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Abstract
a mão invisível era invisível porque não estava lá" Joseph Stiglitz RESUMO Esse estudo avalia a adequação dos requerimentos absolutos de capital no Brasil para bancos pequenos e grandes separadamente e investiga os requerimentos de capital mínimo para risco de crédito nas diferentes abordagens de Basiléia, em especial o impacto da adoção dos modelos dos ratings internos (IRB) conforme o Edital BCB n. 37/11.Além disso, propõe e avalia a abordagem padronizada dos ratings centralizados, CRBA, para cálculo do Capital Mínimo Exigido (CME) em bancos pequenos e que é baseada na abordagem padronizada em vigor na Europa, mas voltada para dados disponíveis nas Centrais de Risco.A CRBA pertence à família dos modelos internos e busca contribuir com as recentes discussões sobre a reforma regulatória bancária na Europa e nos Estados Unidos.Para os três objetivos mencionados, as metodologias adotadas foram: 1) o Valuet-at-Risk (VaR) não paramétrico de Crédito (CVaR) de Carey (2002) e o paramétrico Creditrisk+ para estimar o capital econômico do Sistema Bancário; seguido da 2) estimação amostral e avaliação do capital regulatório para bancos pequenos e grandes nas abordagens IRB, Basileia 1, abordagem padrão simplificada (SSA); além da 3) avaliação da abordagem proposta nesse estudo, a CRBA.A performance de todas essas abordagens é avaliada frente a cenários de stress ad hoc e durante a Crise de 2008-2009.Os dados utilizados foram exposições de crédito aleatórias colhidas da Nova Central de Risco do Banco Central do Brasil (SCR).Os principais resultados desse estudo são: 1) sugerir um capital regulatório total (Patrimônio de Referência mais provisão) para bancos grandes de 17,5% baseado no CVaR paramétrico de 99,9% e, para pequenos, de 15,31% baseado no CVaR de 99%; 2) sugerir que, de todas as abordagens de Basileia II, o IRB estimado conforme o Edital BCB n. 37/2011 e para as Probabilidade deDefault (PDs) calculadas por matrizes de migração do SCR, é o mais conservador; 3) sugerir que a abordagem proposta seja mais sensível ao risco de crédito do que atual brasileira, especialmente no varejo, além de oferecer um nível proteção maior contra choques aleatórios de crédito.Na Crise de 2008-2009, os bancos pequenos e grandes apresentaram respostas muito distintas a choques diversos ou quando os "estados da economia" se deterioravam.Os bancos pequenos não atingem o grau de diversificação necessário para minimizar perdas extremas.Por outro lado, do ponto de vista do risco sistêmico, a falência dessas entidades tem impactos muito menores que a de conglomerados bancários de porte.Finalmente, a abordagem proposta CRBA é apresentada como uma alternativa à abordagem atual no Brasil e à abordagem padronizada (SA) nos demais países, em especial na Europa.No Brasil, a CRBA cumpriria o papel de aumentar a sensibilidade a risco de crédito do CME nos bancos pequenos criando incentivos para uma gestão de risco de crédito mais cautelosa e alinhando o nível de capital dos bancos pequenos ao seu risco efetivo.Nos demais países, a CRBA é uma alternativa à abordagem padronizada, que independe da opinião das Agências de Classificação de Risco (ACRs).A CRBA traz dois benefícios: o primeiro de ampliar o escopo dos modelos internos e eliminar a dependência regulatória na opinião das ACRs, diminuindo a oportunidade de arbitragem regulatória com ratings inflacionados e corrigindo incentivos para que as ACRs sejam apenas provedoras de opiniões isentas; e o segundo, de prover os organismos supervisores com um mecanismo de controle (tracking error) sobre a qualidade de gestão de risco dos bancos pequenos por meio das Centrais de Risco.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".