Revista de Economia e Sociologia Rural
https://revistasober.org/article/doi/10.1590/1806-9479.2025.292119
Revista de Economia e Sociologia Rural
ARTIGO ORIGINAL

Inadimplência no crédito rural no Brasil: uma avaliação econométrica do impacto dos fatores macroeconômicos

Default on rural credit in Brazil: an econometric assessment of the impact of macroeconomic factors

Cristiano Aguiar de Oliveira; Rafael Mesquita Pereira

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Resumo

Este artigo investiga os determinantes macroeconômicos da inadimplência no crédito rural brasileiro, com ênfase no papel dos preços dos cereais e de outras variáveis macroeconômicas, como a taxa de câmbio, os preços dos fertilizantes e o custo do crédito. Utilizando dados mensais de janeiro de 2013 a julho de 2024, o estudo aplica um Modelo Vetorial de Correção de Erro (VECM) para captar as dinâmicas de curto e longo prazo entre a inadimplência e essas variáveis. Os resultados indicam que os preços dos cereais têm a maior influência na redução da inadimplência, tanto no curto quanto no longo prazo, refletindo a forte relação entre a lucratividade agrícola e a capacidade de pagamento dos produtores. A taxa de câmbio também exerce um efeito significativo, com a desvalorização do Real contribuindo para a redução da inadimplência ao aumentar as receitas de exportação. O impacto dos preços dos fertilizantes é mais pronunciado no longo prazo e o custo do crédito afeta a inadimplência no curto prazo, mas sem persistir no longo prazo. O artigo conclui que os ciclos de preços das commodities devem ser considerados no planejamento do crédito rural.

Palavras-chave

inadimplência, crédito rural, fatores macroeconômicos, VECM

Abstract

Abstract: This paper investigates the macroeconomic determinants of default in Brazilian rural credit, emphasizing the role of cereal prices and other macroeconomic variables, such as the exchange rate, fertilizer prices, and the cost of credit. Using monthly data from January 2013 to July 2024, the study applies a Vector Error Correction Model (VECM) to capture the short and long-term dynamics between default and these variables. The results indicate that cereal prices have the greatest influence on reducing default, both in the short and long term, reflecting the strong relationship between agricultural profitability and producers’ ability to pay. The exchange rate also has a significant effect, with the depreciation of the Real contributing to the reduction in default rates by increasing export revenues. The impact of fertilizer prices is more pronounced in the long term, and the cost of credit affects default rates in the short term without persisting in the long term. The paper concludes that rural credit planning should consider commodity price cycles.

Keywords

default, rural credit, macroeconomic factors, VECM

Referências

Arraes, R. A., & Teles, V. K. (1999). Trajetória recente da inadimplência rural: Nordeste Versus Brasil. Revista Economica do Nordeste, 30(Supl), 402-418. http://doi.org/10.61673/ren.1999.1949

Berger, A. N., & Udell, G. F. (2004). The institutional memory hypothesis and the procyclicality of bank lending behavior. Journal of Financial Intermediation, 13(4), 458-495. http://doi.org/10.1016/j.jfi.2004.06.006

Bonfim, D. (2009). Credit risk drivers: Evaluating the contribution of firm level information and of macroeconomic dynamics. Journal of Banking & Finance, 33(2), 281-299. http://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2008.08.006

Céu, M. S., & Gaspar, R. M. (2024). A review on climate change, credit risk and agriculture. Rural Sustainability Research, 51(346), 38-49. http://doi.org/10.2478/plua-2024-0004

Chu, V. (2001). Principais fatores macroeconômicos da inadimplência bancária no Brasil. In Banco Central do Brasil (Ed.), Juros e spread bancário no Brasil: avaliação de 2 anos do projeto (pp. 41-45). Brasília.

De Bock, R., & Demyanets, A. (2012). Bank asset quality in emerging markets: determinants and spillovers (IMF Working Papers, No. WP/12/71). Washington, D.C.: International Monetary Fund. Recuperado em 20 de setembro de 2024, de https://www.imf.org/external/pubs/ft/wp/2012/wp1271.pdf

Dickey, D. A., & Fuller, W. A. (1979). Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root. Journal of the American Statistical Association, 74(366), 427-431. http://doi.org/10.2307/2286348

Espinoza, R. A., & Prasad, A. (2010). Nonperforming loans in the GCC banking system and their macroeconomic effects (IMF Working Paper, No. WP/10/224). Washington, D.C.: International Monetary Fund. Recuperado em 30 de outubro de 2024, de https://www.imf.org/external/pubs/ft/wp/2010/wp10224.pdf

Johansen, S. (1988). Statistical analysis of cointegration vectors. Journal of Economic Dynamics & Control, 12(2–3), 231-254. http://doi.org/10.1016/0165-1889(88)90041-3

Keeton, W. R., & Morris, C. S. (1987). Why do banks’ loan losses differ? Economic Review, 72(3), 3-21.

Konstantakis, K. N., Michaelides, P. G., & Vouldis, A. T. (2016). Non performing loans (NPLs) in a crisis economy: Long-run equilibrium analysis with a real time VEC model for Greece (2001-2015). Physica A, 451, 149-161. http://doi.org/10.1016/j.physa.2015.12.163

Kwiatkowski, D., Phillips, P. C. B., Schmidt, P., & Shin, Y. (1992). Testing the null hypothesis of stationarity against the alternative of a unit root: how sure are we that economic time series have a unit root? Journal of Econometrics, 54(1), 159-178. http://doi.org/10.1016/0304-4076(92)90104-Y

Linardi, F., & Ferreira, M. S. (2008). Avaliação dos determinantes macroeconômicos da inadimplência bancária no Brasil. In Anais do XXXVI Encontro Nacional de Economia. Niterói: Associação Nacional dos Centros de Pós-Graduação em Economia. Recuperado em 30 de outubro de 2024, de https://econpapers.repec.org/paper/anpen2008/200807211552080.htm

Lis, S., Martínez Pagés, J., & Saurina, J. (2000). Credit growth, problem loans and credit risk provisioning in Spain (Working Paper, No. 0018). Banco de España. Recuperado em 20 de setembro de 2024, de https://econpapers.repec.org/paper/bdewpaper/0018.htm

Melo, L. B., & Resende Filho, M. A. (2017). Determinantes do risco de crédito rural no Brasil: uma crítica às renegociações da dívida rural. Revista Brasileira de Economia, 71(1), 67-91. http://doi.org/10.5935/0034-7140.20170004

Moinescu, B.-G. (2012). Determinants of nonperforming loans in central and eastern European countries: macroeconomic indicators and credit discipline. Review of Economic and Business Studies, 10, 47-58.

Nkusu, M. (2011). Nonperforming loans and macrofinancial vulnerabilities in advanced economies (IMF Working Paper, No. WP/11/161). Washington, D.C.: International Monetary Fund. Recuperado em 2 de outubro de 2024, de https://www.imf.org/external/pubs/ft/wp/2011/wp11161.pdf

Oliveira, J. C. T., Formiga, R., Lima, R. O., & Silva, O. (2016). A inadimplência das empresas no Brasil e seus determinantes macroeconômicos. Anais do Congresso UFPE de Ciências Contábeis, 1, 1-13. Recuperado em 2 de outubro de 2024, de https://periodicos.ufpe.br/revistas/index.php/SUCC/article/view/2389

Phillips, P. C. B., & Perron, P. (1988). Testing for a unit root in time series regression. Biometrika, 75(2), 335-346. http://doi.org/10.1093/biomet/75.2.335

Sims, C. A. (1980). Macroeconomics and reality. Econometrica, 48(1), 1-48. http://doi.org/10.2307/1912017

Souza, A. L. (2019). Relação entre leis de refis e a inadimplência do crédito rural: análise do impacto das renegociações de dívidas sobre as operações de crédito rural securitizadas (Dissertação de mestrado). IPEA. Recuperado em 25 de setembro de 2024, de https://www.ipea.gov.br/sites/images/mestrado/turma3/willer-roger-de-souza.pdf

Tabak, B. M., Craveiro, G. L., & Cajueiro, D. O. (2010). Eficiência bancária e inadimplência: testes de causalidade (Trabalho para Discussão do Bacen, No. 220). Brasília: Banco do Brasil. Recuperado em 30 de novembro de 2024, de https://www.bcb.gov.br/pec/wps/port/TD220.pdf
 


Submetido em:
22/11/2024

Aceito em:
24/02/2025

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