[논문 리뷰] Credit Risk and Financial Performance of Commercial Banks: Evidence from Vietnam

Ha H. Nguyen|arXiv (Cornell University)|2023. 04. 17.

Islamic Finance and Banking Studies인용 수 4

한 줄 요약

이 연구는 2006년부터 2016년까지 베트남의 26개 상업은행에 대한 금융 성과에 대한 신용 리스크의 영향을 분석하며, 자기상관, 이방성, 내생성 문제를 해결하기 위해 동적 Difference GMM 모형을 사용한다. 주요 발견은 부실채권비율(NPLR)이 ROA와 ROE에 부정적 영향을 미치며, 국내총생산(GDP) 성장률은 모든 성과 지표에 긍정적 영향을 미치고, 인플레이션은 ROA와 NIM에만 영향을 미친다.

ABSTRACT

Credit risk is a crucial topic in the field of financial stability, especially at this time given the profound impact of the ongoing pandemic on the world economy. This study provides insight into the impact of credit risk on the financial performance of 26 commercial banks in Vietnam for the period from 2006 to 2016. The financial performance of commercial banks is measured by return on assets (ROA), return on equity (ROE), and Net interest margin (NIM); credit risk is measured by the Non-performing loan ratio (NPLR); control variables are measured by bank-specific characteristics, including bank size (SIZE), loan loss provision ratio (LLPR), and capital adequacy ratio (CAR), and macroeconomic factors such as annual gross domestic product (GDP) growth and annual inflation rate (INF). The assumption tests show that models have autocorrelation, non-constant variance, and endogeneity. Hence, a dynamic Difference Generalized Method of Moments (dynamic Difference GMM) approach is employed to thoroughly address these problems. The empirical results show that the financial performance of commercial banks measured by ROE and NIM persists from one year to the next. Furthermore, SIZE and NPLR variables have a significant negative effect on ROA and ROE but not on NIM. There is no evidence found in support of the LLPR and CAR variables on models. The effect of GDP growth is statistically significant and positive on ROA, ROE, and NIM, whereas the INF is only found to have a significant positive impact on ROA and NIM.

연구 동기 및 목표

• 베트남 상업은행에서 신용 리스크와 금융 성과 간의 관계를 분석하기 위해.
• 패널 데이터에서 자기상관, 이방성, 내생성 등의 계량경제 문제를 다루기 위해.
• 은행 특성 및 거시경제 요인의 ROA, ROE, NIM에 대한 영향을 평가하기 위해.
• 규제 기관 및 은행 관리자들이 리스크 관리 및 성과 최적화에 대한 실증적 근거를 제공하기 위해.

제안 방법

• 내생성과 순차상관이 있는 동적 패널 데이터를 다루기 위해 동적 차분 일반화된 모멘트 추정법(Difference GMM)을 적용한다.
• 2006년부터 2016년까지 26개 베트남 상업은행의 패널 데이터셋을 사용한다.
• 자산수익률(ROA), 자기자본수익률(ROE), 순이자마진(NIM)을 사용해 금융 성과를 모델링한다.
• 비상환 대출비율(NPLR)을 통해 신용 리스크를 측정하며, 은행 규모(SIZE), 유동성 손실 준비금비율(LLPR), 자본적정비율(CAR), GDP 성장률, 인플레이션(INF)을 제어 변수로 사용한다.
• Arellano-Bond 검정을 통한 자기상관 검증과 Hansen 검정을 통한 과잉식별 제약 조건 검증을 실시한다.
• 모수 추정의 효율성과 일관성을 향상시키기 위해 모멘트 조건의 체계를 적용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 NPLR로 측정된 신용 리스크는 베트남 상업은행의 금융 성과에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ2 은행 특성 요인(SIZE, LLPR, CAR)이 ROA, ROE, NIM에 미치는 영향은 어느 정도인가?
• RQ3 거시경제 요인인 GDP 성장률과 인플레이션은 은행 수익성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 ROA, ROE, NIM과 같은 금융 성과 지표는 시간에 따라 지속적인가?
• RQ5 자기상관과 내생성 등의 계량경제 문제는 추정된 관계의 신뢰성에 중대한 영향을 미치는가?

주요 결과

• NPLR는 ROA와 ROE에 통계적으로 유의미한 부정적 영향을 미치며, 이는 높은 신용 리스크가 수익성에 악영향을 준다는 것을 시사한다.
• 은행 규모(SIZE)는 ROA와 ROE에 유의미한 부정적 영향을 미치며, 이는 이 샘플 기간 동안 베트남의 대규모 은행이 낮은 수익성을 보이고 있음을 시사한다.
• 유동성 손실 준비금비율(LLPR)과 자본적정비율(CAR)은 어떤 금융 성과 지표에도 유의미한 영향을 미치지 않는다.
• GDP 성장률은 ROA, ROE, NIM에 통계적으로 유의미한 긍정적 영향을 미치며, 은행 성과의 프로시클리컬 성향을 반영한다.
• 인플레이션(INF)은 ROA와 NIM에만 유의미한 긍정적 영향을 미치며, ROE에는 영향을 주지 않아 인플레이션의 수익성 전가 효과가 부분적으로만 발생함을 시사한다.
• ROE와 NIM은 시간에 따라 유의미한 지속성을 보이며, 과거 성과가 미래 성과를 강하게 예측함을 시사한다.