ICR: Um Índice Composto e Automatizável para Diagnóstico de Risco Bancário com Base em Basileia, Solvência e Alavancagem

Autores

DOI:

https://doi.org/10.9771/rcufba.v19i2.69685

Palavras-chave:

Risco Bancário, Capital Regulatório, Indicadores Prudenciais, Regtech., Risco Financeiro.

Resumo

A leitura do risco bancário ainda é fragmentada, técnica e pouco acessível à maioria dos agentes do mercado, dificultando comparações entre instituições e decisões mais seguras sobre investimentos e exposição financeira. Este artigo apresenta o ICR (Índice Composto de Risco) como uma solução tecnológica inovadora, desenvolvida para diagnosticar o risco bancário de forma automatizada, visual e replicável, com base em dados públicos e regulatórios. O modelo combina três pilares prudenciais, Índice de Basileia, Solvência e Alavancagem, por meio de uma fórmula transparente, penalizando automaticamente instituições que operem abaixo dos limites mínimos exigidos. Implementado como um MVP funcional, o ICR conta com planilhas automatizadas, viabilizando sua adoção por analistas de risco, gestores de compliance, fundos de investimento, órgãos públicos e empresas com múltiplas relações bancárias. Aplicado a 150 instituições brasileiras com dados reais (2020–2024), o modelo também foi testado em bancos que enfrentaram situações críticas, evidenciando seu poder preditivo. Os resultados mostram que o ICR contribui para uma leitura padronizada, ágil e acessível do risco bancário, com potencial de fortalecer decisões estratégicas em um sistema financeiro marcado por assimetrias de informação e complexidade regulatória.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Referências

Altman, E. I. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. The Journal of Finance, 23(4), 589–609. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1968.tb00843

Arner, D. W., Barberis, J., & Buckley, R. P. (2017). FinTech and RegTech: Enabling innovation while preserving financial stability. Georgetown Journal of International Affairs, 18(3), 47–58. https://doi.org/10.1353/gia.2017.0033

Assaf Neto, A. (2022). Mercado financeiro (14ª ed.). São Paulo: Atlas.

Banco Central do Brasil. (2024). Relatório de estabilidade financeira. Brasília: Banco Central do Brasil. https://www.bcb.gov.br

Barth, J. R. (2018). Benefits and costs of a higher bank “leverage ratio”. Journal of Financial Stability, 39, 209–225. https://doi.org/10.1016/j.jfs.2018.09.005

Basel Committee on Banking Supervision. (2025). Basel III monitoring report. Basel: Bank for International Settlements. https://www.bis.org

Betz, F., Oprică, S., Peltonen, T. A., & Sarlin, P. (2014). Predicting distress in European banks. Journal of Banking & Finance, 45, 225–241. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2013.11.041

Bi, Y., & Bao, Y. (2024). Machine learning for systemic banking risk detection: Evidence from multi-country data. Finance Research Letters, 60, 104384. https://doi.org/10.1016/j.frl.2023.104384

Choi, D. B. (2018). Bank leverage limits and regulatory arbitrage. Federal Reserve Bank of New York Staff Reports, 856. https://doi.org/10.2139/ssrn.3286082

DeAngelo, H. (2013). Why high leverage is optimal for banks. Journal of Financial Economics, 109(1), 21–40. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2013.02.002

Dhingra, J., Singh, K., & Chakrabarty, S. P. (2022). Leverage ratio: An empirical study of the

European banking system. Journal of Banking Regulation, 23(4), 325–345 https://doi.org/10.1057/s41261-021-00168-3

European Banking Authority, & European Central Bank. (2024). SREP 2024: Supervisory review and evaluation process. Frankfurt: EBA & ECB.

European Central Bank. (2025). Financial stability review. Frankfurt: European Central Bank.

Fender, I., Lewrick, U., & Schmieder, C. (2015). Calibrating the leverage ratio. BIS Quarterly Review, December 2015, 43–58. https://www.bis.org/publ/qtrpdf/r_qt1512f.htm

Financial Stability Board. (2024). Global monitoring report on non-bank financial intermediation. Basel: FSB.

Laeven, L., & Valencia, F. (2018). Systemic banking crises revisited. IMF Working Paper WP/18/206. https://doi.org/10.5089/9781484376379.001

Nguyen, T., Vo, T., & Ngo, Q. (2024). Structured factor copulas for systemic risk measurement in global banking. Journal of Banking & Finance, 157, 106741. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2023.106741

Philippon, T. (2016). The FinTech opportunity. NBER Working Paper Series, 22476. https://doi.org/10.3386/w22476

Poledna, S., Thurner, S., Farmer, J. D., & Geanakoplos, J. (2013). Leverage-induced systemic risk under Basel II and other credit risk policies. Journal of Banking & Finance, 37(11), 3879–3895. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2013.07.018

Sun, H., Li, J., & Wang, Y. (2024). Bank stability prediction using Transformer-based models. Expert Systems with Applications, 237, 121524. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.121524

Xu, Z., Chen, L., & Zhao, H. (2024). GRU neural networks for short-term liquidity risk forecasting in banks. The Journal of Financial Data Science, 6(2), 45–63. https://doi.org/10.3905/jfds.2024.1.125

Arquivos adicionais

Publicado

2025-12-11

Como Citar

kos junior, C. (2025). ICR: Um Índice Composto e Automatizável para Diagnóstico de Risco Bancário com Base em Basileia, Solvência e Alavancagem. Revista De Contabilidade Da UFBA, 19(2), e2513. https://doi.org/10.9771/rcufba.v19i2.69685