Fatores determinantes da rentabilidade bancária: uma aplicação de regressão quantílica para dados em painel

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Ciganda, Rodrigo Ricardo
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INSPER
Texto Completo: https://www.repositorio.insper.edu.br/handle/11224/2863
Resumo: Visando avançar na discussão de rentabilidade bancária e seus fatores determinantes, este estudo utiliza amostras de 1.200 instituições financeiras distribuídos em 101 países, observações anuais inerentes às demonstrações financeiras e indicadores macroeconômicos compreendidos entre o período de 2011 a 2018, e a metodologia de Regressão Quantílica para dados em Painel com efeitos fixos para avaliar o comportamento dos parâmetros obtidos em função dos percentis. Os modelos indicam significância estatística para seis dos nove fatores selecionados com resultados particularmente complementares para o Tamanho do Banco, medidos pelo logaritmo natural dos Ativos Totais e para Risco de Crédito, a razão entre Empréstimos em Inadimplemento e Empréstimos Totais.
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spelling Fatores determinantes da rentabilidade bancária: uma aplicação de regressão quantílica para dados em painelRentabilidade Bancária, ROE, Bancos, Regressão Quantílica, Dados em Painel.Profitability of Banks, ROE, Banks, Quantile Regression, Panel Data.Visando avançar na discussão de rentabilidade bancária e seus fatores determinantes, este estudo utiliza amostras de 1.200 instituições financeiras distribuídos em 101 países, observações anuais inerentes às demonstrações financeiras e indicadores macroeconômicos compreendidos entre o período de 2011 a 2018, e a metodologia de Regressão Quantílica para dados em Painel com efeitos fixos para avaliar o comportamento dos parâmetros obtidos em função dos percentis. Os modelos indicam significância estatística para seis dos nove fatores selecionados com resultados particularmente complementares para o Tamanho do Banco, medidos pelo logaritmo natural dos Ativos Totais e para Risco de Crédito, a razão entre Empréstimos em Inadimplemento e Empréstimos Totais.Aiming to advance on the discussion of bank profitability and its determining factors, this study uses a sample of 1,200 financial institutions in more than 100 countries, annual observations inherent to the financial statements and macroeconomic indicators between the period 2011-2018 and Quantile Regression methodology for Panel data with fixed effects to assess the behavior of the parameters obtained as a function of the percentiles. The models indicate statistical significance for six of the nine factors selected with particularly complementary results for Bank Size measured by the natural logarithm of Total Assets and for Credit Risk, the ratio between Non-Performing Loans and Total Loans.Bortoluzzo, Adriana BruscatoCiganda, Rodrigo RicardoCiganda, Rodrigo Ricardo2021-05-23T22:59:07Z2021-09-13T03:22:28Z20202021-05-23T22:59:07Z2021-09-13T03:22:28Z20202020info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis70 p.application/pdfhttps://www.repositorio.insper.edu.br/handle/11224/2863São Paulo, SPTODOS OS DOCUMENTOS DESSA COLEÇÃO PODEM SER ACESSADOS, MANTENDO-SE OS DIREITOS DOS AUTORES PELA CITAÇÃO DA ORIGEM.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INSPERinstname:Instituição de Ensino Superior e de Pesquisa (INSPER)instacron:INSPER2024-04-01T12:36:25Zoai:repositorio.insper.edu.br:11224/2863Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://www.insper.edu.br/biblioteca-telles/PRIhttps://repositorio.insper.edu.br/oai/requestbiblioteca@insper.edu.br ||opendoar:2024-04-01T12:36:25Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INSPER - Instituição de Ensino Superior e de Pesquisa (INSPER)false
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