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A literatura sobre testes de estresse do sistema financeiro vem crescendo devido à sua importância, destacada pela crise subprime. A maior parte dos trabalhos foca na identificação das vulnerabilidades do sistema, examinando a relação entre as perdas dos bancos e fatores macroeconômicos, e utiliza modelos de dados em painel, séries temporais ou regressão linear. A mudança em uma variável tem efeito distribuído ao longo de um período, o que não é capturado por estes modelos (GUJARATI, 2006).
O efeito de uma variável pode se distribuir ao longo de períodos posteriores a sua mudança. Os modelos mais utilizados para identificar as vulnerabilidades do sistema financeiro em testes de estresse não consideram esta particularidade. Para cobrir esta lacuna, este trabalho teve como objetivo propor um modelo de defasagem distribuída polinomial, que considera defasagens no efeito das variáveis explicativas, para verificar a relação entre as perdas com risco de crédito e fatores macroeconômicos.
Um teste de estresse é uma avaliação da exposição a risco do sistema financeiro em um cenário macroeconômico de estresse. A maior parte dos estudos fica na identificação das vulnerabilidades do sistema, em que captura-se as relações entre fatores macroeconômicos e o risco de crédito, e as metodologias mais utilizadas são: dados em painel (VAZQUEZ et al., 2012), séries temporais (LU; YANG, 2012) e regressão linear (FUNGÁCOVÁ; JAKUBÍK, 2013).
A Base de dados teve como fonte o Banco Central do Brasil para o período de 2004 a 2012. As variáveis explicativas foram taxa de juros, produção industrial, PIB e o índice Ibovespa e a variável resposta foi a inadimplência.
O modelo de defasagem distribuída polinomial estima efeitos das variáveis explicativas distribuídos ao longo do tempo. A mudança de uma variável explicativa no tempo t afeta uma variável resposta no tempo t e também com efeitos defasados nos tempos até t + p (GUJARATI, 2006)
O modelo proposto por este trabalho é o modelo de defasagem distribuída polinomial. A taxa de juros CDI e o PIB afetaram a inadimplência de forma defasada, sendo até quatro meses de defasagem para a taxa de juros e até três meses de defasagem para o PIB. O modelo proposto apresentou menor soma dos quadrados dos erros para o período de performance, mostrando-se mais adequado para previsão da inadimplência em testes de estresse que os modelos mais utilizados na literatura.
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