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

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Santos, Maria Catarina Silva Maltez
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10362/143469
Resumo: Dissertation presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Statistics and Information Management, specialization in Risk Analysis and Management
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spelling The main drivers of a rise in the non-performing loans ratio: case study for Portugal banking sectorCrédito vencidoPortugalRisco de créditoSetor bancárioNon‐performing loansCredit riskBanking sectorDissertation presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Statistics and Information Management, specialization in Risk Analysis and ManagementO 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).The main purpose of this paper is to understand the main determinants of non‐performing loans in Portugal for the period of 2016‐2021, to reduce credit risk on the banking sector and overall country’s financial and economic, as credit risk it is classified one of the greatest threats to the financial stability of banks (Kil, K., & Miklaszewska, E., 2017). This study can be particularly pertinent since it includes a unique period, from 2016, when there were still slight traces of the 2010 sovereign debt crisis, one of the most profound and long crises in the country – consequence of the 2008 global financial crisis – to 2021, including the Coronavirus (COVID‐ 19) pandemic crisis, whose determination of impact is crucial. The data consisted in both macro and specific variables, namely GDP growth, long‐term government yield and unemployment rate, return on assets, return on equity, total loans, non‐performing exposure coverage, credit risk cost, liquidity coverage ratio and NPL ratio, on a quarterly basis, with banking sector‐specific variables collected from the five largest Portuguese banks. It was then evaluated the impact of each variable in a linear regression model produced in SAS Miner and through a correlation matrix. Finally, it was performed four combined regression model with different variables to analyze the significance test, model fit and quality from the results obtained. The results showed that the high level of NPLs can be explained mainly by both macroeconomic and microeconomic factors. It was possible to conclude that GDP growth, banks NPL ratio, ROA and LCR ratio have a strong link with the NPL ratio in Portugal and explain 38% of the rise of the dependent variable.Gonçalves, Rui Alexandre HenriquesRUNSantos, Maria Catarina Silva Maltez2022-09-05T14:05:53Z2022-07-122022-07-12T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10362/143469TID:203058925enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2024-03-11T05:21:47Zoai:run.unl.pt:10362/143469Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-20T03:50:57.129886Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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