Um sistema de classificação de risco de crédito eficiente é fundamental para que uma instituição financeira (IF) possa realizar uma boa gestão de risco de crédito. No Brasil, as operações de crédito de IFs devem ser classificadas em nove níveis de risco que, em ordem crescente, são: \"AA\", \"A\", \"B\", \"C\", \"D\", \"E\", \"F\", \"G\" e \"H\". As provisões para créditos de liquidação duvidosa, um dos maiores itens de despesa das IFs, são constituídas em função destas classificações. Também no Novo Acordo de Capital da Basiléia as classificações de risco de crédito são relevantes na determinação do capital exigido das IFs para absorver perdas inesperadas em seus portfolios de crédito. Esta pesquisa teve como objetivo verificar, no período compreendido entre dezembro de 2005 e dezembro de 2006, o comportamento dos sistemas de classificação das IFs brasileiras no que diz respeito a um dos principais aspectos a serem observados nos procedimentos de validação de sistemas de classificação de risco de crédito, a saber, o poder discriminante do sistema. A literatura sobre validação de sistemas de classificação de crédito define poder discriminante como sendo a habilidade do sistema em diferenciar, ex ante, casos \"bons\" de casos \"ruins\". Existem diversos métodos para realizar a medição do poder discriminante. Neste estudo, o método utilizado foi uns dos mais citados na literatura, qual seja, o Receiver Operating Characteristic (ROC) cujo índice é a Area under an ROC Curve (AUROC). Utilizando uma amostra aleatória com 488.318 operações de crédito das 14.185.929 operações disponíveis no Sistema de Informações de Crédito do Banco Central do Brasil (SCR) cujos montantes, na data-base de dezembro de 2005, eram iguais ou superiores a R$ 5.000,00, foram estimadas as AUROCs de 261 IFs que, para garantir a qualidade da estimação, possuíam em dezembro de 2006 um número mínimo de operações consideradas normais, assim entendidas as operações classificadas como \"AA\", \"A\", \"B\", \"C\", \"D\", e consideradas anormais, as classificadas como \"E\", \"F\", \"G\" e \"H\" incluindo as baixas como prejuízo. Realizadas as estimações de AUROCs, foi possível verificar se existem relações significantes entre o poder discriminante observado e algumas das características das IFs, quais sejam, tipo de controle da IF: público, privado nacional e privado estrangeiro; porte da IF: grande, médio, pequeno e micro; e tipo de IF: bancária, não-bancária cooperativa de crédito e não-bancária outras; e modalidade de crédito operada pelas IFs: crédito pessoal, capital de giro, aquisição de veículos, financiamento rural e arrendamento mercantil. Os resultados alcançados, utilizando testes de Qui-quadrado, ANOVA para dois fatores e regressão linear múltipla, mostraram que os sistemas de classificação de risco de crédito da grande maioria das IFs pesquisadas, aproximadamente 79,7% do total, possuíam poder discriminante. Os resultados mostraram também que não havia relação entre o tipo de controle da IF e o poder discriminante de seu sistema, nem entre o poder discriminante e a modalidade de crédito operada pela IF. Entretanto, foi verificada a existência de relação entre poder discriminante e porte da IF. A proporção de IFs de micro porte, normalmente cooperativas de crédito, cujos sistemas não apresentaram poder discriminante, aproximadamente 39,6%, foi significativamente maior que o valor esperado, cerca de 9,3%, enquanto que todas as IFs classificadas como sendo de grande porte apresentaram sistemas de classificação com poder discriminante. / An efficient credit rating system is essential for a financial institution (FI) achieve sound management of credit risk. In Brazil, the credit operations of FIs are classified into nine ratings that, in ascending risk order, are: \"AA\", \"A\", \"B\", \"C\", \"D\", \"E\", \"F\", \"G\" and \"H\". Provisions for doubtful borrowers, one of the major items of expenditure of FIs, are formed according to these ratings. Also in the New Basel Capital Accord the credit ratings are relevant in determining the required capital from FIs to absorb unexpected losses on their credit portfolios. This study aimed to verify, between December 2005 and December 2006, the behavior of the credit rating systems of Brazilian FIs regarding one of the main issues to be observed in the procedures for the credit rating system validation: the discriminant power of the system. The literature on the credit rating system validation techniques defines discriminant power as the system ability to differentiate, ex ante, \"good\" cases from \"bad\" cases. Although there are several methods to perform the measurement of discriminant power, the study used the most cited in the literature: the Receiver Operating Characteristic (ROC) whose index is the Area Under a ROC Curve (AUROC). Using a random sample with 488,318 credit operations from the 14,185,929 available operations in the Credit Information System of the Central Bank of Brazil (SCR) whose amounts, at December 2005, were equal to or greater than R$ 5,000,00, were estimated the AUROCs of 261 IFs that, to ensure the quality of the estimate, in December 2006 had a minimum number of operations considered normal, as well understood as the credit operations classified as \"AA\", \"A\", \"B\", \"C,\" or \"D\", and a minimum number of operations considered abnormal, the operations classified as \"E\", \"F\", \"G\" and \"H\" including write-offs. After calculating the AUROC estimative for each FI, was verified whether there are significant relationships between the discriminant power and some of the observed characteristics of the FIs, which were FI control: public, private, national and foreign private; FI size: large, medium, small and micro; FI type: banking, non-banking credit union and other non-bank; and credit types operated by FIs: personal credit, working capital, auto loan, rural credit and leasing. The results achieved by using chi-square tests, two-factors ANOVA and multiple linear regression showed that the credit rating system from the vast majority of the FIs surveyed, approximately 79.7%, had discriminant power. The results also shown that there was no relationship between the FI control and the discriminant power, and neither between the discriminant power and the credit type operated by FI. However, it has been verified that there was a significant relationship between discriminant power and the FI size. The proportion of FIs of micro size, commonly credit union, whose systems hadn\'t discriminant power, approximately 39.6%, was significantly greater than the expected value, about 9.3%, while all FIs classified as large size had ratings systems with discriminant power.

O risco de crédito é uma das principais preocupações quando se trata de instituições financeiras. A probabilidade de inadimplência, conhecida também como probabilidade de default, tem papel importante na gestão de risco de crédito, auxiliando na constituição de provisões, na precificação das operações de crédito e no estabelecimento de limites de crédito. Com o Novo Acordo de Basiléia, surge a possibilidade de utilização de modelos internos para o cálculo dos componentes que determinam o requerimento mínimo de capital necessário para que a instituição financeira suporte o seu risco de crédito. Um desses componentes é a probabilidade de inadimplência, o que destaca ainda mais a importância de sua mensuração. Deste modo, este trabalho tem como objetivo a construção de um modelo com variáveis contábeis e cadastrais de grandes empresas, juntamente com variáveis macroeconômicas, para estimar a probabilidade de inadimplência dessas empresas no Sistema Financeiro Nacional. Saliente-se que, diferentemente da maioria dos estudos existentes, que utilizam falência e concordata como evento de default, a inadimplência no Sistema Financeiro Nacional é pouco abordada, em função da dificuldade na obtenção de dados desse tipo. As fontes utilizadas foram as bases de dados das Melhores e Maiores - As 500 maiores empresas do país (Revista Exame) e do Sistema de Informações de Crédito do Banco Central do Brasil. Como ponto de partida, define-se o evento de default como sendo o atraso superior a 90 dias de parcela material da dívida de uma empresa, em relação a uma instituição financeira, e determina-se o percentual que representa o termo parcela material. A técnica estatística utilizada para a modelagem é a regressão logística e adota-se um procedimento manual de seleção de variáveis, que apresentou melhores resultados em termos de qualidade de ajuste se comparado com o procedimento stepwise. As variáveis métricas que compõem o modelo final referem-se a indicadores contábeis, índice de inflação, variação do produto interno bruto, tempo de relacionamento com a instituição e tamanho da empresa; sendo que nem todas apresentaram a associação esperada com a probabilidade de inadimplência, possivelmente em função de limitações existentes na base de dados e na metodologia utilizada. As variáveis categóricas que compõem o modelo referem-se ao estado da sede da empresa, seu controle acionário e seu setor econômico. Através de testes estatísticos, verifica-se que o modelo construído apresenta boa qualidade de ajuste aos dados observados, que é importante dado o foco na previsão, e razoável poder discriminante, que representa um bom resultado tendo em vista o baixo percentual existente de eventos de default (2,6%). Essa restrição também impossibilitou a validação externa do modelo. Os principais diferenciais do estudo são a base de dados utilizada (dados de atraso de operações de crédito no Sistema Financeiro Nacional) e utilização de informações cadastrais categóricas, o que o torna uma referência potencial para outros estudos sobre previsão de inadimplência bancária, mostrando as diversas dificuldades enfrentadas e apresentando sugestões para aprimoramento. / Credit risk is one of the main concerns regarding financial institutions. The probability of default has an important role in credit risk management, constituting provisions, pricing loans, and establishing credit limits. The New Basel Accord allows for the use of internal models to calculate the components that determine the minimum capital requirement in order for the financial institution to support its credit risk. One such component is the probability of default, which further emphasizes the importance of its measurement. Therefore, the objective of this work is the construction of a model using large corporations\' accounting and cadastre variables, along with macro economic variables, to estimate the probability of default of these companies in the Brazilian Financial System. Unlike the majority of the existing studies that use bankruptcy and forced agreement as the event of default, past due loans in the Brazilian Financial System are rarely addressed due to the difficulty collecting data of this type. The data used in this work comes from the \"Melhores e Maiores - As 500 maiores empresas do país (Revista Exame)\" and the \"Sistema de Informações de Crédito do Banco Central do Brasil\". As a starting point, the event of default is defined as past due more than 90 days on any material credit obligation to the financial institution, and the percentage that represents the term any material is determined. The statistical technique used for the modeling is the logistic regression, and a manual procedure of variable selection is adopted that presents better results in terms of model goodness of fit when compared with the stepwise procedure. The metric variables that compose the final model correspond to accounting ratios, inflation index, variation of the gross domestic product, duration of relationship with the financial institution, and company size. It was observed that some of these variables do not present the expected association with the probability of default, possibly due to limitations in the methodology and data. The categorical variables that compose the model correspond to the state of the company\'s headquarters, its shareholding control, and its economic sector. Through statistical tests, it was verified that the constructed model appropriately fits the observed data, which is important as forecasting is the focus. The model also presents reasonable discriminating power, which represents a good result, in view of the low percentage of events of default (2.6%). The low percentage of relevant data made it impossible to proceed to external validation. Some of the distinguishable contributions of this work are the use of a different database (past due loans in the Brazilian Financial System) and the use of several categorical cadastre information, that makes this work to be a potential reference for future studies of forecasting default in the financial system, as it describes several difficulties faced, and gives suggestions for further improvements.

Um sistema de classificação de risco de crédito eficiente é fundamental para que uma instituição financeira (IF) possa realizar uma boa gestão de risco de crédito. No Brasil, as operações de crédito de IFs devem ser classificadas em nove níveis de risco que, em ordem crescente, são: \"AA\", \"A\", \"B\", \"C\", \"D\", \"E\", \"F\", \"G\" e \"H\". As provisões para créditos de liquidação duvidosa, um dos maiores itens de despesa das IFs, são constituídas em função destas classificações. Também no Novo Acordo de Capital da Basiléia as classificações de risco de crédito são relevantes na determinação do capital exigido das IFs para absorver perdas inesperadas em seus portfolios de crédito. Esta pesquisa teve como objetivo verificar, no período compreendido entre dezembro de 2005 e dezembro de 2006, o comportamento dos sistemas de classificação das IFs brasileiras no que diz respeito a um dos principais aspectos a serem observados nos procedimentos de validação de sistemas de classificação de risco de crédito, a saber, o poder discriminante do sistema. A literatura sobre validação de sistemas de classificação de crédito define poder discriminante como sendo a habilidade do sistema em diferenciar, ex ante, casos \"bons\" de casos \"ruins\". Existem diversos métodos para realizar a medição do poder discriminante. Neste estudo, o método utilizado foi uns dos mais citados na literatura, qual seja, o Receiver Operating Characteristic (ROC) cujo índice é a Area under an ROC Curve (AUROC). Utilizando uma amostra aleatória com 488.318 operações de crédito das 14.185.929 operações disponíveis no Sistema de Informações de Crédito do Banco Central do Brasil (SCR) cujos montantes, na data-base de dezembro de 2005, eram iguais ou superiores a R$ 5.000,00, foram estimadas as AUROCs de 261 IFs que, para garantir a qualidade da estimação, possuíam em dezembro de 2006 um número mínimo de operações consideradas normais, assim entendidas as operações classificadas como \"AA\", \"A\", \"B\", \"C\", \"D\", e consideradas anormais, as classificadas como \"E\", \"F\", \"G\" e \"H\" incluindo as baixas como prejuízo. Realizadas as estimações de AUROCs, foi possível verificar se existem relações significantes entre o poder discriminante observado e algumas das características das IFs, quais sejam, tipo de controle da IF: público, privado nacional e privado estrangeiro; porte da IF: grande, médio, pequeno e micro; e tipo de IF: bancária, não-bancária cooperativa de crédito e não-bancária outras; e modalidade de crédito operada pelas IFs: crédito pessoal, capital de giro, aquisição de veículos, financiamento rural e arrendamento mercantil. Os resultados alcançados, utilizando testes de Qui-quadrado, ANOVA para dois fatores e regressão linear múltipla, mostraram que os sistemas de classificação de risco de crédito da grande maioria das IFs pesquisadas, aproximadamente 79,7% do total, possuíam poder discriminante. Os resultados mostraram também que não havia relação entre o tipo de controle da IF e o poder discriminante de seu sistema, nem entre o poder discriminante e a modalidade de crédito operada pela IF. Entretanto, foi verificada a existência de relação entre poder discriminante e porte da IF. A proporção de IFs de micro porte, normalmente cooperativas de crédito, cujos sistemas não apresentaram poder discriminante, aproximadamente 39,6%, foi significativamente maior que o valor esperado, cerca de 9,3%, enquanto que todas as IFs classificadas como sendo de grande porte apresentaram sistemas de classificação com poder discriminante. / An efficient credit rating system is essential for a financial institution (FI) achieve sound management of credit risk. In Brazil, the credit operations of FIs are classified into nine ratings that, in ascending risk order, are: \"AA\", \"A\", \"B\", \"C\", \"D\", \"E\", \"F\", \"G\" and \"H\". Provisions for doubtful borrowers, one of the major items of expenditure of FIs, are formed according to these ratings. Also in the New Basel Capital Accord the credit ratings are relevant in determining the required capital from FIs to absorb unexpected losses on their credit portfolios. This study aimed to verify, between December 2005 and December 2006, the behavior of the credit rating systems of Brazilian FIs regarding one of the main issues to be observed in the procedures for the credit rating system validation: the discriminant power of the system. The literature on the credit rating system validation techniques defines discriminant power as the system ability to differentiate, ex ante, \"good\" cases from \"bad\" cases. Although there are several methods to perform the measurement of discriminant power, the study used the most cited in the literature: the Receiver Operating Characteristic (ROC) whose index is the Area Under a ROC Curve (AUROC). Using a random sample with 488,318 credit operations from the 14,185,929 available operations in the Credit Information System of the Central Bank of Brazil (SCR) whose amounts, at December 2005, were equal to or greater than R$ 5,000,00, were estimated the AUROCs of 261 IFs that, to ensure the quality of the estimate, in December 2006 had a minimum number of operations considered normal, as well understood as the credit operations classified as \"AA\", \"A\", \"B\", \"C,\" or \"D\", and a minimum number of operations considered abnormal, the operations classified as \"E\", \"F\", \"G\" and \"H\" including write-offs. After calculating the AUROC estimative for each FI, was verified whether there are significant relationships between the discriminant power and some of the observed characteristics of the FIs, which were FI control: public, private, national and foreign private; FI size: large, medium, small and micro; FI type: banking, non-banking credit union and other non-bank; and credit types operated by FIs: personal credit, working capital, auto loan, rural credit and leasing. The results achieved by using chi-square tests, two-factors ANOVA and multiple linear regression showed that the credit rating system from the vast majority of the FIs surveyed, approximately 79.7%, had discriminant power. The results also shown that there was no relationship between the FI control and the discriminant power, and neither between the discriminant power and the credit type operated by FI. However, it has been verified that there was a significant relationship between discriminant power and the FI size. The proportion of FIs of micro size, commonly credit union, whose systems hadn\'t discriminant power, approximately 39.6%, was significantly greater than the expected value, about 9.3%, while all FIs classified as large size had ratings systems with discriminant power.

O risco de crédito é uma das principais preocupações quando se trata de instituições financeiras. A probabilidade de inadimplência, conhecida também como probabilidade de default, tem papel importante na gestão de risco de crédito, auxiliando na constituição de provisões, na precificação das operações de crédito e no estabelecimento de limites de crédito. Com o Novo Acordo de Basiléia, surge a possibilidade de utilização de modelos internos para o cálculo dos componentes que determinam o requerimento mínimo de capital necessário para que a instituição financeira suporte o seu risco de crédito. Um desses componentes é a probabilidade de inadimplência, o que destaca ainda mais a importância de sua mensuração. Deste modo, este trabalho tem como objetivo a construção de um modelo com variáveis contábeis e cadastrais de grandes empresas, juntamente com variáveis macroeconômicas, para estimar a probabilidade de inadimplência dessas empresas no Sistema Financeiro Nacional. Saliente-se que, diferentemente da maioria dos estudos existentes, que utilizam falência e concordata como evento de default, a inadimplência no Sistema Financeiro Nacional é pouco abordada, em função da dificuldade na obtenção de dados desse tipo. As fontes utilizadas foram as bases de dados das Melhores e Maiores - As 500 maiores empresas do país (Revista Exame) e do Sistema de Informações de Crédito do Banco Central do Brasil. Como ponto de partida, define-se o evento de default como sendo o atraso superior a 90 dias de parcela material da dívida de uma empresa, em relação a uma instituição financeira, e determina-se o percentual que representa o termo parcela material. A técnica estatística utilizada para a modelagem é a regressão logística e adota-se um procedimento manual de seleção de variáveis, que apresentou melhores resultados em termos de qualidade de ajuste se comparado com o procedimento stepwise. As variáveis métricas que compõem o modelo final referem-se a indicadores contábeis, índice de inflação, variação do produto interno bruto, tempo de relacionamento com a instituição e tamanho da empresa; sendo que nem todas apresentaram a associação esperada com a probabilidade de inadimplência, possivelmente em função de limitações existentes na base de dados e na metodologia utilizada. As variáveis categóricas que compõem o modelo referem-se ao estado da sede da empresa, seu controle acionário e seu setor econômico. Através de testes estatísticos, verifica-se que o modelo construído apresenta boa qualidade de ajuste aos dados observados, que é importante dado o foco na previsão, e razoável poder discriminante, que representa um bom resultado tendo em vista o baixo percentual existente de eventos de default (2,6%). Essa restrição também impossibilitou a validação externa do modelo. Os principais diferenciais do estudo são a base de dados utilizada (dados de atraso de operações de crédito no Sistema Financeiro Nacional) e utilização de informações cadastrais categóricas, o que o torna uma referência potencial para outros estudos sobre previsão de inadimplência bancária, mostrando as diversas dificuldades enfrentadas e apresentando sugestões para aprimoramento. / Credit risk is one of the main concerns regarding financial institutions. The probability of default has an important role in credit risk management, constituting provisions, pricing loans, and establishing credit limits. The New Basel Accord allows for the use of internal models to calculate the components that determine the minimum capital requirement in order for the financial institution to support its credit risk. One such component is the probability of default, which further emphasizes the importance of its measurement. Therefore, the objective of this work is the construction of a model using large corporations\' accounting and cadastre variables, along with macro economic variables, to estimate the probability of default of these companies in the Brazilian Financial System. Unlike the majority of the existing studies that use bankruptcy and forced agreement as the event of default, past due loans in the Brazilian Financial System are rarely addressed due to the difficulty collecting data of this type. The data used in this work comes from the \"Melhores e Maiores - As 500 maiores empresas do país (Revista Exame)\" and the \"Sistema de Informações de Crédito do Banco Central do Brasil\". As a starting point, the event of default is defined as past due more than 90 days on any material credit obligation to the financial institution, and the percentage that represents the term any material is determined. The statistical technique used for the modeling is the logistic regression, and a manual procedure of variable selection is adopted that presents better results in terms of model goodness of fit when compared with the stepwise procedure. The metric variables that compose the final model correspond to accounting ratios, inflation index, variation of the gross domestic product, duration of relationship with the financial institution, and company size. It was observed that some of these variables do not present the expected association with the probability of default, possibly due to limitations in the methodology and data. The categorical variables that compose the model correspond to the state of the company\'s headquarters, its shareholding control, and its economic sector. Through statistical tests, it was verified that the constructed model appropriately fits the observed data, which is important as forecasting is the focus. The model also presents reasonable discriminating power, which represents a good result, in view of the low percentage of events of default (2.6%). The low percentage of relevant data made it impossible to proceed to external validation. Some of the distinguishable contributions of this work are the use of a different database (past due loans in the Brazilian Financial System) and the use of several categorical cadastre information, that makes this work to be a potential reference for future studies of forecasting default in the financial system, as it describes several difficulties faced, and gives suggestions for further improvements.

Ao considerar o cenário atual, caracterizado pela globalização e internacionalização dos mercados, este estudo apresenta a evolução e o desempenho dos bancos, classificados em públicos, privados nacionais e estrangeiros, no Sistema Financeiro Nacional durante o Plano Real, desde 01/07/1994 a 31/12/2002. Trata-se, inicialmente, de um estudo descritivo setorial comparativo entre a participação desses três grupos de bancos e, principalmente, de um estudo empírico, por meio de análise fatorial, com indicadores contábeis dos bancos privados nacionais e dos bancos estrangeiros no país durante o período estudado. O Sistema Financeiro Nacional abordado é o relativo no período anterior à Reforma Bancária de 64 e, principalmente, ao vigente no Plano Real, com as medidas para reestruturação e fortalecimento do sistema financeiro, que contribuíram para as mudanças ocorridas no setor bancário. Destacam-se os Regimes Especiais, incluindo o RAET, o Fundo Garantidor de Crédito, o PROER, o PROES, os incentivos para as operações de reestruturação, fusões & aquisições, e a presença do capital estrangeiro no país. É analisada a evolução do número de bancos comerciais e múltiplos e de caixas econômicas em funcionamento antes do Plano Real (30/06/1994). Esses são classificados em três grupos: público, privado nacional e estrangeiro. Em seguida, são descritas as mudanças ocorridas referentes ao número de bancos desses grupos desde o início do Plano Real (01/07/1994) até 31/12/2002, com destaque para as privatizações e as transferências de controle. A pesquisa tem como propósito principal analisar os indicadores de desempenho bancário do setor privado nacional e do setor estrangeiro a fim de verificar a hipótese subjacente do estudo, ou seja, se há diferença entre as variáveis dos fatores que compõem os indicadores contábeis dos bancos privados nacionais e dos bancos estrangeiros durante o período entre 01/07/1994 a 31/12/2002. Assim, trata-se de um estudo empírico, realizado por meio de análise fatorial dos indicadores bancários, extraídos das Demonstrações Contábeis. / In view of the current market globalization and internationalization scenario, this study presents the evolution in the performance of banks, which are classified as public, Brazilian private and foreign private, in the National Financial System during the Real Plan, in the period from 07/01/1994 to 12/31/2002. Initially, a descriptive sectorial study compares the participation of these three groups of banks. Furthermore, an empirical study is carried out by means of factorial analysis, which uses accounting indicators from Brazilian private and foreign banks that were active in the country during the period under analysis. The National Financial System considered in this research refers to the period before the 1964 Bank Reform and, mainly, to the system in vigor during the Real Plan, and is characterized by its measures to restructure and strengthen the financial system, which contributed to the changes that occurred in the banking sector. Special attention is given to the Special Regimes, including the RAET (Temporary Special Administration Regime), the Credit Guarantee Fund, the PROER (Program of Incentives for the Restructuring and Strengthening of the National Financial System), the PROES (Program of Incentives for the Restructuring of the State Role in Banking Activity), the incentives for restructuring operations, mergers & acquisitions and the presence of foreign capital in Brazil. We analyze the evolution in the number of commercial and multiple banks and federal government savings banks that were active before the Real Plan (06/30/1994). These are classified in three groups: public, Brazilian private and foreign. Next, we describe the changes that occurred in the number of banks in each of these groups since the start of the Real Plan (07/01/1994) until 12/31/2002, especially privatizations and control transfers. The main aim of this study is to analyze the bank performance indicators in the Brazilian private and in the foreign sector, with a view to verifying the study premise, that is, whether there exists a difference between Brazilian private and foreign banks in the variables of factors that compose the accounting indicators during the period from 07/01/1994 to 12/31/2002. Therefore, an empirical study was carried out by means of the factorial analysis of banking indicators that were taken from the Financial Statements.

Ao considerar o cenário atual, caracterizado pela globalização e internacionalização dos mercados, este estudo apresenta a evolução e o desempenho dos bancos, classificados em públicos, privados nacionais e estrangeiros, no Sistema Financeiro Nacional durante o Plano Real, desde 01/07/1994 a 31/12/2002. Trata-se, inicialmente, de um estudo descritivo setorial comparativo entre a participação desses três grupos de bancos e, principalmente, de um estudo empírico, por meio de análise fatorial, com indicadores contábeis dos bancos privados nacionais e dos bancos estrangeiros no país durante o período estudado. O Sistema Financeiro Nacional abordado é o relativo no período anterior à Reforma Bancária de 64 e, principalmente, ao vigente no Plano Real, com as medidas para reestruturação e fortalecimento do sistema financeiro, que contribuíram para as mudanças ocorridas no setor bancário. Destacam-se os Regimes Especiais, incluindo o RAET, o Fundo Garantidor de Crédito, o PROER, o PROES, os incentivos para as operações de reestruturação, fusões & aquisições, e a presença do capital estrangeiro no país. É analisada a evolução do número de bancos comerciais e múltiplos e de caixas econômicas em funcionamento antes do Plano Real (30/06/1994). Esses são classificados em três grupos: público, privado nacional e estrangeiro. Em seguida, são descritas as mudanças ocorridas referentes ao número de bancos desses grupos desde o início do Plano Real (01/07/1994) até 31/12/2002, com destaque para as privatizações e as transferências de controle. A pesquisa tem como propósito principal analisar os indicadores de desempenho bancário do setor privado nacional e do setor estrangeiro a fim de verificar a hipótese subjacente do estudo, ou seja, se há diferença entre as variáveis dos fatores que compõem os indicadores contábeis dos bancos privados nacionais e dos bancos estrangeiros durante o período entre 01/07/1994 a 31/12/2002. Assim, trata-se de um estudo empírico, realizado por meio de análise fatorial dos indicadores bancários, extraídos das Demonstrações Contábeis. / In view of the current market globalization and internationalization scenario, this study presents the evolution in the performance of banks, which are classified as public, Brazilian private and foreign private, in the National Financial System during the Real Plan, in the period from 07/01/1994 to 12/31/2002. Initially, a descriptive sectorial study compares the participation of these three groups of banks. Furthermore, an empirical study is carried out by means of factorial analysis, which uses accounting indicators from Brazilian private and foreign banks that were active in the country during the period under analysis. The National Financial System considered in this research refers to the period before the 1964 Bank Reform and, mainly, to the system in vigor during the Real Plan, and is characterized by its measures to restructure and strengthen the financial system, which contributed to the changes that occurred in the banking sector. Special attention is given to the Special Regimes, including the RAET (Temporary Special Administration Regime), the Credit Guarantee Fund, the PROER (Program of Incentives for the Restructuring and Strengthening of the National Financial System), the PROES (Program of Incentives for the Restructuring of the State Role in Banking Activity), the incentives for restructuring operations, mergers & acquisitions and the presence of foreign capital in Brazil. We analyze the evolution in the number of commercial and multiple banks and federal government savings banks that were active before the Real Plan (06/30/1994). These are classified in three groups: public, Brazilian private and foreign. Next, we describe the changes that occurred in the number of banks in each of these groups since the start of the Real Plan (07/01/1994) until 12/31/2002, especially privatizations and control transfers. The main aim of this study is to analyze the bank performance indicators in the Brazilian private and in the foreign sector, with a view to verifying the study premise, that is, whether there exists a difference between Brazilian private and foreign banks in the variables of factors that compose the accounting indicators during the period from 07/01/1994 to 12/31/2002. Therefore, an empirical study was carried out by means of the factorial analysis of banking indicators that were taken from the Financial Statements.