Analisar a influência do spread bancário, da taxa de desemprego, da inflação e da pandemia de COVID-19 sobre o endividamento das famílias brasileiras, utilizando um modelo econométrico aplicado a séries temporais no período de 2012 a 2024.
O estudo aplica tratamento econométrico para corrigir problemas de estacionaridade e autocorrelação, oferecendo evidências sobre a dinâmica do endividamento familiar e demonstrando como fatores macroeconômicos afetam seu comportamento no contexto brasileiro.
Pesquisa quantitativa baseada em dados mensais do Banco Central do Brasil. Foi estimado um modelo de regressão linear múltipla por Mínimos Quadrados Ordinários, com teste Dickey-Fuller Aumentado, diferenciação das séries, variável defasada e teste de Durbin-Watson.
Spread bancário e inflação apresentaram impacto positivo e significativo sobre o endividamento. O desemprego apresentou coeficiente negativo, indicando possível restrição ao crédito. A pandemia não foi significativa, sugerindo que seus efeitos foram absorvidos pelas demais variáveis macroeconômicas.
O estudo reforça a importância da modelagem econométrica em séries temporais, evidenciando que o tratamento de não estacionaridade e autocorrelação produz estimativas mais robustas e interpretações mais consistentes sobre os determinantes do endividamento das famílias.
Os resultados subsidiam políticas públicas voltadas à estabilidade econômica, educação financeira e regulação do crédito, além de fornecerem evidências para gestores e formuladores de políticas na mitigação da vulnerabilidade financeira das famílias brasileiras.
To analyze the influence of bank spreads, unemployment rates, inflation, and the COVID-19 pandemic on the indebtedness of Brazilian families, using an econometric model applied to time series data from 2012 to 2024.
The study applies econometric treatment to correct for stationarity and autocorrelation problems, offering evidence on the dynamics of household debt and demonstrating how macroeconomic factors affect its behavior in the Brazilian context.
Quantitative research based on monthly data from the Central Bank of Brazil. A multiple linear regression model was estimated using Ordinary Least Squares, with an Augmented Dickey-Fuller test, series differentiation, lagged variable, and Durbin-Watson test.
Bank spreads and inflation had a positive and significant impact on indebtedness. Unemployment showed a negative coefficient, indicating a possible restriction on credit. The pandemic was not significant, suggesting that its effects were absorbed by other macroeconomic variables.
The study reinforces the importance of econometric modeling in time series, demonstrating that the treatment of non-stationarity and autocorrelation produces more robust estimates and more consistent interpretations of the determinants of household debt.
The results support public policies aimed at economic stability, financial education, and credit regulation, as well as providing evidence for managers and policymakers to help reduce the financial vulnerability of Brazilian families.