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de menor nível hierárquico, estes resultados podem refletir uma maior aversão ao risco destes clusters. Esta aversão faz com que não somente o volume de crédito concedido seja proporcionalmente menor (QRC), como também a qualidade deste seja melhor. Em outras palavras, concede-se pouco crédito e somente para clientes com evidente capacidade de pagamento. II.4 ESTRATÉGIAS BANCÁRIAS COMPARADAS: REGIÃO E HIERARQUIA A análise empírica desenvolvida nesta tese procurou investigar a atuação do sistema bancário brasileiro a partir dos recortes regional e urbano. Para uma melhor comparação dos resultados obtidos em cada recorte procede-se a três exercícios de Análise de Componente Principal (ACP), nos quais os indivíduos variam de acordo com o recorte adotado, mantendo-se constante as variáveis a 154 serem analisadas. Objetiva-se, com isto, identificar sob qual recorte (urbano ou regional) o sistema bancário brasileiro mais se diferencia. Assim sendo, decidiu-se por realizar as ACPs com três recortes: região administrativa; grau de centralidade financeira e escala urbana. Procura-se, dessa forma, assim captar e comparar três dimensões do espaço e suas relações com a forma de atuação do sistema bancária brasileiro. As variáveis utilizadas em todas as ACPs são: • Atpib06 – Ativo / PIB de 2006; • Atpop - Ativo / População; • Credtotat – Crédito Total / Ativo; • Crelict – Crédito em Liquidação / Crédito Total; • Lucrat – Lucro / Ativo; • Tvmat – TVM / Ativo; • PLB – Preferência pela liquidez; • QRC06 – QRC referente ao ano de 2006; • Deprapass – Depósitos à prazo / Passivo; • Depvipass –Depósitos à vista privado / Passivo; • Poupass – Poupança / Passivo; II.4.1 ANÁLISE DE COMPONENTE PRINCIPAL PARA AS REGIÕES ADMINISTRATIVAS Os resultados obtidos na ACP para regiões58 são mostrados abaixo. Como pode ser visto, as onze variáveis foram reduzidas a quatro componentes, sendo que o primeiro explica a 67% da variação da nuvem dos pontos, o segundo vinte, o terceiro nove e o quarto e último componente, quatro (Tabela 26). Tabela 26 Importância Relativa dos Componentes Principais Componente 1 Componente 2 Componente 3 Componente 4 Desvio-padrão 2,72 1,47 1,00 0,65 Proporção da Variância 0,67 0,20 0,09 0,04 Poporção cumulativa 0,67 0,87 0,96 1,00 Fonte: Elaboração Própria, 2010 58 Por razões expostas anteriormente, a região Centro-Oeste foi considerada sem a participação de Brasília. 155 A Tabela 27 mostra, por sua vez, o peso de cada variável para cada componente. Assim sendo, no caso do recorte por regiões administrativas, os indicadores de estratégias bancárias que mais se destacaram para explicar 67% da variação da amostra (componente 1) foram atpib06; atpop , tvmat e crelict de um lado, e lucrat, poupass, depvipass e credtotal do outro. Ou seja, no primeiro componente, as regiões se diferenciam entre aquelas que apresentam valores acima da média para o tamanho do sistema financeiro (atpib06 e atpop), a proporção das aplicações dos títulos e valores mobiliários no seu ativo (tvmat) e provisão para créditos em liquidação, e regiões com valores acima da média para lucratividade (lucrat), gerenciamento do passivo (poupass e devipasss), e proporção do crédito nas operações ativas. Como mostra o gráfico 6 abaixo, no primeiro grupo estaria a região Sudeste e, em menor medida, a região Sul e no segundo grupo das demais regiões. Tabela 28 Coeficientes dos Componentes Principais Componente 1 Componente 2 Componente 3 Componente 4 lucrat -0,318 0,273 -0,27 0,197 tvmat 0,313 -0,263 -0,115 0,512 PLB -0,186 -0,56 -0,198 0,23 QRC06 0,255 0,486 deprapass -0,208 0,812 depvipass -0,352 -0,214 0,221 poupass -0,354 0,174 -0,303 atpib06 0,31 0,198 0,347 0,449 atpop 0,35 0,204 credtotat -0,295 0,401 crelict 0,321 -0,219 -0,544 Loadings Fonte: Elaboração Própria, 2010 De uma forma geral, pode-se denominar este primeiro componente de financial deepening (aprofundamento financeiro). Isto estaria captado, fundamentalmente, pelos indicadores de escala do sistema financeiro e pela proporção de títulos e valores imobiliários no total do ativo. Assim, o componente capta, de um lado, as regiões com relativamente elevado grau de financial deepening, e, de outro, regiões 156 com maior lucratividade, porém concentrado na atuação básica do sistema bancário de concessão de crédito . Gráfico 6 Comp.1 Co m p. 2 -0.5 0.0 0.5 - 0. 5 0. 0 0. 5 CO sem DF NE N SE S -2 -1 0 1 2 - 2 - 1 0 1 2 lucrat tvmat PLB QRC06 deprapass depvipass poupass atpib06atpop credtotat crelict O segundo componente, por sua vez, contrapõe, de um lado, regiões que apresentam valores de Preferência pela Liqüidez acima da média e, de outro, regiões que apresentam elevados valores para o Quociente Regional de Crédito e proporção de crédito sobre ativo. Pode-se denominar este componente de funcionalidade. No primeiro grupo encontram – se as regiões menos desenvolvidas (NE e N) e no segundo as demais (Gráfico 6). Por fim, o terceiro componente, apesar de contribuir com apenas 9% da explicação total, destaca claramente o papel do gerenciamento do passivo. O peso da variável Depósito à Prazo no Passivo Total (variável que mede a capacidade do banco em alongar o perfil de suas obrigações) neste componente foi de 0,812, o maior de toda a análise. Neste componente se contrapõem, de um lado, as regiões Sul e NE, e, de outro, as demais regiões (Gráfico 7). 157 Gráfico 7 II.4.2 ANÁLISE DE COMPONENTE PRINCIPAL POR HIERARQUIA DO SISTEMA FINANCEIRO Os resultados da ACP com os clusters hierárquicos são mostrados nas tabelas 28 e 29, bem como no gráfico 8 abaixo. 158 Tabela 29 Importância Relativa dos Componentes Principais Componente 1 Componente 2 Componente 3 Desvio-padrão 3,12 1,05 0,40 Proporção da Variância 0,89 0,10 0,01 Poporção cumulativa 0,89 0,99 1,00 Fonte: Elaboração Própria, 2010 Tabela 30 Coeficientes dos Componentes Principais Componente 1 Componente 2 Componente 3 lucrat 0,310 0,233 -0,145 tvmat -0,301 0,230 0,601 PLB 0,318 0,106 QRC06 -0,305 0,259 0,330 deprapass 0,204 -0,724 0,348 depavipass 0,311 0,171 0,392 poupass 0,302 0,314 0,159 atpop -0,312 0,217 atpib06 -0,315 -0,398 credtotat 0,317 0,126 -0,184 crelict 0,303 0,306 Loadings Fonte: Elaboração Própria, 2010 A primeira observação que salta aos olhos na análise destes resultados é o percentual de explicação atribuído ao componente 1 (Tabela 28). Este valor foi de 89%, muito superior ao observado na ACP por grandes regiões (67%, Tabela 26). Este pode ser um indicador de que, no recorte por hierarquia, as diferenças entre o comportamento das agências bancárias é muito mais intensa do que pelo recorte por grandes regiões. O segundo componente, por sua vez, explicaria 10% da variação total. A Tabela 30 acima mostra o peso de cada variável na composição de cada componente. No caso do componente 1, observa-se que ele separa, de um lado, os clusters com valores acima da média para a escala do sistema financeiro, proporção de TVM sobre o ativo e QRC, e de outro, clusters com valores elevados para PLB, credtot, lucratividade e gerenciamento do passivo. Como mostra o Gráfico 8 abaixo, no primeiro grupo está o cluster 4 (composto unicamente pelo município de São Paulo) e no segundo o restante dos clusters. 159 Gráfico 8 Vale salientar que as variáveis definidoras deste primeiro
