Probabilidade de incumprimento e margens líquidas juros bancárias

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Bol Apesar de o risco de crédito ser comprovadamente um dos determinantes mais importantes da margem líquida de juros (NIM), ele nunca foi representado pela probabilidade de incumprimento nos trabalhos anteriores. O objetivo principal desta pesquisa é desenvolver um modelo para estimativas de PD e incorporar essa variável na regressão com NIM como variável dependente. Este artigo examina o impacto da PD na NIM de 35 bancos austríacos, cobrindo um período de catorze anos, de 1999 a 2013. A análise estatística sugere que a PD pode ser estimada utilizando as demonstrações financeiras dos bancos. Os rácios que caracterizam a liquidez, os ativos, o capital e a rentabilidade são utilizados como variáveis explicativas no modelo de regressão. Além disso, os nossos resultados fornecem uma boa evidência de que a PD tem uma influência significativa na NIM. O coeficiente de inclinação é negativo quando a PD é utilizada como única variável explicativa para a NIM, no entanto, o sinal é invertido quando outros fatores específicos do banco e macroeconómicos são levados em consideração. As variáveis de capital próprio e eficiência operacional, bem como a volatilidade das taxas de juro, são consideradas significativas. Ao mesmo tempo, o crescimento do PIB e a taxa de inflação são irrelevantes para a estimativa da NIM na nossa pesquisa.

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Apesar de o risco de crédito ser comprovadamente um dos determinantes mais importantes da margem líquida de juros (NIM), ele nunca foi representado pela probabilidade de incumprimento nos trabalhos anteriores. O objetivo principal desta pesquisa é desenvolver um modelo para estimativas de PD e incorporar essa variável na regressão com NIM como variável dependente. Este artigo examina o impacto da PD na NIM de 35 bancos austríacos, cobrindo um período de catorze anos, de 1999 a 2013. A análise estatística sugere que a PD pode ser estimada utilizando as demonstrações financeiras dos bancos. Os rácios que caracterizam a liquidez, os ativos, o capital e a rentabilidade são utilizados como variáveis explicativas no modelo de regressão. Além disso, os nossos resultados fornecem uma boa evidência de que a PD tem uma influência significativa na NIM. O coeficiente de inclinação é negativo quando a PD é utilizada como única variável explicativa para a NIM, no entanto, o sinal é invertido quando outros fatores específicos do banco e macroeconómicos são levados em consideração. As variáveis de capital próprio e eficiência operacional, bem como a volatilidade das taxas de juro, são consideradas significativas. Ao mesmo tempo, o crescimento do PIB e a taxa de inflação são irrelevantes para a estimativa da NIM na nossa pesquisa.

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Pagina's: 100, Paperback, Edições Nosso Conhecimento


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  • 9786208475987
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