Arazi bütünleme işlemleri maliyet analizi

O modelo permite os ajustes de número de participantes, que, no caso estudado, diz respeito ao número de instituições financeiras. Possibilidades de agregação, ou seja, de fusão de instituições ou não, sendo esta uma variável binária. Chance de replicar e taxa de replicação, ou de aumentar o número de instituições agregadas a um mesmo grupo bem como a taxa de replicação. Velocidade de abastecimento, ou velocidade com o qual o sistema recebe recursos externos. E velocidade de mudança, ou, neste caso, a capacidade de adaptação às regras implantadas no sistema, bem como a novos competidores.

As variáveis são ajustáveis, bem como a forma como são representadas graficamente.

A programação é simples, comparativamente com outros mecanismos de simulação preditiva, tais como módulos do MatLab, Octave e demais simuladores programáveis.

A técnica utilizada para fazer as simulações foi de segregar a quantidade de instituições no Brasil em diversos cenários e alterar as variáveis que impactam seu comportamento, tais como restrições, neste trabalho tratadas com as regulamentações (mudanças no meio).

Tendo como base documento do IPEA13 para analise de modelos e testes das hipóteses, foram adotados a analise de consistência do modelo , que tem como objetivo verificar assertivas “se-então”, ou seja, verifica a consistência do encadeamento logico dos componentes do modelo. Ao se alterar os parâmetros para diferentes níveis se as repostas proporcionam respostas que não estejam dentro das propostas pelo próprio modelo e principalmente se estes resultados para níveis intermediários levam ao resultado final.

O teste de consistência estatístico foi baseado na analise do comportamento do modelo ao alterar-se a quantidade de indivíduos de pequena para larga escala, verificando assim se a simulação mantinha as mesmas características.

A figura a seguir mostra a forma como são parametrizadas as variáveis.

Figura 9: Parametrização do número de agentes (instituições regulamentadas no sistema)

Fonte: NETLOGO

Os números de agentes dizem respeito à quantidade de instituições regulamentadas no mercado brasileiro. A base para comparação utilizada foram as instituições que fazem parte da Febraban, isto porque são também as instituições consultadas nas implementações e decisões de regras para o sistema bancário.

Figura 10: Parametrização da taxa de mutação dos agentes, ou capacidade de adaptação a restrições impostas ao Sistema.

Fonte: NETLOGO

A taxa de mutação dos agentes, para o estudo do trabalho diz respeito a capacidade que as instituições possuem de se adaptar a diversas condições impostas no sistema, especificamente aqui à restrições estabelecidas em função de aumento nas regulamentações.

A taxa de reposição dos agentes e a chance de se replicarem foram consideradas zero, ou seja, não surgem novas instituições ao longo do período de adaptação as regras, isto para efeito de simplificação da aplicabilidade do modelo, já que se consideradas novas instituições o sistema tende a se reorganizar, ainda considerando-se o tamanho destes novos agentes, no que diz respeito ao total de patrimônio liquido. O patrimônio liquido das instituições é a medida base para entender a capacidade de suportar à modificações no sistema com mais ou menos efeitos negativos a seu balanço.

Figura 11: Taxa de replicação e capacidade de reposição dos agentes no Sistema Fonte: NETLOGO

Para uma velocidade normal de adaptação dos agentes a restrições no ambiente, tem-se os seguintes gráficos para um pequeno numero de agentes e para um numero 100 vezes maior, para verificar a consistência do comportamento. Sendo ambos os testes sem que os agentes tenham a possibilidade de se combinar, ou seja, sem a capacidade de fusões ou aquisições dentro do sistema.

Figura 12: Parametrização com 10 agentes no ambiente e com 1000 agentes Fonte: NETLOGO

As respostas do programa, utilizando os parâmetros definidos são as seguintes para os dois cenários da figura 12.

Figura 13: População sujeita a restrições com quantidade inicial de 10 agentes. Fonte: NETLOGO

Figura 14: População sujeita a restrições com quantidade inicial de 1000 agentes. Fonte: NETLOGO

O comportamento em ambos os casos mostra-se semelhante, ou seja, no curto prazo sofre uma redução mais acentuada do numero de agentes e tende a se estabilizar no longo prazo. O que demonstra a consistência do modelo no que diz respeito a variação do numero de agentes, estatisticamente. Ainda para verificar a aderência, alteramos este mesmo parâmetro para 1000 vezes acima a quantidade inicial, obtendo a seguinte resposta.

Figura 15: População sujeita a restrições com quantidade inicial de 10000 agentes. Fonte: NETLOGO

Desta forma, alterando-se o numero de agentes no sistema e verificando a distribuição da população sujeita às mesmas restrições, pode-se concluir que apresenta o mesmo tipo de comportamento no modelo Echo. As mudanças verificadas dizem respeito a forma como a população se distribui ao longo do tempo, entre as espécies e a nova estabilidade.

No teste demonstrado na figura 15 o que se verifica é uma curva mais suave com relação à diminuição da quantidade de agentes, indicando que desta forma tendem a estabelecerem relações que os permitam perpetuar ao longo do tempo. Com um numero menor de agentes o que se identifica no curto prazo é uma distribuição menos suave das populações, ou seja, as espécies existentes tendem a demonstrar relações de menor cooperação, apresentando alterações entre os tipos de população dominante.

Conforme a descrição do modelo Echo o que sabemos é que os agentes podem estabelecer diversos tipos de relações quando submetidos a uma menor oferta de recursos, pelo teste realizado verificou-se que com um menor numero de agentes essas relações tendem a serem menos determinantes do que quando com muitos agentes, no sentido de possibilidades de mudanças ate se atingir um novo equilibro com as novas restrições. O fator observado é que independente do numero de agentes a população sofre alterações e apresenta diferentes formas de se relacionar até estabelecer um nova distribuição destes agentes.

Os fatores que são influenciados pelo mudança de agentes, ou seja, a vulnerabilidade do modelo dizem respeito a forma como são estabelecidas as relações dinamicamente, já que alterando-se o numero de instituições no modelo, os demais fatores se ajustam a essas novas condições, tais como taxas de mutação, adaptabilidade e as relações entre os agentes. Outra vulnerabilidade diz respeito a não possibilidade de identificar o tipo de extermínio causado, com a redução da população, podendo ser um processo migratório para demais meios ou a formação de espécies mais preparadas a níveis maiores de escassez.

Ainda considerando as maiores instituições do Brasil14, que participam da Febraban, temos um total de 124 instituições, este então foi o parâmetro utilizado para entender o comportamento do sistema, com maiores restrições.

Figura 16: Distribuição dos agentes que apresentam maior capacidade de adaptação e menor adaptação (ofensivos e defensivos) e contagem de espécies ou de tipos de instituições

Fonte: NETLOGO

Os tipos de instituições, ou seja, a contagem de espécies e o tipo de comportamento adotado (ofensivo ou defensivo) são determinados pelo modelo e não parametrizáveis. Considerando essa restrição do modelo e conforme a figura acima temos que a distribuição de comportamento inicial é semelhante, o que significa que o numero de instituições com caráter defensivo ou ofensivo para alteração e adaptação dos seus balanços é praticamente o mesmo. Já com relação aos tipos de instituições, tem-se diversos níveis, sendo que os que possuem maior capacidade de adaptação, ou maior nível de patrimônio são representados no gráfico de populações.

Figura 17: População resposta a simulação com 100 agentes e 0% de mutação Fonte: NETLOGO

Figura 18: Especiação resposta a simulação com 100 agentes e 0% de mutação Fonte: NETLOGO

Pelos gráficos acima podemos concluir que os agentes sofrem com as restrições, claramente muito mais no curto prazo, sendo que os tipos de instituições tendem a se comportar semelhantemente, destacando-se somente as instituições mais ofensivas no curto prazo. Para um nível zero de capacidade de mutação dos agentes, a população decresce rapidamente, assim como a quantidade de espécies disponíveis.

A população dos agentes aqui indicando as instituições e no teste acima sem chance de mutação ou de adaptação do seu balanço a ponto de estar condizente com as restrições impostas pelo ambiente. Sendo que no que diz respeito à especiação, é possível identificar uma redução das espécies e a sobreposição do tipo ofensivo no curto prazo.

Um ambiente com baixa ou nula possibilidade de adaptação dos seus agentes, no problema analisado, indicaria a falta de capacidade dos bancos de alterarem a composição de seus balanços. As instituições no Brasil costumeiramente estão organizando seus balanços conforme as requisições de capital, ou de recursos por parte dos reguladores, mas também conforme os objetivos estratégicos de cada uma das instituições. Ainda que o mercado não apresente liquidez o bastante para realizar essas mudanças nos ativos e passivos com bastante frequência, esta é uma técnica bastante utilizada pelos estrategistas e gestores dos bancos para buscarem consonância regulamentar vis-à-vis os retornos esperados por parte dos seus acionistas ou dos participantes do negocio.

Alterando os parâmetros tal que as instituições possuam maior capacidade adaptativa, para um nível de mutação ou de adaptação de 1%, o que em termos práticos do problema, representa a capacidade dos bancos adaptarem seus balanços para cumprir as requisições de capital feita pelos reguladores.

Figura 19: População resposta a simulação com 100 agentes e 1% de mutação. Fonte: NETLOGO

Figura 20: Especiação resposta a simulação com 100 agentes e 1% de mutação. Fonte: NETLOGO

Com uma pequena alteração na capacidade de mutação dos agentes, já é possível verificar que o gráfico de especiação à 1% tem curva mais suave do que a 0%, ou seja, os agentes com uma maior capacidade de mutação possibilitam ao meio aumentar o nível de especiação ou, dadas as restrições, mantê-lo por mais tempo do que sem essa capacidade.

Reduzindo a velocidade do sistema, como um fator externo ao sistema financeiro, o que tem seu paralelo à choques na economia real, como de redução de

produtividade ou da alocação da preferencia trabalho-lazer, temos o seguinte comportamento.

A velocidade com a qual os agentes se adaptam às restrições no sistema permite verificar ao longo do tempo a distribuição da população e da especiação considerando fatores externos. Num sistema financeiro os bancos tendem a se reorganizar conforme as requisições e suas estratégias conforme a liquidez do mercado e a disponibilidade de produtos que os permitam reajustar seus balanços. Em ambientes com maior liquidez a velocidade com a qual as instituições se adaptam à restrições é muito maior do que sem essa possibilidade.

Um outro fator considerando uma maior velocidade de adaptação, dentro do contexto de fluxo global de recursos é a possibilidade de migração de sistemas. Em ambientes com maiores restrições instituições globais ou demais agentes se utilizam de mecanismos que os permitam migrar seus investimentos para outras jurisdições com mais mecanismos de adaptabilidade, neste sentido economias desenvolvidas se destacariam, já que oferecem aos seus agentes diversos meios de se reorganizarem quanto à estrutura de seus balanços e por, em geral, oferecerem maior liquidez.

Figura 21: População resposta a simulação com 100 agentes e 10% de mutação com redução da velocidade.

Fonte: NETLOGO

Com uma maior taxa de mutação o que é possível identificar é que o nível de competição entre as espécies acaba sendo menor, ainda que ocorra redução da população sob este nível de restrição do ambiente.

Ressaltando a possibilidade de migração para outros ambientes dos agentes, já que o nível de competição acaba sendo menor dentro do sistema analisado. Essa sugestão não é possível inferir somente pela redução da competição, mas também pela redução continua da população, que já começa em níveis menores do que com maiores velocidades de adaptação.

Figura 22: Especiação resposta a simulação com 100 agentes e 10% de mutação com redução da velocidade.

O nível de especiação das espécies é menor, o que indica que as instituições com uma maior capacidade de mutação ou de adaptação às regras impostas pelo ambiente, tendem a ter uma menor especiação ao longo de todo o período, sendo que desde o inicio do teste o nível é menor 39,6 e a 1% de taxa de mutação o valor inicial é de 41,8, conforme a figura 20. Há 10% de taxa de mutação também percebe-se que além de uma menor especiação tem-se um amortecimento menor do que com uma taxa menor, indicando que num ambiente com maior capacidade de adaptabilidade as instituições se reorganizam no curto prazo mais rapidamente e reduzem bruscamente após atingir um novo equilíbrio entre os agentes ofensivos e defensivos, ponto este destacado pela flecha do gráfico da figura 22.

Para um maior nível de adaptação dos agentes, tem-se como resposta uma curva menos acentuada no que diz respeito a resposta da população e especiação para o curto prazo. O que pode demonstrar que com maiores possibilidades de adaptação os agentes tendem a suportar com maior facilidade restrições no sistema no curto prazo.