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The main drivers of a rise in the non-performing loans ratio: case study for Portugal banking sector

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Resumo:O principal objetivo deste estudo é compreender os principais determinantes dos empréstimos em incumprimento em Portugal para o período de 2016‐2021, para reduzir o impacto do risco de crédito vencido tanto no sector bancário como no estado económico e financeiro do país, uma vez o risco de crédito é considerado uma das maiores ameaças à estabilidade financeira (Kil K., & Miklaszewska, E., 2017). Este ensaio pode ser particularmente pertinente uma vez que inclui um período peculiar, com dados a partir de 2016, quando ainda existiam ligeiros vestígios da crise da dívida soberana de 2010, uma das crises mais profundas e longas do país ‐ consequência da crise financeira global de 2008 ‐ até 2021, incluindo a crise pandémica do Coronavírus (COVID‐19), cuja determinação do impacto é crucial. O conjunto de dados tinha na sua composição variáveis macroeconómicas e variáveis específicas do setor bancário, nomeadamente o crescimento do PIB, a taxa de juro de obrigações governamentais a 10 anos e a taxa de desemprego, a rentabilidade dos ativos, a rentabilidade dos capitais próprios, o total dos empréstimos, a cobertura da exposição ao incumprimento, o custo do risco de crédito, o rácio de cobertura de liquidez e o rácio crédito em incumprimento, numa base trimestral, sendo que as variáveis específicas do setor bancário foram recolhidas dos seis maiores bancos portugueses. Foi então avaliado o impacto de cada variável num modelo de regressão linear produzido no SAS Miner e através de uma matriz de correlação. Finalmente, foram realizados quatro modelos de regressão combinados com variáveis diferentes para analisar o teste de significância, adequação do modelo e a sua qualidade, face aos resultados obtidos. Os resultados mostraram que o aumento no nível de crédito vencido pode ser explicado tanto por variáveis macroeconómicas como microeconómicas. Foi possível concluir que o crescimento do PIB, o rácio NPL dos bancos, o ROA e o rácio LCR têm uma forte ligação com o rácio de crédito vencido em Portugal e explicam 38% do aumento da variável dependente (rácio de crédito vencido em Portugal).
Autores principais:Santos, Maria Catarina Silva Maltez
Assunto:Crédito vencido Portugal Risco de crédito Setor bancário Non‐performing loans Credit risk Banking sector
Ano:2022
País:Portugal
Tipo de documento:dissertação de mestrado
Tipo de acesso:acesso aberto
Instituição associada:Universidade Nova de Lisboa
Idioma:inglês
Origem:Repositório Institucional da UNL
Descrição
Resumo:O principal objetivo deste estudo é compreender os principais determinantes dos empréstimos em incumprimento em Portugal para o período de 2016‐2021, para reduzir o impacto do risco de crédito vencido tanto no sector bancário como no estado económico e financeiro do país, uma vez o risco de crédito é considerado uma das maiores ameaças à estabilidade financeira (Kil K., & Miklaszewska, E., 2017). Este ensaio pode ser particularmente pertinente uma vez que inclui um período peculiar, com dados a partir de 2016, quando ainda existiam ligeiros vestígios da crise da dívida soberana de 2010, uma das crises mais profundas e longas do país ‐ consequência da crise financeira global de 2008 ‐ até 2021, incluindo a crise pandémica do Coronavírus (COVID‐19), cuja determinação do impacto é crucial. O conjunto de dados tinha na sua composição variáveis macroeconómicas e variáveis específicas do setor bancário, nomeadamente o crescimento do PIB, a taxa de juro de obrigações governamentais a 10 anos e a taxa de desemprego, a rentabilidade dos ativos, a rentabilidade dos capitais próprios, o total dos empréstimos, a cobertura da exposição ao incumprimento, o custo do risco de crédito, o rácio de cobertura de liquidez e o rácio crédito em incumprimento, numa base trimestral, sendo que as variáveis específicas do setor bancário foram recolhidas dos seis maiores bancos portugueses. Foi então avaliado o impacto de cada variável num modelo de regressão linear produzido no SAS Miner e através de uma matriz de correlação. Finalmente, foram realizados quatro modelos de regressão combinados com variáveis diferentes para analisar o teste de significância, adequação do modelo e a sua qualidade, face aos resultados obtidos. Os resultados mostraram que o aumento no nível de crédito vencido pode ser explicado tanto por variáveis macroeconómicas como microeconómicas. Foi possível concluir que o crescimento do PIB, o rácio NPL dos bancos, o ROA e o rácio LCR têm uma forte ligação com o rácio de crédito vencido em Portugal e explicam 38% do aumento da variável dependente (rácio de crédito vencido em Portugal).