The up-coming crisis and the banking sector in the Baltic States

Festić, Mejra; Repina, Sebastijan; Kavkler, Alenka

doi:10.1007/bf03399282

Cited by 3 publications

(2 citation statements)

References 18 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Order By: Relevance

“…This paper suggests a simple method to derive default rates (DR) of loan portfolios from the time series of nonperforming loans (NPL). The NPL ratio (i.e., the ratio of NPLs to total loans in the portfolio) is a standard measure of loan quality widely used in research analyzing performance of banking sectors and their customers (e.g., Meeker and Gray, 1987;Lízal and Svejnar, 2002;Hasan and Wall, 2004;Podpiera, 2006;Mendoza and Terrones, 2008;Aman and Miyazaki, 2009;Festić et al, 2009;Čihák and Schaeck, 2010;Whalen, 2010;Jin et al, 2011). The well-known problem of this measure is the mechanistic dependence of its values on the rate of growth of the loan portfolio, which often forbids cross-sectional and inter-temporal comparisons (Tornell and Westermann, 2002, p. 22;Coricelli et al, 2006).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Using Nonperforming Loan Ratios to Compute Loan Default Rates With Evidence From European Banking Sectors

Serwa

2016

ERFIN

View full text Add to dashboard Cite

This research is the first attempt to calibrate default rates of loan portfolios using raw data on nonperforming loans and some additional information on the maturity structure of the loan portfolios. We applied a simple model of loan quality, controlling for loan maturities and dynamics of loan supply. Results for nine national aggregate indices of nonperforming housing loans in the Czech Republic, Greece, Ireland, Hungary, Latvia, Poland, Portugal, Romania, and Spain revealed strong differences in the dynamics of calibrated default probabilities between countries. Calibrated default rates were correlated with macroeconomic factors, but the linkages depended on the markets investigated.

show abstract

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Using Nonperforming Loan Ratios to Compute Loan Default Rates With Evidence From European Banking Sectors

Serwa

2016

ERFIN

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…The NPL ratio is a common and popular statistic used to assess the financial performance of a banking institution. It is regularly used, amongst others, to evaluate and compare the quality of loan portfolios (Festić, Repina, & Kavkler, 2009), to analyse lending policies, to predict future bank failures (Jin, Kanagaretnam, & Lobo, 2011), and 9 https://www.pwc.com/gr/en/publications/greek-thought-leadership/greek-real-estate-market-2016.html to formulate models to timely detect and warn for potential financial imbalance (Serwa, 2013). For Greece, this ratio shows that conditions are still demanding but that there is also a clear trend towards steady improvement.…”

Section: Review Of the Modern History Of Greek Real Estate Marketmentioning

confidence: 99%

Automated valuation models in the Greek real estate market

Ανδρίτσος¹

View full text Add to dashboard Cite

H διατριβή αυτή παρουσιάζει αποτελέσματα σχετικά με την ελληνική αγορά ακινήτων και συγκεκριμένα σχετικά με τρόπους εκτίμησης τιμών ακινήτων και της χρήσης των μεθόδων αυτών σε διάφορα θέματα της οικονομίας. H διατριβή προτείνει και συγκρίνει διαφορετικές προσεγγίσεις μοντέλων αυτόματης εκτίμησης τιμών ακινήτων (automated valuation models, AVMs) καθώς και της χρησιμότητας τέτοιων μοντέλων σε συνδυασμό με τη μελέτη του κινδύνου της αγοράς ακινήτων. Η Ελληνική αγορά ακινήτων παρουσιάζει μερικά χαρακτηριστικά που διαφέρουν από άλλες χώρες. Συγκεκριμένα υπάρχει αρκετά μεγαλύτερη ανομοιογένεια των ακινήτων σε σχέση με αυτή που κανείς παρατηρεί σε άλλες χώρες. Τα ακίνητα έχουν μεγάλη ποικιλία χαρακτηριστικών και οι τιμές του εξαρτώνται από διάφορα κοινωνικοοικονομικά χαρακτηριστικά με αποτέλεσμα η δημιουργία μοντέλων εκτίμησης των τιμών να μην είναι μια απλή διαδικασία. Στην παρούσα διατριβή ένα μεγάλο δείγμα από ακίνητα στον ελληνικό χώρο χρησιμοποιείται ως δείγμα για την κατασκευή μιας σειράς από διαφορετικά μοντέλα με σκοπό αφενός τη διερεύνηση κατά πόσο αυτά τα μοντέλα μπορούν να περιγράψουν ικανοποιητικά την αγορά ακινήτων αλλά και αφετέρου την μεταξύ τους σύγκριση με σκοπό να προταθεί μια συνολική προσέγγιση στο πρόβλημα αλλά και να αναδειχθεί η δυνατότητα συνδυασμού διαφορετικών προσεγγίσεων. Στο κεφάλαιο 1 γίνεται μια σύντομη παρουσίαση της αγοράς ακινήτων τόσο στην Ελλάδα όσο και στον κόσμο συνολικά για να δοθεί μια καλή εικόνα των προβλημάτων αλλά και των τάσεων. Ειδικά για την Ελλάδα μετά από την χρηματοοικονομική κρίση η αγορά ακινήτων παρουσιάζει μια σειρά από δυσκολίες, προβλήματα και προκλήσεις. Στο κεφάλαιο 2 γίνεται μι βιβλιογραφική ανασκόπηση σχετικά με τα υπάρχοντα στη διεθνή βιβλιογραφία μοντέλα εκτίμησης ακινήτων. Τα μοντέλα αυτά μπορούν να ενταχθούν σε διάφορες κατηγόριες τόσο ως προς τον τρόπο χρήσης τους αλλά και στον τρόπο που χρησιμοποιούν τα δεδομένα. Στη συνέχεια κάποιες από αυτές τις μεθόδους θα χρησιμοποιηθούν σε δεδομένα ακινήτων από την Ελλάδα. Συγκεκριμένα το κεφάλαιο 3 παρουσιάζει τα ευρήματά της διατριβής και συγκεκριμένα 3 ολοκληρωμένες μελέτες με τη χρήση των μοντέλων αυτών. Στην πρώτη ενότητα μελετώνται και συγκρίνονται 3 διαφορετικές σε προσέγγιση μέθοδοι. Η πρώτη είναι η δημιουργία ενός ηδονικού μοντέλου παλινδρόμησης (hedonic regression) για την πρόβλεψη των τιμών. Αυτό είναι ένα παραδοσιακό εργαλείο με αρκετή ιστορία στο χώρο της αγοράς ακινήτων. Το μοντέλο χρησιμοποιεί τα χαρακτηριστικά του ακινήτου ως επεξηγηματικές μεταβλητές σε ένα μοντέλο γραμμικής παλινδρόμησης. Το δεύτερο αφορά ένα μοντέλο γεωγραφικής παλινδρόμησης, Similarity Measure Valuation, όπου σπίτια κοντινά σε απόσταση και χαρακτηριστικά ως προς το υπό εκτίμηση ακίνητο επιλέγονται ως η βάση για τη δημιουργία ενός μοντέλου. Η τρίτη μέθοδος αφορά σε ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης και συγκεκριμένα ένα τεχνητό νευρωνικό δίκτυο, όπου οι σχέσεις των μεταβλητών με την τιμή του ακινήτου μπορεί να είναι έντονα μη γραμμικές. Σκοπός του κεφαλαίου αυτού είναι αφενός να συγκριθούν 3 μέθοδοι με εντελώς διαφορετικά χαρακτηριστικά μεταξύ τους αλλά και να ελεγχθεί κατά πόσο ο συνδυασμός τους μπορεί να βελτιώσει την προσπάθεια για δημιουργία ενός καλυτέρου μοντέλου πρόβλεψής των τιμών. Τα δεδομένα αφορούν κατοικίες σε ολόκληρη την Ελλάδα και παρουσιάζουν σε αντίθεση με τα περισσότερα γνωστά σετ δεδομένων έντονη ανομοιογένεια των χαρακτηριστικών των σπιτιών αλλά και μεγάλη διασπορά σε όλη την Ελλάδα καθιστώντας τη δημιουργία του μοντέλου αρκετά δύσκολη. Τα ευρήματα αυτής της ενότητας συνηγορούν στη δημιουργία και το συνδυασμό επιμέρους των 3 μεθόδων ώστε να δημιουργηθεί μια καλύτερη πρόβλεψη. Κάθε μοντέλο έχει καλύτερη δυναμική σε συγκεκριμένες περιπτώσεις και έτσι ο συνδυασμός τους προτείνεται ως μια χρήσιμη προσέγγιση. Συνολικά στα δεδομένα το νευρωνικό δίκτυο έχει καλυτέρα αποτελέσματα σε out of sample προβλέψεις αλλά ο συνδυασμός των 3 μεθόδων με τη χρήση σταθμικού μέσου βελτιώνει περεταίρω τα αποτελέσματα. Στην ενότητα 3.2 γίνεται μια λεπτομερής σύγκριση ανάμεσα σε μεθόδους που χρησιμοποιούν τοπική πληροφορία (local models) και μεθόδους που χρησιμοποιούν ολόκληρο το σετ δεδομένων (global models). Συγκεκριμένα η πρώτη ομάδα μοντέλων χρησιμοποιεί τα χωρικά χαρακτηριστικά των σπιτιών ώστε να δημιουργήσει τα μοντέλα πρόβλεψης είτε δίνοντας μεγαλύτερο βάρος σε κατοικίες κοντά στην προς εκτίμηση είτε επιλέγοντας μόνο κατοικίες κοντά στην υπό εκτίμηση, ώστε να ληφθούν υπόψη σε πολύ μεγαλύτερο βαθμό τα τοπικά χαρακτηριστικά. Αυτές οι μέθοδοι μπορούν να χρησιμοποιήσουν διαφορετικές συναρτήσεις στάθμισης ως προς την εγγύτητα των σπιτιών. Η δεύτερη κατηγορία μοντέλων βασίζεται σε μοντέλα κυρίως παλινδρόμησης που χρησιμοποιούν όλα τα δεδομένα ανεξάρτητά με την εγγύτητα τους καθώς και μεθόδους επιλογής μεταβλητών. Η σύγκριση έδειξε ότι οι τοπικές μέθοδοι δίνουν καλύτερες προβλέψεις κρίνοντας με το μέγεθος του σφάλματος των προβλέψεων. Οι διαφορές τους σε σχέση με τις συνολικές μεθόδους δεν είναι τεράστιες αλλά είναι υπαρκτές. Από αυτές η μέθοδος της Gaussian process regression έδειξε τα καλυτέρα αποτελέσματα. Συνδυασμός μεθόδων δίνει κα πάλι καλυτέρα αποτελέσματα και συνεπώς μπορεί να θεωρηθεί ως μια επέκταση της μεθοδολογίας αυτών. Στην ενότητα 3.3 εξετάζεται η χρήση μοντέλων για τον υπολογισμό του ρίσκου για την αγορά ακινήτων. Πιο συγκεκριμένα το ενδιαφέρον εστιάζεται στον υπολογισμού του Value at risk (VaR) για ένα χαρτοφυλάκιο ακινήτων με βάση τα ιστορικά δεδομένα. Σε αυτή την περίπτωση δημιουργείται ένα μοντέλο το οποίο εκτιμά την τιμή των ακίνητων κατά την επόμενη χρονική στιγμή (τρίμηνο) και στη συνέχεια με τη χρήση δεικτών αυτή η τιμή προβλέπεται για χρονικό ορίζοντα μέχρι 3 χρόνια. Στην πρόβλεψη αυτή λαμβάνονται υπόψη μακροοικονομικές μεταβλητές όπως η ανεργία, ο πληθωρισμός και άλλα ώστε να ληφθεί υπόψη και η πορεία της οικονομίας της Ελλάδας στις προβλέψεις αυτές. Τα αποτελέσματα προσφέρουν μια σημαντική εικόνα σχετικά με τον κίνδυνο που έχει η αγορά ακινήτων και αποτελούν πολύτιμα εργαλεία για χρηματοοικονομικά προϊόντα που σχετίζονται με τη αγορά ακινήτων . Σε αυτό το κεφάλαιο χρησιμοποιούνται μέτρα ποιότητας των προβλέψεων σύμφωνα με τη διεθνή βιβλιογραφία.Συνολικά η διατριβή μελετά την δυνατότητα χρήσης ΑVM για την Ελληνική αγορά ακινήτων χρησιμοποιώντας σύγχρονα μοντέλα για το σκοπό αυτό. Στο τελευταίο κεφάλαιο υπάρχει μια συζήτηση σχετικά με τη χρήση των αποτελεσμάτων των μοντέλων αυτών καθώς και περαιτέρω ερευνητικά προβλήματα τα οποία δεν μελετήθηκαν διεξοδικά στη διατριβή αυτή.

show abstract

The Effect of Bank Specific Factors on Loan Performance of HFC Bank in Ghana

Ofori-Abebrese¹,

Pickson²,

Opare³

2016

IJEF

View full text Add to dashboard Cite

The default rate of loan in the country has been on the increase and worrying to all in recent times. This study assessed the effect of bank specific factors on the loan performance in HFC Bank in Ghana. The sample period used for the study was based on a quarterly data from 2008 to 2015. The study employed the ARDL bounds test of co-integration as an estimation technique to show the evidence of long run relationship among the variables. The study found bank’s loan interest rate, loan to asset ratio and bank’s loan loss provision over reserve as bank specific factors that influenced loan performance. These therefore showed that bank specific factors do have significant impact on loan performance. Hence, there is the need for bank management and regulators to undertake policies that can ensure efficiency in banks’ operations.

show abstract

The up-coming crisis and the banking sector in the Baltic States

Cited by 3 publications

References 18 publications

Using Nonperforming Loan Ratios to Compute Loan Default Rates With Evidence From European Banking Sectors

Using Nonperforming Loan Ratios to Compute Loan Default Rates With Evidence From European Banking Sectors

Automated valuation models in the Greek real estate market

The Effect of Bank Specific Factors on Loan Performance of HFC Bank in Ghana

Contact Info

Product

Resources

About