No Brasil vale a pena ser "caloteiro"?

Matéria do Valor de hoje tem o curioso título Dívida renegociada paga metade do juro. O jornal chama atenção para as taxas envolvidas nas transações de empréstimo e nas de renegociação:

"A taxa de juros da renegociação é de 36,6% ao ano, em média, enquanto o custo médio do crédito para aquisição de bens é de 66,4%, o do cheque especial, 136,8%, e o do crédito pessoal não consignado, 73%. Já o crédito para aquisição de automóveis e o consignado (com garantia da folha de pagamento) têm taxas originais menores do que as da renegociação, de 19,5% e 24,2%, respectivamente".


Há uma celeuma danada, leitor, entre economistas de diferentes matizes teóricas sobre as razões pelas quais os juros seriam elevados no país. Há gente que põe a culpa no governo (excesso de gastos), na existência de convenção, na ineficácia da política monetária, existência de créditos direcionados ou mesmo na restrição externa. A meu gosto, nenhuma dessas me seduz por completo. Vejo esse debate com os mesmos olhos que via o debate da década de 80 sobre inflação: como se o problema brasileiro fosse descolado do resto do mundo. Um problema excessivamente tropicalizado. Definitvamente, não me convence.

Nesse contexto, a matéria do Valor me faz retomar a explicação que mais me convence: a insegurança jurídica. Como bem disse o ex-ministro Pedro Malan, "no Brasil até o passado é incerto". O que dirá do futuro, leitor? Se é assim, nada me parece convencer mais como explicação para nossas altas taxas de juros do que a existência de problemas na avaliação que as instituições financeiras fazem do risco de crédito de seus clientes. Ele é elevadíssimo no país devido ao fato simples de que o tomador de empréstimo pode decidir não pagar a quantia tomada. Nesse caso, a recuperação do valor pelo banco é uma via sacra, dada a ineficiência do nosso sistema judiciário.

Não por outro motivo, leitor, as taxas de renegociação são bem mais vantajosas do que as taxas de empréstimo: como os bancos incorrem em custos demaseados para recuperar esse crédito via processo judicial, preferem negociar diretamente com o inadimplente. A consequência disso? Simples, não: como os bancos sabem que é difícil recuperar qualquer valor emprestado, colocam a taxa que cobram por esse empréstimo lá em cima. Já os consumidores, como sabem que as renegociações são vantajosas, preferem sempre voltar a ficar inadimplentes.

Não por outro motivo, venho desde muito tempo defendendo a reforma do sistema judiciário como uma das formas de promover maior desenvolvimento econômico. Afinal, se você dedicar algum tempo para pensar sobre uma boa parte dos problemas do país, vai acabar chegando no judiciário brasileiro.

A matéria completa pode ser lida aqui.

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

O que é e como funcionam Sistemas Multi-Agentes

Sistemas multi-agentes (MAS) representam uma nova forma de estruturar aplicações de inteligência artificial, especialmente úteis para lidar com problemas complexos e distribuídos. Em vez de depender de um único agente generalista, esses sistemas são compostos por múltiplos agentes especializados que colaboram, competem ou se coordenam para executar tarefas específicas. Neste post, explicamos o que são os MAS, seus principais componentes (como LLMs, ferramentas e processos) e as arquiteturas mais comuns.

O que é um Vector Database e como criar um com LangChain

Nesta postagem, mostramos como construir um pipeline simples de RAG (Retrieval-Augmented Generation) usando o LangChain, o modelo Gemini 2.0 Flash e o Vector Database Chroma. Utilizamos como exemplo o Relatório de Inflação de junho de 2025 do Banco Central do Brasil. O fluxo envolve o download e leitura do PDF, divisão do texto com RecursiveCharacterTextSplitter, geração de embeddings com Gemini, armazenamento vetorial com Chroma e busca semântica para responder perguntas com base no conteúdo do relatório. É uma aplicação prática e didática para economistas que desejam integrar IA ao seu fluxo de análise.

Automatizando a Construção de Códigos em Python com LangGraph

Neste post, mostramos como construir um agente de código em Python utilizando LangGraph, LangChain e Gemini. A proposta é construir um protótipo para automatizar o ciclo completo de geração, execução e correção de código com o uso de LLMs, organizando o processo em um grafo de estados.

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

como podemos ajudar?

Preencha os seus dados abaixo e fale conosco no WhatsApp

Boletim AM

Preencha o formulário abaixo para receber nossos boletins semanais diretamente em seu e-mail.