Loan quality forecasting model (Lithuanian case)

LTŠiame straipsnyje nagrinėjami kredito riziką ir ją nusakantį atidėjimų lygį paskoloms lemiantys veiksniai ir bankų sektoriuje bendrai, ir Lietuvos bankų sektoriuje apskritai, naudojantis teoriniais užsienio mokslininkų darbais bei kitose šalyse jau išbandytais Bikkerio ir Mitzemakerso, Hoggartho ir Paino bei Deiviso ekonometriniais modeliais. Remiantis modelių tinkamumo Lietuvos bankų sektoriui bandymo rezultatais, formuojamas kokybiškai naujas Lietuvos bankų sektoriaus paskolų kokybės prognozavimo modelis. Dauguma užsienio autorių teigia, kad kredito riziką bankų sektoriuje, taigi ir ją rodantį atidėjimų abejotinoms ir blogoms paskoloms lygį lemia dvi veiksnių grupės. Tai veiksniai, nusakantys ekonominę situaciją šalyje, kaip antai BVP augimas, nedarbo lygis, infliacija, valiutos kursas, bei bankų rinkos specifiką nusakantys veiksniai, kaip paskolų augimas, paskolų koncentracija ir kiti veiksniai. Atlikus analizę minėtais modeliais ir suformavus naują modelį, nustatyta, kad atidėjimų lygį Lietuvos bankų sektoriuje daugiausia lėmė bendrieji ekonominiai veiksniai, tai yra BVP augimas, nedarbo lygis ir reali palūkanų norma, kiek tai susiję su palūkanų normos bazės, nusakančios pokyčius pasaulinėje ekonomikoje, kitimu. Reali palūkanų norma nėra vien tik ekonominę situaciją nusakantis veiksnys, tačiau ir bankų rinkos specifiką apibūdinantis veiksnys, kiek tai yra susiję su palūkanų normos marža, kurios dydis priklauso nuo konkurencijos bankų rinkoje. Atidėjimų lygio esminė priklausomybė nuo bendrųjų ekonominių veiksnių nusako atidėjimų formavimo proceso Lietuvos bankų sektoriuje prociklišką pobūdį, dėl kurio gali pailgėti verslo ciklo recesijos fazė. [Iš leidinio]

ENIn this article the factors affecting credit risk and, therefore, loan loss provisions in the banking market in general and Lithuanian banking market in particular are analysed using theoretical researches of foreign scientists as well as using econometric models of Bikker and Mitzemakers, Hoggarth and Pain as well as Davis already tested in other countries. Based on the results of the testing of these models on Lithuanian banking market a new model aimed to forecast the quality of the loan portfolio of the Lithuanian banking sector is being designed. The outcome of the modelling was the creation of a qualitatively new model describing the behaviour of loan loss provisions of the Lithuanian banking sector with three independent variables, i.e. GDP growth, unemployment level and real interest rate. [From the publication]