SỐ 200 | THÁNG 11/2022
Liệu sự tăng trưởng của tỷ lệ nợ xấu có tác động tạm thời đến tăng trưởng tín dụng tư nhân trong nền kinh tế Bangladesh?
NM Ashikuzzaman
Tóm tắt:
Mục đích – Bài viết này đề cập đến câu hỏi “Liệu sự gia tăng tỷ lệ nợ xấu (GNPL) có tác động tạm thời đến tăng trưởng tín dụng tư nhân (PCG) hay không?” cho ngành ngân hàng Bangladesh trong và sau cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008.
Thiết kế/phương pháp/cách tiếp cận – Bài báo sử dụng mô hình độ trễ phân tán tự hồi quy (ARDL) để kiểm tra mối quan hệ cân bằng tạm thời và quan hệ nhân quả giữa PCG và GNPL.
Kết quả – Kết quả của các kiểm định giới hạn ARDL xác nhận sự tồn tại của một vectơ đồng liên kết duy nhất và mối quan hệ cân bằng thời gian giữa các biến quan tâm. Theo cơ chế sửa lỗi (ECM), có quan hệ nhân quả một chiều từ GNPL đến PCG trong dài hạn và ngắn hạn. Về lâu dài, GNPL cao hơn sẽ hạn chế PCG vì các chủ ngân hàng sử dụng tỷ lệ nợ xấu như một tín hiệu và chỉ báo về rủi ro tín dụng trong quá trình ra quyết định cho vay của họ. Trong ngắn hạn, GNPL tác động tích cực đến PCG. Có thể là do các ngân hàng trải qua một quy trình nghiêm ngặt trước khi tuyên bố một khoản vay là không hiệu quả nên cần có thời gian. Đồng thời, các quyết định cho vay của chủ ngân hàng cũng có thể được hướng dẫn bởi mối quan tâm ngắn hạn của ngân hàng về danh tiếng trong ngắn hạn.
Ý nghĩa thực tiễn – Bài viết khuyến nghị các quy định chính sách đối với hoạt động quản lý rủi ro ngân hàng, các cơ quan quản lý và cơ quan pháp luật. Chính sách cho vay của các ngân hàng nên xem xét di sản của tài sản xấu. Hiệu quả của hệ thống pháp luật cũng có thể hỗ trợ thực hiện hiệu quả các hướng dẫn quy định.
Tính mới/giá trị – Bài báo mở đầu cho một phân tích đồng liên kết hai chiều giữa PCG và GNPL trong tài liệu nghiên cứu. Nó sử dụng dữ liệu tổng hợp hàng quý trong bối cảnh nền kinh tế đang phát triển như Bangladesh.
Tài liệu tham khảo:
- Accornero, M., Alessandri, P., Carpinelli, L. and Sorrentino, A.M. (2017), Non-performing Loans and the Supply of Bank Credit: Evidence from Italy, Bank of Italy Occasional Paper Number 374.
- Arltova, M. and Fedorova, D. (2016), “Selection of unit root test on the basis of length of the time series and value of AR (1) parameter”, Statistika-Statistics and Economy Journal, Vol. 96 No. 3, pp. 47-64.
- Cucinelli, D. (2015), “The impact of non-performing loans on bank lending behavior: evidence from the Italian banking sector”, Eurasian Journal of Business and Economics, Vol. 8 No. 16, pp. 59-71.
- Dey, B.K. (2019), “Managing nonperforming loans in Bangladesh”, Asian Development Bank Briefs, No. 116, doi: 10.22617/BRF190507-2.
- Engle, R.F. and Granger, C.W. (1987), “Co-integration and error correction: representation, estimation, and testing”, Econometrica: Journal of the Econometric Society, Vol. 55 No. 2, pp. 251-276.
- Ghosh, R., Sen, K.K. and Riva, F. (2020), “Behavioral determinants of nonperforming loans in Bangladesh”, Asian Journal of Accounting Research, Vol. 5 No. 2, pp. 2443-4175, doi: 10.1108/AJAR-03-2020-0018.
- Jin, J.Y., Kanagaretnam, K., Liu, Y. and Liu, N. (2019), “Banks’ loan growth, loan quality, and social capital”, Journal of Behavioral and Experimental Finance, Vol. 21, pp. 83-102.
- Keeton, W.R. (1999), “Does faster loan growth lead to higher loan losses?”, Economic Review-Federal Reserve Bank of Kansas City, Vol. 84 No. 2, pp. 57-76.
- Peric, B.S. and Konjusak, N. (2017), “How did rapid credit growth cause non-performing loans in the CEE countries?”, South East European Journal of Economics and Business, Vol. 12 No. 2, pp. 73-84.
- Pesaran, M.H. and Shin, Y. (1998), “An autoregressive distributed-lag modelling approach to cointegration analysis”, Econometric Society Monographs, Vol. 31, pp. 371-413.
- Pesaran, M.H., Shin, Y. and Smith, R.J. (2001), “Bounds testing approaches to the analysis of level relationships”, Journal of Applied Econometrics, Vol. 16 No. 3, pp. 289-326.
- Vinh, N.T.H. (2017), “The impact of non-performing loans on bank profitability and lending behavior: evidence from Vietnam”, Journal of Economic Development, Vol. 24 No. 3, pp. 27-44.
Does growth of nonperforming loan ratio have a temporal impact on private credit growth in Bangladesh economy?
Abstract:
Purpose
This paper addresses the question “Does the growth of nonperforming loan ratio (GNPL) have a temporal impact on private credit growth (PCG)?” for the Bangladesh banking industry during and after the global financial crisis of 2008.
Design/methodology/approach
It employs the autoregressive distributed lag (ARDL) model to examine the temporal equilibrium relationship and causality between PCG and GNPL.
Findings
The results of ARDL bound tests confirm the existence of a single cointegrating vector and temporal equilibrium relationship between variables of interest. According to the error correction mechanism (ECM), there is unidirectional causality from GNPL to PCG in the long run and short run. In the long run, higher GNPL curtails PCG since bankers use the nonperforming loan ratio as a signal and indicator of credit risk in their loan decision-making. In the short run, GNPL positively impacts PCG. It may be because banks go through a rigorous process before declaring a loan as nonperforming that takes time. At the same time, bankers' loan decisions may also be guided by the banks myopic concern of reputation in the short run.
Practical implications
The paper recommends policy prescriptions for the bank risk management, regulatory bodies and the legal authorities. The lending policy of banks should consider the legacy of bad assets. The efficiency of the legal system can also aid in effectively implementing the regulatory guidelines.
Originality/value
The paper inaugurates a bivariate cointegration analysis between PCG and GNPL in the literature. It has utilized quarterly aggregate data in the context of a developing economy like Bangladesh.