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Ausfallwahrscheinlichkeit und Nettozinsmargen der Banken

Ausfallwahrscheinlichkeit und Nettozinsmargen der Banken in Chattanooga, TN

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Obwohl das Kreditrisiko nachweislich einer der wichtigsten Determinanten der Nettozinsmarge (NIM) ist, wurde es in früheren Arbeiten nie durch die Ausfallwahrscheinlichkeit (PD) approximiert. Das primäre Ziel dieser Untersuchung ist es, ein Modell für PD-Schätzungen zu entwickeln und diese Variable in die Regression mit der NIM als abhängiger Variable einzubeziehen. Diese Arbeit untersucht den Einfluss der PD auf die NIM von 35 österreichischen Banken über einen Zeitraum von vierzehn Jahren von 1999 bis 2013. Die statistische Analyse legt nahe, dass die PD anhand der Jahresabschlüsse der Banken geschätzt werden kann. Die Kennzahlen, die die Liquidität, die Vermögenswerte, das Kapital und die Rentabilität charakterisieren, werden als erklärende Variablen im Regressionsmodell verwendet. Darüber hinaus liefern unsere Ergebnisse einen guten Beweis dafür, dass die PD einen signifikanten Einfluss auf die NIM hat. Der Steigungskoeffizient ist negativ, wenn die PD als einzige erklärende Variable für die NIM verwendet wird, jedoch kehrt sich das Vorzeichen um, wenn andere bankspezifische und makroökonomische Faktoren berücksichtigt werden. Variablen wie Eigenkapital und operative Effizienz sowie die Volatilität der Zinssätze erweisen sich als signifikant. Gleichzeitig sind das BIP-Wachstum und die Inflationsrate für die NIM-Schätzung in unserer Untersuchung irrelevant.
Obwohl das Kreditrisiko nachweislich einer der wichtigsten Determinanten der Nettozinsmarge (NIM) ist, wurde es in früheren Arbeiten nie durch die Ausfallwahrscheinlichkeit (PD) approximiert. Das primäre Ziel dieser Untersuchung ist es, ein Modell für PD-Schätzungen zu entwickeln und diese Variable in die Regression mit der NIM als abhängiger Variable einzubeziehen. Diese Arbeit untersucht den Einfluss der PD auf die NIM von 35 österreichischen Banken über einen Zeitraum von vierzehn Jahren von 1999 bis 2013. Die statistische Analyse legt nahe, dass die PD anhand der Jahresabschlüsse der Banken geschätzt werden kann. Die Kennzahlen, die die Liquidität, die Vermögenswerte, das Kapital und die Rentabilität charakterisieren, werden als erklärende Variablen im Regressionsmodell verwendet. Darüber hinaus liefern unsere Ergebnisse einen guten Beweis dafür, dass die PD einen signifikanten Einfluss auf die NIM hat. Der Steigungskoeffizient ist negativ, wenn die PD als einzige erklärende Variable für die NIM verwendet wird, jedoch kehrt sich das Vorzeichen um, wenn andere bankspezifische und makroökonomische Faktoren berücksichtigt werden. Variablen wie Eigenkapital und operative Effizienz sowie die Volatilität der Zinssätze erweisen sich als signifikant. Gleichzeitig sind das BIP-Wachstum und die Inflationsrate für die NIM-Schätzung in unserer Untersuchung irrelevant.

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