O mercado de crédito no Brasil possui diversas amarras. Entre elas há uma clara falha de mercado que começou a ser corrigida. Essa falha atende pelo nome de seleção adversa.
O fator que ocasiona a seleção adversa é a assimetria de informação entre os bancos e os tomadores de crédito. A priori, o banco não sabe se o indivíduo é um bom ou mau pagador, apesar de todo investimento na construção de modelos de credit score para classificação dos indivíduos. Ou seja, problemas de seleção adversa no crédito ocorre devido a dificuldade ou incapacidade da instituição financeira de saber diferenciar o bom pagador do mau pagador.
Um tomador procurando crédito geralmente possui uma informação privada sobre sua saúde financeira, que o banco não possui. Um tomador em má situação, na urgência de atender suas necessidades, não se importa com taxas de juros mais altas, nem faz uma avaliação de conseguir honrar o seu contrato. O banco poderia fazer uma extensiva entrevista com o tomador para buscar entender sua necessidade e urgência para o crédito, porém, isto traria um forte aumento de custo de triagem.
O “mau” tomador será relutante em descrever sua situação financeira, se souber que o credor usará essas informações para desenhar um contrato que lhe é desfavorável, com uma taxa de juros maior, por exemplo.
Por conta desse problema, ao contrário do que muitos acreditam, o lucro esperado dos bancos não aumenta livremente. Haverá um ponto em que o lucro cairá. Como os agentes são racionais, passado esse ponto, o banco reduzirá a quantidade de crédito mesmo tendo demanda. Isso implicará em um racionamento de crédito.
Como os bancos chegam na taxa a ser cobrada?
A intuição por trás dessa lógica da formação da taxa de juros, por parte de um agente de crédito, é a seguinte:
Situação 1: taxa juros cobrada no caso do banco possuir informações que diferencie cada indivíduo:
Imagine 2 tipos de empréstimos: o primeiro para um bom pagador com probabilidade de pagamento p(x) e o segundo para um mau pagador com probabilidade de pagamento p(y).
Seja:
p(x) = probabilidade bom (good) pagador.
p(y) = probabilidade mau (bad) pagador.
r = Taxa de juros básica do banco (Custo de oportunidade).
Então:
=> Taxa que cobrará do bom (good) pagador será a taxa de juros sobre a probabilidade dos bons pagadores.
=> Taxa que cobrará dos mau (bad) pagador será a taxa de juros sobre a probabilidade dos maus pagadores.
Caso o banco tenha a informação de cada indivíduo, o banco poderá fazer discriminação de taxa para cada um, desta forma, os bons pagadores pagarão menores taxas do que os maus pagadores.
Situação 2: taxa juros cobrada no caso do banco NÃO possuir informações que diferenciem cada indivíduo:
r = Taxa de juros básica do banco (Custo de oportunidade).
g = proporção de bons pagadores.
rl = taxa de juros que será cobrado de todos.
Neste caso, o banco cobrará uma taxa única de todos os clientes sob análise , de forma que:
Após pequenas manipulações algébricas:
Sob essa formulação simplificada, a taxa que o banco cobrará será maior do que ele poderia cobrar dos indivíduos bons, porém menor do que ele cobraria dos indivíduos mau pagadores. Ou seja, os maus pagadores de beneficiam deste problema de mercado.
Desta forma, um aumento de r mudará o mix de tomadores de empréstimos. Assim, uma elevação da taxa de juros r, fará com que a proporção de maus pagadores se eleve, isto irá causar uma redução da oferta de crédito por parte da instituição financeira.
Resolvendo o problema da assimetria de informação
Como resultado do problema de seleção adversa (e também do risco moral, assunto para ser detalhado em um outro artigo) as instituições financeiras reduzem seu volume de crédito a medida que se eleva a taxa de juros, ou seja, elas retraem o crédito pelo lado da oferta! A própria oferta de crédito se reduz pois os bancos enxergam seus lucros diminuindo, após um ponto ótimo, devido a elevação da seleção adversa, mesmo que haja demanda por crédito.
Ou seja, a seleção adversa faz com que o banco utilize uma taxa única para os tomadores de crédito, de modo que uma elevação na taxa de juros beneficie o mau pagador, deste modo, a instituição financeira tende a reduzir a oferta de crédito (mesmo havendo demanda) pois a elevação dos maus pagadores eleva a inadimplência e reduz o lucro do banco.
Alegando a taxa de inadimplência, os bancos elevam a taxa de empréstimo bancário. Uma consequência dessa elevada taxa de juros é que os bons pagadores não irão tomar empréstimo por considerarem impossível o cumprimento do acordo. Já os maus pagadores se aventuram a tomar empréstimos independentemente da taxa de juros cobrada, uma vez que, não dispõem de intenção de honrar seus compromissos.
A fim de corrigir esse problema, o Governo regulamentou o cadastro positivo, política pública que compõe a agenda BC+, do Banco Central. Esse cadastro consolida o histórico de crédito de pessoas físicas e jurídicas, através das informações sobre o pagamento de contas e o cumprimento de obrigações financeiras.
Assim, por meio dessa agenda, o Governo acredita ser capaz de melhorar o resultado do mercado, tornando o crédito mais barato, pois com mais informação sobre os indivíduos e empresas, isso permitirá aos bancos discriminar bons e maus pagadores, mitigando o problema de assimetria de informação existente.
Alex Cerqueira
É mestrando em Economia pelo IDP/ Brasília, graduado em Economia pela Unicamp, com MBA em Gestão de Negócios pela USP e especialização em Finanças Empresariais, Business Intelligence e Estatística Aplicada. Gosta de conversar sobre as polêmicas da macroeconomia e da ciência política, e se aventura em Machine Learning.
Alexandre Lima
É mestrando em Economia pelo IDP/ Brasília, graduado em Estatística pela UnB, com especialização em Matemática e Estatística pela UFLA e MBA em Finanças pelo IBMEC e em Business Analytics pela FGV. Gosta de aplicar técnicas de predição nos negócios e conversar sobre Machine Learning, economia e finanças. Atualmente é especialista em negócios da Caixa Seguradora.
