre que sua atuação para ampliar a competitividade do setor, quando existiu, tentou 
envolver todo tipo de cliente, do varejo PF e PJ a até grandes conglomerados, causando, 
por sua vez, desequilíbrios entre valores emprestados e seu capital próprio, bem 
representado pelo Índice de Basileia.11 
 
 
 
10 O risco sistêmico denominado aqui é o risco causado pelo efeito de uma falência de uma Instituição 
Financeira no resta da Economia. Um exemplo interessante de risco sistêmico foi a quebra do Lehman 
Brothers em 2008 que causou a falência de diversas empresas, exigindo que os países “inundassem” o 
mercado financeiro com moeda. 
11 Conforme já mencionado na introdução deste estudo e apenas como reforço do conceito, este índice é 
calculado pela divisão do patrimônio de referência das instituições financeira pelos ativos ponderados 
pelo risco (RWA) e se baseia nas definições do Acordo de Capital de Basileia. Por sua vez, o Patrimônio de 
referência é o montante das reservas mantidaspor uma IF, calculado mediante acréscimos e deduções 
do valor de seu capital social. 
17 
 
3. METODOLOGIA 
 
3.1 Determinantes da Taxa de Juros 
 Conforme já afirmado na introdução deste estudo, considerando a fórmula já 
mencionada para Spread, sendo a diferença entre a taxa de juros praticada e o custo de 
captação, podemos admitir que o Custo de Captação (taxa Selic) é uma variável dada pelo 
governo e que, portanto, com pouca ou nenhuma margem de decisão pelos bancos, por se 
tratar de um indicador, cuja principal finalidade, é influenciar no aspecto geral da 
Macroeconomia, como nível de inflação e de atividade econômica. Assim, como o 
interesse desse trabalho é verificar como o Banco do Brasil poderia interferir nas taxas de 
juros para o Varejo PJ, via destinação do volume do Atacado PJ para o Varejo PJ, a 
variável dependente adotada será a Taxa Média de Juros para o segmento PJ como um 
todo (TxPJ), buscando o efeito tanto de variáveis relacionadas ao segmento varejo PJ, 
quanto àquelas ligadas ao segmento Atacado PJ. Em suma, e de maneira geral, a 
ferramenta indutora do spread que está sob controle das Instituições Financeiras é a taxa 
de juros praticada por essas Instituições, por isso, é ela que será abordada. 
 Como o objetivo do trabalho é analisar a destinação de volume de crédito do 
Atacado para o Varejo PJ, especificamente no caso do Banco do Brasil, variáveis 
vinculadas às despesas administrativas dos bancos, como despesa com pessoal, aluguéis 
e etc, bem como aquelas ligadas aos depósitos compulsórios, constantes em todos os 
bancos, não serão consideradas para esta análise, por não apresentarem diferenças 
significativas entre as instituições. Assim, as variáveis abrangidas são aquelas vinculadas 
principalmente ao volume de crédito, inadimplência, aspecto macroeconômico e 
participação do Banco do Brasil. 
Na estimação serão considerados os dados do Sistema Financeiro Nacional e do 
Balanço do Banco do Brasil, no período compreendido de janeiro de 2012 a março de 
2021, com valores mensais e médios. Com base na exposição acima, serão utilizados dois 
modelos para estimação, ambos de Regressão Linear Múltipla pelo método de Mínimos 
Quadrados Ordinários (MQO) de séries temporais, sendo um estático, que não 
considerará a defasagem de um período da variável dependente, e outro dinâmico, que 
incorporará a defasagem, conforme a seguir: 
(I) Estático: 
𝑇𝑥𝑃𝐽𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1𝐿𝑛𝑆𝑑𝑇𝑜𝑡𝑡 + 𝛽2𝐿𝑛𝑆𝑑𝑀𝑃𝑀𝑒𝑡 + 𝛽3𝐿𝑛𝑆𝑑𝐺𝑡 + 𝛽4𝐼𝑛𝑑𝑇𝑜𝑡𝑡
+ 𝛽5𝐼𝑛𝑑𝑀𝑃𝑀𝑒𝑡 + 𝛽6𝐼𝑛𝑑𝐺𝑡 + 𝛽7𝑃𝑎𝑟𝑡𝐵𝐵𝑡 + 𝛽8𝐵𝐵𝑀𝑃𝑀𝑒𝑡
+ 𝛽9𝑇𝑥𝑆𝑒𝑙𝑖𝑐𝑡 + 𝛽10𝐼𝐵𝑡 + 𝛽11𝐶𝑜𝑣19𝑡 + 𝛽12𝐶𝑜𝑣19𝑀𝑃𝑀𝑒𝑡
+ 𝛽13𝐶𝑜𝑣19𝐵𝐵𝑡 + 𝜀𝑡 
(II) Dinâmico: 
𝑇𝑥𝑃𝐽𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1𝑇𝑥𝑃𝐽(𝑡−1) + 𝛽2𝐿𝑛𝑆𝑑𝑇𝑜𝑡𝑡 + 𝛽3𝐿𝑛𝑆𝑑𝑀𝑃𝑀𝑒𝑡 + 𝛽4𝐿𝑛𝑆𝑑𝐺𝑡
+ 𝛽5𝐼𝑛𝑑𝑇𝑜𝑡𝑡 + 𝛽6𝐼𝑛𝑑𝑀𝑃𝑀𝑒𝑡 + 𝛽7𝐼𝑛𝑑𝐺𝑡 + 𝛽8𝑃𝑎𝑟𝑡𝐵𝐵𝑡
+ 𝛽9𝐵𝐵𝑀𝑃𝑀𝑒𝑡 + 𝛽10𝑇𝑥𝑆𝑒𝑙𝑖𝑐𝑡 + 𝛽11𝐼𝐵𝑡 + 𝛽12𝐶𝑜𝑣19𝑡
+ 𝛽13𝐶𝑜𝑣19𝑀𝑃𝑀𝑒𝑡 + 𝛽14𝐶𝑜𝑣19𝐵𝐵𝑡 + 𝜀𝑡 
18 
 
Em que: 
 
 
Abaixo segue o detalhamento das variáveis: 
Volume: 
 Entre as variáveis independentes vinculadas ao primeiro grupamento relacionado 
ao volume, estão o saldo das operações de crédito destinadas ao Setor privado (SdTot), 
que também engloba o saldo para as operações realizadas com Pessoas Físicas, o saldo 
das operações de crédito para Micro, Pequena e Médias empresas (SdMPMe) e o saldo de 
operações de crédito para as Grandes Empresas (SdG). Portanto, serão considerados para 
este grupamento de variáveis, as informações de todo o Sistema Financeiro Nacional. 
Inadimplência: 
 No segundo grupamento de variáveis sob análise estão aquelas vinculadas à 
inadimplência, fator determinante na atribuição de risco de crédito e preço. Portanto, se 
analisará o percentual de inadimplência da carteira de crédito total (IndTot), que engloba 
todo o setor privado, além do o percentual de inadimplência da carteira de crédito para 
Micro, Pequena e Médias empresas (IndMPMe) e do percentual de inadimplência da 
carteira de crédito das Grandes empresas (IndG). Importante salientar que, por causa da 
escolha pelas variáveis vinculadas à inadimplência, não foi inserida uma variável 
vinculada à Provisão para Crédito de Liquidez Duvidosa – PCLD, ligada ao risco de 
crédito, que por sua vez, está relacionada à inadimplência. Da mesma forma do grupo 
anterior, as variáveis acima consideram as informações de todo o sistema bancário. 
Participação do Banco do Brasil: 
 Como o Banco do Brasil é o ator objeto deste estudo, a participação do Banco no 
mercado de crédito (PartBB) foi outra variável incluída, bem como a multiplicação de 
sua participação pelo saldo em das operações de crédito para Micro, Pequenas e Médias 
empresas (BBMPMe). 
Aspectos Macroeconômico e reguladores: 
 Para englobar os efeitos macroeconômicos, foi escolhida a Taxa Selic (TxSelic), 
que, apesar de compor a fórmula do spread, possui efeito direto na inflação, no nível de 
atividade econômica, no grau de confiança na economia e etc. 
O Índice de Basileia (IB), por relacionar patrimônio de referência dos bancos com 
ativos ponderados pelo risco, também foi inserido no modelo. 
Pandemia: 
19 
 
 Conforme afirmado anteriormente, a análise engloba o período de janeiro de 2012 
a março de 2021, com periodicidade mensal. Portanto, com 13 meses sob influência da 
pandemia causada pelo Corona Vírus, o que não poderia ser desconsiderado neste estudo. 
Assim, foi inserida uma dummy (Cov19) para indicar se o período tinha ou não a 
influência da Covid, bem como a multiplicação desta dummy pelo saldo das operações de 
crédito para Micro, Pequenas e Médias empresas (Cov19MPMEe) e pela participação do 
Banco do Brasil (Cov19BB). 
 Portanto, para visualização ampla, a Tabela abaixo sintetiza todas as variáveis que 
serão objeto da análise: 
Tabela 1 - Definição das Variáveis 
Legenda Variável Definição 
TxPJ Taxa de Juros PJ 
Taxa Média de Juros do mercado para o segmento PJ 
- % 
SdTot Saldo crédito Setor Privado 
Saldo das operações de crédito do mercado 
destinadas ao Setor Privado - em milhões (R$) 
SdMPMe 
Saldo crédito Micro, Pequenas e Médias 
Empresas 
Saldo das operações de crédito do mercado destinado 
às Micro, Pequenas e Médias empresas - em milhões 
(R$) 
SdG Saldo crédito Grandes Empresas 
Saldo das operações de crédito do mercado destinado 
às Grandes Empresas - em milhões (R$) 
IndTot Inadimplência da Carteira de Crédito 
Inadimplência da Carteira de Crédito Total no mercado 
- % 
IndMPMe 
Inadimplência das Micro, Pequenas e 
Médias Empresas 
Inadimplência das Micro, Pequenas e Médias 
empresas na carteira de crédito - % 
IndG Inadimplência das Grandes Empresas 
Inadimplência das Grandes Empresas na carteira de 
crédito do mercado - % 
PartBB 
Participação do Banco do Brasil no 
mercado 
Participação do Banco do Brasil na carteira de crédito 
do mercado - % 
BBMPMe Participação do BB no saldo MPMe 
Multiplicação da participação do BB pelo Log natural 
do Saldo MPMe 
TxSelic Taxa Selic Taxa Selic mensalizada - % 
IB Índice de Basileia Índice de Basileia - % 
Cov19 Covid 19 
Dummy em que o mês sob influência da Covid19 é 
representado por 1 e sua não existência no período é 
representada por 0. 
Cov19MPMe Covid 19 no Mercado MPMe 
Multiplicação da dummy pelo saldo das operações de 
crédito para Micro, Pequenas e Médias empresas 
Cov19BB Covid19 na participação do BB 
Multiplicação da dummy pela participação do Banco 
do Brasil no mercado bancário. 
 
 
 
 
20 
 
3.2 Dados 
Os dados referentes à taxa de juros, saldo das operações de crédito, inadimplência, 
e Índice de Basileia foram obtidos do site do Banco Central do Brasil, especificamente 
no Sistema Gerador de Estatísticas da Instituição. Tratam-se de valores médios do 
Sistema Financeiro Nacional e trazidos a Valor Presente. Já a taxa Selic mensalizada foi 
obtida no site da ReceitaFederal do Brasil. Os dados referentes à participação do Banco 
do Brasil foram coletados nos balanços do banco. Neste caso, como os dados eram 
trimestrais, os períodos entre os meses de fechamento do trimestre foram replicados, sem 
prejuízo para a observação, uma vez que mesmo entre os trimestres, há baixa volatilidade. 
 As informações referentes ao número de observações, médias e desvios padrões 
estão descritos no quadro abaixo. 
Tabela 2 – Estatística Descritiva 
Variáveis Observações Média Desvio Padrão Mínimo Máximo 
TxPJ 111 0,0129198 0,0021929 0,008 0,0172 
SdTot 111 2838140 421592,9 1939866 3884863 
SdMPMe 111 627821,7 88448,64 487380 768895 
SdG 111 850730,2 126530,3 544817 1060906 
IndTot 111 0,0321234 0,0042029 0,0212 0,0404 
IndMPMe 111 0,0455171 0,0116175 0,0212 0,068 
IndG 111 0,0088153 0,0043729 0,0031 0,0196 
PartBB 111 0,1931751 0,140695 0,1619901 0,2108635 
BBMPMe 111 121791,5 22302,71 89786,84 157007,3 
TxSelic 111 0,006936 0,0028975 0,0013 0,0122 
IB 111 0,1669856 0,0079103 0,1496 0,1815 
Cov19 111 0,1171171 0,3230181 0 1 
Cov19MPMe 111 1,566982 4,322041 0 13,52424 
Cov19BB 111 0,0194151 0,0535665 0 0,1731078 
 
 
 
 
21 
 
4. RESULTADOS E ANÁLISE 
 
 O ponto central da análise foi investigar o impacto que as variáveis pertencentes 
ao Bloco de Volume (SdTot, SdMPMe e SdG) teriam na Taxa Média de Juros, incluindo-
se as demais variáveis que de alguma forma afetariam o resultado. Sob esse aspecto, se 
verificaria a influência de uma estratégia voltada para este bloco, tal qual a hipótese 
mencionada no objetivo deste trabalho sugere. Assim, conforme mencionado 
anteriormente, ao se utilizar os modelos de estimação de Regressão Linear Múltipla pelo 
método de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) de séries temporais, um estático e 
outro dinâmico, sendo que este último incorpora a defasagem de um período, os 
resultados das estimações apresentaram os valores descrito na Tabela 3: 
Tabela 3 – Resultado da regressão 
Variáveis Modelo Estático Modelo Dinâmico 
 0,63685*** 
TxPJ t-1 (0,0791) 
 -0,05567*** -0,02092 
SdTot (0,1818) (0,01338) 
 
 
 -0,0096** -0,00185* 
SdMPMe (0,0038) (0,0035) 
 
 
 0,1163** 0,0019 
SdG (0,0052) (0,0047) 
 
 -0,01279 -0,02303 
IndTot (0,03375) (0,0132) 
 
 
 0,1048*** 0,0326* 
IndMPMe (0,01817) (0,0124) 
 -0,05773 -0,0287 
IndG (0,02793) (0,0161) 
 
 
 -0,0461*** -0,0129** 
PartBB (0,1086) (0,0065) 
 
 0,0035* -0,0004 
BBMPMe (0,0019) (0,0017) 
 
 0,5373*** 0,1989*** 
TxSelic (0,043) (0,0496) 
 
 -0,04461*** -0,01913** 
IB (0,01130) (0,0073) 
 
 -0,1191* -0,055 
Cov19 (0,0809) (0,0843) 
 
 0,0082** 0,0037* 
Cov19MPMe (0,0044) (0,0046) 
 
 0,0535 0,0324 
Cov19BB (0,1336) (0,1417) 
 
 0,0217*** 0,00865*** 
Constante (0,0029) (0,0021) 
 
 Obs: Os números entre parênteses são os desvios padrão. O nível de significância adotada é de 5% (α=5%), com a seguinte 
classificação para Pvalor: Pvalor < 0,10*; < 0,05** e <0,01***. 
22 
 
Para evitar eventual heterocedasticidade e autocorrelação, os modelos foram 
construídos pelo método robusto de MQO. Os resultados acima foram obtidos utilizando 
o estimador de Newey e West, um método robusto que é aplicado para se obter 
estimativas não viesadas dos desvios padrões, evitando eventual heterocedasticidade e 
autocorrelação (HAC). Já para a verificação se os erros se distribuem de forma normal, o 
teste escolhido foi o Teste Shapiro-Wilk. Este teste considera como hipótese nula a 
distribuição normal dos resíduos, assim a hipótese nula é rejeitada a 5% de significância. 
Tabela 4 – Teste de normalidade 
 Obs W V z Prob>z 
Teste Shapiro-Wilk W 111 0,99242 0,683 -0,852 0,80288 
 
 
4.2 Modelo Estático 
No modelo estático, onde não há a defasagem de período, o primeiro grupo sob 
análise, e o mais importante, é o formado pelo saldo/volume das operações de crédito, 
objeto principal da análise. Ao se verificar os resultados, percebe-se que o volume 
destinado às operações de crédito como um todo (SdTot), incluindo pessoas físicas, teve 
um efeito negativo nas taxas de juros e estatisticamente significante, o que reforça a 
hipótese de que quanto mais volume disponível para crédito, maior pode ser a redução 
das taxas de juros, inclusive para as pessoas jurídicas. Esta percepção é reforçada quando 
se analisa o saldo destinado para as operações de crédito do mercado bancário para Micro, 
Pequenas e Médias empresas (SdMPMe). Se repete o efeito negativo e estatisticamente 
significante na variável dependente e consistente com o resultado anterior. Por outro lado, 
o volume destinado para as grandes empresas (SdG) apresentou impacto positivo e 
significante estatisticamente na variável dependente, o que reforça a compreensão de que 
a destinação de grande volume para este segmento tem impactado na Taxa de Juros PJ no 
geral, elevando-a. 
 No tocante às variáveis referentes à inadimplência, a inadimplência total (IndTot), 
ou seja, a que engloba pessoas físicas e jurídicas, não foi estatisticamente significante 
dentro do modelo, o que poderia ser explicado pela grande participação do segmento de 
pessoas física, que estaria influenciando o resultado, bem como a inadimplência de 
grandes empresas (IndG), que também não apresentou resultado significante. Já o 
resultado da inadimplência de micro, pequenas e médias empresas (IndMPMe) revelou 
que provoca um impacto, esperado, nas taxas de juros de pessoas jurídicas. Neste caso, 
trata-se de um índice expressivo dentro do segmento, apesar de pulverizado entre os 
diversos tomadores de crédito, mas que retrata o peso do risco creditício. Saliente-se que 
Silva e Pirtouscheg (2015) e Almeida e Divino (2015) já confirmavam a influência do 
risco de crédito na determinação do spread. 
 O modelo também demonstra que a simples participação do Banco do Brasil 
(PartBB) no mercado de crédito apresenta efeito negativo na redução da taxa para pessoas 
jurídicas, de forma razoavelmente expressiva e significante, muito provavelmente, pelo 
peso de sua fatia no mercado bancário. Entretanto, quando se analisa a variável que 
multiplica essa participação pelo saldo de crédito para micro, pequenas e médias 
23 
 
empresas, o efeito passa a ser positivo, mas pouco significante. Apesar de surpreendente, 
por ser uma análise ex-ante em relação a uma eventual política de regulação, mas ex- post 
à verificação dos dados, esse resultado pode ser explicado pelo histórico do Banco do 
Brasil em praticar taxas equivalente aos seus pares privados, reforçando o efeito 
concentração do mercado e provocando nas taxas do mercado PJ como um todo um efeito 
de elevação. 
 Em relação às variáveis macroeconômica e de liquidez, a Taxa Selic (TxSelic) se 
comportou da forma esperada, com efeito positivo e significante sobre a variável 
dependente. Por outro lado, o efeito do Índice de Basileia (IB) se mostrou negativo, o que 
pode ser explicado pelo fato de ser um índice em que incorpora o Patrimônio de 
Referência dos bancos e não somente o volume de capital regulatório destinado para 
liquidez do sistema, assim, a robustez contra uma eventual crise sistêmica estaria 
provocando um impacto negativo na variável de interesse. Tanto o resultado do impacto 
das variáveis macroeconômicas, quanto das de liquidez, confirmam a ampla literatura já 
referenciada neste estudo, de sua relevância na determinação do spread. 
 Por fim, as variáveis relacionadas à pandemia, que refletem o período de março 
de 2020 até o último mês analisado, a variável Covid19 apresentou um sinal negativo nos 
encargos do crédito destinado às pessoas jurídicas e estatisticamente significante. Sabe-
se que durante esse período, diversas operações foram prorrogadas e até renegociadas, 
assim, esse resultado não seria nenhuma surpresa. Já o indicador que multiplica a Covid19 
pelo saldo das operações para MPMe (Cov19MPMe) apresentou um efeito positivo e 
significantepara este segmento, o que demonstraria que as prorrogações que foram 
realizadas para este grupo tiveram adequações em seus encargos quando renovadas. Já a 
participação do Banco do Brasil com o efeito da Covid19 (Cov19BB) não apresentou 
resultado estatisticamente significante12. 
 
4.2 Modelo Dinâmico 
 O modelo dinâmico não apresentou diferenças em relação aos sinais dos impactos 
das variáveis independentes na variável endógena, entretanto, os valores dos impactos e 
o nível de significância sofreram algumas alterações. No bloco de variáveis de maior 
interesse desse estudo, aquelas relacionadas ao volume, o resultado apresentado de SdTot 
não se mostrou significante, da mesma forma o volume destinado para o Atacado (SdG),. 
Já o volume de crédito voltado para Micro, Pequenas e Médias empresas manteve o 
impacto negativo na Taxa de Juros para Pessoa Jurídica, ainda contribuindo para o 
argumento que sua elevação pode reduzir as taxas como um todo. 
 Para o bloco de indicadores vinculados à inadimplência, se repetiu o que foi 
verificado no modelo estático, o que reforça que o risco para o mercado MPMe é fator 
fundamental, conforme Almeida e Divino (2015) já afirmavam. 
 
12 Com o objetivo de evitar algum viés causado pela pandemia, além de para confirmar os resultados 
obtidos com a atribuição de dummies, este trabalho se propôs fazer a mesma regressão excluindo-se o 
período pandêmico, ou seja, de março de 2020 a março de 2021. Como era esperado, a análise retornou 
os mesmos sinais de impactos e significância obtidos com as análises apresentadas. 
24 
 
 As variáveis referentes ao impacto da participação do Banco do Brasil no mercado 
apresentaram a mesma tendência, entretanto com magnitude e significância menores. A 
exceção ocorreu na variável de participação do BB no mercado MPMe, que para o modelo 
dinâmico perdeu significância. De todo modo, se confirma que a presença do BB é capaz 
de reduzir as taxas, mas não se verifica essa redução no segmente de Micro, Pequenas e 
Médias empresas devido sua política de contemplar o Atacado também, o que encarece o 
crédito e fortalece o conceito de oligopólio no setor. 
 O bloco formado pelas variáveis macroeconômica e de liquidez tiveram o mesmo 
desempenho do modelo dinâmico, com manutenção dos níveis de significância, e 
confirmando, uma vez mais, as constatações que vão de Klein (1971) a Feyen e Huertas 
(2020) Por outro lado, os efeitos da pandemia verificados na variável Cov19 não 
mostraram significância no segundo modelo, provavelmente, pela ausência de um 
período, o que diminui seu impacto. 
 
 
25 
 
5. CONCLUSÃO 
 
 Este trabalho visou analisar o comportamento das principais variáveis que 
definem a taxa de juros média para as Pessoas Jurídica dentro do mercado bancário 
brasileiro, para que assim, se pudesse verificar a hipótese de que se o Banco do Brasil 
destinasse o volume que hoje é operado pelo segmento de grandes empresas para o 
segmento de micro, pequenas e médias empresas, se poderia reduzir os encargos que essas 
empresas pagam, reforçando assim, seu papel de regulador econômico dentro desse 
mercado. Para esse fim, foi coletado dados de janeiro de 2012 a março de 2021 de 
variáveis relativas à volume, inadimplência, aspectos macroeconômicos e considerado 
ainda, o efeito da pandemia do Corona Vírus. Com a utilização de um modelo 
econométrico de regressão linear múltipla de Mínimo Quadrados Ordinários (MQO), foi 
possível confirmar que o aumento de oferta de crédito, por si só, é capaz de diminuir a 
taxa média praticada pelos bancos para as Pessoas Jurídicas. 
 As evidências provenientes da análise econométrica sugerem que o aumento no 
volume de crédito para MPMe podem amplificar essa redução, independente da 
instituição financeira que irá executar. Entretanto, os resultados também indicaram que a 
simples participação do Banco do Brasil é responsável por um efeito negativo na taxa, 
mas que não se observa, atualmente, uma relação direta dessa participação com o saldo 
de micro, pequenas e médias empresas, devidamente explicado pela alta destinação do 
voluma para Grandes Empresas. 
 Pela análise, se confirmou que o aspecto macroeconômico interfere no spread, 
não somente pela sua fórmula pura, onde a Taxa Selic é o principal balizador para as taxas 
de captação, mas também na precificação dos encargos. Da mesma forma, as evidências 
sugerem que a pandemia causada pela Covid19 tem causado efeitos no mercado bancário. 
 Dado os resultados encontrados, se pode considerar, como conclusão principal, 
que caso o Banco do Brasil adotasse uma política de ampliação de crédito para Micro, 
Pequenas e Médias empresas, via decisão estratégica pela exclusividade de operação com 
este segmento, deixando apenas de operar com o segmento Atacado PJ, sem necessidade 
de interferências artificiais nas taxas, poderia influenciar na redução das taxas praticadas 
pelo mercado bancário neste segmento, e estaria assim atuando como regulador, ou 
endorregulador, no Sistema Financeiro Nacional. Essa redução se daria apenas pelo 
tradeoff mencionado no início deste trabalho, sem que isso afetasse as premissas básicas 
de segurança e credibilidade do banco, do sistema financeiro e de manutenção de sua 
lucratividade. 
 Por fim, este estudo, como basicamente todos que envolvem análises 
econométricas de fatores presentes no Sistema Financeiro, não se pretende definitivo, 
podendo sempre ser ampliado e aperfeiçoado. Vale lembrar, que outras variáveis, por não 
serem considerados pertinentes ao objetivo deste trabalho, poderiam ser incluídas num 
outro estudo, com outro enfoque. Da mesma forma, novos métodos que surgirem, também 
podem apresentar evolução na análise. Portanto, a despeito da relevância das conclusões 
encontradas, o tema é abrangente e de certa forma, polêmico, sendo sempre importante a 
interpretação dos resultados com cautela. 
26 
 
6. REFERÊNCIAS BILIOGRÁFICAS 
 
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spread in the Brazilian economy: The role of micro and macroeconomic factors. 2015. 
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2021. https://www.bcb.gov.br/publicacoes/relatorioeconomiabancaria 
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CALVALCANTI, Felipe de Oliveira. Determinantes do spread bancário no Brasil e os 
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Brasília, 2017. 
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