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Grupos estratégicos bancários: uma abordagem transversal multivariada para o problema da segmentação dos bancos no Brasil

Banking strategic groups': a cross-sectional multivariate approach for banking segmentation in Brazil

Resumos

Este estudo apresenta um modelo de segmentação para o mercado bancário brasileiro baseado em dados contábeis de dezembro de 2004. Ele considera que as estratégias de atuação, a competitividade e as barreiras à mobilidade determinam a natureza das aplicações e captações dos bancos. A metodologia utilizada compreende as técnicas: análise de clusters, análise discriminante e escalonamento multidimensional. A análise de clusters é utilizada para subdividir o sistema bancário em cinco grupos. A análise discriminante é utilizada para testar essa solução e encontra alto nível de significância prática. O escalonamento multidimensional, além de auxiliar na validação, cria uma interface gráfica para a análise de resultados e fornece uma medida para distância estratégica. Ao final, conclui-se que três dos grupos encontrados, varejo, crédito e tesouraria, se dedicam a uma intermediação bancária completa, enquanto os outros dois grupos, interbancário e de transição, se apresentam como intermediários dentro do sistema, sugerindo uma estratégia de atuação mais pobre.

Segmentação; Análise de clusters; Escalonamento multidimensional; Bancos; Estratégia


This paper presents a segmentation model based on banks' financial statements for the Brazilian market focusing on its strategies, competitiveness and industry inherit barriers of mobility as determinants of assets and liabilities allocations among banks in December, 2004. The methodology framework comprises: cluster analysis, discriminant analysis, and multidimensional scaling. Cluster Analysis procedures are carried out in order to bring about five major groups. This solution is tested by discriminant analysis and meets practical significance criteria. Multidimensional scaling provides additional validation, graphical interface and a strategic distance measure. The results suggest the five-group solution is adequate. Three of them, retail, credit and treasury banks provide complete banking intermediation. Thus, the last two, interbanking and transition/onlending operate as intermediates. It is suggested that such kind of intermediation is a poor strategy for the long run.

Segmentation; Cluster analysis; Multidimensional scaling; Banks; Strategy


Grupos estratégicos bancários: uma abordagem transversal multivariada para o problema da segmentação dos bancos no Brasil1 1 As opiniões expressas neste trabalho são exclusivamente do(s) autor(es) e não refletem, necessariamente, a visão do Banco Central do Brasil.

Banking strategic groups': a cross-sectional multivariate approach for banking segmentation in Brazil

Rodrigo Barbone GonzalezI; José Roberto Ferreira SavoiaII; Maria Aparecida GouvêaIII

IMestre em Administração pela Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade da Universidade de São Paulo (FEA-USP). Avenida Professor Luciano Gualberto, 908, sala G116, Butant㠖 São Paulo – SP – CEP 05508-900 E-mail: rodrigo.gonzalez@bcb.gov.br

IIDoutor pela Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade da Universidade de São Paulo (FEA-USP). Professor de Administração da Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade da Universidade de São Paulo (FEA-USP). Avenida Professor Luciano Gualberto, 908, sala G116, Butant㠖 São Paulo – SP – CEP 05508-900 E-mail: jrsavoia@usp.br

IIIProfessora livre-docente pela Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade da Universidade de São Paulo (FEA-USP). Professora de Administração da Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade da Universidade de São Paulo (FEA-USP). Avenida Professor Luciano Gualberto, 908, sala E110, Butant㠖 São Paulo – SP – CEP 05508-900 E-mail: magouvea@usp.br

RESUMO

Este estudo apresenta um modelo de segmentação para o mercado bancário brasileiro baseado em dados contábeis de dezembro de 2004. Ele considera que as estratégias de atuação, a competitividade e as barreiras à mobilidade determinam a natureza das aplicações e captações dos bancos. A metodologia utilizada compreende as técnicas: análise de clusters, análise discriminante e escalonamento multidimensional. A análise de clusters é utilizada para subdividir o sistema bancário em cinco grupos. A análise discriminante é utilizada para testar essa solução e encontra alto nível de significância prática. O escalonamento multidimensional, além de auxiliar na validação, cria uma interface gráfica para a análise de resultados e fornece uma medida para distância estratégica. Ao final, conclui-se que três dos grupos encontrados, varejo, crédito e tesouraria, se dedicam a uma intermediação bancária completa, enquanto os outros dois grupos, interbancário e de transição, se apresentam como intermediários dentro do sistema, sugerindo uma estratégia de atuação mais pobre.

Palavras-chave: Segmentação; Análise de clusters; Escalonamento multidimensional; Bancos; Estratégia.

ABSTRACT

This paper presents a segmentation model based on banks' financial statements for the Brazilian market focusing on its strategies, competitiveness and industry inherit barriers of mobility as determinants of assets and liabilities allocations among banks in December, 2004. The methodology framework comprises: cluster analysis, discriminant analysis, and multidimensional scaling. Cluster Analysis procedures are carried out in order to bring about five major groups. This solution is tested by discriminant analysis and meets practical significance criteria. Multidimensional scaling provides additional validation, graphical interface and a strategic distance measure. The results suggest the five-group solution is adequate. Three of them, retail, credit and treasury banks provide complete banking intermediation. Thus, the last two, interbanking and transition/onlending operate as intermediates. It is suggested that such kind of intermediation is a poor strategy for the long run.

Keywords: Segmentation; Cluster analysis; Multidimensional scaling; Banks; Strategy.

1 INTRODUÇÃO

Após o fim das altas taxas de inflação no Brasil dos anos 1980 e começo dos anos 1990, o sistema bancário passou por profundas transformações. O Plano Real, instrumento para estabilização da economia e controle da inflação adotado pelo Brasil em 1994, levou à drástica redução dos lucros das instituições financeiras com o float de recursos.

Muitos bancos passaram por dificuldades de adaptação a esse novo cenário, o que resultou em falências, fusões, aquisições e privatizações. Além disso, a reformulação da regulamentação prudencial, a abertura do setor ao capital estrangeiro e os efeitos da globalização exerceram forte impacto sobre a competitividade do setor. Em dezembro de 1994, o sistema era composto de 263 bancos. Dez anos depois, o número de bancos decaiu para 140.

Este trabalho desenvolve uma análise empírica de segmentação do mercado bancário para a data-base de dezembro de 2004, comparando as políticas de aplicação, captação e formação de resultados nos bancos brasileiros. Parte-se do pressuposto de que a estratégia de atuação dos bancos refletida em sua estrutura patrimonial mudou drasticamente nesses dez anos, justificando uma nova proposta de segmentação para o setor bancário.

A existência de segmentos de mercado, mais especificamente de grupos estratégicos, implica que toda a análise da concorrência seja diferenciada identificando novas estratégias, controles, riscos, produtos e formas de distribuição.

Os objetivos deste trabalho podem ser resumidos em: sugerir uma composição para os segmentos bancários brasileiros, validar a solução encontrada, ilustrar a solução encontrada e analisar as suas particularidades patrimoniais.

2 REFERENCIAL TEÓRICO

Segundo Porter (1979), uma indústria pode ser vista como uma composição de clusters ou grupos de firmas que seguem uma estratégia similar em termos de suas variáveis de decisão principais. Esses grupos podem consistir desde empresas individuais até toda a indústria, e foram chamados por Hunt (1972) e posteriormente por Porter (1989) de grupos estratégicos.

A análise de uma indústria feita em consonância com a definição de grupos estratégicos pressupõe que uma dada empresa não está em concorrência com todas as outras na mesma intensidade, uma vez que existem tanto concorrentes próximos, que atuam nos mesmos segmentos de mercado e buscam um tipo de vantagem competitiva semelhante, como concorrentes distantes, que atuam em outros segmentos e buscam uma vantagem competitiva diferente (PORTER, 1979). A existência de segmentos de mercado implica que toda a análise competitiva de uma indústria deva ser diferenciada identificando estratégias de nicho e considerando aspectos como barreiras à entrada e à mobilidade.

Desde o início dos anos 1970, duas escolas influenciaram o estudo dos grupos estratégicos: a da organização industrial (OI) e a da gestão estratégica. A primeira delas, centrada na Universidade de Harvard, tinha por foco estudos univariados que relacionavam o tamanho e o número de agentes em uma indústria à sua performance (HUNT, 1972; CAVES; PORTER, 1977). Já os pesquisadores da Universidade de Purdue estavam mais preocupados em desenvolver técnicas multivariadas que agregassem firmas com estratégias similares (PASSMORE, 1985; AMEL; RHOADES, 1988). As duas escolas, no entanto, tentaram provar a existência de diferenças de lucro significativas entre os grupos.

Segundo Leask e Parker (2006), em meados de 1980, as pesquisas em grupos estratégicos tomaram outro rumo e versaram principalmente sobre três tópicos: barreiras à mobilidade – sob a perspectiva da OI (MASCARENHAS; AAKER, 1989), estabilidade dos grupos estratégicos – perspectiva da gestão estratégica (AMEL; RHOADES, 1988) e grupos cognitivos (DESS; DAVIS, 1984; PORAC; THOMAS; BADEN-FULLER, 1994).

As barreiras à mobilidade são os obstáculos que uma empresa participante de um dado grupo deve superar para entrar em outro. Para Mascarenhas e Aaker (1989), grupos estratégicos e barreiras à mobilidade são conceitos indissociáveis. Estas não só protegem as empresas em um grupo estratégico da penetração por empresas de fora da indústria, como também fornecem barreiras para a mudança de posição estratégica de um grupo para outro (MASCARENHAS; AAKER, 1989). Sem elas, as empresas com estratégias bem-sucedidas seriam rapidamente imitadas pelas outras, e a sua rentabilidade tenderia à igualdade. Porter (1979, 1989) afirma que as barreiras à mobilidade fornecem a primeira razão importante para o fato de algumas empresas em uma indústria serem persistentemente mais lucrativas do que as outras. A razão disso é que os membros de determinados grupos estratégicos reagem de modo similar a variáveis exógenas em razão de recursos, estratégia e modelo de gestão comuns, e, conseqüentemente, criam barreiras à mobilidade não intencionalmente (PETERAF; SHANLEY, 1997).

Já no que tange às diferenças estáveis de lucratividade entre grupos estratégicos distintos, os resultados foram controversos (PASSMORE, 1985; AMEL; RHOADES, 1988; SHAH, 2005; LEASK; PARKER, 2006).

Desde 1990, os estudos nesse campo têm se voltado não mais para a estabilidade dos grupos estratégicos, e sim para as circunstâncias, inclusive decisões internas, que afetam a classificação das firmas (BOGNER, 1991; ZÚÑIGAVICENTE; FUENTE-SABATE; RODRIGUEZ-PUERTA, 2004).

No setor bancário, um artigo que merece destaque é o de Amel e Rhoades (1988), que faz uma análise extensa do tipo cross-section baseada em dados contábeis para três datas-base, 1978, 1981 e 1984, comparando-as e demonstrando a consistência que os grupos estratégicos bancários americanos apresentaram ao longo de oito anos. Esse artigo traz uma inovação muito importante: ele utiliza quinze grandes contas bancárias que representam a totalidade do balanço como as variáveis estatísticas de entrada na análise de clusters, ao invés de utilizar algumas variáveis selecionadas a priori por seu suposto poder de discriminação entre os segmentos.

Para Amel e Rhoades (1988), os dados de balanço representam as escolhas estratégicas feitas pela administração do banco quanto ao tipo de consumidores, de produtos e riscos. Quando se utilizam indicadores que refletem toda a estrutura patrimonial, elimina-se a arbitrariedade na escolha de possíveis variáveis discriminantes. Vários autores concordam que Amel e Rhoades (1988) firmaram um padrão para pesquisas em grupos estratégicos bancários ao utilizarem todo o balanço como variável de entrada da análise de clusters. (cf. MEHRA, 1996 (bancos americanos); KOLLER, 2001 (bancos austríacos); HACKETAL, 2002 (bancos europeus); HAJAL; ZOCHOWSKI, 2006 (bancos poloneses)).

No Brasil, deve-se apontar o estudo de Savoia e Weiss (1995) que cria uma proposta de segmentação para os bancos brasileiros em 1994 também a partir de contas ativas e passivas e por meio de análise de clusters. A solução encontrada pelos autores subdividia o sistema bancário de 1994 em: bancos de crédito, bancos de tesouraria, bancos de interbancário e de operações não-tradicionais. Este estudo se propõe a reavaliar a segmentação bancária no Brasil em 2004, dez anos depois.

Vale ressaltar que existem críticos da teoria de grupos estratégicos como Barney e Hoskisson (1990), Cool e Dierickx (1993), Ferguson e Ketchen (1999) e Ketchen e Shook (1996). O ponto comum em todos esses textos é a crítica à metodologia de identificação utilizada por todos os autores, a saber, a análise de clusters, que sempre alcança algum tipo de resultado, independentemente de ele ser ou não significativo. Leask (2004) também ressalta esse ponto, afirmando que poucos pesquisadores procuram métodos de testar sua segmentação, tanto do ponto de vista da significância estatística quanto da significância prática, gerando resultados frágeis.

3 PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS

Este estudo se vale de toda a população de bancos brasileiros cadastrados e em atividade, segundo o Banco Central do Brasil, em dezembro de 2004. As variáveis utilizadas estão indicadas no Quadro 1 e representam a totalidade da estrutura patrimonial dos bancos. Elas foram calculadas como percentis do ativo total, salvo as variáveis V6, V7, V8 e V9, calculadas como percentis da receita total. Os dados utilizados para compor as variáveis foram extraídos das rubricas do Plano Contábil das Instituições Financeiras (Cosif), disponibilizados pelo Banco Central do Brasil.


Além das variáveis incluídas no Quadro 1, tentou-se utilizar uma proxy para o critério tamanho dos bancos, conforme Safdari et al. (2001). Após sucessivas tentativas de incorporar esse critério às demais variáveis na análise de clusters por meio das variáveis ativo total, patrimônio líquido, número de agências e número de funcionários, não-padronizados, padronizados e suavizados, sem bons resultados, optou-se por fazer uma secção na população, separando os maiores bancos (cf. HAJAL; ZOCHOWSKI, 2006).

Pestana e Gajero (2000, p. 429) entendem que a análise de clusters procura "classificar um conjunto de dados iniciais em grupos ou categorias, usando os valores observados das variáveis que se referem ao fenômeno em estudo". Como o foco da técnica é a comparação dos casos por meio das variáveis préselecionadas, a escolha destas é um ponto crítico da análise. A metodologia aqui utilizada procura eliminar essa subjetividade ao representar todo o balanço bancário nas nove variáveis escolhidas. Apesar de utilizar variáveis complementares e potencialmente correlacionadas, a tolerância encontrada foi superior a 0,10, descartando o problema da multicolinearidade entre as variáveis de estudo (cf. GUJARATI, 2000, p. 337). A análise de clusters também é sensível à presença de outliers (HAIR JR. et al., 2005, p. 391); no entanto, os outliers, quando não-eliminados, como nesse estudo, acabam por formar grupos bastante heterogêneos em relação aos demais, isolando no dendograma aqueles casos atípicos que são particularmente interessantes para este estudo.

A análise discriminante é utilizada aqui como método de validação da análise de clusters (PESTANA; GAJERO, 2000). Assim, procura-se testar a hipótese nula de que todos esses grupos têm na verdade, em média, os mesmos fatores críticos de sucesso representados por suas escolhas de aplicação e captação, representadas nas nove variáveis escolhidas. Não rejeitar a hipótese nula é admitir que a solução obtida para a segmentação do sistema bancário brasileiro não foi adequada. Alternativamente, a rejeição da hipótese nula sugere a existência de segmentos bancários com uma estratégia própria e especializada, adequadamente representada por suas decisões de investimento e captação.

No que diz respeito à significância prática, Hair Jr. et al. (2005, p. 222) sugerem que a precisão da previsão de pertinência a grupos por meio de matriz de classificação seja comparada com alguns critérios baseados em chances ou escolhas ao acaso. Os critérios comumente utilizados para representar o acaso, quando os grupos têm tamanhos desiguais, são os de chance máxima2 2 A chance máxima é a proporção de elementos presente no maior grupo. , chances proporcionais3 3 C PRO = p12 + p22 + p32 + ... + pn2 onde Pn = proporção de indivíduos nos grupos 1,2,3, ...n e Q de press4 4 QPRESS= onde N = tamanho da amostra n = número de observações corretamente classificadas K = número de grupos .

Finalmente, o escalonamento multidimensional é utilizado para transformar medidas de similaridade ou preferência em distâncias representadas no espaço multidimensional (HAIR JR. et al., 2005). Neste trabalho, a matriz de dados foi convertida em uma matriz de similaridade para construir o mapa perceptual de duas dimensões que mostra a posição relativa de todos os bancos. A distância relativa entre os grupos satisfaz o conceito de distância competitiva ou distância estratégica (PORTER, 1979), o que permite a identificação dos pares de competidores mais prováveis. O escalonamento multidimensional (EMD) fornece uma solução gráfica que facilita a análise posterior, e os eixos ou as dimensões do mapa perceptual também apresentam informações importantes sobre os fatores que influenciam o distanciamento estratégico entre os casos.

4 RESULTADOS E ANÁLISES

4.1 ANÁLISE DE CLUSTERS

Tendo optado por fazer uma secção na população, a análise de clusters foi rodada, então, para 117 bancos e não 1385 5 Os bancos Santos e Silvio Santos não apresentaram seus dados contábeis referentes a dezembro de 2004, segundo o relatório público Top 50 disponível no site do Banco Central do Brasil até maio de 2005, sendo, portanto, descartados deste estudo, cuja amostra passou a ser de 138 instituições. . Os 21 bancos excluídos dessa etapa foram isolados por deterem mais de 50 agências. Eles foram pré-classificados como bancos de varejo por sua capilaridade e por deterem aproximadamente 90% dos depósitos do setor. Diversos testes foram feitos para dirimir a subjetividade na escolha da variável agência e no ponto de corte em 50 agências, entretanto, essa escolha foi a que trouxe maior homogeneidade interna a esse grupo de bancos. Vale ressaltar que esse grupo de bancos é testado junto aos demais na análise discriminante para validação.

Os dois principais métodos para formar clusters são: a análise hierárquica e a análise K-means. Neste estudo, optou-se exatamente pelo uso dos dois consecutivamente. A solução encontrada e capaz de ser validada foi aquela representada por quatro grupos, lembrando que o grupo de varejo foi isolado a priori, totalizando cinco segmentos. A solução encontrada subdivide os 117 bancos em: bancos de tesouraria, bancos de crédito, bancos de intermediação bancária e bancos de transição e repasses.

4.2 ANÁLISE DISCRIMINANTE

A etapa de confirmação dos resultados da análise de clusters é rodada então para 138 bancos subdivididos em cinco grupos distintos, em que se constata a rejeição da hipótese nula de igualdade das médias dos grupos para um nível de significância estatística de 0,01 do teste Lambda de Wilks. A despeito desse resultado, quando se testou a significância estatística dessa proposta de segmentação, as premissas de normalidade multivariada e de igualdade das matrizes de variância/ covariância não foram atendidas. A violação da hipótese de normalidade não compromete seriamente os resultados no caso de uma amostra de tamanho razoável, como é a do presente estudo (HAIR JR. et al., 2005). Quanto ao atendimento da igualdade das matrizes de variância/covariância, o nível de significância observado no teste M de Box foi da ordem de 0,03. Segundo Hair Jr. et al. (2005), esse teste é muito sensível e resultados dessa ordem podem ser aceitos.

No que tange à significância prática dos resultados, a matriz de classificação foi capaz de prever 81,9% dos casos corretamente (Tabela 1).

Se comparada à probabilidade de que todos os casos fossem alocados ao maior grupo: 26,08% ou ao C pro, 21,62%, a solução seria considerada muito adequada para critérios conservadores de significância prática. A significância da estatística Q de press6 6 Calculada em relação à distribuição qui-quadrado com um grau de liberdade. também apontou um resultado satisfatório, sugerindo que o poder de classificação das funções estimadas excede muito a classificação ao acaso (Tabela 2).

4.3 ESCALONAMENTO MULTIDIMENSIONAL

A qualidade da solução extraída no escalonamento multidimensional (EMD) pode ser avaliada pelos indicadores f-stress, conforme se pode observar na Tabela 3.

Kruskal e Wish (1978) afirmam que soluções com nível de estresse inferior a 5% podem ser consideradas boas, já que 95% da informação original foi captada pelos fatores que constituem as dimensões. Como o resultado encontrado foi de 4,37 %, pode-se dizer que a solução encontrada nesse processo de redução dimensional é adequada. O mapa perceptual é apresentado na Figura 1.


Os eixos do gráfico gerado a partir das dimensões estimadas pelo EMD foram formados por reduções de todas as variáveis originais, portanto não são passíveis de interpretação. Para contornar esse problema, Malzyner (1981) sugeriu um método para nomear os fatores baseado na análise da regressão linear múltipla entre as variáveis de pesquisa, utilizadas individualmente como variáveis dependentes, e as dimensões estimadas, como variáveis independentes. A análise dos coeficientes da regressão identifica a qual das dimensões cada variável está mais ligada. Outra forma de tentar explicar indiretamente as dimensões é por meio da matriz de correlações entre as variáveis e as dimensões estimadas.

As Tabelas 4 e 5 resumem os principais resultados da matriz de correlação e da análise de regressão linear múltipla entre as variáveis de estudo e as dimensões do EMD para tentativa de nomeação dos eixos.

A dimensão 1, eixo das abscissas, representa as operações e receitas de crédito e as aplicações e receitas de tesouraria negativamente relacionadas, bem como a captação por depósitos. À medida que se transita na figura da esquerda para direita, os bancos de crédito vão adquirindo perfil de tesouraria, passando pelos bancos de intermediação – com baixas médias tanto para crédito quanto para tesouraria – até que o perfil de tesouraria é alcançado. O mesmo eixo da direita para esquerda representa o uso de capital próprio, que dá lugar à captação via depósitos, à medida que se aproxima da esquerda. Por essas características, essa dimensão foi denominada natureza da intermediação financeira, marcando no seu extremo esquerdo o banco típico de crédito e no direito o banco típico de tesouraria.

A dimensão 2, eixo das ordenadas, está mais associada às aplicações e receitas de DI e às receitas de serviços e negativamente relacionada às captações por empréstimos. Ela será denominada de foco na intermediação financeira. Por um lado, quanto mais os bancos se dedicarem à intermediação tanto bancária quanto de crédito por meio de repasses, mais próximos eles estarão do eixo superior da ordenada. Por outro, quanto mais próximos estiverem do ponto zero, mais focados estarão na intermediação financeira. Como os bancos de tesouraria emprestam com capital próprio, eles também estão focados na intermediação financeira. Estar focado na intermediação bancária ou de crédito é atuar como varejista na intermediação financeira, por meio de repasses ou de transmissão de liquidez por operações de CDI. Estar focado na intermediação financeira (ponto zero do eixo vertical), alternativamente, é estar posicionado na essência do negócio bancário, seja pela concessão de crédito seja pela compra de títulos.

O EMD não exige suposições sobre a distribuição dos dados.

Como síntese das seções 4.1, 4.2 e 4.3, o Quadro 2 apresenta uma visão mais ampla das técnicas utilizadas e seus objetivos específicos e os do estudo como um todo.


4.4 SEGMENTAÇÃO PROPOSTA

A seguir, é detalhada a proposta de segmentação resultante da análise de clusters e do escalonamento multidimensional. Cabe ressaltar, no entanto, que todas as análises foram feitas com dados transversais; em outras palavras, a conjuntura econômica de dezembro de 2004 influencia sobremaneira as classificações dos bancos, podendo torná-las diferentes do perfil histórico de atuação de cada banco.

4.4.1 Bancos de tesouraria

O primeiro cluster destacado diz respeito aos bancos de tesouraria. A Tabela 6 apresenta os principais dados contábeis dos bancos que compuseram o segmento de tesouraria em percentis do ativo total ou da receita total. Os dados destacados estão dois desvios padrão abaixo ou acima da média do grupo.

Um banco de tesouraria tem em média 58,8% de seus ativos em contas de títulos e valores mobiliários (TVM), 70,6% de sua receita em TVM e opera essencialmente com capital próprio, que representa cerca de 60% do seu ativo total7 7 As baixas médias em obrigações por empréstimos e depósitos sugerem elevado uso de capital próprio. Assim como baixas médias em TVM, DI e CRED, um imobilizado elevado e baixas médias em r.cred, r.di, r.tvm e r.serv, uma receita não-operacional elevada. . Esses bancos não têm aplicações e receitas em DI e crédito expressivas. A Figura 2 apresenta a solução encontrada no escalonamento multidimensional (EMD) apenas para os bancos de tesouraria.


A Figura 2 ressalta que os bancos CSFB Garantia, PEBB, Cruzeiro do Sul e La Província (de Buenos Ayres) aproximaram-se mais do perfil dos bancos de transição ou repasses, já que apresentaram médias elevadas para aplicações em TVM como um banco de tesouraria, mas receitas de DI muito expressivas como um banco de interbancário, ou o contrário, baixas aplicações em TVM e elevadas receitas de DI. Possivelmente, são bancos que estão passando por algum tipo de transição imediata em sua estratégia – aumentando ou diminuindo sua exposição a risco em operações de tesouraria. Uma outra possibilidade seria de alguns deles serem bancos de negócios com baixa rentabilidade em serviços no mês.

O Banco Daycoval (extremidade esquerda da figura) teve uma participação bastante expressiva em crédito para um banco de tesouraria. A Fitchratings (2005a) aponta que o banco Daycoval é um banco de middle market em fase de expansão de suas operações de crédito. No entanto, apresenta um grau de alavancagem conservador, diferente daquele que é observado nos demais bancos de crédito. Sua baixa alavancagem e aplicações ainda elevadas em TVM influenciaram sua classificação como um banco de tesouraria, embora a agência Fitch o considere um banco de crédito em expansão. A classificação de um banco de crédito em uma categoria de tesouraria também está relacionada ao desaquecimento da demanda por crédito até 2004, já que a taxa de juro básica da economia permaneceu em patamares muito elevados no Brasil.

4.4.2 Bancos de crédito

A Tabela 7 apresenta as principais contas de ativo, passivo e receita dos ban-cos de crédito.

Um banco de crédito tradicional tem em média 69,9% de seus ativos em contas de operações de crédito, 71,9% de sua receita nessas operações, e suas obrigações estão alocadas em mais de 56% em depósitos. Trata-se do banco comercial clássico que se dedica à intermediação entre agentes superavitários, poupadores ou credores, e agentes deficitários, devedores de todos os tamanhos por meio de operações de crédito. Os bancos que destoaram um pouco desse quadro estão destacados na Tabela 7, e a análise gráfica identifica alguns deles nos extremos (ver Figura 3). A título de exemplo, os bancos Capital e Guanabara tiveram, em dezembro de 2004, aplicações e resultados muito elevados em DI quando comparados ao restante do setor. Possivelmente também são bancos em fase de transição, aumentando ou reduzindo suas operações de crédito.


Uma vez que as distâncias na figura representam as distâncias estratégicas entre os bancos, pode-se afirmar que, para as variáveis deste estudo, os bancos Ford, Honda Toyota e Volkswagen são mais parecidos entre si do que com o Banco Guanabara (Figura 3).

4.4.3 Bancos de intermediação bancária (DI)

O grupo de DI é marcado prioritariamente por bancos com elevadas receitas e aplicações em DI, isto é, são intermediários que operam como fornecedores ou doadores de recursos no setor bancário. Observando a Tabela 8, é possível distinguir dois subgrupos nesse conjunto.

O primeiro subgrupo de bancos de negócios é constituído por todos aqueles em que a receita de serviços é mais expressiva que a receita de DI, como o Lemon e o Banco Fator. No entanto, a demanda sazonal por serviços de colocação de títulos possivelmente está cooperando para a subavaliação de outros bancos com as mesmas características. O próprio fato de um grupo de negócios não poder ser identificado já é, em si mesmo, conseqüência do desaquecimento do mercado por esses serviços. A Figura 4 destaca esses bancos nos extremos inferiores.


E o grupo dos demais bancos apresenta realmente altas aplicações e receitas de DI, bem como receitas não-operacionais, sugerindo claramente uma especialização em intermediação de recursos.

É preciso frisar, no entanto, que a mera intermediação de recursos no mercado interbancário não é uma atividade lucrativa no longo prazo (HAJAL; ZOCHOWSKY, 2006). Uma instituição essencialmente doadora incorre no custo elevado de sustentar uma estrutura bancária sem poder beneficiar-se das margens generosas do spread bancário. Apesar da aparente consistência desses bancos em obter receitas com a aplicação em DI, é razoável supor que esse também seja um grupo de transição, salvo aqueles bancos de negócios que obtêm receitas alternativas em DI. Assim, é mais provável que bancos de DI sejam bancos de crédito ou tesouraria cuja atividade principal está em fase de revisão ou bancos que não conseguiram vencer as barreiras à mobilidade para entrar em outros grupos.

Fitchratings (2005b) aponta que o Banco Sumitomo teve perdas expressivas em 2003 com as flutuações cambiais, o que o levou a ampliar sua participação em "operações de curtíssimo [prazo] lastreadas, em sua essência, por papéis federais e um volume de BRL23, 3 mil direcionados para CDIs". Deve-se observar como o efeito dos outliers da esquerda penaliza o centróide do grupo. No entanto, esse efeito ficou confinado no grupo de DI – o grupo dos principais outliers8 8 Ao utilizar o k- means para extrair cinco grupos, o resultado obtido foi uma subdivisão nesse grupo. No entanto, grupos muito pequenos são indesejáveis, já que comprometem a validação da segmentação. .

4.4.4 Bancos de transição e repasses

A categoria é ampla e apresenta-se bastante dispersa em relação ao eixo y, dimensão 2. Apesar disso, a principal característica do grupo é a aplicação em crédito, em média 61,7% do ativo total, mas sem depósitos expressivos. Sua principal fonte de recursos está na conta de obrigações por empréstimos e repasses, por isso bancos de repasse (Tabela 9 e Figura 5). Essas contas são compostas fundamentalmente por empréstimos feitos pelo sistema BNDES.


Uma vez que um banco tradicional se preza a ligar agentes poupadores a agentes deficitários, esse grupo apresenta-se como um outro grupo de intermediação porque suas origens também estão em empréstimos, repasses ou emissão de títulos, um fenômeno da desintermediação bancária. Apesar do know-how que eles têm em gestão de crédito, não possuem tamanho ou recursos para sustentar uma estrutura de agências. No entanto, atendem à demanda de crédito no país, embora operem apenas como distribuidores de recursos.

Há uma barreira à mobilidade grande, protegendo os bancos de varejo e provavelmente os bancos de crédito, visto que o custo inicial que um banco despende em propaganda e na estrutura de agências para alcançar o funding de baixo custo proporcionado pelos depósitos é muito elevado (ROCHA, 2001).

Porter (1979) observou que as barreiras à mobilidade forçam os novos entrantes a adentrarem em um grupo estratégico inicial para, então, expandir suas atividades, tentando operar em grupos estratégicos que oferecem retornos superiores. Curiosamente, esse é o grupo em que se encontram os principais entrantes vindos de outros negócios ou de outros países, esse é o caso de Credicard, Lage Landen, Amex, VR, GE Capital e Credit Lyonnais. Também é o grupo de financeiras que se expandiram ou estão se expandindo como IBM, CNH, Volvo e Daimler. Trata-se do grupo de bancos de desenvolvimento e de tesouraria ou crédito mais antigo, passando por importantes mudanças de nicho como Banif Primus e Cacique9 9 Segundo Fitchratings (2005e), o Banco Cacique é tradicionalmente um banco de crédito com alta capilarização e voltado para empréstimos de baixo valor; no entanto adquiriu recentemente uma tesouraria agressiva. , respectivamente (FITCHRATINGS, 2005d; 2005e).

4.4.5 Bancos de varejo

Esse grupo foi selecionado, a priori, por sua elevada capilarização, já que é formado por bancos que possuem mais de 50 agências e que, por hipótese, detêm uma barreira à mobilidade construída a partir de sua capilaridade que se reflete em depósitos mais expressivos, principalmente depósitos à vista.

Trata-se de um grupo equilibrado entre aplicações e receitas tanto de crédito quanto de TVM. Além dessa característica híbrida, possui obviamente uma média muito elevada de depósitos (mais de 40%). O grupo possui ainda uma receita de serviços menor que a do grupo de interbancário, mas bem maior que a dos demais grupos, em virtude dos serviços diretos prestados a clientes, principalmente correntistas.

Conforme mencionado, sugere-se que esse grupo seja fortemente protegido por barreiras à mobilidade, justificando a existência de muitos dos demais grupos. A sua barreira à mobilidade foi construída ao redor de uma vasta estrutura de agências, semeada por longos anos em que o acesso ao mercado bancário brasileiro foi proibido aos bancos estrangeiros (ROCHA, 2001).

É curioso observar que, apesar de ser um grupo isolado a priori, foi o que apresentou maior homogeneidade interna com poucos bancos que destoaram dos demais (Tabela 10 e Figura 6).


5 CONCLUSÕES

Este trabalho de pesquisa utilizou a análise de clusters, a análise discriminante e o escalonamento multidimensional (EMD) para identificar e analisar os segmentos de atuação dos bancos brasileiros. A proposta de segmentação apresentada neste estudo subdivide o sistema bancário em cinco grupos: varejo, tesouraria, crédito, intermediação bancária e transição ou repasses.

A análise discriminante confirmou essa solução de cinco grupos, a despeito da separação a priori dos bancos de varejo, para critérios de significância prática como matriz de classificação e teste Q de press. As funções discriminantes também permitiram rejeitar a hipótese nula de que os cinco segmentos não existiam ou não eram relevantes.

A seguir, foi feita a análise exploratória dessa solução pela qual foi possível traçar um perfil estratégico genérico para cada um desses grupos.

Com respeito à solução encontrada, chama a atenção a elevada quantidade de mediadores do setor. Dos 138 bancos analisados, 36 tiveram comportamento de transição ou repasse, isto é, atuavam como distribuidores de crédito e 16 atuavam como doadores de recursos ou fornecedores no mercado interbancário. Em outras palavras, no Brasil, em dezembro de 2004, 52 dos 138 bancos analisados, ou 38% deles, não se dedicavam à intermediação financeira completa, mas a um tipo de "intermediação da intermediação", criando uma extensa rede de repassadores de crédito e liquidez.

Porter (1979) e Mascarenhas e Aaker (1989) afirmam que as barreiras à mobilidade justificam a existência de segmentos com estratégias alternativas e menos lucrativas. Esses autores apontam também que a separação entre os membros dos grupos mais e menos lucrativos deve-se a essas barreiras, o que explica o fato de os novos entrantes se estabelecerem inicialmente como bancos de transição e não como bancos de crédito ou tesouraria, mas não esclarecem por que bancos antigos foram classificados dessa forma, resguardando, é claro, o papel dos bancos de fomento, que se encaixam perfeitamente na descrição de bancos de repasse.

Para resolver essa questão, evocam-se os aspectos conjunturais. Sabe-se que diversos bancos de crédito têm estocado títulos públicos pela dificuldade de atuar em um cenário de taxas de juro elevadas e alta inadimplência. E, ainda, deve-se mencionar o impacto da insolvência do Banco Santos na liquidez dos bancos pequenos, o que explica diversas operações de cessão de crédito que acabaram por comprometer a classificação dos bancos de crédito em dezembro de 2004. Alguns desses casos foram discutidos na análise de resultados, mas, seja qual for a razão de eles não pertencerem aos segmentos mais lucrativos, sua existência demonstra a elevada adaptabilidade dos bancos brasileiros.

Além disso, sugere-se, à semelhança de Rocha (2001), que a separação entre os bancos de varejo e os demais também seja resultado da existência de barreiras à mobilidade em torno dos maiores bancos.

A principal contribuição deste trabalho, no entanto, é oferecer aos pesquisadores uma abordagem estruturada para futuros estudos sobre segmentação ou análise competitiva. Merece destaque o uso do escalonamento multidimensional, técnica multivariada ainda pouco difundida no Brasil, como ferramenta de análise gráfica ou instrumento de medida de um fenômeno, a distância estratégica. Com o auxílio da técnica de nomeação de fatores de Malzyner (1981), o pesquisador tem um ferramental diferenciado para lidar com medidas de similaridade e distâncias relativas no espaço multidimensional. Finalmente, apresenta-se ao leitor em geral uma análise recente do cenário competitivo do setor bancário, lembrando que a classificação proposta neste estudo não pode ser extrapolada para outros períodos.

Submissão: 15 abr. 2008.

Aceitação: 21 ago. 2008.

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  • 1
    As opiniões expressas neste trabalho são exclusivamente do(s) autor(es) e não refletem, necessariamente, a visão do Banco Central do Brasil.
  • 2
    A chance máxima é a proporção de elementos presente no maior grupo.
  • 3
    C
    PRO
    = p12 + p22 + p32 + ... + pn2
    onde
    Pn = proporção de indivíduos nos grupos 1,2,3, ...n
  • 4
    QPRESS=
    onde
    N = tamanho da amostra
    n = número de observações corretamente classificadas
    K = número de grupos
  • 5
    Os bancos Santos e Silvio Santos não apresentaram seus dados contábeis referentes a dezembro de 2004, segundo o relatório público Top 50 disponível no
    site do Banco Central do Brasil até maio de 2005, sendo, portanto, descartados deste estudo, cuja amostra passou a ser de 138 instituições.
  • 6
    Calculada em relação à distribuição qui-quadrado com um grau de liberdade.
  • 7
    As baixas médias em obrigações por empréstimos e depósitos sugerem elevado uso de capital próprio. Assim como baixas médias em TVM, DI e CRED, um imobilizado elevado e baixas médias em r.cred, r.di, r.tvm e r.serv, uma receita não-operacional elevada.
  • 8
    Ao utilizar o k-
    means para extrair cinco grupos, o resultado obtido foi uma subdivisão nesse grupo. No entanto, grupos muito pequenos são indesejáveis, já que comprometem a validação da segmentação.
  • 9
    Segundo Fitchratings (2005e), o Banco Cacique é tradicionalmente um banco de crédito com alta capilarização e voltado para empréstimos de baixo valor; no entanto adquiriu recentemente uma tesouraria agressiva.
  • Datas de Publicação

    • Publicação nesta coleção
      25 Nov 2011
    • Data do Fascículo
      Dez 2008

    Histórico

    • Recebido
      15 Abr 2008
    • Aceito
      21 Ago 2008
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