克罗地亚银行盈利能力的持续性与决定因素外文翻译资料

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克罗地亚银行盈利能力的持续性与决定因素

Maja Pervana, Iva Pelivanb and Josip Arneric

本研究的目的是确定在克罗地亚共和国一个新兴的银行业利润的持续性。大多数发展中国家已经经历了银行体系重组的共同变化，因此，这个问题已经变得至关重要，特别是在比较贫穷国家和发达国家的实证研究结果之后。然而，有关上述这个问题是在克罗地亚银行业并没有开始被研究。此外，其中的一些研究是在中欧和东欧银行市场的领土上开展进行的，但是这些研究都尚未分析在马尔可夫链随机过程中的利润持久性。除了盈利持久性分析，作者还定义和估计模型，将能识别克罗地亚银行盈利的决定因素。在这个意义上，采用三组盈利的决定因素：特定银行、特定行业和宏观经济。虽然马尔可夫链随机过程中的应用表明，利润持久性是不太可能发生在拥有更高利润的银行中的，但是我们仍然使用一个动态面板模型，使用动态面板模型的变量与统计上显着的影响，对银行的盈利能力进行了鉴定。

关键词：利润持续性；盈利能力决定因素；动态面板模型；马尔可夫链；银行；克罗地亚

1. 介绍

克罗地亚银行业经历了二十多年的实质性变化，成为一个对推进社会稳定和经济发展和增强更多竞争力做出了巨大贡献的行业。在社会主义的遗留问题上，扎根于社会主义的遗留问题大多得到了解决，而私有化已经发生，大部分银行的资产现在都是外资（Pojatina, 2000; Galacamp;Kraft, 2001）。巩固和收购、不断增长的竞争、金融市场一体化、条例和放松管制的变化、信息技术和自动化永久创新的变化，这些因素使克罗地亚银行业在克罗地亚经济中逐渐发展成为一个核心行业(CBA, 2009)。考虑到以前的问题，鉴别影响克罗地亚银行和银行盈利能力的持续性关键因素的重要性变得越来越明显。对于（非银行）制造业盈利能力决定因素和盈利持续性曾经做过了一些研究测试。而在银行业中，针对该类问题的关注主要是在过去的二十年中。与盈利持续性问题相比，银行盈利能力的决定因素更为普遍，因此，大量的研究集中于后者。虽然有些作者关注的只是个别银行和/或特定行业的变量，同时考虑宏观经济因素对银行盈利能力的影响。一种对银行盈利能力影响因素文学理论的全面的回顾可以在Rasiah（2010）中查阅到。

正如Goddard, Liu, Molyneux, 和 Wilson (2011)所指出的，大多数对于银行绩效和影响的实证研究都基于静态理论模型。然而，由于许多经济关系是动态的，并且考虑到过去的银行业绩可能会影响未来的商业决策，在本文中，一个动态组件（在一个滞后因变量的形式）被引入到盈利模式当中进行研究，并且应用了GMM估计。分析涵盖了从2002到2010的时期，研究结果所表明的对克罗地亚银行的成功贡献最大的因素（即规模、偿债能力和信贷风险、中介、运营费用管理、市场集中度和增长、国内生产总值增长和通货膨胀）。

而另一部分的实证分析，就是指对银行盈利能力的持续性的估计，我们使用马尔可夫链方法进行研究估计。 正如被Goddard等人所强调的，银行业利润持续性的证据相对较少。以前的研究，与银行业利润持续性的问题集中在一些数量相对较少的主要发达国家，而由于克罗地亚属于发展中国家集团，我们就产生了去探索和研究在克罗地亚银行业利润持续性的维度的想法。

综上所述，本文试图实现几个目标。第一，研究内容包括各种能够影响银行绩效的因素，提出了三个基本维度因素：特定银行、特定行业和宏观经济因素。在这种方式中，分析变得更加全面，所获得的结果变得更加可信的比较，而以前的研究，只专注于内部因素。第二，由于研究的对象克罗地亚，其本身属于发展中国家的类别，得到的结果从银行的在经济中的贡献发现和解决更多的问题，希望能使其在未来中得到更深更全面的发展。第三，在中央和东欧银行市场的领土上进行的所有研究（专注于利润持久性）当中，这项研究（以我们的知识）是在马尔可夫链随机过程之中分析持久性利润的研究。本文的额外的目的是探讨在银行业利润的持久度的问题，这是极为罕见的研究（不管是发达国家还是发展中国家相关的），而这种分析是于克罗地亚银行业中不存在的。

2．变量，模型规范和盈利能力的定义

分析包括所有克罗地亚银行2002-2010年期间活跃。由于兼并、收购和清算，分析银行总数，经过多年以及改变很多，因此我们的面板是不平衡的。在实证分析中使用的数据是从发表在克罗地亚国家银行官方网站年度版本的银行公告中收集的。对宏观经济指标的统计信息，使用了克罗地亚局出版物（CBS 2010）和克罗地亚国家银行（CNB 2011）中的数据。在年度基础上收集了所有变量的数据。为了评估不同的变量对银行盈利的影响（以ROA指标提出），因此对三组的盈利影响因素制定综合的分析。为了控制银行之间的差异，使用了一系列代表银行特点的变量。第一个分组（特定银行）包括银行规模、市场占有率、偿债能力风险、信贷风险、中介及营运费用管理。第二组的变量因素中，有银行运营成分在内的的行业结构，包括产业集中度和市场成长变数。最后，为了考虑到银行业经营的宏观环境，通货膨胀和国内生产总值的年增长率作为宏观经济变量被包括在内。为了捕捉到不同的影响因素的影响，以及考虑到银行的盈利能力的动态特性，我们制定了一个模型，包括一个动态的规范，即包含一个滞后相关的变量作为解释因素。然而，这种动态规范，估计如普通最小二乘法（OLS），固定效应（FE）和随机效应（RE）有偏差，因此，为了克服这个问题，我们应用Arellano和Bond（1991）提出的广义矩估计方法（GMM）到下列模型（1）：

pi;_it指在时间t时银行的盈利能力是i，其中i=1，hellip;，N，t=1，hellip;，T；alpha;是一个常数项；

pi;it-1，是一个周期滞后盈利能力；delta;是调整到平衡的速度；X^I_it是解释变量（X_it^b表示银行特定变量；X_it^S表示结构，即金融行业特定的变量；X_it^m表示宏观变量）；ε_it是干扰项；v_i是未保险的具体影响；u_it是特质错误。

模型中使用的每一个变量（1）以及其所表达的含义都以及描述出来了。银行的规模（SIZE）的变量被认为对银行的盈利能力产生积极的影响，即较大的银行应该会产生更大的利润，因为他们利用规模经济来盈利。这就意味着，在规模经济的基础上，更大的银行可以获得成本优势，实现更高的运营效率，从而实现更高的利润。例如，银行可以采用新的方法和技术在他们的业务中并且可能雇用更多的合格员工，因此更有效和竞争对手竞争。银行的规模也对其声誉产生了积极的影响，从而促进了高价格的高品质产品和服务的销售，这反过来又导致了更高的利润。然而，对于那些已经变得非常大的银行，这种影响也可能是消极的。SIZE变量被测量为总资产的自然对数。假设最大的银行通常会使利润率最大的是市场占有率相关的变量（MSD）。因此，在规模和范围经济以及由此产生的成本优势条件下，许多银行试图增加市场份额，即自己的销售额，以获取更高的利润。此外，大公司可能有更多的资本，并可能比其较小的竞争对手更具有创新能力。此外，高市场份额通常与市场的力量，即企业的能力，为其提高市场价格的能力提供了一个良好服务，从而实现更强大的盈利能力。作为计算市场份额的基础指标，存款被使用在其中。因此，市场占有率代表银行在银行业整体存款中的存款份额。银行的偿付能力风险（SLRISK）存在于银行无法在适当的时候满足其支付的义务时。这个变量是按总资产的比例计算的。高股本占总资产的比例是稳健经营策略的一部分，然而，低风险通常与低收益相关，因此，银行资本与盈利能力之间呈负相关关系。另一方面，在总资产中的高份额，降低了外部资金的需要，从而降低了利息支出，并导致更大的盈利能力。在这种情况下，银行的资本对资产比率和盈利能力之间的关系是正相关的。信用风险（CRISK）根据储备和贷款总额比例来计算的。银行很可能遇到这样一个情况：一个客户从银行那里借了钱，之后无法履行自己的偿付本息的义务，也就是说，他不能支付全部或部分本金或利益，这对银行资本的收益和资本弱化有消极影响。根据这一主张，也可以假设信用风险对银行的盈利能力产生不利的影响。因此提高银行的盈利能力和未来的信贷风险水平的预测，出现在信贷风险管理和信贷政策的管理内容当中。中介（INTER）作为银行的具体因素之一，表示为总负债的比率。中介是由银行和其他金融机构的储蓄积累和分配而形成的。我们假设中介变量与盈利能力呈正相关。经营费用管理（OEM）指标是银行总资产的经营成本（一般管理费用和折旧）的份额。预计经营成本管理指标对银行盈利能力的影响将为负相关。降低经营费用，这源于改进的管理，将导致银行业务的效率的增加，随后增加银行的盈利能力。

浓度比cr4d是行业特定的变量，表明四大银行的存款在存款总额的份额。最大的四家银行的比例代表制，可以提供有关克罗地亚银行业集中度足够的信息，该指标值越大，行业集中度越大。经济理论表明，银行盈利能力和浓度之间的关系有可能是一个正的关系（SCP假说）或负的关系（效率假说）。市场的增长（MG）显示了以百分比形式的存款的年增长率。任何一家银行最大的挑战是在快速变化的市场和商业环境中建立和维持一个可持续的业务。市场的增长在缓慢的情况下，对银行产品和服务的需求不高。相反，当需求上升时，由于一个更好的产品和服务的质量以及可接受的价格，一个市场的快速增长随之而来。预计市场的增长将对银行的盈利能力产生积极的影响。

GDP的增长（gGDP）和通货膨胀（通货膨胀）都包括在银行盈利能力模型的宏观经济变量中。由于GDP是个别连带消费投资决策的主要来源，对人口、法人、矿床的形成等，预计GDP增长从增加金融监控正在进行的操作的结果，信用经济和信用的积极作用和矿床的乘法，将影响增加潜在的金融银行从而影响银行的盈利能力。消费者物价指数衡量的通货膨胀的影响，对银行的盈利能力可以是积极的，也有负面的。经济学理论认为，通货膨胀在利率结构中起着决定性的作用。因此，较高的通胀率会导致贷款利率上升，银行的盈利能力也会更高。然而，在贷款利率上升的情况下，贷款偿还的风险也随之增加，因为高通胀率会影响家庭和企业的预算，而这反过来又会威胁到他们的流动性，从而降低他们解决债务的能力。

在这种情况下，通货膨胀应影响对银行利润产生负面影响。

用有限状态空间离散马尔可夫链测定克罗地亚银行系统内的利润持续。转换概率矩阵提供有用的信息，这是根据从一个盈利能力类到另一个盈利能力类的银行过渡的概率估计，从而考虑到马尔可夫的依赖。为了满足马尔可夫进程的所有要求，根据现有数据的结构，对银行的盈利能力进行了界定。盈利能力类基于ROA的变化制定（资产收益率）指标为2002～2010年46家克罗地亚银行的指标。根据从一类的银行盈利能力到其他盈利能力类的过渡，在上述期间的银行盈利能力有持续性。制定了四个基本类/组：不盈利的银行（那些有负ROA指标值），低盈利的银行（ROA指标以价值高达1%），适度盈利的银行（ROA指标在1%和2%之间的范围）和赚钱的银行（总资产收益率高于2%）。每一类盈利能力呈现一种状态的马尔可夫连锁。马尔可夫外链的方法已被证明在不同状态之间的转换的分析是合适的，即根据马尔可夫的属性分类的盈利能力。马尔可夫的属性意味着下一个进程（当前的盈利能力类）的下一个状态只取决于当前状态的过程（上一年的盈利能力类）。如果这个过程是在同一状态（盈利能力类），那么在大部分的时间有一个很高的概率，它将保持在该状态（盈利水平不会改变）。因此，这种方法在一定程度上描述了一阶的自回归过程，这是利润持续性分析的基础. 由于这个特点，与其他方法相比较，马尔可夫外链方法的优点在于不考虑无记忆。表1显示了盈利能力（马尔可夫链的四个状态）。

表1，盈利分类

来源：作者的计算结果

3.研究结果

3.1盈利能力的决定因素

表2给出了对克罗地亚银行盈利模式研究采用Arellano和Bond提出的一阶差分GMM估计的计算结果。所进行的动态面板分析的结果从2002到2010的期间，包括了321个观测对象。动态面板模型的有效性是由Sargan测试进行的，用来测试工具变量的内生性。Sargan检验识别限制值应大于0.05，使内源性的工具变量的可能性可以排除，即它不拒绝零假设的工具变量和残差之间不存在相关关系。通过引入额外的工具变量，我们有可能得到了有效率的估计，亦或使得估计变得片面。因此，我们应该选择以一个最佳数量的容量证明测试是真实的零假设，并表明估计的偏好并不显著增加。在我们的例子中，Sargan的测试显示，没有证据表明识别受到限制，因为测试的值是0.3385。在这种情况下，零假设将不会被拒绝，这意味着所有条件的时刻都得到满足和所有提到的工具都会被接受。

表2。银行盈利能力决定因素的动态面板分析

除了Sargan的测试，测试的一阶和二阶自相关是在第一个残差之间进行的（所谓的M1和M2 Arellano-Bond试验）。在一阶自相关测试，对一阶自相关的残差之间不

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