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The Dissertation's academic research question addresses the main Fintech credit determinants for 25 European Countries for 2013-2019. In order to address the latter, this Document's empirical strategy employs a "Short Panel data" strategy using the Fixed effects model. It first, critically analyses a baseline panel data regression that contains key determinants of Fintech credit across European Countries and five control variables. Second, three dimensions are analysed using three vectors of country-specific variables to ensure a very comprehensive range of Fintech scenarios. Therefore, three panel data regressions are critically analysed to assess the impact of (i) the openness of the business environment; (ii) the heterogeneous Banking System characteristics; and (iii) the Populational characteristics on the Fintech credit determinants and on Fintech credit itself. The main databases used are the WorldBank, BankFocus, WorldEconomicForum, and other datasets from the existing academic literature. The main findings suggest a positive association between GDP per capita and Fintech credit per capita up to a maximum threshold level of income. In terms of accessibility, the Dissertation’s findings show a negative relationship between bank branches and Fintech credit. Banking regulation is also negatively related to Fintech credit while the robustness checks suggest an interesting positive correlation between Fintech regulation and Fintech credit. Furthermore, the findings also suggest that Fintech lending activities tends to occur in countries with considerable friendly business environment, with stable and efficient banking sectors and where specific segments of population (rural or above 65 years old population) present a larger share of the total population.
Esta Dissertação aborda os principais determinantes do crédito por Fintechs de 25 Países Europeus para 2013-2019. Nesse sentido, a estratégia empírica utilizada emprega uma metodologia “Panel Data” utilizando a variante do modelo de Fixed Effects. Em primeiro lugar, analisa criticamente uma regressão de dados do painel de base que contém determinantes chave do crédito através de fintech e cinco variáveis de controlo. Em segundo lugar, são analisadas três dimensões usando três vetores de variáveis específicas por país. Seguidamente, são discutidos criticamente os resultados das três regressões para avaliar o impacto (i)da abertura para negócios; (ii) das características heterogéneas do Sistema Bancário; e (iii) das características populacionais nos determinantes do crédito fintech e no próprio crédito fintech. As bases de dados utilizadas são o WorldBank, BankFocus, WorldEconomicForum, entre outras, provenientes da literatura académica existente. As principais conclusões sugerem uma associação positiva entre o PIB per capita e o crédito per capita das fintechs até um nível máximo de rendimento. Em termos de acessibilidade e regulação bancária, os resultados mostram uma relação negativa com o crédito por Fintech, enquanto os controlos de robustez sugerem uma correlação positiva interessante entre a regulação das Fintech e o crédito por Fintech. Além disso, as conclusões sugerem também que as atividades de concessão de empréstimos através de Fintechs tende a ocorrer em países com um ambiente de negócios amigável, com sectores bancários estáveis e eficientes e onde segmentos específicos da população (população rural ou superior a 65 anos) apresentam uma maior percentagem da população total.
Esta Dissertação aborda os principais determinantes do crédito por Fintechs de 25 Países Europeus para 2013-2019. Nesse sentido, a estratégia empírica utilizada emprega uma metodologia “Panel Data” utilizando a variante do modelo de Fixed Effects. Em primeiro lugar, analisa criticamente uma regressão de dados do painel de base que contém determinantes chave do crédito através de fintech e cinco variáveis de controlo. Em segundo lugar, são analisadas três dimensões usando três vetores de variáveis específicas por país. Seguidamente, são discutidos criticamente os resultados das três regressões para avaliar o impacto (i)da abertura para negócios; (ii) das características heterogéneas do Sistema Bancário; e (iii) das características populacionais nos determinantes do crédito fintech e no próprio crédito fintech. As bases de dados utilizadas são o WorldBank, BankFocus, WorldEconomicForum, entre outras, provenientes da literatura académica existente. As principais conclusões sugerem uma associação positiva entre o PIB per capita e o crédito per capita das fintechs até um nível máximo de rendimento. Em termos de acessibilidade e regulação bancária, os resultados mostram uma relação negativa com o crédito por Fintech, enquanto os controlos de robustez sugerem uma correlação positiva interessante entre a regulação das Fintech e o crédito por Fintech. Além disso, as conclusões sugerem também que as atividades de concessão de empréstimos através de Fintechs tende a ocorrer em países com um ambiente de negócios amigável, com sectores bancários estáveis e eficientes e onde segmentos específicos da população (população rural ou superior a 65 anos) apresentam uma maior percentagem da população total.
Descrição
Palavras-chave
Fintech Credit Fintech determinants Panel data estimation