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Orientador(es)
Resumo(s)
Identifying the determinants of nonperforming loans and understanding their impact is of crucial
importance given that it is proven that financial institutions report a large proportion of
nonperforming loans prior to insolvency, increasing the risk of a banking crisis. Nonperforming
loans also constitute the main metric of credit risk measurement, with this risk being the most
significant for financial institutions. Using data of 408 US commercial banks to derive bank specific variables, while also considering macroeconomic variables, over the period of 2008 to
2021, this Dissertation provides evidence of the importance and impact of both sets of variables in
the level of nonperforming loans. Through the use of a dynamic panel data estimation model,
known as the Generalized Method of Moments, introduced by Arellano and Bover (1995) and
Blundell and Bond (1998), this research project tests the impact of a set of variables, specifically,
of new or little explored variables in the US banking industry, e.g. foreign direct investment, fintech
investment, and personal taxes. Model estimates derive the significance of these variables for the
determination of nonperforming loans of commercial banks, showing a negative relationship for
the foreign direct investment variable and a positive relationship for the fintech investment and
personal taxes variables. Moreover, results also show that the lagged value of nonperforming loans
is significant to determine their future value, thus concluding on the past literature finding of time
persistence of nonperforming loans.
Identificar os determinantes do crédito malparado e compreender o seu impacto é crucial, uma vez que as instituições financeiras reportam uma grande proporção de crédito malparado em momentos anteriores à sua insolvência, aumentando o risco de uma eventual crise bancária. Adicionalmente, o crédito malparado constitui a principal métrica de análise e avaliação do risco de crédito, sendo este risco o mais significativo para as instituições financeiras. Utilizando dados de 408 bancos comerciais dos EUA para derivar variáveis intrínsecas dos bancos e, considerando igualmente, variáveis macroeconómicas, durante o período de 2008 a 2021, a presente Dissertação demonstra evidências da importância de ambos os conjuntos de variáveis para a determinação do nível de crédito malparado da amostra de bancos comerciais americanos. Com recurso a um modelo de análise dinâmica de dados, conhecido como Método Generalizado dos Momentos, introduzido por Arellano e Bover (1995) e Blundell e Bond (1998), este estudo averigua o impacto de diversas variáveis, em particular, de variáveis novas ou pouco exploradas no contexto americano, e.g. investimento direto estrangeiro (IDE), investimento em fintech e impostos sobre o rendimento. Os resultados concluem na importância destas variáveis para a determinação do crédito malparado, registando uma relação negativa para a variável do IDE e uma relação positiva para as variáveis de investimento em fintech e impostos sobre o rendimento. Adicionalmente, é possível concluir que o valor desfasado do crédito malparado é significativo para determinar o seu valor futuro, derivando assim a conclusão já presente na literatura sobre a persistência temporal do crédito malparado.
Identificar os determinantes do crédito malparado e compreender o seu impacto é crucial, uma vez que as instituições financeiras reportam uma grande proporção de crédito malparado em momentos anteriores à sua insolvência, aumentando o risco de uma eventual crise bancária. Adicionalmente, o crédito malparado constitui a principal métrica de análise e avaliação do risco de crédito, sendo este risco o mais significativo para as instituições financeiras. Utilizando dados de 408 bancos comerciais dos EUA para derivar variáveis intrínsecas dos bancos e, considerando igualmente, variáveis macroeconómicas, durante o período de 2008 a 2021, a presente Dissertação demonstra evidências da importância de ambos os conjuntos de variáveis para a determinação do nível de crédito malparado da amostra de bancos comerciais americanos. Com recurso a um modelo de análise dinâmica de dados, conhecido como Método Generalizado dos Momentos, introduzido por Arellano e Bover (1995) e Blundell e Bond (1998), este estudo averigua o impacto de diversas variáveis, em particular, de variáveis novas ou pouco exploradas no contexto americano, e.g. investimento direto estrangeiro (IDE), investimento em fintech e impostos sobre o rendimento. Os resultados concluem na importância destas variáveis para a determinação do crédito malparado, registando uma relação negativa para a variável do IDE e uma relação positiva para as variáveis de investimento em fintech e impostos sobre o rendimento. Adicionalmente, é possível concluir que o valor desfasado do crédito malparado é significativo para determinar o seu valor futuro, derivando assim a conclusão já presente na literatura sobre a persistência temporal do crédito malparado.
Descrição
Palavras-chave
Determinants Nonperforming loans Credit risk Generalized method of moments Macroeconomic variables Bank specific variables Determinantes Crédito malparado Risco de crédito Método dos momentos generalizados Variáveis macroeconómicas Variáveis intrínsecas