Modeling the influence of inflation on the level of non-performing loans in Cyprus commercial banks

Tatjana Ptasica

doi:10.15587/2312-8372.2019.163288

Автор(и)

Tatjana Ptasica Балтійська міжнародна академія, вул. Ломоносова, 4, Латвія, Рига, LV1019, Латвія https://orcid.org/0000-0002-6771-3449

DOI:

https://doi.org/10.15587/2312-8372.2019.163288

Ключові слова:

стан фінансової системи Кіпру, безповоротні кредити, комерційні банки, лінійна кореляція

Анотація

Об'єктом даного дослідження є комерційні банки Кіпру. В роботі розглядався вплив макроекономічних змін, зокрема інфляції, на рівень непрацюючих кредитів в комерційних банках. Досліджувані макроекономічні показники включають показники інфляції. Методологія дослідження спирається на теоретичний і методологічний аналіз наукової літератури, статистичний і економетричний методи, а також спостереження, порівняльний метод, опис, вимірювання, аналіз і моделювання. Для розробки статистичної моделі, що представляє взаємозв'язок показників інфляції та неповернутих кредитів на Кіпрі автор використовує просту лінійну кореляцію і такі методи аналізу даних, як коефіцієнт кореляції і коефіцієнт детермінації.

Результати даного дослідження показують, що отримана економетрична модель є прийнятною, так як коефіцієнт детермінації дорівнює 0,504, а показники інфляції є визначальними для рівня непрацюючих кредитів. Це пов'язано з тим, що коефіцієнт кореляції між даними змінними дорівнює –0,7, і за шкалою Чеддока магнітуда зв'язку є високою. Крім того, коефіцієнт кореляції показників інфляції та неповернутих кредитів на Кіпрі є статистично значущим, так як значення коефіцієнта кореляції знаходиться за межами показників критичних значень, рівних |0,468|. Також з результатів дослідження було встановлено, що в разі Кіпру показники інфляції негативно пов'язані з безповоротними кредитами, так як отриманий коефіцієнт кореляції – негативне число. Отримана модель не використовується для складання короткострокового прогнозу, в силу недостатнього значення коефіцієнта детермінації (50,4 %). В цілому пропонується, щоб особи, що визначають політику, приділяли значну увагу детерминантам непрацюючих кредитів, так як умови непрацюючих кредитів, що погіршуються, будуть впливати не тільки на банківські установи, а й на загальний стан фінансової системи Кіпру. Практична значимість досліджень, наведених в роботі, полягає в тому, що результати досліджень можуть бути використані в якості довідкового матеріалу для бізнесу, уряду та освіти.

Посилання

Bernanke, B., Gertler, M., Gilchrist, S.; Taylor, J., Woodford, M. (Eds.) (1999). The Financial Accelerator in a Quantitative Business Cycle Framework. Handbook of Macroeconomics. Vol. 1. Elsevier Science, 1341–1393. doi: http://doi.org/10.1016/s1574-0048(99)10034-x
European Parliament (2018). Non-performing loans in the Banking Union Stocktaking and challenges. BRIEFING. Available at: http://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/BRIE/2018/614491/IPOL_BRI(2018)614491_EN.pdf
Carling, K., Jacobson, T., Lindé, J., Roszbach, K. (2007). Corporate credit risk modeling and the macroeconomy. Journal of Banking & Finance, 31 (3), 845–868. doi: http://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2006.06.012
Nkusu, M. (2011). Nonperforming Loans and Macrofinancial Vulnerabilities in Advanced Economies. IMF Working Papers, 11 (161). doi: http://doi.org/10.5089/9781455297740.001
Klein, N. (2013). Non-Performing Loans in CESEE: Determinants and Impact on Macroeconomic Performance. IMF Working Papers, 13 (72). doi: http://doi.org/10.5089/9781484318522.001
Shu, C. (2002). The impact of macroeconomic environment on the asset quality of Hong Kong's banking sector. Hong Kong Monetary Authority Research Memorandums.
Ghosh, D., Vogt, A. (2012). Outliers: An evaluation of methodologies. Survey Research Methods Section – JSM, 3455–3460.
Touny, M. A., Shehab, M. A. (2015). Macroeconomic Determinants of Non-Performing Loans: An Empirical Study of Some Arab Countries. American Journal of Economics and Business Administration, 7 (1), 11–22. doi: http://doi.org/10.3844/ajebasp.2015.11.22
Baboucek, I., Jancar, M. (2005). Effects of Macroeconomic Shock to the Quality of the Aggregate Loan Portfolio. Czech National Bank, Working Paper Series, 1, 1–62.
Fofack, H. (2005). Non-performing loans in Sub-Sahara Africa: Casual analysis and macroeconomic implications. World Bank Policy Research Working Paper. No. 3769. Washington: World Bank. Available at: http://documents.worldbank.org/curated/en/446961468104639856/Nonperforming-loans-in-Sub-Saharan-Africa-causal-analysis-and-macroeconomic-implications
Hoggarth, G., Sorensen, S., Zicchino, L. (2005). Stress tests of UK banks using a VAR Approach. Bank of England Working Paper, 882. doi: http://doi.org/10.2139/ssrn.872693
Khemraj, T., Pasha, S. (2009). The Determinants of Non-Performing Loans: A Case Study of Guyana. New York: Routledge, 25.
Skarica, B. (2014). Determinants of non-performing loans in Central and Eastern European countries. Financial Theory and Practice, 38 (1), 37–59. doi: http://doi.org/10.3326/fintp.38.1.2
Abid, L., Ouertani, M. N., Zouari-Ghorbel, S. (2014). Macroeconomic and bank-specific determinants of household’s non-performing loans in Tunisia: A dynamic panel data. Procedia Economics and Finance, 13, 58–68. doi: http://doi.org/10.1016/s2212-5671(14)00430-4
Quagliariello, M. (2007). Macroeconomic uncertainty and banks' lending decisions: The case of Italy. Bank of Italy Economic working papers No. 615. doi: http://doi.org/10.2139/ssrn.970293
Akinlo, O., Emmanuel, M. (2014). Determinants of non-performing loans in Nigeria. Accounting & Taxation, 6 (2), 21–28.
Tanasković, S., Jandrić, M. (2015). Macroeconomic and Institutional Determinants of Non-performing Loans. Journal of Central Banking Theory and Practice, 4 (1), 47–62. doi: http://doi.org/10.1515/jcbtp-2015-0004
System of National accounts 2008 (2009). The United Nations, the European Commission, the Organisation for Economic Co-operation and Development, the International Monetary Fund and the World Bank Group. Available at: https://unstats.un.org/unsd/nationalaccount/docs/SNA2008.pdf
Measuring inflation – the Harmonised Index of Consumer Prices (HICP). European Central Bank. Eurosystem. Available at: https://www.ecb.europa.eu/stats/macroeconomic_and_sectoral/hicp/html/index.en.html
Creswell, J. (2012). Educational Research: Planning, Conducting, and Evaluating Quantitative and Qualitative Research. Pearson, 338.
Correlation Coefficient. Available at: https://www.statisticssolutions.com/pearsons-correlation-coefficient Last accessed: 24.03.2019
Correlation Coefficient: Simple Definition, Formula, Easy Steps. Available at: https://www.statisticshowto.datasciencecentral.com/probability-and-statistics/correlation-coefficient-formula/
Higgins, J. (2006). The Radical Statistician: A Beginners Guide to Unleashing the Power of Applied Statistics in The Real World. Jim Higgins Publishing, 173–205.
Interpretation of Correlation. Available at: http://statisticalconcepts.blogspot.com/2010/04/interpretation-of-correlation.html
Table of Critical Values for Pearson's r. Available at: http://users.sussex.ac.uk/~grahamh/RM1web/Pearsonstable.pdf
Republic of Cyprus, Ministry of Finance. Available at: http://mof.gov.cy/en/ministry-of-finance
International Monetary Fund. Available at: https://www.imf.org/external/index.htm
Central Bank of Cyprus. Available at: https://www.centralbank.cy