Nghiên cứu này nhằm phân tích các yếu tố tác động đến tổn thất tín dụng của các ngân hàng Úc. Dữ liệu nghiên cứu được thu thập tại 32 ngân hàng Úc trong khoảng thời gian 1980-2005. Mô hình hồi quy POOL được sử dụng trong mô hình nghiên cứu này. Biến phụ thuộc của mô hình là chi phí tài sản giảm IAE_LNi,t của ngân hàng i vào năm t. Các biến độc lập được phân thành hai nhóm: nhóm biến vĩ mô và nhóm biến đặc tính ngân hàng. Nhóm biến vĩ mô bao gồm: tăng trưởng GDP (GDPGROW); thay đổi và tỷ lệ thất nghiệp (UNEMP và ∆UNEMP); lợi nhuận chỉ số chứng khoán quốc gia (RET_SHINDX); thay đổi chỉ số giá nhà (HPGRW); thay đổi chỉ số giá tiêu dùng CPI (CPIGRW). Các biến này có độ trễ 1 năm và độ trễ 2 năm. Nhóm biến đặc tính ngân hàng bao gồm thị phần tín dụng lĩnh vực tư nhân (SH_SYSLNS), đại diện cho quy mô ngân hàng; tỷ lệ lãi ròng (NIM); tỷ lệ tăng tài sản ngân hàng (ASGRW), đại diện cho tăng trưởng tín dụng; tỷ số thu nhập, chi phí (CIR), lợi nhuận trước thuế và dự phòng chia cho tổng tài sản (EBTP_AS). Các biến đặc tính ngân hàng có độ trễ 1 năm và độ trễ 2 năm. Riêng biến thị phần tín dụng lĩnh vực tư nhân (SH_SYSLNS), đại diện cho quy mô ngân hàng lấy năm hiện hành, biến tỷ lệ tăng tài sản ngân hàng (ASGRW), đại diện cho tăng trưởng tín dụng có độ trễ từ 1 đến 4 năm. Phương trình hồi quy của mô hình được mô tả như sau: IAE_LNi,t = Hang_so
+ β1.0GDPGRWi,t + β1.1GDPGRWi,t-1 + β1.2GDPGRWi,t-2
+ β2.0∆UNEMPi,t + β2.1∆UNEMP i,t-1 + β2.2∆UNEMP i,t-2
+ β3.0UNEMP i,t + β3.1UNEMP i,t-1 + β3.2UNEMP i,t-2
18 + β4.0RET_SHINDXi,t + β4.1RET_SHINDX i,t-1 + β4.2RET_SHINDX i,t-2
+ β5.0HPGRW i,t + β5.1 HPGRW i,t-1 + β5.2 HPGRW i,t-2
// Alternative asset shock proxies
+ β6.0CPIGRW i,t + β6.1 CPIGRW i,t-1 + β6.2 CPIGRW i,t-2 // Macro/finance factor
+ β7SH_SYSLNSi,t
+ β8.0NIMi,t + β8.1NIM i,t-1 + β8.2NIM i,t-2 + β9.0CIR i,t + β9.1 CIR i,t-1 + β9.2 CIR i,t-2
+ β10.0EBTP_ASi,t + β11.1EBTP_ASi,t-1 + β12.2EBTP_ASi,t-2
// Misc. bankspecific proxies
+ β11.0ASGRWi,t + β11.1ASGRWi,t-1 + β11.2ASGRWi,t-2 + β11.3 ASGRWi,t-3 + β11.4
ASGRWi,t-4
// Asset growth proxy (bankspecific) + ui,t
Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra:
Tăng trưởng GDP, thay đổi tỷ lệ thất nghiệp (delta UNEMP) và mức thất nghiệp có tác động như giả thuyết tác giả đặt ra đến dự phòng rủi ro ngân hàng với độ trễ một năm, cụ thể GDP tăng 1% sẽ dẫn đến biến phụ thuộc chi phí tài sản giảm (IAE_LN) giảm 11%, tỷ lệ thất nghiệp tăng 1% dẫn đến biến phụ thuộc chi phí tài sản giảm (IAE_LN) tăng 26%.
Lợi nhuận chỉ số chứng khoán quốc gia (RET_SHINDX) năm hiện hành có tác động ngược chiều đến chi phí tài sản giảm (IAE_LN) đối với toàn bộ mẫu và đối với các ngân hàng Úc. Đối với các ngân hàng New Zealand, tác động ngược chiều này thấp hơn so với các ngân hàng Úc. Thay đổi chỉ số giá nhà (HPGRW) cũng có tác động ngược chiều đến biến phụ thuộc chi phí tài sản giảm (IAE_LN) đối với
19 toàn bộ mẫu nghiên cứu. Nhưng đối với các ngân hàng Úc, chỉ có thay đổi chỉ số giá nhà (HPGRW) năm hiện hành mới có ý nghĩa thống kê.
Tác động của biến thay đổi chỉ số giá tiêu dùng (CPI) hầu như cùng chiều với biến phụ thuộc nhưng với mức ý nghĩa thấp. Tác động của CPI năm hiện hành tương đối nhỏ nhưng với các độ trễ thì tác động này lớn hơn.
Biến đại diện quy mô ngân hàng (SH_SYSLNS), tác động cùng chiều và có ý nghĩa thống kê, đã chỉ ra rằng đối với các ngân hàng lớn hơn dự phòng sẽ cao hơn.
Dấu và ý nghĩa của các hệ số về tăng trưởng tài sản (ASGRW) bị ảnh hưởng bởi các biến có độ trễ. Tăng trưởng tín dụng năm hiện hành gắn với rủi ro tín dụng thấp hơn nhưng tác động này rất yếu. Tăng trưởng tín dụng mạnh dẫn đến rủi ro tín dụng cao hơn với độ trễ từ 2-4 năm. Kết quả đã cho thấy rằng, trong thời gian tăng trưởng tín dụng, có sự đánh giá quá lạc quan về rủi ro gắn với chiến lược này, và phải được sửa đổi trong những năm tiếp sau.