Análise dos modelos não paramétricos de avaliação de eficiência e a performance dos bancos comerciais brasileiros

Abstract

O principal objetivo deste trabalho é descrever e analisar do ponto de vista teórico os principais métodos não paramétricos de avaliação de eficiência e avaliar empiricamente os resultados gerados por esses diferentes métodos aplicados a um mesmo conjunto de dados. Com essa finalidade, realizou-se diversas simulações teóricas para fins comparativos dos tradicionais estimadores DEA e FDH, inclusive de seus procedimentos para inferência e correção de viés, e dos novos estimadores de ordem m e quantil. Empiricamente, utilizamos uma amostra de 184 bancos comerciais brasileiros no período de Junho/1995 à Junho/2004. Os resultados mostraram que as diferentes suposições impostas ao conjunto de produção pelos estimadores DEA e FDH afetam sensivelmente os índices de eficiência de várias firmas. Apesar disso, o uso de mais de um estimador mostrou-se um bom artifício para identificação das unidades com pior desempenho. Os procedimentos disponíveis para correção de viés e inferência, entretanto, mostraram-se deficientes principalmente para as firmas localizadas ao longo da fronteira estimada. Por outro lado, a importância da utilização dos novos estimadores não paramétricos quantil e de ordem m ficou evidente devido a presença de observações consideradas valores extremos, que distorcem os índices de eficiência estimados de outras observações. O uso de tais estimadores, mais robustos a valores extremos e outliers, gerou resultados mais confiáveis. Finalmente, procurou-se investigar se o controle de capital, o segmento de atuação e o porte dos bancos afetam sua eficiência, além de investigar o comportamento da performance do setor durante o período de análise.

The purpose of this piece of work has been to analyse and describe the main non parametric efficiency evaluation methods from a theoretical point of view and to empirically analyse the efficiency scores generated by such methods using the same data sample. For that purpose, theoretical simulations were used in order to compare traditional DEA and FDH estimators, their inference and bias correction procedures included. The new order m and quantil estimators were also used. We empirically used a sample of 184 Brazilian commercial banks spanning the June/1995 to June/2004 period. The results show that several banks’ efficiency scores were noticeably affected by the different assumptions made by the DEA and FDH estimators towards the production set. Nevertheless, the use of more than one estimator proved to be an effective way of identifying the units with the worst performance levels. The available procedures for bias correction and inference, however, proved ineffective for frontier firms. On the other hand, the importance of utilising the new order m and quantil estimators was evidenced. Several observations from our sample were detected as extreme values, which affected the estimated efficiency scores from other observations. The use of the aforementioned estimators, more robust to extreme values and outliers, generated more trustworthy results. Finally, an attempt was made to investigate whether or not capital control, business segment and banks’ size affect their efficiency, besides investigating the sector’s performance behaviour during the target period.