Resumo Executivo

Autor(a): Lucas Alves da Costa — Orientador(a): Giovani Antonio Silva Brito

Resumo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação.

Esta pesquisa avaliou os impactos da transição regulatória na contabilização de instrumentos financeiros no Brasil, impulsionada pela Resolução CMN nº 4.966/2021, focando na evolução do modelo de provisionamento para perdas esperadas e seus efeitos no Sistema Financeiro Nacional (SFN). A análise mensurou as consequências da substituição da abordagem de perdas incorridas pelo modelo de perdas de crédito esperadas, um alinhamento com a norma internacional IFRS 9. O estudo identificou e quantificou as alterações no patrimônio líquido e nos níveis de provisionamento das instituições financeiras, investigando os fatores que determinaram a heterogeneidade dos resultados observados. A estabilidade do sistema financeiro é crucial para o crescimento econômico, e as práticas contábeis de mensuração de risco de crédito são um pilar central dessa estabilidade.

A crise financeira de 2008 expôs as fragilidades do modelo de perdas incorridas, que postergava o reconhecimento de perdas de crédito até a ocorrência de um evento de inadimplência, comprometendo a transparência das demonstrações financeiras. Em resposta, o International Accounting Standards Board (IASB) publicou a norma IFRS 9, introduzindo uma mudança paradigmática ao exigir que as provisões fossem constituídas com base em expectativas futuras de perda (Dantas et al., 2017). Essa abordagem prospectiva torna a mensuração do risco de crédito mais dinâmica e alinhada à realidade econômica.

No Brasil, a convergência com os padrões internacionais resultou na Resolução CMN nº 4.966/2021 e na Resolução BCB nº 352/2023 (Banco Central do Brasil [BCB], 2021). A principal inovação foi a internalização do modelo de perdas esperadas, que obriga as instituições a calcular provisões considerando fatores prospectivos, como indicadores macroeconômicos e a probabilidade de inadimplência ao longo do ciclo de vida dos ativos financeiros. O objetivo é fortalecer a resiliência do sistema, aumentar a transparência e reduzir o risco sistêmico.

A implementação de um modelo tão complexo, contudo, impôs desafios metodológicos e operacionais às instituições financeiras. A nova regulamentação exigiu o desenvolvimento de políticas para classificação de instrumentos em estágios de risco, a adaptação de sistemas, a revisão de modelos estatísticos e a definição de critérios para baixa de ativos. Essas alterações geram efeitos diretos sobre indicadores financeiros cruciais, como a liquidez, a rentabilidade e, principalmente, o patrimônio líquido (PL) das instituições (KPMG, 2023).

O artigo 78 da CMN 4.966 determinou que as instituições divulgassem, nas notas explicativas de suas demonstrações financeiras de 2024, os impactos estimados da transição regulatória (CMN, 2021a). Essa exigência criou uma oportunidade para avaliar os efeitos práticos da mudança normativa antes de sua plena vigência, permitindo compreender como a adoção do modelo de perdas esperadas influenciou o nível de provisões e a estabilidade financeira do setor. Este estudo se debruça sobre essas divulgações para traçar um panorama detalhado das consequências da reforma.

A pesquisa, de natureza descritiva e explicativa com abordagem quali-quantitativa, foi delineada como um estudo de caso múltiplo, analisando os efeitos da nova norma em um conjunto diversificado de instituições do setor bancário. A comparação entre múltiplas entidades permitiu a identificação de padrões e variações nos impactos, contribuindo para uma visão sistêmica sobre como diferentes modelos de negócio e perfis de risco interagem com a mudança regulatória, gerando resultados heterogêneos.

A seleção da amostra utilizou amostragem estratificada não proporcional, baseada na segmentação prudencial do SFN (Resolução CMN nº 4.553/2017). A abordagem combinou um censo do Segmento S1 (6 instituições), alta cobertura do S2 (8 de 9), e amostragem aleatória para S3 (7), S4 (10) e S5 (15), totalizando 46 instituições. Essa estratégia permitiu uma análise aprofundada dos conglomerados mais importantes e uma comparação robusta entre as instituições que aplicaram a metodologia completa (S1-S3) e a simplificada (S4-S5).

A pesquisa utilizou dados secundários públicos, extraídos das Demonstrações Financeiras anuais de 2024 e das respectivas Notas Explicativas das 46 instituições. A coleta envolveu pesquisa bibliográfica e documental, com foco nos normativos do Banco Central do Brasil e do Conselho Monetário Nacional. A análise dos dados quantitativos envolveu a compilação dos impactos no PL e nas provisões, enquanto a análise qualitativa se concentrou nas justificativas fornecidas pelas instituições.

O arcabouço anterior, regido pela Circular nº 3.068/2001 e Resolução nº 2.682/1999, baseava-se na intenção da administração para classificar ativos e em um modelo de provisionamento predominantemente de perda incorrida, apesar de conter elementos prospectivos (Caneca e Lustosa, 2017; Carvalho, Pereira e Dantas, 2018). Esse sistema estabelecia nove níveis de risco (AA a H) com percentuais mínimos de provisão. A dependência de critérios subjetivos e o reconhecimento tardio de perdas eram suas principais fragilidades, embora a regra de “stop accrual” (proibição de reconhecimento de receitas de operações com atraso superior a 60 dias) já representasse uma salvaguarda prudencial.

As resoluções CMN 4.966 e BCB 352 alinham o padrão contábil brasileiro (Cosif) à IFRS 9, instituindo uma mudança de paradigma. A classificação de ativos passa a depender de critérios objetivos: o modelo de negócios da instituição e as características dos seus fluxos de caixa contratuais, que devem representar “somente pagamentos de principal e juros” (critério SPPI) (BCB, 2023a; CMN, 2021a). O ponto central é o modelo de provisionamento em três estágios. O Estágio 1 agrupa ativos sem aumento significativo de risco de crédito, com provisão para perdas esperadas nos próximos 12 meses. O Estágio 2 inclui ativos com aumento significativo de risco, exigindo provisão para perdas esperadas ao longo de toda a vida do instrumento. O Estágio 3 é para ativos com problema de recuperação de crédito, também com provisão para perdas totais esperadas. Essa estrutura impõe um reconhecimento mais tempestivo e prospectivo das perdas.

A análise agregada das 46 instituições revela um aumento líquido nas provisões e, para a maioria, uma redução do PL, confirmando o conservadorismo do novo modelo. Contudo, a magnitude do impacto foi heterogênea, influenciada pelo modelo de negócios, composição da carteira e conservadorismo dos modelos de risco preexistentes. No Segmento S1, a divergência foi notável: Banco do Brasil, Caixa e Santander tiveram reduções significativas no PL, com o Banco do Brasil registrando o maior impacto absoluto (R$ 10,11 bilhões ou 5,3% do PL), devido ao aumento da provisão. Em contraste, Itaú Unibanco e Bradesco reportaram aumentos. O Itaú atribuiu o efeito positivo de 0,9% no PL a ganhos na reclassificação de ativos, considerando o impacto do novo modelo de perdas “não material”. O Bradesco teve um ganho de R$ 4,44 bilhões na reclassificação que superou o aumento de R$ 2,99 bilhões na provisão.

Essa disparidade no S1 sugere diferenças na maturidade dos modelos de risco de crédito. A declaração do Itaú indica que seu modelo já estava alinhado aos princípios da IFRS 9, possivelmente devido à sua exposição internacional. No Segmento S2, a heterogeneidade também foi marcante. O Banco Votorantim (BV), com forte exposição ao varejo, reportou uma das maiores reduções relativas (13,10% do PL), enquanto o Banco Safra, focado em corporate banking, teve um aumento marginal. Isso evidencia que carteiras de varejo, com maior risco intrínseco, exigiram um aumento substancial nas provisões.

No Segmento S3, a polarização foi notável entre os bancos digitais. O C6 Bank reportou uma redução de 16% em seu PL, enquanto o Banco Inter declarou não haver impactos materiais. A análise deste segmento também revelou um “prêmio pela antecipação”: instituições globais como J. P. Morgan e BNP Paribas, que já operavam sob princípios alinhados à IFRS 9, tiveram impactos mínimos ou positivos. O BNP Paribas registrou o maior aumento relativo de PL na amostra (3,95%), pois o ajuste na provisão resultou em uma redução do saldo total, indicando que seu modelo anterior era ainda mais conservador que o exigido.

Nos Segmentos S4 e S5, de metodologia simplificada, o impacto não foi necessariamente menor, demonstrando que o perfil de risco da carteira é o principal determinante. Instituições de pagamento com rápido crescimento em carteiras de crédito de maior risco, como o Mercado Pago (S4), registraram reduções percentuais de PL entre as mais altas (8,4%). A metodologia simplificada, embora menos complexa, ainda exige o reconhecimento de perdas para toda a vida do ativo quando há um aumento significativo de risco, gerando aumento substancial nas provisões para carteiras jovens e de maior risco.

Dois fatores transversais explicaram os resultados. O principal vetor de impacto negativo foi a substituição do modelo de perdas incorridas pelo de perdas esperadas, que antecipa o reconhecimento de perdas e eleva o volume de provisões. Em contrapartida, o principal vetor de impacto positivo foi a reclassificação de ativos financeiros. A mudança de títulos da carteira de “disponíveis para venda” para a de “custo amortizado” permitiu a reversão de perdas não realizadas que estavam registradas no PL. Para instituições como Itaú e Bradesco, este efeito contábil superou o aumento das provisões, explicando seus resultados líquidos positivos.

A implementação da CMN 4.966 e da BCB 352 estabeleceu um modelo de provisionamento mais conservador e prospectivo no SFN, resultando em um aumento agregado das provisões e, consequentemente, em uma redução líquida da base de capital do sistema. Este movimento valida o objetivo regulatório de fortalecer a resiliência sistêmica. A principal conclusão deste estudo, contudo, reside na profunda heterogeneidade do impacto da norma, que foi mediado por fatores como o modelo de negócios, o perfil de risco da carteira de crédito e, crucialmente, a maturidade dos modelos de risco preexistentes. A análise revela um claro “prêmio pela antecipação”, no qual instituições que já haviam adotado modelos de risco prospectivos, alinhados às práticas globais, vivenciaram uma transição mais suave, configurando uma vantagem competitiva.

A principal limitação do estudo é basear-se em divulgações iniciais, apontando para a necessidade de pesquisas futuras, como uma análise longitudinal para monitorar a evolução das provisões e dos indicadores de capital sob a nova norma, e um estudo sobre o efeito na precificação e disponibilidade de crédito no mercado brasileiro. Conclui-se que o objetivo foi atingido: demonstrou-se que a transição regulatória, embora tenha fortalecido a resiliência do sistema financeiro brasileiro ao promover um reconhecimento mais tempestivo dos riscos de crédito, gerou impactos heterogêneos e significativos no patrimônio líquido das instituições, mediados por seus modelos de negócio e maturidade de gestão de risco.

Referências:
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Resumo executivo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização em Finanças e Controladoria do MBA USP/Esalq

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