Creditele Neperformante

Introducere

Băncile reprezintă un factor fundamental al sistemului financiar și joacă un rol important în economia globală. Instituțiile financiare și băncile, în special, sunt vitale datorită capacității lor de a mobiliza fondurile din zonele cu excedent către zonele cu deficit, sporind astfel fluxurile de capital în economie (Richard, 2011). Funcția de intermediar financiar efectuată de către bănci motivează investițiile și creșterea productivității (Hardy, 2006).

Cu siguranță, în lipsa acestora economia mondială ar ajunge la un colaps brusc, având în vedere că băncile sunt intermediarii financiari principali între deponenți și creditori, făcând fezabile tranzacțiile. Guy (2011) afirmă că industria bancară constituie încă principala bază de intermediere financiară în majoritatea țărilor din lume.

Astfel, dacă sistemul financiar nu funcționează corespunzător, problemele sale au un impact puternic asupra întregii economii. Din acest motiv, în ultimul deceniu o atenție sporită a fost acordată acestui domeniu atât din partea politicienilor, instituțiilor publice cât și din partea cercetatarilor și specialiștilor, în special datorită creșterii nivelului creditelor neperformante, fapt ce influențează considerabil solvabilitatea băncilor.

FMI a recomandat încadrarea unui credit ca neperformant atunci când ratele de plată, reprezentând principalul și dobânda, au întârzieri de 90 de zile sau mai mult. În același timp, vor fi considerate neperformante și acele credite cu un serviciu al datoriei mai mic de 90 de zile, atunci când există indicii clare că debitorul nu va mai putea rambursa împrumutul.

Criteriul celor 90 de zile reprezintă practica cea mai des intalnită pentru determinarea împrumuturilor neperformante în țări precum România, Bulgaria, Cipru, Grecia, Macedonia, Serbia, Ungaria, Polonia, Republica Cehă, Ucraina, Letonia, Austria. Desigur, în cazul altor țări acest criteriu diferă, fiind reprezentat de 60 de zile în Estonia, Lituania sau chiar mai mic de 30 de zile în Rusia pentru persoane juridice, respectiv 60 pentru persoane fizice.

Și în cea de-a treia ediție a “Dictionarului de termeni” publicat de Thoms Fitch creditul este considerat a fi neperformant iar debitorul în incapacitate de plată atunci când plata principalului și dobânzii este restantă mai mult de 90 de zile, iar Moody’s consideră că un credit poate fi considerat neperformant atunci când sunt înregistrate întârzieri de plată la dobândă și principal de 60 de zile pentru creditele acordate populației și de cel puțin 90 de zile pentru creditele comerciale acordate.

La nivelul Uniunii Europene nu există nici o definiție unanim acceptată, urmărindu-se direcția dată de către FMI. Decizia de a formula o definiție a creditelor neperformante a apărut tocmai ca urmare a faptului că un credit neperformant nu era considerat o deficiență serioasă a sistemului.

Evoluțiile din ultimii ani au demonstrat însă cu totul și cu totul altceva, mai ales cea din anul 2008 când s-a atins un nivel critic. Perioada 2008-2011 a fost marcată de probleme bancare întâmpinate la nivel european ce au debutat cu falimentul băncii Dexia, salvată prin procesul de naționalizare și crearea unei linii de credit de 17 miliarde de dolari de către Belgia și Franța, după ce acțiunile scăzuseră cu 42%. În alte părti ale Europei situația a fost chiar mai gravă, statul neputând interveni pentru salvarea băncilor. În Grecia, în perioadă 2011-2013, 7 bănci au dat faliment, inclusiv ATE, Proton, Postbank și alte 3 bănci cooperative. Chiar dacă nu la fel de grav, într-o situație asemănătoare s-a aflat și Italia, cu banca Monte dei Paschi di Siena. Eforturile pentru salvarea ei au costat contribuabilii intalieni 4.1 bilioane de euro.

Evoluția creditelor neperformante poate fi observată și în graficul de mai jos pentru zona central europeană și țările baltice, în perioadă 2008-2009 observându-se o prăbușire puternică.

Figura 1 –Evolutia NPL in zona Central europeana si Tarile Baltice

Sursa: Banca Mondiala

Același lucru poate fi observant și din figura 2 la nivelul zonei euro și zona UE.

Figura 2-Evolutia NPL in zona euro si la nivelul UE

Sursa: Banca Mondiala

Chiar dacă apogeul a fost atins în perioada 2008-2009, în 2015, la câțiva ani de la debutul criezi economice, băncile comerciale încă încercau să scape de activele toxice din bilanțurile contabile pentru a nu intra din nou într-o situație dificilă, fiind în continuare marcate de rate mari ale creditelor neperformante. Doar la sfârșitul anului 2014, rata creditelor neperformante a fost de peste 9% din PIB, de două ori mai mare fată de 2009. Rate ridicate s-au înregistrat în special în Cipru, Italia și Portugalia, concentrate în domeniul corporativ, mai ales în rândul întreprinderilor de mărime medie și mică ce contribuie cu aproximativ două treimi la capacitatea de producție a U.E. și a ratei de ocupare a forței de muncă, acest sector fiind și mult mai dependent de finanțare bancară decât firmele mari.

În același timp, raportul publicat de firma de consultantă imobiliară Cushman & Wakefield arată că băncile și firmele de asset management din Europa încearcă să vandă credite imobiliare și active puse sub sechestru în valoare 74 de miliarde de euro (80 de miliarde de dolari), aceasta fiind cea mai mare sumă inregistrată vreodată.

Acest lucru doar completează raportul Băncii Central Europene, făcut public în octombrie 2014, ce a arătat că suma creditelor neperformante crescuse cu € 135.9 bn, aducând totalul deținut de cele 130 de bănci evaluate la € 879.1 bn.

Nivelul creditelor neperformante a cunoscut un ritm de creștere constant, o dată cu tendința băncilor de a-și diversifica produsele și încercările piețelor financiare de a deveni imune la șocurile externe determinate de recenta criză financiară.

Incertitudinea creată de nivelul NPL face dificilă pentru bănci decizia de alocare eficientă a fondurilor din unitățile aflate pe surplus economic către unitățile aflate pe deficit. Băncile sunt refractare în ceea ce privește posibilitatea de a împrumuta fonduri și de a-și asuma noi riscuri financiare. Acest lucru determină creșterea excesivă a cererii pentru împrumuturi, în special din partea firmelor, însă raționalizarea nivelului și numărului creditelor acordate duce la declinul activității economice, întreprinderile private nemaiavând surse de finanțare.

Astfel, investigarea factorilor care determină creșterea nivelurilor creditelor neperformante are o semnificatie aparte pentru instituțiile financiare ce urmăresc stabilitate financiară și imbunatarirea eficienței managementului bancar. În plus, conform lui Reinhart și Rogoff (2010), Nkusu(2011) și Louzis (2012), nivelul creditelor neperformante poate reprezenta un prim semn al unei viitoare crize bancare .

Luând în considerare aceste situații, precum și consecințele negative pe care le pot avea asupra stabilității și activității economice ce duc la deterioarea bilanțului contabil ale băncilor, este importantă identificarea și studierea factorilor care determină creșterea ratei creditelor neperformante, fapt analizat în cadrul studiului de caz la nivelul întregii zone europene.

Capitolul I. Perspective macroeconomice asupra creditelor neperformante

Modelele care leagă riscul de credit de eficiența activității economice nu sunt noi în literatura de specialitate. Lucrările teoretice și dezvoltarea unor noi modele de previziune a ciclurilor economice, în care sectorul financiar se află în prim plan, au găsit o legătură între calitatea activelor și activitatea economică. Literatura clasică ce a studiat interacțiunile dintre mediul macroeconomic și fundamentele financiare s-a întors la modelele dezvoltate de King și Plosser (1984), Bernanke și Gertler (1989), Kiyotaki și Moore (1997) și Bernanke, Gertler și Gilchrist (1998).

Chiar dacă băncile sunt expuse unor riscuri variate ce provin din cauze diferite de riscuri financiare, operaționale și strategice la care se adaugă faptul că împrumuturile reprezintă o mare pondere din activul băncii, riscul de credit a devenit cel mai important factor care influeneaza solvabilitatea unei bănci.

Riscul de creditare poate fi reflectat de situația creditelor neperformante, a căror creștere poate fi o amenințare pentru stabilitatea financiară și, în consecință, pentru activitatea economică. Pentru a se asigura un sistem bancar stabil este importantă determinarea factorilor ce influențează nivelul creditelor neperformante.Acest lucru a fost studiat de numeroși cercetători ale căror lucrări sunt axate pe aspectele general economice.

Precursoare a cercetărilor empirice privind factorii care afectează creditele neperformante este cercetarea lui Keeton și Morris (1987), realizată pe un eșantion de 2470 de bănci comerciale din SUA, în perioada cuprinsă între 1979-1985. Conform constatărilor, cei mai importanți factori ce explică variațiile în pierderile de credite sunt mediul economic local, industriile cu performanțe slabe și diferențele de asumare a riscului din partea băncilor. Bazat pe date provenite de la cele mai mari bănci comerciale americane din 1987, Sinkey și Greenwalt (1991) ajung la concluzia că ratele de împrumut, fondurile volatile și volumul de împrumut acordat determină apariția creditelor neperformante.

Clair (1992) a analizat creșterea volumului de credit acordat precum și a calității acestuia pe un eșantion de bănci din Texas, în perioada 1984-1990. Studiul constată că relația dintre volumul și calitatea creditelor este determinată de nivelul capitalului bancar. O creștere rapidă a sumei împrumutate reduce calitatea creditului, având cel mai mare efect asupra băncilor cu un capital redus. Dovezi ale corelației dintre creșterea volumului de credite oferite și pierderi sunt, de asemenea, prezentate de studiu lui Keeton (1999) în cazul băncilor americane, ce au fost analizate în perioada 1982-1996.

Salas și Saurina (2002) furnizează dovezi ai factorilor ce influențează riscul de credit atât în cazul băncilor comerciale, cât și în cazul celor de economii spaniole, analizând atât determinanți specifici bancari, cât și variabile macroeconomice, studiate în perioada 1985-1997.

Variabilele care explică riscul de credit cuprind ritmul de creștere economică, gradul de îndatorare a întreprinderilor și al gospodărilor, creșterea volumului de credite acordat, ineficiența, structura portofoliului, marja netă a dobânzii, rata de solvabilitate și puterea de piață.

Riscul de credit al băncilor a fost investigat și de către Jimenez și Saurina (2006). Eșantionul folosit a acoperit atât bănci economice comerciale, cât și economii ce reprezintă 95% din instituțiile de credit active în perioada cuprinsă între 1984 și 2002. Studiul a arătat că un rezultat pozitiv, dar destul de întârziat, de creștere a volumului acordat din timpul perioadelor de boom economic, duce la scăderea standardele de creditare și ratelor dobânzii de creditare, aceștia devenind factori determinanți ai nivelului creditelor neperformante.

Ca urmare a dovezilor empirice privind variabilele risculului de credit în sistemele bancare dezvoltate, cercetătorii au lărgit analiza pe piețele emergente. În cercetarea relației dintre capitalul și riscul de credit, luând un eșantion de 2770 în bănci din 30 de tări în curs de dezvoltare din America de Sud, Asia, și Europa Centrală și de Est pentru perioada 1996-2001, Godlewski (2005) constată importanța dimensiunii băncii, capitalului, performanței precum și a reglementărilor instituționale și factorilor legali.

Riscul de credit bancar din piețele emergente reprezentate de 16 tări africane din perioada cuprinsă între 1993-2002 este analizat și de către Fofack (2005), care prezintă o relație de cauzalitate între creșterea economică, cursul de schimb, rata reală a dobânzii, marjele de dobandă nete și creditele neperformante.

Glogowski (2008) investighează factorii ce determină pierderi la credite în cazul a 108 bănci poloneze din perioada 1996-2006. Autorul găseste importanța unui set de variabile macroeconomice reale ce sunt reprezentate de creșterea PIB, ratele reale ale dobânzilor și a șomajului.

Studiind 46 bănci din 12 tări ale regiunii MENA (Centrul și nordul Africii) Boudriga și colab. (2009) furnizează dovada importanței următorilor factori: ponderea de capital străin provenit din țările dezvoltate, nivelul capitalizării, creșterea volumelor de credite acordate, nivelul provizioanelor stabilite pentru posibile pierderi, calitatea informațiilor furnizate de organisme publice și birourile de credit privat, precum și mediul instituțional.

Cele mai recente studii sunt cele ale lui Bofondi și Ropele (2011), Nkusu (2011), și Louzis și colab. (2012). Investigarea factorilor determinanți ai creditelor neperformante acordate gospodăriilor și firmelor de către băncile italiene în perioada cuprinsă între 1990 pană în 2010, de către Bofondi și Ropele (2011), arată importanța atât a condițiile economice generale, cât și a costului împrumutului.

O abordare macroeconomică a analizei creditelor neperformante este, de asemenea, aplicată de Nkusu (2011), pe un eșantion de 26 țări cu o economie avansată, în perioada din 1998 pană în 2009. Rezultatele arată că factori precum creșterea economică, șomajul și prețurile activelor sunt factorii determinanți ai creditelor neperformante.

Louis și colab. (2012) au investigat factorii macroeconomici și cei specifici băncilor care determină creșterea nivelului creditelor neperformante ipotecare, de afaceri și creditelor de consum, studiul fiind realizat pentru 9 dintre cele mai mari bănci din sistemul bancar din Grecia, în perioada cuprinsă între 2003-2009. Printre variabilele macroeconomice, creșterea PIB-ului, rata șomajului, rata dobânzii și a datoriei publice afectează pierderi în toate categoriile de credite, în timp ce în cazul factorilor interni, performanța și eficiența par a fi importante.

Messi și Jouini (2013) au studiat efectul ratei de creștere a PIB, ratei șomajului, dobânda și creșterea nivelului NPL, pentru 85 de bănci din Italia, Grecia și Spania pentru perioada 2004-2008. Autorii au constatat variația negativă a creditelor neperformante, corelată cu rata de creștere a PIB-ului, rentabilitatea activelor băncilor și variația pozitivă a ratei șomajului.

Espinoza și Prasad (2010) au studiat 80 de bănci ale CCG (Consiliul de Cooperare al Golfului), utilizând date panel pentru perioada 1995-2008, pentru NPL ca o funcție a creșterii PIB-ului real de bază non-petrol, valoarea pe piața bursieră, ratele dobânzilor și creșterea comerțului global. Ei au descoperit că rata creditelor neperformante se agravează în cazul scăderii creșterii economice, iar riscul de aversiune crește. Factorii specifici firmei, referitori la asumarea de riscuri și eficientă sunt, de asemenea, legați de NPL. Au fost găsite dovezi solide ale unei relații inverse semnificative între PIB-ul real non-petrol și a creditelor neperformante. De asemenea, studiul a arătat că modul de evoluție al pieței financiare mondiale are un efect puternic asupra creditelor neperformante ale băncilor.

Studiile efectuate au arătat importanța anumitor factori în evoluția NPL, și anume PIBul, rata inflației, rata șomajului, rata împrăștierii valorilor dobânzii și rata reală a dobânzii.

1.1 Factori de influență.Produsul intern brut

Potrivit lui Beck et al. (2013), Produsul Intern Brut este un factor cheie, ce influențează ratele creditelor neperformante. Descoperirile empirice au indicat faptul că între PIBul real și creditele neperformante există o corelație pozitivă, semnificativă (Murrumba, 2013). Bessis (2006) subliniază faptul că studiile efectuate în băncile spaniole au constatat faptul că o creștere a PIB-ului și a condițiilor tolerante de creditare sunt factori determinanți ai creditelor neperformante. Prin urmare, cercetările au arătat că, în timp ce economia se contractă, produsul intern brut (PIB) scade, iar în consecintă, nivelul creditelor neperformante se măreste considerabil, datorită faptului că debitorii sunt în situația probabilă de a eșua în returnarea împrumuturilor contractate (Babouček și Jančar , 2005).

O expansiune economică duce la scăderea posibilității apariției dificultăților financiare, deoarece mediul economic determină venituri mai mari și profituri în cazul firmelor (Messi și Jouini, 2013). În plus, o creștere a PIB-ului real determină un nivel de ocupare a forței de muncă mărit, scăzand posibilitatea venită din partea gospodăriilor de a nu-și mai putea returna împrumuturile și, astfel, nivelul NPL se menține unul redus (Murrumba, 2013). Acest lucru este afirmat și de Messai și Jouini (2013), care consideră că o creștere a PIB-ului real îmbunătățeste "capacitatea de rambursare” a debitorilor. În consecință, o creștere negativă a PIB-ului real, ca urmare a recesiunii economice, aparent precipită o creștere a creditelor neperformante (Beck, și colab., 2013).

Cu toate acestea, asocierea dintre PIB-ul real și creditele neperformante este încă un subiect de dezbatere, având în vedere anumite cercetări care au arătat că asocierea este nesemnificativă sau incertă (Onyia și Oleka, 2000). Într-un studiu realizat de Khemja și Pasa (2009), în sectorul bancar guianez între 1994 și 2004, s-a constatat o asociere inversă între cele două variabile.

Aceste constatări sunt într-adevăr alarmante, în contextul argumentelor în susținerea unei relații între PIB-ul real și creditele neperformante (Gorton și Winton, 2005). O problemă importantă apare aici, în cazul în care constatările lui Khemja și Pasa sunt luate ca fiind autentice și sunt interpretate, întrucât s-ar susține că performanța economică puternică precipită nivelele inferioare ale creditelor neperformante (Murumba, 2013). Pe de altă parte, declinul PIB-ului real duce la o creștere a nivelurilor creditelor neperformante deținute de bănci (Babouček și Jančar).

1.2 Factori de influență. Rata dobânzii

Ratele dobânzilor reprezintă chiria pe care debitorii o plăteasc pentru banii pe care îi împrumută de la o bancă sau de la o instituție financiară (Collins și Wanjau, 2011) . În timp ce standardul practicat într-o economie liberalizată este de a permite forțelor de pe piată să dicteze ratele dobânzilor, băncile au intervenit pentru a stabili ratele dobânzilor, invocând mai multe motive (Onsarigo, și colab., 2013).

Potrivit lui Messi și Jouini (2013), ratele dobânzilor influentează nivelul creditelor neperformante, în special în cazul ratelor dobânzilor variabile. O rată ridicată a dobânzii inseamnă că un client va plăti mai mult, pe lângă banii împrumutați, iar băncile vor câștiga mai mult din banii pe care îi împrumută clienților.

Cercetările au demonstrat că există o asociere între apariția creditelor neperformante și a nivelului ratelor pe care băncile le percep la credite (Sinkey 2007). Băncile care plasează rate ale dobânzilor mai mari la împrumuturile pe care le acordă s-au dovedit a experimenta un nivel ridicat al creditelor neperformante, în comparație cu cele care percep rate relativ mai mici. Potrivit lui Beck, și colab., (2013), o creștere a ratelor dobânzilor de creditare are o corelație directă cu creșterea nivelului creditelor neperformante.

Mai multe studii au indicat că reducerea ratelor dobânzii a fost utilizată ca o strategie de către mai multe bănci pentru a aborda problema creditelor neperformante (Khemraj și Pasha, 2009). Această strategie este folosită probabil că urmare a observării faptului că ratele mai mari reprezintă una dintre principalele cauze ale nereturnării împrumuturilor (Brownbridge, 2007). Potrivit lui Babouček și Jančar (2005), unele bănci au aplicat în special această strategie în perioadele de depresiune, atunci când debitorii, cel mai probabil, nu-și pot achita datoriile, iar Messi și Jouini (2013) consideră că reducerea ratelor dobânzilor la credite împrumutate a fost crucială pentru bănci în realizarea unui profit limitat, în situațiile în care în alte circumstanțe acestea ar fi înregistrat pierderi mari.

În consecintă, nivelurile de rambursare a creditului au crescut de multe ori, de fiecare dată când au fost angajate astfel de măsuri, împrumuturi care nu ar fi fost returnate și care s-ar fi acumulat. Lu și colab. (2011) observă că unele bănci s-au adaptat de multe ori la situațiile economice, permițând debitorilor să plătească interese relativ mici în perioadele de contracție economică și de a reveni la ratele normale de creditare, odată ce economia s-a imbunătătit. Cu toate că această strategie a condus la prelungirea perioadei de rambursare, această a încurajat efectiv deservirea creditelor în perioadele în care debitorii ar fi fost în incapacitate de plată (Lu și colab., 2011).

Reducerea ratelor dobânzilor a fost extinsă de către bănci către grupuri care sunt cel mai probabil să ajungă la faliment sau cele considerate ca fiind credit-riscante. Studiile au arătat că acest lucru a avut un efect pozitiv asupra creditelor neperformante, prin scăderea nivelului lor (Beck și colab., 2013). Cu toate acestea, Brownbridge (2007) susține că reducerea ratelor dobânzilor de către bănci este, uneori, orientată spre viitor, fiind pusă în aplicare pentru a preveni viitoare probleme. Această practică este fixată pe logica conform căreia ratele ridicate ale dobânzilor sunt în detrimentul economiei, ca urmare a predilecției debitorilor "de a ajunge la faliment în astfel de conditii” (Bessiss, 2006). Astfel, prin reducerea ratelor dobânzilor, băncile facilitează creșterea economică și plata creditelor. Acest lucru are un efect general de reducere a nivelului creditelor neperformante deținute de bănci (Brownbridge, 2007).

1.3 Factori de influență. Rata de împrăștiere a dobânzii

Studiul lui Hanson și Rocha (1986) a fost una dintre primele investigații ale factorilor care determină împrăștierile mari ale dobânzii, ce a pornit de la ipoteza conform căreia o largă răspandire este un impediment pentru intermedierea financiară. Premisa urmărită a fost că descurajează potențialii deponenți cu randamente scăzute asupra economiilor lor și potențialii investitori ce aveau oportunităti de investiții fezabile reduse.

Cu ajutorul datelor agregate din 29 de tări în perioada 1975-1983, Hanson și Rocha (1986) consideră represiunea financiară, costurile de operare ridicate, lipsa concurenței și a ratelor ridicate ale inflației ca fiind principalele cauze ale răspândirii mari a ratei dobânzii.

Ramful (2001), în studiul său asupra sectorului bancar mauritian, a constatat că răspandirea ratei dobânzii a fost utilizată nu numai pentru a acoperi costul cheltuielilor de exploatare și a rezervelor obligatorii, dar a reflectat, de asemenea, gradul ridicat de putere de piată a băncilor și calitatea proastă a creditelor. Pentru a studia o regiune mai largă din Caraibe, Moore și Craigwell (2000), folosind tehnici de date panel, au evaluat empiric unii dintre principalii factori determinanți ai spread-urilor băncilor comerciale pe parcursul perioadei liberalizării financiare a anilor 1990 și au constatat că puterea de piată, provizionele strânse pentru pierderi ale creditelor și produsul intern brut sunt factori semnificativi, care influentează spread-urile bancare .

Chirwa și colab. (2004) au folosit tehnici de date panel pentru a investiga cauzele împrăștierii ratei dobânzii din sistemul bancar comercial din Malawi, în perioada anilor 1990. Rezultatele lor arată că diferențele mari între ratele dobânzilor au fost atribuite de monopolul băncilor, cerințelor ridicate de rezervă, ratelor ridicate cerute de bancă centrală și inflației mărite.

1.4 Factori de influență. Prima de risc de creditare

Încă din anul 1998 au fost efectuate numeroase studii pentru a defini principalele efecte ale primelor de risc asupra creditelor neperformante bancare. Barseghyan (2010) precizează faptul că întârzierea din partea autoritătii a salvării sectorului financiar a jucat un rol-cheie în încetinirea economiei Japoniei, în perioada anilor 1990 și începutul anilor 2000. Pe parcursul acestei durate, rata de creștere a PIB-ului pe cap de locuitor din Japonia a fost de 1,2% pe an, spre deosebire de anul 1980, când fusese de 3,5%. Acest argument este introdus într-un model al echilibrului general, în care guvernul își permite o acoperire a depozitelor sectorului monetar. Modul de evoluție al creditelor, combinat cu o amânare a planului de salvare, determină un declin economic continuu. Urmând experiența Japoniei, declinul producției duce nu doar la scăderea investițiilor, ci și la un declin al productivității.

Ioannidou & Penas (2010) au analizat efectul de acoperire a depozitelor luând în calcul riscul asumat de bănci, în cadrul unui experiment, utilizând date de registru al unor credite distincte. Sistemul economic studiat este cel din Bolivia, aflată în plină expansiune economică. Pe durata studiului a fost introdus un sistem electronic de acoperire a depozitelor pentru a evalua comportamentul băncilor de asumare a riscului înainte, dar și după crearea acestui sistem. S-a descoperit faptul că, în perioada de acoperire, băncile sunt mult mai susceptibile în a iniția împrumuturi mai riscante. Aceste împrumuturi au dobânzi mai bune și comisioane, dar sunt asociate cu performanțe mai slabe la final.

Literatura de specialitate confirmă faptul că indicatorii macroeconomici sunt factori foarte importanți, determinanți ai nivelului creditelor neperformante. Acest lucru determină realizarea unei analize statistice, pentru a stabili relațiile dintre agregatele macroeconomie și creditele neperformante din cadrul zonei europene.

Lucrare de față își propune să completeze literatura de specialitate în principal, prin folosirea unui eșantion de date unice care acoperă întreagă zonă europeană. Explorând variațiile datelor cross-secționale specifice creditelor neperformante, se urmăreste obținerea unor rezultate mai robuste decât s-ar putea obține în urma analizei fiecărei tări în parte sau a unui grup de țări.

În același timp, studiile realizate pe anumite bănci, deși foarte utile în contexte micro-prudențiale, sunt disponibile doar pentru câteva economii, astfel încât impactul diferențelor

dintre tări corelate cu caracteristicile structurale ale calitătii activelor nu pot fi studiate.

Capitolul II. Analiza empirică

2.1 Datele utilizate

Această cercetare empirică are drept obiectiv examinarea factorilor determinanți ce vizează creditele neperformante, folosind date relevante pentru țările europene, culese pentru perioada 2000-2013. Datele panel pentru cele 44 de țări au fost extrase din baza de date a Băncii Mondiale. Metodologia folosită este constituită dintr-o analiză econometrică specifică datelor de tip panel: într-o primă etapă am avut în vedere prezentarea statisticilor descriptive, iar ulterior am construit șase modele liniare de regresie, urmărind identificarea celor mai semnificanți predictori pentru variabila independentă.

Pentru descrierea datelor au fost folosiți indicatori ai statisticii descriptive pentru a arată tendința centrală a datelor, iar pentru descriera valorile reprezentative ce conturează distribuția în întregul ei au fost folosite media și mediană.

Valoarea medie este egală cu suma tuturor valorilor din setul de date împărțite la numărul de valori din set. Media are un dezavantaj principal: este deosebit de sensibilă la influența valorilor extreme. Acestea sunt valori deosebit de mici sau mari în comparație cu restul datelor.

Mediana prezinta, in plus față de medie, avantajul că poate fi utilizată în caracterizarea tendinței centrale aceasta reprezentând scorul unui set de date ce a fost aranjat în ordine crescătoare eliminându-se valorile foarte mari sau foarte mici ce pot distorsiona rezultatul. Mediana ia astfel în considerare doar poziția termenilor în serie, nu și mărimea acestora nefiind supusă influenței valorilor extreme.

Pentru a descrie locația unei date în raport cu celelalte date au fost folosite quartile.Acestea reprezintă valori numerice care împart setul de date în patru grupe egale, fiecare set conținând un sfert din date. Sunt în numar de trei, iar în analiza datelor au fost folosite Quartila1 (Q1), Quartila3, și Quartila2 reprezentată de mediană.Quartila1,numită si quartila inferioară, arată că o pătrime din date au valori mai mici decat Q1 fiind echivalentă cu percentile 25 a datelor, iar Quartila3 (Q3), numită si quartila superioară arată că o pătrime din date au valori mai mari decat Q3 fiind echivalentă cu percentila 75.

Pentru testarea ipotezelor au fost folosite: testul statistic t și valoarea lui p. Cei doi indicatori sunt legați indisolubil. Testul t statistic măsoară mărimea diferenței raportate la variația datelor de eșantionare. Diferența este calculată în unităti de eroare standard. Cu cât valoarea sa este mai mare (poate fi pozitivă sau negativă), cu atât este mai adevărată ipoteza conform căreia nu există nici o diferență semnificativă în cadrul eșantionului. Valorile p evaluează cât de mult susțin datele faptul că ipoteza nulă (H0) este adevărată (nu există diferențe în eșantion). Valori ridicate ale lui p, de peste 0.05 arată că datele confirmă H0, iar valorile scăzute, mai mici de 0.05 sugerează că proba oferă suficiente dovezi prin care se poate respinge ipoteza nulă pentru întreaga populație.

Un alt indicator folosit a fost reprezentat de coeficientul de determinare R-squared. Acesta este o măsură statistică ce arată cât de bine aproximează linia de regresie datele din eșantionul analizat. Poate fi definit și ca procentajul din variația variabilei independente explicat printr-un model liniar. Valoarea sa este întotdeauna între 0-100%. 0% indică faptul că modelul nu explică niciuna din variația datelor din jurul mediei, iar un procent apropiat de 100% indică faptul că modelul explică toate variațiile datelor din jurul mediei.

Setul de date cuprinde 602 observații a 16 variabile, dintre care cinci de tip factor, variabilă calitativă, și 8 numerice, de tip cantitativ. Variabila dependentă este reprezentată de rata creditelor neperformante din totatul creditelor acordare de către bănci, iar variabilele independente sunt reprezentate de: rata dobânzii, procentul creditelor acordate intern, rata împrăștierii valorilor dobânzii ca diferență dintre dobânda la depozite și cea la credite, rata de creditare, rata reală a dobânzii, rata riscului împrumutului, precum și accesibilitatea informațiilor referitoare la credite. Pe lângă condițiile oferite de către instituțiile de creditare, factori determinanți ai credititelor neperformante sunt dați și de condițiile economice generale reflectate prin: PIB-ul pe locuitor, rata inflației și remitențele (ca și contribuție la venit).

2.2 Descrierea variabilelor

Rata creditelor neperformante raportate la totatul creditelor brute acordare de către bănci reprezintă valoarea creditelor neperfomante împărțite la valoarea totală a portofoliului de credite (inclusiv creditele neperformate înaintea deducerii provizioanelor specifice pentru pierderi din credite). Totalul împrumutului înregistrat ca neperformant trebuie să fie valoarea brută a creditului, așa cum este înregistrată în bilanțul contabil, nu doar cantitatea restantă.

Rata dobânzii (Interest rate) reprezintă rata plătită de comercianți sau bănci similare pentru cererea, sau depozitele de economii. Termenii și condițiile atașate acestor rate sunt diferite în fiecare țară, limitând într-o anumită măsură posibilitatea de a fi comparate individual.

Procentul creditelor interne acordate de sectorul financiar (Domestic credit provided by financial sector, % of GDP) include toate tipurile de credite acordate unor sectoare de activitate variate, într-o formă brută, cu excepția creditelor guvernului, care sunt în valoare netă. Sectorul financiar include atât autorități monetare și bănci de deposit, cât și alte corporații financiare, precum companiile de leasing, companiile de asigurări, fondurile de pensii și casele de schimb valutar.

Rata împrăștierii valorilor dobânzii (Interest rațe spread -lending rate minus deposit rațe, %), este definită ca diferența dintre dobânda percepută de bănci pentru creditele clienților din sectorul privat și rata dobânzii plătite de băncile comerciale sau similare pentru cerere sau depozite de economii. Termenii și condițiile legate de această rată diferă în funcție de țară, limitând compatibilitatea acestora.

Rata de creditare (Lending interest rațe %) reprezintă rata care de obicei întrunește nevoile pe termen scurt și mediu de finanțare ale sectorului privat. Rata este de obicei diferențiată în funcție de obiectivele de finanțare și de bonitatea debitorilor.

Rata reală a dobânzii (Real interest rațe %) este rată dobânzii de împrumut, ajustate la inflație, măsurată prin deflatorul PIB.

Prima de risc pe creditare (Risk premium on lending lending rațe minus treasury bill rațe, %) reprezintă diferența dintre dobânda percepută de bănci pentru creditele acordate sectorului privat și dobânda la care instituțiile statului emit sau tranzacționează valori mobiliare pe termen scurt. În unele țări această dobândă ar putea fi negativă, indicând faptul că piețele consideră că riscul este mai redus pentru clienții din sectorul privat decât pentru guvern.

Accesibilitatea informațiilor (Depth of credit information index (0=low to 8=high)

referitoare la credite măsoară pe o scară de la 0 la 8, 8 reprezentând o transparență maximă, reglementările care afectează scopul, accesibilitatea și calitatea informațiilor legate de credite ce sunt puse la dispoziția publicului pentru a facilita deciziile de împrumut.

PIB-ul pe locuitor reprezintă suma valorii adăugate realizate de către toți producătorii rezidenți în cadrul economiei naționale la care se adaugă taxele pe produse minus orice subvenții care nu sunt incluse în valoarea produselor brute. Se calculează fără a face deduceri pentru deprecierea activelor finite sau pentru epuizarea și degradarea resurselor naturale.

Rata inflației măsurată în funcție de indicele de consum al prețurilor reflectă evoluția costului pentru consumatorul mediu în achiziționarea unui coș de bunuri și servicii care poate fi calculat la anumite intervale fixe, cum ar fi anual, spre exemplu. Formula Laspeyres este folosită în general in calcularea sa.

Remitentele personale includ transferurile personale și compensațiile angajaților. Tranferurile personale sunt toate transferurile curente între persoane fizice rezidente și nerezidente, iar compensațiile angajaților se referă la venitul sezonier realizat de către lucrătorii unei țări într-o economie în care aceștia nu sunt rezidenți și a rezidenților angajați de entităti nerezidente. Datele extrase de pe World Bank reprezintă suma celor doi factori așa cum au fost definite în ediția a VI a a manualului “Balanta Platilor”, publicat de către FMI.

Capitolul III. Rezultate și interpretări

3.1. Statistici descriptive

Tabelul statisticilor descriptive

Din tabelul statisticilor descriptive se poate observă faptul că țările europene se pot clasifica în funcție de rata creditelor neperformante astfel:

• O rată redusă a NPL, respectiv 25% dintre acestea, au un nivel situat sub 2%

• 25% dintre țări sunt situate deasupra nivelului de 9.506%

• Minimul este reprezentat de 0.10, iar maximul de 897.

• Media de 4.1 este de aproape trei ori mai mare decât mediana (13.847) ceea ce semnifică faptul că între observațiile analizate se află valori extreme mari, distribuția datelor fiind înclinată spre valori mai mari.

În ceea ce privește variabilele independente, se observă înregistrarea unor minime negative în cazul ratei împrăștierii dobânzii -72.400, dobânda anuală efectivă -41.230 și rata riscului împrumutului -5.644, maximele acestora ajungând însă la 125.00, 29.358 și respectiv, 17.539.

Valorile mediei și medianei, destul de apropiate pentru aceste variabile, sugerează faptul că nu apar valori extreme mari în cadrul țărilor europene, facilitând astfel analizarea acțiunii acestor date asupra performanței creditelor, setul de date fiind uniform distribuit.

Rata dobânzii, o altă variabilă importantă care are o influența directă asupra ratei creditelor neperformante, prezintă faptul că 25% din țările europene au o valoare a acesteia de maxim 2.34%, în timp ce alte 25% au o valoare minimă de 6.661. Diferențe sunt și între rata medie, de doar 0.010 și maximul de 789.00, aceste diferențe fiind vizibile și între mediana de 3.716 și media de 7.622, arătând faptul că între țările analizate apar valori dispersate.

Rata creditării este cuprinsă și ea între o valoare minimă de 0.50 și o valoare maximă de 380.337, 25% din țări ajungând până la un nivel maxim de 45.453, iar alte 25% având peste un minim de 142.993. Valorile sunt și aici dispersate, între media de 99.888 și mediana de 82.376.

Capacitatea economică, respectiv creșterea economica a unei țări, este reflectată de nivelul PIB pe locuitor, ce poate exprima și capacitatea de returnare a capitalului împrumutat, afectând direct rata NPL. Pentru țările europene, se observă valori cuprinse între un minim de 354 și un maxim de 193.648, 25% dintre observații find situate sub un maxim de 6633, iar alte 25% pornesc de la un minim de 42436. Și în cazul PIB/Locuitor diferențe media de 22086 si mediana de 29534, între datele analizate existând valori extreme.

Rata inflatiei prezinta insa valori apropiate intre medie si mediana, nefind discrepante semnificative intre datele analizate, observatiile situandu-se intre un minim de 16.05 si un maxim de 288.65, 25% dintre acestea aflandu-se sub un maxim de 82.48, in timp ce alte 25% sunt situate deaspura unui minim de 100.

Remitentele prezinta insa valori dispersate la nivel European, atat ca valoare exprimata in dolari, cat si ca procent din PIB, avand o mediana de 1.358e+09(1.358*10-9) dolari si o medie de 2.534e+09 dolari, respectiv 0,81% din PIB si 2,78 din PIB. Valorile extreme sunt date de tari precum Bosnia Hertegovina, Albania, Moldova, Serbia, Muntenegru si Romania, unde conditiile economice determina o deplasare a populatiei active spre ocuparea de locuri de munca in alte tari ale zonei europene, sustinandu-si insa familiile prin sumele de bani trimise in zonele de rezidenta.

Gradul de accesibilitate la informatii pe o scara de la 0 la 8, 8 find reprezentat de o transparenta maxima difera si el, 25% din tari situandu-se sub un maxim de 4, in timp ce alte 25% pornesc de la un minim de 5.

Sub forma grafica, observatiile care rezulta din analiza datelor prezentate sub forma unei histograme aplatizate spre dreapta, arata faptul ca datele sunt concentrate foarte mult in intervalul 0-100; se mai fac remarcate cateva valori in intervalul 700-800, dar nu sunt valori pentru celelalte intervale.

Histograma ratei creditării este și ea aplatizată spre dreaptă, sugerând existența unor valori extreme mari care fac posibilă strângerea datelor în această zonă, între 0-100, fiind vizibile și date, fapt demonstrat și din tabelul statisticilor descriptive, unde apar diferențe semnificative între media de 3.966 și mediana de 5. La fel și minimul este de 0, în timp ce maximul ajunge la 8, iar 25% dintre date se situează sub un maxim de 4, în timp ce alte 25% dintre ele se află peste un minim de 5.

Foarte multe dintre țările analizate prezintă informații lipsă, de aceea am hotărât eliminarea acestora și continuarea ulterioară cu modelele liniare de explicație a relațiilor dintre variabile, țările eliminate fiind: Albania, Andorra, Lichtenstein, Monaco, Muntenegru, San Marino, Serbia și Cipru.

În urma eliminării acestora și refacerea tabelului statisticilor descriptive, datele sunt situate între un minim de 0.10 și un maxim de 897, valorile fiind în continuare dispersate, media (13.81) fiind de aproape 4 ori mai mare decât mediana de 3.70.

3.2. Modelele econometrice de regresie liniare

Pentru a studia relațiile de dependență între variabilele utilizate, reducem din setul de date, pe rând, câte o variabilă, observând astfel gradul de infleunta asupra variabilei dependente: rata creditelor neperformante precum și modificarea de influență pe care o variabilă o are împreună cu alta, rezultând șase modele, prezentate și interpretate în cele ce urmează.

Modelul 1:

Aplicând metoda datelor panel dinamice, ajungem la rezultatele obținute în tabelul de mai jos. Testele confirmă validitatea modelului asupra calității creditelor. Putem spune că modelul este unul statistic semnificativ, întrucât valoarea lui p este de 2.144e-13(0.0000000000002144), mai mic de 0,5. Coeficientul de determinare are o valoare de 0.7003, ceea ce arată că modelul explică 70,03% din variația NPL. Această valoare este foarte mare, prin comparație cu valorile obținute în general în cercetările socio-economice. Pe de o parte, poate fi interpretată în mod pozitiv, în sensul unei dovezi pentru o specificare foarte bună a modelului construit. Pe de altă parte, poate insă să ridice anumite semne de întrebare asupra unor posibile supraestimări a variabilelor utilizate. În sensul investigării acestui ultim aspect, vom explora mai multe seturi de predictori.

Rezidurile modelului sunt cuprinse între un minim de -6.7557 și un maxim de 13.0506, 25% dintre ele situându-se sub un maxim de -2.3471, iar alte 25% se situează deasupra unui minim de 1.341.

Modelul de estimare:

NPL= -19,94 + deposit rate (-0.0016820+domestic credit *(0.04786) + spread*(0.6027)+ lending rate*(-0.2604)+real rate*(0.4281) + risk premium*(-0.12) + information*( 0.2905) + GDP/cap*(0.0002213) + CPI*(0.249)+Remittancescurrent*(0.0000000002943) + Remittances percent*( 0.112)

Atunci când toate variabilele independente au valoarea 0, rata NPL este de -19.94, aceasta find valoarea lui β0. Valoarea lui p este foarte mică și are trei steluțe, ceea ce arată un grad de încredere foarte ridicat în această variabilă, de 99.9%.

La o creștere cu o unitate a ratei depozitelor, et cetiris paribus, rata NPL scade cu

-0.001682, dar valoarea lui p este foarte mare, peste 0.5, ceea ce arată faptul că în acest model rata depozitelor nu este o variabilă statistic semnificativă.

La o creștere cu o unitate a ratei creditelor acordate intern, restul condițiilor ramând neschimbate, rata NPL crește cu 0.0479, dar valoarea lui p nu este statistic semnificativă.

În același timp, la o creștere cu o unitate a ratei împrăștierii dobânzii, restul variabilelor rămânând constante, rata creditelor neperformante crește cu 0.603, dar nici aici valoarea lui p nu este statistic semnificativă.

Pentru rata de creditare, o creștere a ei cu o unitate și o stagnare a celorlalte variabile, rata creditelor neperformante scade cu -0.26, însă nici pentru acest indicator valoarea lui P nu este una statistic semnificativă, înregistrând însă o valoare de 99% încredere în cazul ratei reale a dobânzii, ceea ce face ca acest model să fie statistic semnificativ. În același timp, la o creștere cu o unitate a ratei reale, celelalte variabile rămânând constante, rata NPL crește cu 0.428.

Pentru rata riscului împrumutului, o creștere a sa cu o unitate, celelalte variabile rămânând constante, determină o scădere a ratei creditelor neperformante cu -0.12, însă valoarea lui p nu este una statistic semnificativă, ca și în cazul variabilei următoare, și anume gradul de accesibilitate la informații. În cazul acesteia, o creștere cu o unitate, în condițiile în care restul variabilelor ar fi constante, ar determina o creștere a ratei NPL cu 0.2905.

O valoare a lui p statistic semnificativă este înregistrată în cazul PIB-ului pe locuitor și ratei inflației, unde aceste valori înregistrează un grad de 99% încredere. În cazul PIB/loc., o creștere a sa cu o unitate și o stagnare a celorlalte variabile determină o scădere a ratei creditelor neperformante cu -0.0002213, iar în cazul ratei inflației, o creștere a sa cu o unitate, în situația în care celelalte variabile nu se modifică, determină o creștere a ratei NPL cu 0.249.

În final, în cazul remitentelor, valoarea lui p nu influențează modelul statistic.

Residual standard error: 3.488 on 66 degrees of freedom

(412 observations deleted due to missingness)

Multiple R-squared: 0.7003, Adjusted R-squared: 0.6503

F-statistic: 14.02 on 11 and 66 DF, p-value: 2.144e-13

Modelul 2: Vom folosi datele modelului 1, eliminând rata primei de risc, ca urmare a faptului că influența acestei variabile nu este semnificativă statistic, iar valoarea coeficientului asociat este foarte mică.

În urma eliminării variabilei ratei riscului împrumutului, valoarea lui R a scăzut la 21.46%. Valoarea lui p este în continuare una redusă, modelul fiind astfel, în continuare, unul statistic semnificativ, doar puterea explicativă scăzând, comparativ cu primul caz, având totuși o alură suficient de realistă.

Rezidurile modelului sunt cuprinse între un minim de -11.803 și un maxim de 47.326, 25% dintre ele situându-se sub un maxim de -3.816, iar alte 25% situându-se deasupra unui minim de 2.052

Residual standard error: 7.78 on 161 degrees of freedom

(318 observations deleted due to missingness)

Multiple R-squared: 0.2146, Adjusted R-squared: 0.1659

F-statistic: 4.4 on 10 and 161 DF, p-value: 1.808e-05

Atunci când toate variabilele independente au valoarea 0, rata NPL este de 4.048, aceasta find valoarea lui β0. Valoarea lui p are însă un grad de încredere foarte scăzut.

La o creștere cu o unitate a ratei depozitelor, et cetiris paribus, rata NPL scade cu

-0.001793, dar valoarea lui p este foarte mare, peste 0.5, ceea ce arată faptul că în acest model rata depozitelor nu este o variabilă statistic semnificativă.

Spre deosebire însă de această variabilă, rata creditelor acordate intern are o valoare mică a lui P, având 95% încredere în modelul statistic. În cazul creșterii cu o unitate a acesteia, restul variabilelor rămânând constante, rata NPL crește cu 0.04862.

Pentru rata împrăștierii valorii dobânzilor, o creștere a sa cu o unitate, et cetiris paribus, determină o scădere a ratei creditelor neperformante cu -0.01367, valoarea lui p fiind însă prea mare ca modelul să fie unul semnificativ.

Rata creditării prezintă însă o valoare a lui p redusă, având astfel 95% încredere în model, iar la o creștere a acesteia cu o unitate, celalalte variabile rămânând constante, rata creditelor neperformante crește și ea cu 0.5127.

Pentru rata reală și acesibilitatea informațiilor, p are valori mari, modelul fiind astfel nesemnificativ. La o creștere a ratei dobânzii reale cu o unitate, celelalte variabile ramând constante, rata NPL va crește și ea cu 0.08674, iar în aceeași situație, când rată accesibilității informațiilor crește cu o unitate, restul variabilelor rămânând constante, rata creditelor neperformante crește cu 0.1085.

PIB-ul pe locuitor înregistrează o valoare mică a lui P, având 99% încredere în model, acesta fiind unul statistic semnificativ, iar la o creștere cu o unitate a PIB/loc, restul variabilelor ramânâd constante, rata NPL scade cu -0.0001873.

Tot o scădere de -0.026 a ratei creditelor neperformante se înregistrează și în cazul creșterii cu o unitate a ratei inflației, însă pentru această valoarea lui p nu este una statistic semnificativă, la fel întâmplându-se și în cazul remitențelor.

Model 3: Vom folosi datele modelului 2, eliminând rata depozitului.

După eliminarea variabilei ratei depozitului, valoarea lui R a scăzut la 21.45%, dar totuși valorea lui p este în continuare una redusă, modelul fiind statistic semnificativ, doar puterea explicativă fiind redusă.

Rezidurile modelului sunt cuprinse între un minim de -11.805 și un maxim de 47.323, 25% dintre ele situându-se sub un maxim de -3.815, iar alte 25% se situează deasupra unui minim de 2.063.

Residual standard error: 7.756 on 162 degrees of freedom

(318 observations deleted due to missingness)

Multiple R-squared: 0.2145, Adjusted R-squared: 0.1708

F-statistic: 4.915 on 9 and 162 DF, p-value: 7.82e-06

Atunci când toate variabilele independente au valoarea 0, rata NPL este de 4.039, aceasta find valoarea lui β0. Valoarea lui p este foarte mare, neavând o încredere foarte mare în model.

Spre deosebire însă de această variabilă, rata creditelor acordate intern are o valoare mică a lui p, având 95% încredere în modelul statistic. În cazul creșterii cu o unitate a acesteia, restul variabilelor rămânând constante, rata NPL crește cu 0.04862.

Pentru rata împrăștierii valorii dobânzilor, o creștere a sa cu o unitate, et cetiris paribus, determină o scădere a ratei creditelor neperformante cu -0.01367, valoarea lui p fiind însă prea mare ca modelul să fie unul semnificativ.

La o creștere cu o unitate a ratei depozitelor, et cetiris paribus, rata NPL scade cu

-0.01362, dar valoarea lui p este mare, ceea ce arată faptul că în acest model, rata depozitelor nu este o variabilă statistic semnificativă.

Spre deosebire însă de această variabilă, rata creditării are o valoare mică a lui p, având 95% încredere în modelul statistic. În cazul creșterii cu o unitate a acesteia, restul variabilelor rămânând constante, rata NPL crește cu 0.5127.

Pentru rata reală și acesibilitatea informațiilor, p are valori mari, modelul fiind astfel nesemnificativ. La o creștere a ratei dobânzii reale cu o unitate, celelalte variabile ramând constante, rata NPL va crește și ea cu 0.08681, iar în aceeași situație, când rata accesibilității informațiilor crește cu o unitate, restul variabilelor rămânând constante, rata creditelor neperformante crește cu 0.1099.

PIB-ul pe locuitor înregistrează o valoare mică a lui p, având 99% încredere în model, acesta fiind unul statistic semnificativ, iar la o creștere cu o unitate a PIB/loc., restul variabilelor ramând constante, rata NPL scade cu -0.0001877.

Tot o scădere de -0.02608 a ratei creditelor neperformante se înregistrează și în cazul creșterii cu o unitate a ratei inflației, însă pentru aceasta valoarea lui p nu este una statistic semnificativă, la fel întâmplându-se și în cazul remitențelor.

Model 4: Vom folosi datele modelului 3, eliminând rata împrăștierii.

Putem spune că modelul este unul statistic semnificativ, întrucât valoarea lui P este de 1.326e-07, mai mic de 0,5, dar R2 are o valoare de doar 0.2117, neavând o încredere ridicată în model.

Rezidurile modelului sunt cuprinse între un minim de -11.196 și un maxim de 48.149, 25% dintre ele situându-se sub un maxim de -3.819, iar alte 25% se situează deasupra unui minim de 48.149.

Residual standard error: 7.296 on 196 degrees of freedom

(285 observations deleted due to missingness)

Multiple R-squared: 0.2117, Adjusted R-squared: 0.1796

F-statistic: 6.581 on 8 and 196 DF, p-value: 1.326e-07

Atunci când toate variabilele independente au valoarea 0, rata NPL este de 4.734, aceasta find valoarea lui β0. Valoarea lui p este foarte mare, fapt ce arată un grad de încredere scăzut.

Spre deosebire însă de această variabilă, rata creditelor acordate intern are o valoare mică a lui p, având 99% încredere în modelul statistic. În cazul creșterii cu o unitate a acesteia, restul variabilelor rămânând constante, rata NPL crește cu 0.04381.

La fel și rata creditării are o valoare mică a lui p, având 95% încredere în modelul statistic. În cazul creșterii cu o unitate a acesteia, restul variabilelor rămânând constante, rata NPL crește cu 0.3375.

Pentru rata reală și acesibilitatea informațiilor, p are valori mari, modelul fiind astfel nesemnificativ. La o creștere a ratei dobânzii reale cu o unitate, celelalte variabile ramând constante, rata NPL va crește și ea cu 0.09134, iar în aceiași situație, când rata accesibilității informațiilor crește cu o unitate, restul variabilelor rămânând constante, rata creditelor neperformante scade cu -0.03665.

PIB-ul pe locuitor înregistrează o valoare mică a lui p, având 99,9% încredere în model, acesta fiind unul statistic semnificativ, iar la o creștere cu o unitate a PIB/loc, restul variabilelor ramând constante, rata NPL scade cu -0.00021.

Tot o scădere de -0.007 a ratei creditelor neperformante se înregistrează și în cazul creșterii cu o unitate a ratei inflației, însă pentru această valoarea lui p nu este una statistic semnificativă, la fel întâmplându-se și în cazul remitențelor.

Model 5: Vom folosi datele modelului 4, eliminând rata accesului la informații

Putem spune că modelul este unul statistic semnificativ, întrucât valoarea lui P este 1.582e-15, mai mic de 0,5 dar R2 are o valoare de 0.2399, ceea ce arată că modelul nu prezintă o încredere ridicată.

Rezidurile modelului sunt cuprinse între un minim de -13.772 si un maxim de 50.635, 25% dintre ele situându-se sub un maxim de -3.592, iar alte 25% se situeaza deasupra unui minim de 50.635.

Residual standard error: 7.032 on 306 degrees of freedom

(176 observations deleted due to missingness)

Multiple R-squared: 0.2399, Adjusted R-squared: 0.2225

F-statistic: 13.8 on 7 and 306 DF, p-value: 1.582e-15

Atunci când toate variabilele independente au valoarea 0, rata NPL este de 2.561, aceasta find valoarea lui β0. Valoarea lui p este mare, ceea ce arată un grad de încredere redus în această variabilă.

La o creștere cu o unitate a ratei creditelor acordate intern, restul condițiilor ramând neschimbate, rata NPL crește cu 0.03035, iar valoarea lui p este una statistic semnificativă, având 95% încredere în modelul statistic.

Valori statistice semnificative se înregistrează și în cazul ratei creditării de 99.9% încredere în model și a ratei reale a dobânzii, precum și a ratei PIB/loc., ambele având o valoare redusă a P-ului, rezultând 99% încredere în model.

În cazul creșterii cu o unitate a ratei creditării, restul condițiilor ramând neschimbate, rata NPL crește cu 0.2619, iar în cazul ratei reale a dobânzii, o creștere a sa cu o unitate împreună cu o stagnare a celorlalte variabile determină o creștere a ratei NPL cu 0.2386. În cele din urmă, în cazul PIB/loc., o creștere a sa cu o unitate și o stagnare a celorlalte variabile determină o scădere a ratei creditelor neperformnate cu -0.0002091.

Rata inflației nu are o valoare statistic semnificativă, p având o valoare ridicată, la fel întâmplându-se și în cazul remitentelor, neavând astfel încredere în modelul statistic.

Model 6: Vom folosi datele modelului 5, eliminând rata inflației

Putem spune că modelul este unul statistic semnificativ întrucât valoarea lui P este de 3.17e-16, mai mic de 0,5. Dar R2 are o valoare de doar 0.2381, neavând astfel o încredere ridicată în model.

Rezidurile modelului sunt cuprinse între un minim de -13.909 și un maxim de 49.702, 25% dintre ele situându-se sub un maxim de -3.861, iar alte 25% se situează deasupra unui minim de 49.702.

Pentru acest model, atunci când toate variabilele independente au valoarea 0, rata NPL este de 4.849, aceasta find valoarea lui β0. Valoarea lui P este foarte mică ceea ce arată un grad de încredere ridicat, de 99.9% în această variabilă.

Residual standard error: 7.023 on 311 degrees of freedom

(172 observations deleted due to missingness)

Multiple R-squared: 0.2381, Adjusted R-squared: 0.2234

F-statistic: 16.19 on 6 and 311 DF, p-value: 3.17e-16

După eliminarea ratei inflației, variabila ratei creditelor acordate intern, rata creditării și PIB/loc. au o semnificație statistică ridicată, de 95% încredere pentru prima variabilă, respectiv 99.9% pentru următoarele două, ceea ce arată că, la rândul lor, ratele influențează rata inflației, iar rata inflației, la rândul ei, explică rată creditării și rata creditelor acordate intern.

Rata inflației, exprimată în variata prețurilor de consum, este un indicator important, întrucât este utilizat și ca un indicator economic, ca și deflator de alte serii economice, și ca un mijloc de ajustare a valorii dolarilor. De cele mai multe ori, acesta este folosit ca indicator al nivelului de trai; rata inflației este însă un indicator complex, întrucât nu reflectă un index complet, deoarece nu ia în considerare modificările altor factori care afectează bunăstarea consumatorilor și care sunt greu de cuantificat, cum ar fi siguranța, sănătatea, și calitatea apei.

În cazul creșterii cu o unitate a ratei creditelor acordate intern, restul condițiilor ramând neschimbate, rata NPL crește cu 0.0317, iar pentru rata creditării, o creștere a sa cu o unitate, restul variabilelor stagnând, determină o creștere a ratei creditelor neperformante cu 0.2391.

Pentru rata reală a dobânzii, o creștere cu o unitate, restul variabilelor rămânând constante, determină o creștere a ratei NPL cu 0.2193, în timp ce pentru PIB/Loc., o creștere a sa cu o unitate și o stagnare a celorlalte variabile determină o scădere a raței creditelor neperformnate cu -0.0002069.

Remitențele au în continuare o valoare statistic nesemnificativă, p având o valoare mare. O creștere a remitențelor curente cu o unitate, în cazul stagnării celorlalte variabile, determină o creștere a ratei creditelor neperformante cu 0.0000000002486.

3.3 Modelele econometrice de regresie logaritmate

În cadrul modelului liniar s-a observat o histogramă puternic aplatizată spre dreapta alături de o Bottom of scăderea abruptă a coeficientului de determinare de la 70,03% la 21,46% și menținerea lui în jurul acelei valori cu toate că modelele ulterioare au fost formate prin eliminarea de variabile ceea ce ar fi trebuit să producă modificări. Aceste aspecte ne-au condus la logaritmarea modelului.

Modelul 1:

Noul model format este unul logartimic-liniar, variabila dependentă fiind cea logaritmată, iar variabilele independente sunt în continuare liniare. Valoarea lui p de 2.2e-16, mai mică de 0,05 ne arată faptul că modelul este unul statistic semnificativ. În același timp, coeficientul de determinare are o valoare de 0.8253, așadar, 82,53 % din variația ratei creditelor neperformante sunt explicate prin acest model, un procent mult mai mare față de modelul liniar unde R avea o valoare de 70,03%.

Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.5108 on 66 degrees of freedom

(412 observations deleted due to missingness)

Multiple R-squared: 0.8253, Adjusted R-squared: 0.7962

F-statistic: 28.34 on 11 and 66 DF, p-value: < 2.2e-16

Reziduriile modelului sunt cuprinse între un minim de -0.97497 și un maxim de 1.20324, 25% dintre ele situându-se sub un maxim de -0.30815, iar alte 25% se situează deasupra unui minim de 0.28453.

Atunci când toate variabilele independente au valoarea zero, rata creditelor neperformante va fi de -2.66, aceasta find valoarea lui β0. Valoarea lui p este foarte mică și are trei steluțe, ceea ce arată un grad de încredere foarte ridicat, de 99.9%.

La o creștere cu o unitate a ratei depozitelor, et ceteris paribus, rata NPL scade cu

-0.000621%, iar valoarea lui p se menține sub 0.5, rata depozitelor fiind astfel o variabila statistic semnificativă, dar fără un grad de încredere ridicat.

În cazul creditelor acordate intern o creștere cu o unitate a acesteia, restul variabilelor rămânând constante va determina o modificare a ratei creditelor neperformante în sens negativ cu -0.00396 %, dar nici în acest caz gradul de încredere nu este unul foarte ridicat. Același lucru se întâmplă și în cazul variabilelor reprezentate de rata împrăștierii dobânzii și a ratei de creditare. Valorile lui p sunt însă sub valoarea de 0,5 respectiv, 0,22075 pentru rata împrăștierii dobânzii și 0.24747 pentru rata împrumutului fiind astfel variabile statistic semnificative.

Un grad de încredere ridicat reprezentat prin trei steluțe este marcat de variabila ratei reale. În acest caz și valorea lui p este foarte mică ceea ce arată că este o variabilă statistic semnificativă. O creștere a acesteia cu o unitate , restul ramând constante va determina o modificare a ratei creditelor neperformante în sens pozitiv cu 0.0987%.

În cazul variabilelor primei de risc de creditare și accesibilității informațiilor se remarcă un grad de încredere scăzut, iar valoarea lui p în cazul primei de risc este chiar mărită, mai mare de 0,5 ceea ce arată că în cazul acestui model variabila nu este una statistic semnificativă. Pentru variabila accesibilității informației se observă însă o valoare a lui p de 0.28762, mai mică de 0,5.

O crește cu o unitate a primei de risc, restul variabilelor ramând constante va determina o modificare a ratei creditelor neperformante cu 0.00122%. Tot o modificare în sens pozitiv de 0.0367% asupra NPL va fi determinată și de creșterea cu o unitate a variabilei accesibilității informației, et ceteris paribus.

Variabila PIB/loc. prezintă un grad de încredere de 95% marcar prin cele două steluțe, valoarea lui p fiind și ea sub 0.5. O creștere cu o unitate a acestei variabile, restul rămânând constante va determina o modificare a ratei creditelor neperformante cu

-0.000027%.

Rata inflației reprezintă un grad de încredere mai ridicat, de 99%, iar valoarea lui p este și ea sub 0,5, rezultatul statistic fiind astfel unul semnificativ. O creștere cu o unitate a acesteia, et ceteris paribus, va determina o creștere a ratei creditelor neperformante cu 0.0436%.

În final, în cazul remitențelor, valoarea lui p nu este semnificativă, neinfluențând astfel modelul statistic.

Histograma creditelor logaritmate prezintă o distribuție normală a datelor, aproape simetrică.Cele mai multe date sunt concentrate între 1 și 2 cu o frecvență de 150. Se observă o distribuție uniformă, spre diferență de histograma formată în cadrul modelului liniar-liniar unde datele erau strânse în partea dreaptă.

Modelul 2:

Vom folosi datele modelului 1, eliminând rata primei de risc, ca urmare a faptului că influența acestei variabile nu este semnificativă statistic, iar valoarea coeficientului asociat este foarte mică.

În urma eliminării variabilei ratei riscului împrumutului, valoarea lui R a scăzut la 0.5164, 51,64% din variația creditelor neperformante fiind exprimată prin acest model. Chiar dacă se înregistrează o scădere a coeficientului de determinare, acesta este însă mult mai mare decât cel din modelul liniar de doar 21.46%.

Rezidurile modelului sunt cuprinse între un minim de -2.20605 și un maxim de 2.84807, 25% dintre ele situându-se sub un maxim de -0.41994, iar alte 25% situându-se deasupra unui minim de 0.51139.

Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.8154 on 161 degrees of freedom

(318 observations deleted due to missingness)

Multiple R-squared: 0.5164, Adjusted R-squared: 0.4864

F-statistic: 17.19 on 10 and 161 DF, p-value: < 2.2e-16

Atunci când toate variabilele independente au valoarea 0, rata NPL este de 0.13, aceasta find valoarea lui β0. Valoarea lui p este însă peste 0.5, rezultatul nefiind unul statistic semnificativ.

La o creștere cu o unitate a ratei depozitelor, et cetiris paribus, rata NPL scade cu

-0.000796%, dar valoarea lui P este foarte mare, peste 0.5, ceea ce arată faptul că în acest model rata depozitelor nu este o variabilă statistic semnificativă.

Spre deosebire însă de această variabilă, rata creditelor acordate intern are o valoare mică a lui p, fiind marcată de două steluțe ceea ce sugerează o încredere de 99%. În cazul creșterii cu o unitate a acesteia, restul variabilelor rămânând constante, rata NPL scade cu

-0.00714%. Rata împrăștierii valorii dobânzilor prezintă și ea o valoare de peste 0,5 a lui p, rezultatul nefiind unul statistic semnificativ. O creștere a acestei variabile cu o unitate, et cetiris paribus, va determina modificarea ratei creditelor neperformante cu 0.0413%.Același lucru este observant și în cazul variabilei ratei creditării al cărui p are o valoare de peste 0,5.

Rata reală prezintă însă o valoare a lui p scăzută la care se adaugă o încredere de 99,9% în model, iar la o creștere a acesteia cu o unitate, celalalte variabile rămânând constante, rata creditelor neperformante crește și ea cu 0.0506%.

Pentru variabila acesibilitatii informațiilor, p are valori mari, modelul fiind astfel nesemnificativ. Când rata accesibilității informațiilor crește cu o unitate, restul variabilelor rămânând constante, rata creditelor neperformante scade cu -0.00467.

PIB-ul pe locuitor înregistrează o valoare mică a lui p, având 99% încredere în model, acesta fiind unul statistic semnificativ, iar la o creștere cu o unitate a PIB/loc, restul variabilelor ramând constante, rata NPL scade cu -0.0000412 %.

O creștere cu 0.00931% a ratei creditelor neperformante se înregistrează în cazul creșterii cu o unitate a ratei inflației,et cetiris paribus. Și pentru această variabilă, valoarea lui p este una scăzută, modelul având o încredere de 95%.

Spre diferențe de modelul liniar-liniar, acest nou model prezintă o variabilă în plus cu un grad de încredere ridicat reprezentată de rata inflației. În același timp alte 3 variabile rezultate ca și semnificative în cadrul ambelor modele, în cazul celui logaritmic-liniar prezintă un grad de încredere mai mare de 99,9% în cazul ratei reale și PIB/loc. și 99% în cazul creditelor acordate intern.

Modelul 3: În cazul acestui model se va elimina variabila accesibilității informației.

După eliminarea variabilei ratei depozitului, valoarea lui R se menține în jurul valorii de 49.29 %,

Rezidurile modelului sunt cuprinse intre un minim de -2.31059 si un maxim de 2.76182, 25% dintre ele situându-se sub un maxim de -0.40784, iar alte 25% se situează deasupra unui minim de 0.52888.

Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.8089 on 267 degrees of freedom

(213 observations deleted due to missingness)

Multiple R-squared: 0.4929, Adjusted R-squared: 0.4758

F-statistic: 28.84 on 9 and 267 DF, p-value: < 2.2e-16

Atunci când toate variabilele independente au valoarea 0, rata NPL este de 0.16, aceasta find valoarea lui β0. Valoarea lui P este peste 0,5 , încrederea în model fiind astfel scăzută.

Spre deosebire însă de această variabilă, rata depozitelor are o valoare mică a lui p puțin sub 0,5. În cazul creșterii cu o unitate a acesteia, restul variabilelor rămânând constante, rata NPL scade cu -0.000708.

La o creștere cu o unitate a ratei creditelor acordate intern, restul condițiilor ramând neschimbate, rata NPL va crește cu 0.00526%, iar valoarea lui p este una statistic semnificativă, având 95% încredere în modelul statistic.

Valori statistice semnificative se înregistrează și în cazul ratei creditării de 99.9% încredere în model și a ratei reale a dobânzii, precum și a ratei PIB/loc, ultimele două având o valoare p redusă rezultând 99% încredere în model.

În cazul creșterii cu o unitate a ratei creditării, restul condițiilor ramânând neschimbate, rata NPL crește cu 0.0455, iar în cazul ratei reale a dobânzii, o creștere a sa cu o unitate împreună cu o stagnare a celorlalte variabile determină o creștere a ratei NPL cu 0.0456. În cele din urmă, în cazul PIB/loc., o creștere a sa cu o unitate și o stagnare a celorlalte variabile determină o scădere a ratei creditelor neperformnate cu -0.0000404.

Rata inflației prezintă un grad de încredere de 99,9 % marcată prin cele trei steluțe, valoarea lui p fiind și ea sub 0,05. O creștere a acesteia cu o unitate, restul variabilelor râmând constante va determina o modficare a ratei creditelor neperformante cu 0.00956%.

O altă variabilă cu un grad de încredere ridicat de 95% este reprezentată și de rata remitențelor. O modificare a acestora cu o unitate, et cetiris paribus, va determina o modificare a ratei creditelor neperformante cu -0.0112%.

Așadar, noul model logaritmic-liniar prezintă în plus față de modelul liniar încă două variabile cu un grad ridicat de încredere ridicat reprezentate de rata inflației remitentele personale.

Modelul 4: Variabila eliminată pentru formarea noului model este cea a ratei împrăștierii valorii dobânzii.

După eliminarea acestei variabile, valoarea lui R a scăzut la 49,25%, dar valorea lui p este în continuare una redusă, ceea ce sugerează că modelul este unul statistic semnificativ, doar puterea explicativă fiind una redusă.

Rezidurile modelului sunt cuprinse între un minim de -2.3158 și un maxim de 2.759, 25% dintre ele situându-se sub un maxim de -0.4109, iar alte 25% se situează deasupra unui minim de 0.5307.

Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.8077 on 268 degrees of freedom

(213 observations deleted due to missingness)

Multiple R-squared: 0.4925, Adjusted R-squared: 0.4774

F-statistic: 32.51 on 8 and 268 DF, p-value: < 2.2e-16

Atunci când toate variabilele independente au valoarea 0, rata NPL este de 0.176, aceasta fiind valoarea lui β0.Valoarea lui p este în jurul pragului de 0,5, semnificația statistică lăsănd loc interpretării.

Rata depozitelor prezintă și ea o valoare a lui p de 0.49091, apropiată de 0,5, pragul de semnificație statistic. O creștere cu o unitate a ratei depozitelor ar determina modificarea ratei creditelor neperformante în sens negativ cu -0.000711%.

Spre deosebire însă de această variabilă, rata creditelor acordate intern are o valoare mică a lui p, de doar 0.00415 având 99 % încredere în modelul statistic. În cazul creșterii cu o unitate a acesteia, restul variabilelor rămânând constante, rata NPL crește cu 0.00525%.

Următoarele patru variabile reprezentate de rata creditării, rata reală, PIBul și rata inflației prezintă un grad de încredere de 99,9% și o valoare p de sub 0,5, modelul fiind astfel unul statistic semnificativ.

O creștere a ratei creditării cu o unitate, et cetiris paribus, va determina o modificare a ratei creditelor neperformante cu 0.0464%. Aceași modificare pozitivă, cu un procent de 0.0456%, ar apărea și în cazul modificării cu o unitate a ratei reale în cazul în care restul variabilelor rămân constante.

Însă, în cazul modificării cu o unitate a PIBului, et cetiris paribus , rata NPL s-ar modifica în sens negativ cu -0.0000405%.

Ultima variabilă cu un grad de încredere de 99,9%, reprezentată de rata inflației ar determina o modificare a ratei creditelor neperformante cu 0.0095% în cazul creșterii sale cu o unitate si nemodificării celorlalte variabile.

Remitențele ca și contribuție la venit prezintă un grad de încredere de 95%, iar valoarea lui p foarte redusă sugerează un rezultat statistic semnificativ. O creștere cu o unitate a remitentelor ar determina modificarea în sens pozitiv a ratei creditelor neperformante cu 0.0000000000557%.

Modelul 5

Continuăm cu eliminarea variabilei reprezentate de rata depozitului. După eliminarea acesteia, valoarea lui R a scăzut la 46,4%, dar valorea lui p este în continuare una redusă, modelul fiind statistic semnificativ.

Rezidurile modelului sunt cuprinse între un minim de -2.41190 și un maxim de 0.53179, 25% dintre ele situându-se sub un maxim de -0.44374, iar alte 25% se situează deasupra unui minim de 0.53179.

Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.8101 on 306 degrees of freedom

(176 observations deleted due to missingness)

Multiple R-squared: 0.464, Adjusted R-squared: 0.4517

F-statistic: 37.84 on 7 and 306 DF, p-value: < 2.2e-16

Atunci când toate variabilele independente au valoarea 0, rata NPL este de 0.0857, aceasta find valoarea lui β0. Valoarea lui p este foarte mare, gradul de încredere fiind unul scăzut.

Se observă însă un grad de încredere de 99,9% în cazul a cinci variabile reprezentate de: creditele acordate intern, rata creditării, rata reală, PIBul pe locuitor și rata inflației. La gradul de încredere ridicat se adaugă și un rezultat statistic semnificativ dat de un nivel p sub 0, 5.

La o creștere cu o unitate a ratei creditului acordat intern, restul variabilelor rămânând constante, rata creditelor neperformante se va modifica în sens pozitiv cu 0.00674%. Tot o modificare în sens pozitiv de 0.0445% ar avea loc și în cazul creșterii cu o unitate a ratei creditării, et cetiris paribus.

În același timp o modificare cu o unitate a ratei reale, restul variabilelor ramând constante va determina modificarea ratei creditelor neperformante cu 0.0438%, iar o modificare cu o unitate a PIBului , et cetiris paribus, va determina o modificare negativă de -0.0000435 %.

În cele din urmă, o modificare cu o unitate a ratei inflației, restul variabilelor rămânând constante va determina o modificare a ratei creditelor neperformante cu 0.0106%.

Variabila următoare, remitențele prezintă un grad de încredere de 99% și o valoarea a lui p de sub 0,5 ceea ce sugereazaă un rezultat statistic semnifivativ.O modificare a lor cu o unitate, restul variabilelor rămânând constante va determina o creștere a ratei creditelor neperformante cu 0.0000000000531 %.

Modelul 6

Din acest model se va elimina variabila remitențelor, coeficientul de determinare ajungând la valoarea de 46, 02%, iar valoarea lui p se menține sub 0, 5.

Rezidurile modelului sunt cuprinse între un minim de -2.28899 și un maxim de 2.76366, 25% dintre ele situându-se sub un maxim de -0.46153, iar alte 25% se situează deasupra unui minim de 0.53137.

Atunci când toate variabilele independente au valoarea 0, rata NPL este de 0.0882, aceasta find valoarea lui β0. Valoarea lui P este foarte mare, fapt ce arată un grad de încredere scăzut.

Se observă cinci variabile ce au un grad de încredere ridicat de 99,9% reprezentate de creditele acordate intern, rata de creditare, rata reală, PIBul și rata inflației.

Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.8116 on 307 degrees of freedom

(176 observations deleted due to missingness)

Multiple R-squared: 0.4602, Adjusted R-squared: 0.4497

F-statistic: 43.63 on 6 and 307 DF, p-value: < 2.2e-16

Rata creditelor acordate intern este marcată și printr-o valoare a lui p de sub 0,5, rezultatul fiind unul statistic semnificativ. O creștere a acestei variabile cu o unitate, restul rămânând constante va determina o creștere a ratei creditelor neperformante cu 0.00668 %.

O valoarea ușor peste 0,5 a lui p, rezultatul fiind ușor interpretabil apare în cazul ratei creditării și ratei reale. O creștere a uneia dintre variabile cu o unitate, cealelalte rămânând constante va determinna o modificare a NPL cu 0.0432% în cazul în care rata creditării este cea care se modifică, respectiv 0.0419% în cazul ratei reale.

PIBul pe locuitor prezintă nu doar un grad de încredere de 99,9%, dar și un nivel al valorii p sub 0,5, rezultatul fiind unul statistic semnificativ. O creșterea a sa cu o unitate, restul variabilelor rămânând constante va determina o modificare a ratei creditelor neperformante cu 0.0102 %.

În cele din urmă, remitențele prezintă un grad de încredere de 99 %, dar unu nivel al lui p mult peste 0,5. O creștere a acestora cu o unitare ar determina modificarea NPL cu 0.0000000000526%.

Concluzii finale

Această cercetare a studiat problemele bancare curente determinate de creditele neperformante al căror nivel a crescut semnificativ la nivelul European o dată cu debutul crizei economice din 2008-2009, moment în care s-a atins și cel mai mare nivel al acestora. Lucrarea a fost structurată în patru părți. Prima parte a urmărit importanța studierii problematicii creditelor neperformante, respectiv consecințele asupra sistemului bancar și social, marcate prin planurile de salvare dezvoltate de marile state europene pentru băncile aflate în dificulate, planuri suportate în final de către contribuabili. A doua parte a urmărit prezentarea abordărilor cercetătorilor din domeniu și concluziile la care aceștia au ajuns, iar ce-a de a III-a este formată din studiul de caz, ce urmărește identificarea și analizarea variabilelor care determină apariția creditelor neperformante. În final, lucrarea prezintă principalele concluzii, indicatorii ce ar trebui urmăriți de către instituțiile financiare, întrucât pot previziona o evoluție negativă a sectorului bancar, și propuneri pentru o viitoare cercetare.

Motivul abordării acestei teme a fost reprezentat de faptul că sănătatea sistemului bancar este extrem de importantă pentru sistemul economic al unei țări și procesele sale. Înțelegerea cauzelor ce determină apariția creditelor neperformante este vitală pentru bancheri și societate pe ansamblu. Din această cauză, rezultatele acestui studiu arată modul în care modificările macroeconomice dintr-o țara influențează suma creditelor neperformante din băncile comerciale. Factori precum condițiile economice, nivelul ratei dobânzii, PIBul și prima de risc au o influență importantă asupra nivelului NPL din portofoliul băncilor.

Variabilele macroeconomice influențează comportamentul de rambursare a creditelor, respectiv dacă beneficiarii de credite își vor plăti la timp împrumuturile obținute de la bancă sau nu. Majoritatea factorilor macroeconomici sunt interconectați, cum ar fi de exemplu condițiile economice generale și rata șomajului.

Așadar, o modificare pozitivă a condițiilor macroeconomice poate duce la scăderea ratei NPL. Chiar dacă politica macroeconomică a unei țări poate fi ghidată de deciziile politice și de băncile central prin faptul că acestea pot controla dobânzile prin creșterea sau scăderea rezervelor minime obligatorii, factorii macroeconomici nu sunt însă în totalitate sub controlul guvernului, mai ales în țările globalizate, unde economiile sunt interconectate. Așadar, un guvern poate fi incapabil în controlarea acestor factori, care de cele mai multe ori sunt determinați de cauze internaționale.

Cercetarea și-a propus stabilirea factorilor determinanți ai creditelor neperformante dinn zona europeană prin conducerea unei analize de date panel pe perioada 2000-2013. Rezultatele noastre empirice au susținut faptul că mulți factori macroeconomici precum: rata dobânzii, procentul creditelor acordate intern, rata împrăștierii valorii dobânzii, rata de creditare, rata reală a dobânzii, prima de risc de creditare, accesibilitatea informațiilor, PIB/loc., rata inflației și remitențele influențează nivelul NPL. Alte studii realizate de către cercetători au folosit variabile diferite în designul lor schimbarea depinzând și de factori situaționali, precum valorile din țara analizată, factorii de la nivelul băncilor, caracteristicile juridice și cadrul de reglementare.

Metoda folosită pentru a arăta cauzele cele mai frecvente și importante ce determină apariția creditelor neperformante a fost reprezentată de metoda datelor panel dinamice. Pentru descrierea datelor au fost folosiți indicatori ai statisticii descriptive, rezultatele arătând o corelație puternică între variabilele independente și nivelul creditelor neperformante.

Pentru studiu au fost alese 16 variabile, analizate pe perioada 2000-2013, pentru 44 de țări europene. Variabila dependentă a fost reprezentată de nivelul creditelor neperformante, iar cele independente de: rata dobânzii, procentul creditelor acordate intern, rata împrăștierii valorilor dobânzii ca diferență dintre dobânda la depozite și cele la credite, rata de creditare, rata reală a dobânzii, rata riscului împrumutului, accesibilitatea informațiilor referitoare la credite, PIB-ul pe locuitor, rata inflației și remitentele (ca și contribuție la venit).

Inițial a fost construit un model ce a inclus toate variabilele folosite, ulterior continuându-se cu eliminarea pe rând a acestora și crearea a 6 modele liniare de regresie. Scopul a fost acela de a observa maniera în care semnificația statistică a fiecărui model evoluează, determinând astfel cei mai importanți factori ai nivelului NPL.

Primul model de regresie, cel ce a inclus toate variabilele, a prezentat o valoare a coeficientului de determinare de 0.6503 ceea ce înseamnă că modelul explică 65,03% din variația NPL. Ulterior a fost eliminată variabila primei de risc, coeficientul de determinare scăzând însă abrupt, la 16,59 %. În jurul aceleiași valori evoluează si modelele formate ulterior. O creștere ușoară a semnificației modelului este remarcată însă după eliminarea ratei inflației, când este atins un nivel al coeficientului de determinare de 22.34%.

Așadar, un nivel scăzut al PIB, o rată a inflației ridicată și a dobânzii sunt principalii factori care determină apariția creditelor neperformante, fapt ce afectează profitabilitatea băncilor. Analiza econometrica a arătat și că o scădere a creșterii economice din cadrul unei țări reprezintă un alt factor determinant al calității activelor băncii.

De asemenea, o corelație foarte puternică a fost găsită între prima de risc și rata ridicată de creditare a NPL. Un nivel ridicat al ratei de împrumut reflectă o primă de risc ridicată, pe care băncile o percep pentru debitorii ce sunt considerați riscanți, indicând portofolii de credit slabe calitativ.

Același lucru este valabil și pentru rata de impastiere a dobânzii, întrucât este folosită nu numai pentru a acoperi costul cheltuielilor de exploatare și a rezervelor obligatorii, cât si pentru reflectarea gradului de influență pe care banca o are pe piață și a calității proaste a creditelor.

Întrucât în cazul modelului liniar o histograma a prezentat o puternică aplatizare spre dreapta, iar tabelele statisticilor descriptive au avut Bottom of scăderea abruptă a coeficientului de determinare de la 70,03% la 21,46% am hotărât logaritmarea modelului.

Modelul logaritmat a prezentat o acuratețe mult mai mare decât modelul liniar-liniar.

S-a observat o menținere a coeficientului de determinare la o valoare de peste un minim de 46,4%, spre diferență de modelul inițial unde majoritatea modelelor au evoluat in jurul valorii de 21,17%.

În cazul modelului de unde este eliminată rata primei de risc coeficientul de determinare a scăzut la 51,64% în cazul modelului logaritmic-liniar si la 21,46% în cazul modelului liniar-liniar.În același timp modelul logaritmic prezintă la rândul său patru variabile ce au un grad de încredere ridicat dintre care două cu un grad de 99,9% si alte două cu un grad de 99% spre diferență de modelul liniar unde apar doar trei variabile cu grad de încredere ridicat dintre care o variabilă cu 99% încredere si alte două cu un nivel de 95%.

Cea mai mare diferență se observă în cazul modelului format prin eliminarea ratei împrăstierii dobânzii unde in cazul modelului logaritmic sunt prezente patru variabile cu un grad de încredere de 99,9%, două variabile cu un grad de 99% si o variabilă cu un grad de 95%, față de modelul liniar unde sunt prezente doar trei variabile cu un grad de încredere de 99,9% si o variabilă cu un grad de încredere de 95%.

În același timp, histograma modelului logaritmat prezintă o distribuție normală spre diferentă de histograma modelului liniar unde datele sunt adunate în partea dreaptă.

Astfel, prin aplicarea metodelor analizei datelor panel dinamice au fost prezentate principalele cauze ale apariției creditelor neperformante din sectoarele bancare europene. Rezultatele au arătat că o creștere economic redusă, un nivel al inflație mai mare și o rată a dobânzii sporite sunt asociate adesea cu creșterea posibilității apariției creditelor neperformante.

Având în vedere că schimbarea variabilelor poate servi drept avertisment pentru posibilitatea înrăutățirii situației creditelor neperformante, rezultatele pot avea implicații pentru factorii de decizie, atât la nivel macroeconomic, cât și la nivel bancar. Înrăutățirea condițiilor economice generale este asociată cu un risc mai mare de apariție a creditelor neperformante, așadar, pentru a se asigura că sistemul bancar nu este afectat, politica macroeconomică ar trebui să urmărească crearea unui mediu economic stabil.

Același lucru este adevărat și pentru factorii de decizie politică în vederea asigurării stabilității prețurilor. Ca urmare a faptului că rată reală a dobânzii este influențată de rata dobânzii stabilită de către autoritățile monetare, ar trebui să fie pusă in prim plan adaptarea politicii monetare. În plus, analizând dimensiunile băncii, performanțele anterioare și raportul de solvabilitate, autoritățile de supraveghere ar putea detecta băncile ale căror active necalitative sunt în creștere. Așadar, eforturile din managementul riscului de credit, orientate spre creșterea eficienței în analiza riscului și monitorizarea debitorilor, sunt de mare importantă.

Rezultatele analizei creditelor neperformante ale tărilor din zona europeană și indicatorii macroeconomici confirmă faptul că puterea macroeconomică a unei tări este un factor foarte important pentru reducerea problemei creditelor neperformante în băncile comerciale. Băncile din țările europene unde condițiile macroeconomice sunt imperfecte cunosc un procent semnificativ mai mare de debitori aflați în incapacitate de plată.

Băncile ar trebui să pună în aplicare măsuri corective pentru abordarea creditelor neperformante, astfel încât solvabilitatea lor să nu fie afectată. Directorii de credit și conducerea băncii, în general, ar trebui să ia în considerare anumite modalităti de a controla șansele de apariție a creditelor neperformante, cum ar fi monitorizarea anumitor indicatori analizați de acest studiu, la care s-ar putea adăuga modul în care clienții rambursează împrumuturile, înainte de a le oferi noi posibilități de a contracta împrumuturi. Părtile interesate din sistemul de credite, inclusiv băncile și guvernul, pot pune în aplicare politici ce vor facilita minimizarea factorilor macro-economici și factorilor specifici băncari ce au un efect puternic asupra creditelor neperformante.

Pe viitor modelul ar putea fi extins, cu includerea unor factori de reglementare, instituționali și juridici, furnizând astfel mai multe informații asupra factorilor determinanți. În funcție de disponibilitatea datelor, analiza comparativă a factorilor ce influențează nivelul creditele neperformante pentru domenii specifice, respectiv pe un anumit tip de împrumut (de afaceri, ipotecar și credit de consum) ar putea face obiectul unor alte lucrări empirice.

Bibliografie

1. Abdelkader, B., Taktak, N., Jellouli, S., (2009), Bank Specific, Business and Institutional Environment Determinants of Nonperforming Loans: Evidence from MENA Countries, Paper presented at Economic Research Forum 16th Annual Conference, Cairo

2. Abid, L., Ouertani, M. N., Zouari-Ghorbel, S. (2014), Macroeconomic and Bank-Specific Determinants of Household’s Non-Performing Loans in Tunisia: a Dynamic Panel Data, Procedia Economics and Finance, Vol.13

3. Barseghyan, L.(2010), Non-Performing Loans, Prospective Bailouts, and Japan’s Slowdown,Journal of Monetary Economics, Vol. 57, No. 7

4. Beck, R, Jakubik, P. & Piloiu, A. (2013), Non-Performing Loans: What Matters in Addition to the Economic Cycle?, Working Paper Series, No. 1515

5. Clair, R. T. (1992), Loan Growth and Loan Quality: Some Preliminary Evidence from Texas Banks, Federal Reserve Bank of Dallas Economic Review, 9

6. Collins, N.J., Wanju, K. (2011), The Effects of interest rate spread on the level of nonperforming assets: A Case of commercial banks in Kenya, International Journal of Business and Public Management, Vol. 1, No.1

7. Curak, M., Pepur, S., Poposki, K. (2013), Determinants of non-performing loans – evidence from Southeastern European banking systems, Banks and Bank Systems, Volume 8, Issue 1

8. Demirgüç-Kunt, A., Huizinga, H.(1999), Determinants of commercial bank interest margins and profitability: some international evidence, The World Bank economic review. – Vol. 13, no. 2 (May 1999)

9. Dutta Dubey, D., A. S. Binilkumar, A. S., (2015), A look at Business Environment and Non-Performing Loans Factors in BRICS Economies, International Review of Research in Emerging Markets and the Global Economy (IRREM), An Online International Research Journal (ISSN: 2311-3200), 2015, Vol: 1, Issue 1

10. Farhan, M., Sattar, A., Chaudhry, A. H., Khalil, F. (2012), Economic Determinants of Non-Performing Loans: Perception of Pakistani Bankers, European Journal of Business and Management, ISSN 2222-1905 (Paper) ISSN 2222-2839 (Online), Vol 4, No.19

11. Fitch, Th. (1997), Dictionary of Banking Terms. Third edition, Hauppauge, NY: Barron's Business Guides.

12. Fofack, H. (2005), Non-performing Loans in Sub-Saharan Africa: Causal Analysis and Macroeconomic Implications, World Bank Policy Research Working Paper No. 3769

13. Guy, K. (2011), Non-performing Loans, The Central Bank of Barbados Economic Review, Volume XXXVII, Number 1

14. Hardy, D. (2006), Are Banking Crisis Predictable?, IMF Quarterly Magazine, Vol. 3, No.5

15. Keeton, W. R. (1999), Does Faster Loan Growth Lead to Higher Loan Losses?, Federal Reserve Bank of Kansas City Economic Review, Second Quarter

16. Lu, D., Thangavelu, S. M. & Hu, Q. (2011), Biased Lending and Non-Performing Loans on China‟s Banking Sector, Journal of Development Studies, 41(6)

17. Messai, A. S. & Jouini, F. (2013), Micro and Macro Determinants of Non-Performing Loans, International Journal of Economics and Financial Issues, Vol. 3, No. 4

18. Moody’s Investors Service, (1997), Moody’s Approach to Analyzing And Rating Emerging Market Banking Systems: Argentina as a Case Study

19. Murumba, I., (2013), The Relationship between Real GDP and Non-performing Loans: Evidence from Nigeria (1995 – 2009), International Journal of Capacity Building in Education and Management (IJCBEM), Vol. 2, No. 1

20. Nkurrunah, N. (2014), Factors affecting non-performing loans: a case study of commercial bank of Africa – CBA (Kenya), A Project Report Submitted to the Chandaria School of Business in Partial Fulfillment of the Requirement for the Degree of Masters in Business Administration (MBA)

21. Nkusu, M., (2011), Nonperforming Loans and Macrofinancial Vulnerabilities in Advanced Economies, IMF Working, Paper, No. 11/161

22. Onsarigo, I. M., Selvan, M., Ramkumar, R. R. & Karpagam, V. (2013), Relative Efficiency of Kenyan Commercial Banks, International Business Management, Vol. 7, No. 3

23. Richard, E. (2011), Factors That Cause Non– Performing Loans in Commercial Banks in Tanzania and Strategies to Resolve Them, Journal of Management Policy and Practice, vol. 12(7), University of Dar es Salaam

24. Sinkey, J. F. (2007), Commercial Bank Financial Management in the Financial-Services Industry, 6th edition, New Jersey, NJ: Prentice Hall.

http://www.bloomberg.com/news/articles/2013-10-24/monte-paschi-born-out-of-black-death-struggles-to-survive

http://www.btgga.com/assets/uploads/insights/1383%20Capital%20Markets_EMAIL.pdf

http://www.evz.ro/bancile-din-europa-vor-sa-scape-de-credite-neperformante-de-74-miliarde-euro.html

http://www.btgga.com/assets/uploads/insights/1383%20Capital%20Markets_EMAIL.pdf

http://is.vsfs.cz/el/6410/leto2012/D_TFT/um/2601528/2602327/saurina_ief0117_dynamic_provisioning.pdf

http://www.econjournals.com/index.php/ijefi/article/viewFile/517/pdf

https://www.ecb.europa.eu/pub/pdf/scpwps/ecbwp1515.pdf?acd1786abd6d2bd9b992504c6d714c7b

http://erepo.usiu.ac.ke/bitstream/handle/11732/148/Nasieku%20.pdf?sequence=1

Risk Premium and Its Effect on Bank’s Non-Performing Loans

http://www.ccsenet.org/journal/index.php/ibr/article/viewFile/39920/22775

https://www.imf.org/external/np/res/seminars/2005/macro/pdf/chirwa.pdf