La croissance des prêts et de risque des banques

La croissance des prêts et de risque des banquesDaniel Foos a, b Lars Norden, *, Martin Weber a, cun ministère de la Banque et Finance, Université de Mannheim, 68131 Mannheim, AllemagneRotterdam School of Management b, de l'Université Erasmus, Rotterdam DR 3000, les Pays-BasC Centre for Economic Policy Research (CEPR), Londres, Royaume-Uniune l r t i c i e n f ol'histoire de l'article:Reçu le 11 Juillet 2009Accepté le 11 Juin 2010Disponible en ligne le 18 Juin 2010Classification JEL:G20G21Mots-clés:prêts de la BanqueLe risque de créditLes pertes sur prêtsLa rentabilité des banquesla solvabilité des banquesa, b r s t a t cNous examinons si la croissance des prêts affecte le degré de risque des banques dans 16 grands pays. UtilisationBankscope données de plus de 16.000 banques au cours de 1997-2007, nous testons trois hypothèses surla relation entre la croissance des prêts anormale et risque d'actif, la rentabilité des banques, etla solvabilité des banques. Nous trouverque la croissance des prêts conduit à une augmentation des provisions pour pertes sur prêts au cours des trois années suivantes, à undiminution des intérêts créditeurs relatifs, et les ratios de capital plus faible. D'autres analyses montrent que la croissance des prêtsa également un impact négatif sur les revenus d'intérêt ajusté au risque. Ces résultats suggèrent que la croissance des prêtsreprésente un facteur important du risque des banques.? 2010 Elsevier B. V. Tous droits réservés.1. IntroductionPuis les banques se développer sans devenir plus risqué? Est-ce la croissance des prêts associésla rentabilité ajustée au risque plus élevé ou plus bas? Quelle est larelation entre la croissance des prêts et fonds propres des banques? Dans cet article, nousétudier la relation entre la croissance des prêts inter-temporelle etle niveau de risque de chaque banque. La crise financière actuelle représenteun exemple frappant de ce qui peut mal tourner par rapport à lainteraction de la croissance et les risques des prêts bancaires. Plus précisément, le

la croissance des prêts hypothécaires subprime, stimulée par des taux d'intérêt bas,marchés du logement en plein essor, la titrisation de crédit et de crédit laxistesnormes, a entraîné des pertes de crédit sans précédent et des conséquences gravespour l'économie mondiale, soulignant l'importance dele lien entre la croissance des risques dans les prêts bancaires (par exemple, Dell'Ariccia et al.2008; Demyanyk et van Hemert, 2008; Gorton, 2009).Cependant, il ya peu de preuves sur la relation entre le prêtcroissance et le risque à la banque au niveau individuel (par exemple, Laeven et Majnoni,2003; Berger et Udell, 2004). Au-delà de forces macro-économiqueset les tendances structurelles qui affectent toutes les banques de la même manière il yade nombreuses raisons importantes banques augmenter leurs prêts.Par exemple, les banques peuvent l'intention de saisir les opportunités de nouveaux prêts,élargir à de nouveaux marchés géographiques ou de gain de part de marchéavec les produits existants et les marchés. motifs potentiels associésavec une telle croissance des prêts pourrait être la diversification du portefeuille de prêtsou de ventes croisées (par exemple, Lepetit et al, 2008;.. Rossi et al, 2009).En outre, des mécanismes potentiels pour augmenter les prêts sont abaissanttaux d'intérêt ou des exigences de garantie de détente, relâchement de créditnormes, ou une combinaison des deux, par exemple (, Dell'Ariccia et Marquez,2006; Ogura, 2006). En outre, certaines banques s'appuient sur le contrôle internela croissance, mais d'autres suivent une stratégie de croissance externe par l'intermédiairedes fusions et acquisitions (M & A). En vertu de la présomption selon laquellenouveaux prêts sont consentis à des emprunteurs qui ont été précédemment rejetée,qui étaient auparavant inconnues ou inexistantes, ou qui demandent troples taux des prêts à faible ou trop peu de garanties par rapport à leur qualité de crédit,la croissance des prêts peuvent avoir des effets néfastes sur le risque bancaire.Pour répondre aux questions soulevées ci-dessus, nous examinons le lienentre la croissance des prêts et trois dimensions fondamentales: la valeur par défautdes risques du portefeuille de prêts, le revenu d'intérêt provenant du prêt,et la structure du capital. Pour chacune des trois dimensions nous comptonssur les différentes mesures empiriques pour rendre compte du risque de crédit associéaux prêts bancaires, la compensation pour la prise de risque, et lela fragilité globale des banques. Sur la base de données de plus de Bankscope16.000 banques dans 16 pays majeurs au cours de la période1997-2007, nous testons trois hypothèses sur la relation entrela croissance des prêts anormale et risque des banques des pays développésavec les secteurs des grandes banques. la croissance des prêts anormal est défini comme

la différence entre la croissance des prêts d'une banque individuelle et lala croissance des prêts médiane des banques d'un même pays et par an.Hypothèse 1. Tout d'abord, nous étudions si et comment le passé prêt anormalela croissance affecte les pertes sur prêts des banques individuelles. Compte tenu de l'expérienceque les emprunteurs ne sont pas immédiatement par défaut après avoir

a reçu un prêt bancaire (''assaisonnement prêt », par exemple, Berger et Udell,2004), nous prévoyons que la croissance des prêts traduit par une augmentation deprovisions pour pertes sur prêts avec un décalage de plusieurs années.Hypothèse 2. Deuxièmement, nous examinons comment la croissance des prêts anormaleinflue sur la rentabilité des banques individuelles. Si les nouveaux prêts sontaccordé à un taux inférieur, le volume moyen des prêts en circulation génèreun revenu d'intérêt inférieur relative.Hypothèse 3. Troisièmement, nous analysons l'impact du prêt anormalecroissance sur la solvabilité des banques. D'une part, si les banques principalement de fondsleur croissance de prêt avec la nouvelle dette, le ratio fonds propres / total des actifsdiminue. D'autre part, bien que l'émission d'actions nouvellesest plus difficile et se passe donc moins fréquemment, il est égalementpossible de financer la croissance des prêts en augmentant l'équité par le biais retenubénéfice. Nous prévoyons que la croissance des prêts conduit à une diminution de lacapitaux propres / total des actifs rapport.Les analyses empiriques de ces trois hypothèses indiquent quepassé la croissance des prêts anormale est significativement et positivement liés àpertes sur prêts et significativement associée négativement à la rentabilité des banqueset la solvabilité.Notre article contribue à la banque et de la littérature en financede plusieurs façons. La plupart des études relatives analyser le lien entrecycles économiques, la croissance des prêts, et les pertes sur prêts à la

niveau global, en se concentrant sur les déterminants macroéconomiquesde la croissance des prêts. Notre article va au-delà de ces études en analysantles effets de la croissance des prêts anormale sur le degré de risque individuelsbanques, de contrôle pour le pays et à un an spécifiquesconditions macro-économiques, y compris les effets du monétaireset la politique budgétaire. En outre, nous nous concentrons sur la relation intertemporelleentre la croissance des prêts et le risque de la banque alors que la plupart de l'connexesétudes considèrent la relation contemporaine dans lecontexte de la procyclicité. Nous fournissons également une vue d'ensemblesur le degré de risque des banques, l'analyse de trois dimensions fondamentales:risque de crédit lié aux prêts, le revenu des prêts,la solvabilité des banques et. Enfin, notre étude est basée sur une grande etinternationale données micro, y compris les services bancaires les plus importantssystèmes ainsi que différents types de banques, d'obtenir globaleet des résultats solides.Le reste de cet article est organisé comme suit. Dans la section 2nous passons en revue la littérature relative et à la section 3, nous décrivons lesdonnées. Dans la section 4, nous présentons nos principaux résultats et à la section 5, nousprésenter des conclusions à partir d'autres vérifications empiriques. La section 6 conclut.2. Des documents connexes

Bien que la relation entre la croissance des prêts inter-temporelle etrisque de la banque, les pertes de crédit en particulier, a été étudié au niveau macroéconomiqueniveau dans plusieurs volets de la littérature (par exemple, des barrages flottantsbustes et les marchés du crédit, les crises bancaires, la procyclicité de la banquela réglementation, par exemple, Borio et al, 2001;. Keeton, 1999), la recherche est plutôtle silence sur les différences transversales dans ce lien.Les premières études empiriques basées sur des données américaines indiquent que les microla croissance des prêts peut conduire à une augmentation ultérieure de pertes sur prêts. Sinkeyet Greenawalt (1991) d'analyser les grandes banques américaines au cours de la période1984-1987 et constater que la croissance moyenne des prêts est passésignificativement et positivement liée à la perte simultanée de prêttaux. Fait intéressant, il ya une grande hétérogénéité en coupedans ce lien qui ne peut pas être expliquée par des facteurs macroéconomiques.Clair (1992) analyse les données sur les différentes banques du Texasau cours de la période 1976-1990 et détecte un impact négatif de prêtla croissance sur les prêts improductifs et les taux de prêt de radiation pour lespremière année suivant l'expansion du crédit d'une banque, alors que pour les suivantesans, une relation positive est en partie découvert. Berger et Udell (2004)examiner la procyclicité du crédit bancaire aux États-Unis au cours1980-2000. Ils constatent que les normes de crédit sont détendus et plusles prêts sont accordés que le temps passe depuis le sommet de la dernière d'une banque de l'empruntpertes. Ce résultat est la preuve en faveur de la mémoire institutionnelle''«L'hypothèse, à savoir, la capacité des agents de prêt à reconnaître le potentielproblèmes de prêts s'estompe au fil du temps, d'abaisser les normes de créditet l'augmentation du volume de prêts.Les déterminants des pertes sur prêts ont également été étudiés à laniveau international et dans les pays en dehors des États-Unis. Laeven etMajnoni (2003) d'analyser les données provenant de 45 pays Bankscope de faire lala lumière sur les facteurs influençant la perte de provisionnement et le revenulissage de plus de 1000 grandes banques commerciales au cours de lapériode 1988-1999. Il s'avère que, en moyenne, mise à disposition des banquestrop peu dans les bons moments du cycle et sont obligés de réagir de façon excessive dansles mauvais moments. Ils ont également détecter une significativement négatif contemporainerelation entre la croissance des prêts et pertes sur prêts, ce qui suggère uneimprudent de provisionnement comportement des banques. De même, Bikker etMetzemakers (2005) examinent la relation contemporaine entreprovisionnement des pertes sur prêts des banques commerciales individuelles etle cycle des affaires au cours de la période 1991-2001. Sur la base de Bankscopedonnées provenant d'un sous-ensemble de pays de l'OCDE qu'ils trouvent un effet négatifrelation entre la croissance du PIB et de provisionnement, soit une procycliqueeffet. Cette relation est partiellement atténué par une époque positivelien entre la perte de provisionnement et de prêt

la croissance, qui est en contraste avec les résultats de Laeven et Majnoni(2003). La différence clé de notre analyse est que la précédentedeux études ne sont pas enquêter sur la relation entre intertemporellecroissance des prêts et des risques des banques.Cette dernière question a été abordée dans les études suivantes.Salas et Saurina (2002) d'analyser un vaste ensemble de données de l'espagnolles banques commerciales et d'épargne de la période 1985-1997. Ilsconstater que la croissance des prêts (la croissance des branches) des caisses d'épargne est sensiblementpositivement associée à des pertes sur prêts de trois (quatre) ansà venir. Hess et al. (2009) d'analyser les déterminants de pertes sur créances au32 banques Australasian au cours de la période 1980-2005. Il s'avèrequi se traduit par une forte croissance des prêts en pertes de crédit plus élevée avecun décalage de deux à quatre ans, ce qui est semblable à nos résultats en dépitd'un ensemble de données très différentes. Iannotta et al. (2007) ainsi que Illuecaet al. (2008) document que la propriété des banques est un facteur importantdu comportement de prêt, la prise de risque et de performance. Par conséquent,Nous avons ensuite le contrôle de la spécialisation des banques et caissestype (par exemple, les caisses d'épargne, les banques commerciales privées), qui coïncidedans certains pays où la propriété des banques. Enfin, il yaétudes qui analysent la relation entre la croissance des prêts bancaires etcrises dans les économies en transition et les pays en développement (par exemple, voirCottarelli et al, 2005;. Kraft et Jankov, 2005) tandis que nous nous concentrons surles pays développés.En résumé, nous étendons la littérature en mettant l'accent sur la intertemporelle,des liens spécifiques à la banque entre la croissance des prêts et le risque queainsi que par prendre une vue multidimensionnelle sur les risques des particuliersbanques.3. Les donnéesNous analysons bilan annuel et état des résultatsles données de Bankscope sur plus de 16.000 banques de16 pays majeurs au cours de la période 1997-2007. Notre échantilloncomprend les banques du pays des États-Unis, Canada, Japon, et 13 pays européens-

Tableau 1 Sommaire des statistiques. N Pays de banques de données mis Nombre de banques (OCDE) Fraction des banques couverts par ensemble de données (%) Groupe A: Bankscope et statistiques de l'OCDE (2001) Belgique 39 67 58.21 Canada 38 48 79.17 Danemark 78 107 72,90 France 247 507 48,72 Allemagne 1610 2383 67,56

Italie 589 770 76,49 Japon 529 761 69,51 Luxembourg 34 179 18,99 Pays-Bas 21 95 22.11 Norvège 34 152 22,37 Portugal 21 184 11,41 Espagne 107 225 47,56 Suède 91 115 79,13 Suisse 167 222 75,23 Royaume-Uni 95 385 24,68 États-Unis 9099 9771 93,12 Total 12 799 15 971 80,14 N ° Notation variable de l'obs. Médiane Moyenne Std. dev. Min. Max. Groupe B: Statistiques descriptives des principales variables pertes sur prêts relatifs (en%) 80 493 LL 0.552 0.364 0.654? 0.583 5.987 La croissance des prêts (en%) LG 80.493 11.333 7.447 18.917? 27,619 164,810 la croissance des prêts anormale (en%) 80 493 4,383 0,773 ALG 18,697? 49,817 162,037 revenus d'intérêts relative (en%) 80 493 9,663 9,140 RII 3,417 2,952 37,680 L'actif en actions à-total (en%) 101 153 9,106 8,583 EQASSETS 3,836 2,177 31,798 Total de l'actif (en projet de loi. USD) TA 101.153 5,990 0,241 59,310 0,002 3785,291 Prêts à la clientèle totale (en projet de loi. USD) TAILLE 101.153 3,167 0,155 27,602 0,000 1664,458 1 Ces pays sont la Belgique, le Danemark, la France, l'Allemagne, l'Italie, le Luxembourg, les Pays-Bas, Norvège, Portugal, Espagne, Suède, Suisse et Royaume-Uni. D

différence entre le taux i banque de prêt la croissance et le taux de croissance du montant de chaque pays de regroupement de prêts, comme indiqué dans l'OCDE et les statistiques de la banque centrale, dans l'année t: ALGI, t = LGi, t? Aggregate ( LGc, t) .2 Cette approche permet de contrôler pour les projections macroéconomiques et des conditions de concurrence dans chaque pays et par année. Les pertes sur prêts (LLI, t) sont mesurées à la fraction des provisions pour pertes sur prêts établi dans l'année t par rapport au total des prêts à la clientèle en l'année t? 1. Cette définition des pertes sur prêts a été une pratique courante dans de nombreuses études connexes qui reposent sur des données au niveau des banques (parexemple, Laeven et Majnoni, 2003). Depuis emprunteurs rarement par défaut lors de la première an après un nouveau prêt a été accordé, à des pertes de démêler prêts existants à partir des changements contemporains dans le total des prêts, en raison des problèmes et potentiels d'endogénéité, nous prenons de décalage 1 de la crédits à la clientèle totale dans le dénominateur et non celui, contemporain, variable. Nous sommes conscients de deux problèmes liés à cette mesure des pertes sur prêts relatifs: premièrement, des dispositions pour pertes sur prêts qui ont été mis en place dans un an peut être annulé dans les années subséquentes

si l'emprunteur récupère de la détresse financière, ce qui provoque une compensation effet. Nos données ne nous permettent pas de contrôler cet effet, à savoir, les pertes sur prêts sont systématiquement sous-estimé, ce qui crée une tendance conservatrice dans notre analyse. Deuxièmement, comme l'allocation de prêts réserves pour pertes réduit la quantité de crédits à la clientèle dans le total bilan, il peut y avoir des effets de compensation avec notre mesure de la croissance des prêts. Cependant, nous ne prévoyons pas de distorsions matériel être causé par ce parce que les dispositions de pertes sur prêts sont relativement faible (médiane de 0,36%) par rapport aux taux typique de prêt croissance (médiane de 7,4%). De plus, notre mesure des pertes sur prêts indirectement considère les effets dus à une garantie. Les banques d'établir de prêt les provisions pour pertes pour la fraction non garantie d'un prêt qui est peu probable être remboursé, en tenant compte de tous les biens donnés par le emprunteur. Pour déterminer la fraction non garantie d'un prêt, la valeur de garantie est généralement réduite par une coupe de cheveux''"d'examiner les fluctuations de la valeur des garanties sur les risques du temps et de liquidité. Par exemple, si les banques de réduire leurs exigences de garanties visant à promouvoir de prêt, la fraction non garantie de prêts augmente et, par conséquent, le prêt les provisions pour pertes et radiations sont susceptibles d'augmenter ainsi. Finalement, nous considérons z comme une distance à mesurer par défaut pour les banques dans un test de robustesse à la section 5.1. Les revenus d'intérêt relatif (RIII, t) est définie comme la fraction de le revenu d'intérêt brut total de plus de crédits à la clientèle totale, sans soustrayant les dépenses d'intérêt ou des coûts de refinancement. Étant donné que la compte de résultat reflète le bénéfice de première année du prêt sur un au prorata, le revenu d'intérêt annuel de nouveaux prêts est probable à être plus petits que le revenu d'intérêt annuel des prêts dans le deuxième année et ainsi de suite parce que les nouveaux prêts sont accordés progressivement dans tous les mois de calendrier, et donc ne paient pas d'intérêt pour une première année pleine. Par conséquent, nous utilisons la moyenne des crédits à la clientèle totale de l'année t? 1 et l'année t comme dénominateur de RIII, t.3 La relative revenu d'intérêt, avec une médiane de 9,11%, peut être biaisée à la hausse en raison de paiements d'intérêts liés en raison de garanties accordées que ne font pas partie des crédits à la clientèle totale. Pour cette raison, expositions RII, un maximum de 37,68%. Bankscope fournit tous les éléments du bilan des banques et des revenus déclarations en US Dollar dénomination, là où le nombre de d'autres monnaies sont déjà convertis. Toutefois, comme le marché local est encore dominante pour les entreprises la plupart des banques, nous inverser cette conversion avec le taux de change propres à chaque année appropriées et calculer les taux de croissance des prêts, les pertes sur prêts, et le revenu d'intérêt par rapport de numéros dans la dénomination locale.

Le ratio capitaux propres / total des actifs (EQASSETSi, t) représente la clé mesure de la solvabilité des banques, avec des valeurs comprises entre 2,18% et 31,80% et une médiane de 8,58%. Le ratio de fonds propres correspond à la capacité d'une banque de couvrir tout type de pertes inattendues (en raison de prêts ou d'autres activités). Par conséquent, les banques sont tenues de répondre à un minimum réglementaire ratio de fonds propres de 8% dans le cadre du dispositif de Bâle I et l'adéquation de Bâle II Règlement4 En fait, la plupart des banques détiennent une marge de capital considérable au-dessus du ratio de 8% (par exemple, Jokipii et Milne, 2008). Nous considérons les valeurs pour toutes les variables ci-dessous de 1% et au-dessus du quantile à 99% et quantile à aberrants, et exclure ces observations 5839 (352 banques entières) de tous les analyses.5 taille de notre échantillon s'élève donc à 101.153 observations, mais comme certaines de nos variables nécessitent des données de deux ultérieure années, les statistiques sommaires dans les quatre rangées supérieures en Groupe B du tableau 1 ne tiennent compte que 80.493 observations. Dans la suite, nous tenons compte de la taille des banques (en utilisant le montant total des crédits à la clientèle) et de différencier tous les 17.667 banques par leur spécialisation: avoirs de la banque et les sociétés holding (S_BHHC; 2727 banques), commerciale banques (S_COMM; 9828 banques), les banques coopératives (S_COOP; 2795 banques), à moyen et long terme des banques de crédit (S_MLTC; 48 banques), véritable banques immobilier et hypothécaire (S_REMB, 164 banques), et les caisses d'épargne (S_SAV; 2105 banques). Enfin, nous appliquons un ensemble complet de pays interagi- mannequins année à capturer l'hétérogénéité macroéconomiques en raison à la composition de fond de nos données. 4. L'analyse empirique 4.1. La croissance des prêts et pertes sur prêts Nous allons maintenant analyser l'impact de la croissance des prêts dernières anormale sur pertes sur prêts contemporaine. Comme indiqué dans H1, nous avons l'intention de tester si la croissance rapide des prêts dans le passé est associé à une progressive diminution de la qualité moyenne du crédit du portefeuille de prêts d'une banque. Par conséquent, nous régressons les pertes sur prêts contemporaine (LLI, t, tel que défini ci-dessus k) sur la croissance des prêts dernières anormale (ALGI, t?), comme indiqué dans le modèle suivant: THX t 1; LOGLLi; ¼ t une b1LOGLLi þ? 4 k ¼ 1 ðbkþ1ALGi; t ke þ b6SIZEi; t mannequins þ t spécialisation c; þ b7EQASSETSi þ d pays-année-mannequins þ ei; t: ð1Þ Tout d'abord, puisque presque toutes les valeurs de LLi, t sont plus grands que zéro, nous contrôlons pour la distribution log-normale des pertes sur prêts en prenant le naturel logarithme de cette variable (LOGLLi, t), pour obtenir une (? 1, +1) gamme de valeurs possibles. Implicitement, cela exclut les observations 2564

où les rejets de provisions pour pertes sur prêts avant dépasser leurs actuelles allocation (LLI, t 6 0). Depuis que nous considérons ces cas exceptionnels plutôt comme un moyen de gestion du résultat que comme un indicateur valide pour risque de crédit, pas beaucoup d'information qui sera perdue par cette restriction. Comme provisions pour pertes sur prêts dépendent fortement des autres déterminants du risque de crédit en plus de la croissance des prêts, et sont donc liés au passé pertes sur prêts, nous incluons la variable dépendante retardée LOGLLi, t? 1, qui contrôle les caractéristiques d'une banque globale des risques. Le fait que la plupart des pertes sur prêts ne sont généralement pas réalisées avant la seconde an après le prêt a été accordé nous amène à comprendre décalage de 1-4 la croissance des prêts anormale (ALGI, t? k) comme variables explicatives (''prêt assaisonnement "). Si les banques d'élargir leur volume total des prêts par l'octroi de de crédit à des emprunteurs relativement faible qualité, comme le laisse entendre dans H1, nous nous attendons à de trouver une relation positive entre les pertes sur prêts et des décalages plus de la croissance des prêts passé. 2 Tous nos résultats restent inchangés si l'on soustrait le taux de prêt médiane de croissance de

toutes les banques dans le même pays et l'année comme un autre point de repère. 3 Nous employons le volume total des prêts de l'année t? 1 plus de 50% du volume des nouvelles prêts consentis au cours de l'année t, en supposant implicitement une répartition uniforme de prêt accorder toute l'année. 4 Nous utilisons le ratio de fonds propres comptables en remplacement parce que Bankscope rapports manquants valeurs de la réglementation de niveau 1 et 2 rapports dans de nombreux pays et des années. 5 Par ailleurs, nous winsorize nos variables clés (crédits à la clientèle totale, pertes sur prêts dispositions, le revenu d'intérêt, et les capitaux propres) à 1% - et 99% les niveaux. Tous nos résultats empiriques sont confirmées.

Comme variable de contrôle de la taille de la banque i's (SIZEi, t), nous considérons le logarithme de ses prêts à la clientèle totale (LOGTCLi, t), et de contrôle pour la niveau de capitalisation, le ratio fonds propres / total des actifs (EQASSETSi, t) de la banque respectifs et l'année est inclus dans nos régressions. En outre, variables nominales pour chaque spécialisation de capture de type bancaire effets. Les conditions macro-économiques (croissance économique, la politique monétaire, etc) représentent un déterminant important des deux l'offre de prêts et de la demande. Cependant, comme nous nous concentrons sur une personne décision de la banque d'étendre ou de réduire les prêts, nous contrôlons l' conditions macro-économiques en incluant un ensemble complet de interagi variables indicatrices indicateur pour les pays et les années (16 * 11 = 176 les nuls). Nous appliquons deux techniques différentes pour estimer le modèle: ordinaires moindres carrés (MCO) des régressions et un système dynamique en deux étapes

estimateur GMM panneau, tel que proposé par Blundell et Bond (1998) avec Windmeijer (2005) de correction d'échantillon fini. Compte tenu de notre panel déséquilibré et le modèle de régression autorégressifs, nous préférons la transformation orthogonale écarts d'instruments, qui contrôle également possible au niveau des banques des effets fixes. Les erreurs-types sont robustes au sujet des problèmes potentiels de l'hétéroscédasticité et le regroupement d'observations au sein des banques à l'aide la correction de Huber-White dans le cahier des MCO, et en utilisant la correction Windmeijer dans nos modèles GMM. Le tableau 2 présente les résultats des régressions de base. Modèle (1) est estimé par les MCO, alors que les colonnes (2) et (3) Rapport la sortie à partir des estimations GMM. Dans le modèle (2), nous ne traitons que les variable dépendante retardée (LOGLLi, t? 1) comme une variable endogène, de sorte que ''GMM-style "des instruments de plus décalages sont créés, 6 et dans le modèle (3), nous étendre cet ensemble de variables prédéterminées par prêt décalé croissance (LGI, t? k) et le ratio des fonds propres sur les actifs (EQASSETSi, t), que nous supposons à dépendre de la croissance des prêts (H2). Deux tests soutenir notre choix de spécifications: Les coordonnées de l'autocorrélation de deuxième ordre (AR (2)) est rejetée, et hétéroscédasticité compatible Hansen J-tests ne rejettent pas la validité de notre instrument fixé à au moins niveau de 5%. Comme Hypothèse H1 suggère, nos résultats à partir de modèles (1) et (2) document un impact important, positif et très significatif de ALGT? 2 et ALGT? 3 sur les pertes sur prêts contemporaine. Le coefficient de ALGT? 4 est également significativement positif, cependant, les tests de Wald pour les différences entre les coefficients de confirmer que ALGT? 2 et ALGT? 3 présentent effet le plus fort. Les éléments de preuve fournis par le modèle (3) est moins clair, mais il confirme encore un coefficient significativement positif pour ALGT? 3. Le coefficient de ALGT 3?, Qui s'élève à environ 0,2 dans les modèles (1) et (2), signifie que d'un prêt anormale croissance de 18,7% (un écart-type) pour l'année t? 3 conduit à un augmentation relative du ratio de pertes sur prêts par rapport à 3,8% (à partir de la moyenne). L'effet devient plus fort si l'on considère conjointement la croissance des prêts des trois années précédentes (au lieu de l'année t? 3 Tableau 2 Résultats de la régression pour les provisions pour créances douteuses. Dep. var:. LOGLLi, t (1) (2) (3) Exposé des var. Coeff. p-Val. Coeff. p-Val. Coeff. p-Val. LOGLLi, t? 1 0.5952689 0.3154541 *** *** 0,000 0,000 *** 0,000 0,3730345 ALGI, t? 1? 0,0661250 * 0.099? 0,0187893 0,0016438 0,639 0,987 ALGI, t? 2 0.1334442 0.1599735 *** *** 0,000 0,000 0,050 0,1694745 ** ALGI, t? 3 0.1718842 0.2212582 *** *** 0,000 0,000 0,021 0,1413185 ** ALGI, t? 4 0.0831182 0.1299775 *** *** 0,005 0,000 0,844 0,0097224 SIZEi, t? 0.0030756 0.0017987 0,501 0,767 0,312 0,0079307 EQASSETSi, t? 0.0005725 0,813? 0,0012716 0,0135304 0,682 0,426 S_BHHCi? 0.0110288 0,509? 0,0154458 0,469? 0,0203468 0,396 S_COOPi? 0.1634589 *** 0,000? 0,2809620 0,000 ***? 0,2617862 0,000 *** S_MLTCi? 0.2203780 0,175? 0,3501081 0,135? 0,3891607 * 0.072

S_REMBi? 0.6222215 *** 0,000? 1,081469 0,000 ***? 0,9792085 0,000 *** S_SAVi? 0.1357489 *** 0,000? 0,2760103 0,000 ***? 0,2527641 0,000 *** + Pays Agi ans variables nominales Oui Oui Oui Constant? 0.3015454 *** 0,000? 0,5611711 0,000 ***? 0,6625528 0,001 *** Nombre d'observations 21 540 21 540 21 540 Nombre de banques 9136 9136 9136 R2 ajusté 0,519 Test pour les AR (1): prob. > Z 0,000 0,000 Test pour les AR (2): prob. > Z 0.093 0.103 test de Hansen: prob. > V2 0,093 0,057 variables endogènes (''GMM-style "instruments) LOGLLi, t? 1 LOGLLi, t? 1 ALGI, t? K EQASSETSi, t La variable dépendante est le logarithme naturel du ratio de pertes sur prêts en t (LOGLLt), définie comme la fraction du montant total des provisions pour pertes sur prêts dans l'année t au cours de la montant total des crédits à la clientèle en t? 1. Les variables explicatives sont, outre la variabledépendante retardée (LOGLLt? 1), les décalages 1-4 de la croissance des prêts anormale (ALGT? K) les nombres décimaux. Nous contrôlons les effets spécifiques à la banque en utilisant le logarithme de crédits à la clientèle totale (SIZEi, t), le ratio fonds propres / total des actifs (EQASSETSi, t), et des variables indicatrices pour chaque indicateur de la spécialisation bancaire: les banques commerciales forment le groupe de référence, tandis que Bank Holdingset Les sociétés holding sont désignés par S_BHHC = 1, banques coopératives par S_COOP = 1, moyen et long terme, les banques de crédit par S_MLTC = 1, Real Estate / Banques hypothécaires par S_REMB = 1 et les caisses d'épargne par S_SAV = 1. Nous indirectement, le contrôle des conditions macro-économiques en incluant un ensemble complet de interagi variables indicatrices indicateur pour les pays et les années. Modèle (1) est estimé par les MCO, alors que les colonnes (2) et (3) Rapport coefficients issus d'une dynamique du système en deux étapes panneau estimateur GMM proposé par Blundell et Bond (1998) avec Windmeijer (2005) de correction d'échantillon fini. Dans le modèle (2), nous ne traitons que la variable dépendante retardée (LOGLLi, t? 1) comme une variable endogène, de sorte que''GMM-style "des instruments de plus décalages sont créés, et dans le modèle (3), nous étendre cet ensemble de variables prédéterminées par la croissance des prêts décalé (LGI, t? k) et le ratio capitaux propres sur les actifs (EQASSETSi, t). Toutes les valeurs p sont calculées à partir erreurs de Huber-White standard robuste, le contrôle de regroupement dans les banques individuelles. * Les coefficients sont statistiquement significatifs au niveau de 10%. Coefficients ** sont statistiquement significatives au niveau de 5%. Coefficients *** sont statistiquement significatives au niveau de 1%. 6 Nous préférons le Blundell et Bond (1998) la mise à l'ajustement d'un estimateur pour LSDV

le biais autorégressif (Kiviet, 1995; Bruno, 2005) d'avoir un cadre cohérent pour l'estimation des modèles (2) et (3). Foos D. et al. / Journal of Banking & Finance 34 (2010) 2929-2940 2933seulement). Notez que l'influence négative de ALGT? 1 est due à une technique effet, puisque le montant total des prêts en t? 1 est inclus dans le numérateur de ALGT? 1 ainsi que dans le dénominateur du LLT. Nous ne pouvons pas détecter un impact significatif de la taille de la banque (mesurée par le client au total prêts) ou le ratio fonds propres / total de l'actif sur le prêt par rapport les pertes, et en ce qui concerne la spécialisation bancaire, notre attente est a confirmé que l'immobilier et des banques hypothécaires, qui a principalement subvention prêts garantis relativement faible risque de défaut (bien sûr, à l'exception du segment des prêts hypothécaires subprime) présentent sensiblement inférieure pertes sur prêts. Cet effet est plus faible en valeur absolue, mais toujours de manière significative négative au niveau de 1%, pour les coopératives d'épargne et banks.7 Il peut y avoir la crainte que la croissance des prêts anormale dans le t années? k est corrélées en série, conduit à multicollinéarité le modèle de régression linéaire. Nous abordons ce problème dans trois différents façons: d'abord, la croissance des prêts passé est considérée comme endogène dans modèle (3) du tableau 2, ce qui signifie que''GMM-style "instruments sont utilisés, et nous obtenons - bien que moins nettement - la même clé conclusions. Deuxièmement, nous analysons les deux sens les liens entre les prêts pertes de croissance et de prêt à l'aide d'un modèle vectoriel autorégressif (Section 5.3, tableau 8), et le lien positif entre la croissance des prêts et pertes sur prêts passé est également confirmée. Troisièmement, nous estimons des modèles avec polynomialement retards échelonnés suivant Almon (1965). En supposant soit un second degré ou une forme cubique fonctionnelle pour le décalage entre la croissance des prêts passés et les pertes sur prêts, les deux spécifications montrent un pic positif et significatif dans les coefficients pour ALGT 2? et ALGT? 3, de sorte que nos résultats précédents sont confirmés ainsi. Parmi nos variables de contrôle, SIZEi, t et EQASSETSi, présentent un effet négatif t faibles corrélation, mais à l'exclusion ou la covariable d'autres de nos régressions ne change pas nos conclusions. En résumé, nous constatons un appui clair à la découverte d'une hypothèse H1 positif et très relation significative entre la croissance des prêts dernières anormale et contemporains pertes sur prêts à la banque au niveau individuel, ce qui signifie que les nouveaux prêts présentent un risque plus élevé de défaut de paiement. 4.2. La croissance des prêts et des intérêts Par la suite, nous examinons si les nouveaux prêts qui ont été accordée en vue de développer anormalement portefeuille de crédit d'une banque sont vendus à un taux plus faible que les prêts accordés par les banques qui ont l'intention pour maintenir leur exposition de crédit actuelle, comme l'a suggéré l'hypothèse H2. Notez que d'une politique de prêt en fonction du risque de prix, combinée avec

la relation positive entre la croissance des prêts passés et les pertes sur prêts détecté à la section 4.1, exigerait que les banques à facturer des taux plus élevés pour ces prêts supplémentaires par rapport au portefeuille de crédit existantes. 8 Toutefois, la concurrence pour les emprunteurs peuvent inciter les banques à prix inférieurs à des taux de prêt des banques concurrentes pour attirer de nouveaux clients (par exemple, Ogura, 2006). Nous utilisons le modèle de régression ci-dessous pour expliquer le changement de relative montant brut des intérêts de chaque banque (DRIIi, t) par le contemporaines la croissance des prêts anormale (ALGI, t) et un ensemble de contrôle variables: DRIIi; t ¼ une þ b1ALGi; t þ b2SIZEi; t þ b3EQASSETSi; t þ c specializationdummies þ d pays-année-mannequins þ ei; ð2Þ t Les revenus d'intérêt de la banque i par rapport à l'année t (RIII, t tel que défini dans la section 3) est fortement corrélée avec IRTI 1? puisque le revenu de tous les prêts en cours qui ont été accordées avant le t? 1 sont incluses dans les deux variables. Par conséquent, il est crucial de prendre la première différence de cette variable (DRIIi, t = RIII, t? RIII, t? 1) pour mesurer la des changements progressifs dans le revenu d'intérêt relatif, la variable que nous sont effectivement intéresser Notez que DRIIi, t que les mesures changement dans le revenu d'intérêt moyen de l'ensemble du portefeuille de prêts, c'est à dire qu'il est impossible d'extraire la fraction des revenus d'intérêts qui découle de nouveaux prêts octroyés. La contemporanéité la croissance des prêts anormale (ALGI, t) représente la principale explication variable, et selon l'hypothèse H2, nous prévoyons que le rapport revenu d'intérêt à diminuer pour les banques en pleine croissance, et donc un impact négatif de l'ALGI, t sur DRIIi, t. Contrairement à la intertemporelle relation entre la croissance des prêts et pertes sur prêts analysées dans la section 4.1, nous formulons l'hypothèse que la croissance anormale de prêt immédiatement se traduit par la baisse des intérêts relative, de sorte que nous n'avons pas faut tenir compte des valeurs décalées de ALGI, t. Encore une fois, nous tenons compte de banque i la taille (SIZEi, t), y compris par le logarithme naturel de sa clientèle totale prêts, et sa capitalisation, nous proxy avec le equityto- Le ratio des actifs (EQASSETSi, t). Depuis le revenu d'intérêt par rapport dépend aussi des conditions macro-économiques, en particulier le niveau et la structure par terme des taux d'intérêt, nous incluons une pleine ensemble de variables nominales interagi indicateur pour les pays et les années comme témoins. En outre, faire face aux effets spécifiques à la banque, mannequin variables pour chaque type de banque sont inclus dans nos modèles de référence (Régressions MCO) et, subsidiairement, et nous utilisons au niveau des banques effets fixes pour capturer l'hétérogénéité transversale. Toutes les normes erreurs sont robustes en ce qui concerne les distorsions potentielles de l'hétéroscédasticité et le regroupement des observations dans les banques utilisant l'Huber-

White correction. Le tableau 3 présente les résultats de la régression. Nous détectons un impact négatif et hautement significatif de l'ALGI, t DRIIi, t, ce qui constitue une preuve en faveur de l'hypothèse H2 revendiquant que la croissance des prêts conduit à une réduction du revenu d'intérêt relative. Fait intéressant, ce lien est non-linéaire et plus prononcé si nous omettons les valeurs extrêmes de la croissance des prêts anormale. Même si le modèle (1) dans le tableau 3 présente nos résultats de régression MCO pour l'échantillon complet, le modèle des MCO (2) et le modèle à effets fixes (3) d'exclure les observations où la croissance des prêts est plus que 35,6% supérieur à la médiane dans les pays respectifs et de l'année (95%-quantile de la ALG distribution). Pour ce sous-échantillon, les coefficients de ALGI t, trois fois plus grande que dans la spécification échantillon complet, ce qui indique que une croissance très élevée de prêt n'implique pas à faible revenu d'intérêt relative. Ces taux élevés de croissance anormale peut résulter de l'extérieur la croissance de banque au moyen de fusions ou d'acquisitions, une question que nous analyser dans la section 5.2. En outre, l'importance économique des le lien détectées est élevé: Coefficients d'environ 1,5 en? modèles (2) et (3) de prédire le revenu d'intérêt par rapport au déclin de 0,28% si une banque met en œuvre un taux de croissance des prêts de 18,4% (un écart-type) supérieur à la médiane. Parmi les témoins, l'significativement coefficient positif de la taille de la banque dans les modèles (1) et (2) indique que les grandes banques présentent une tendance à augmenter les taux de prêt par rapport aux petites banques, et la même chose est vraie pour les relativement institutions à faible capitalisation. En résumé, à l'exception de taux très élevés de croissance des prêts, notre analyse fournit des preuves en faveur de l'hypothèse H2, à savoir, la croissance des prêts conduit à une diminution de la revenus d'intérêts relative des banques. 4.3. L'impact de la croissance des prêts sur le ratio de pertes sur prêts et des intérêts marge de taux Jusqu'à présent, nous avons analysé les effets de la croissance des prêts sur emprunt des pertes (article 4.1) et les revenus d'intérêt (section 4.2) séparément. Nous allons maintenant poursuivre l'analyse avec un test conjoint des hypothèses H1 et H2. Le principal problème est d'analyser si et comment les taux de croissance élevé se rapportent à des pertes sur prêts après prise en compte d'un intérêt peut-être plus net résultat. Si ce n'est pas le cas, la croissance des prêts ne compromet pas une banque de solvabilité, car la tarification des prêts à risques pondérés et, en conséquence suivi des prêts d'assurer une''stratégie saine croissance ». Cependant, si la croissance des prêts est significativement et négativement à 7 Dans la section 4.5, nous courons modèles distincts de régression par la spécialisation des banques et obtenir des résultats similaires sur l'influence de la croissance des prêts dernières anormales sur les pertes sur prêts (Sauf pour les caisses d'épargne).

8 Nous étudions la relation entre la croissance des prêts et le risque relatif ajusté revenus d'intérêts dans la section 4.3.

mesures de revenu ajusté au risque, nous pouvons conclure que les banques sont de plus en plus en acceptant les emprunteurs de moindre qualité, l'octroi de nouveaux prêts à des taux relativement faible, voire les deux. Problèmes pour la solvabilité des banques peut être plus sévère dans ce dernier cas. Nous examinons le rapport de perte de revenu (LOSSINCi, t), définie comme la ratio des provisions pour pertes sur prêts absolue sur les revenus d'intérêt de années précédentes, déduction faite des frais d'intérêt et des coûts de refinancement. Cette ratio permet un test commun de l'influence de la croissance des prêts sur emprunt les pertes et les revenus d'intérêts. Plus précisément, nous considérons deux définitions du rapport dans les modèles (1) et (2) qui diffèrent par le temps horizon sur lequel les variables d'entrée sont mesurées. Dans le modèle (1), LOSSINCi, t est basé sur le revenu net d'intérêts au cours des quatre précédentes ans et calculée comme suit: LOSSINCi; ¼ t LLT P4K ¼ 1ðInterest revenu? ExpenseÞt intérêt? K : Ð3Þ Par ailleurs, depuis les conclusions précédentes indiquent que la croissance des prêts conduit à un pic de pertes sur prêts de deux ou trois ans plus tard, le dénominateur du ratio utilisé dans le modèle (2) est calculée uniquement sur la t années? 2 et t? 3. La principale variable explicative est la banque de i la croissance des prêts anormale (ALGI, t), mesurée à l'horizon en même temps comme variable dépendante (modèle (1): quatre années précédentes, modèle (2): t années? 2 et t? 3). Nous sommes conscients du problème que en raison du décalage de temps entre le numérateur, dénominateur, et le mesure de la croissance des prêts, les effets peuvent aussi être en partie entraîné par changements dans la structure des coûts de financement ou de financement, bien que nous ne vois pas un biais systématique qui pourrait fondamentalement lecteur nos résultats. Nous contrôlons la taille de chaque banque (SIZEi, t) utilisant les ressources naturelles logarithme de crédits à la clientèle totale et de capitalisation avec le capitaux propres / total ratio actifs (EQASSETSi, t). En outre, nous incluons variables nominales pour chaque indicateur de la spécialisation bancaire, et une pleine ensemble de variables par pays-année interagi sert macroéconomiques de contrôle. Tableau 4 affiche les résultats des régressions MCO. Il est frappant de constater que dans les deux spécifications, prêt moyen anormale la croissance dans le passé (ALGI, t? k) présente un très significative et positive coefficient. Ces résultats suggèrent que la croissance de prêt plus élevé conduit à une augmentation des provisions pour pertes sur prêts par unité de revenu net d'intérêt. Ainsi, en croissance rapide des banques ne sont pas en mesure d'obtenir un nombre suffisant compensation pour les risques supplémentaires prises. Contrôle variables indiquent qu'en général, les grandes banques présentent une plus favorable ratio de perte de revenu, qui est également le cas pour les placements bancaires, Les coopératives et les caisses d'épargne. Notez que, y compris la revenu net d'intérêts dans le dénominateur du ratio a l'avantage que les coûts d'une banque de refinancement effectifs de chaque année sont directement inclus. En d'autres termes, ces tests supplémentaires pour fournir un appui

estime que la croissance des prêts a un impact négatif sur le risque-ajusté revenus d'intérêts des banques (représentée par l'inverse de LOSSINCi, t), ce qui signifie que les pertes sur prêts plus élevées résultant de haute la croissance des prêts ne peut être compensée par le taux d'intérêt plus élevé marges. 4.4. La croissance des prêts et la solvabilité des banques Nos analyses précédentes montrent que la croissance des prêts passé conduit à une augmentation des pertes sur prêts contemporaine et à une diminution de la revenu d'intérêt relative. Les deux résultats indiquent que la croissance des prêts augmente le risque des banques. Nous allons maintenant étudier la croissance des prêts si conduit à une baisse globale de la solvabilité des banques, comme indiqué dans l'hypothèse H3. la solvabilité des banques est mesurée au moyen des actifs propres à total ratio pour chaque observation banque ans. Avant de passer à l'analyse, quelques explications supplémentaires sont dans l'ordre. Potentiellement, on peut penser que la croissance des prêts implique toujours une baisse du ratio fonds propres / total des actifs (comme indiqué dans Hypothèse H3). Cependant, l'équité d'une banque peut être augmenté par exemple, par des bénéfices non répartis (de l'activité de crédit ou d'autres revenus types) ou par une question nouvelle chevronnés. Cela permet non seulement pour investir les fonds propres supplémentaires dans de nouveaux prêts, mais aussi pour les modérés en outre la croissance des prêts financés par l'endettement sans abaisser le capital- à-total ratio actifs par rapport à l'année précédente. Non répartis les bénéfices sont une source importante de financement par capitaux propres de réaliser des économies Tableau 3 Résultats de la régression pour le montant brut des intérêts relatifs. Dep. var:. DRIIi, t (1) (2) (3) Exposé des var. Coeff. p-Val. Coeff. p-Val. Coeff. p-Val. ALGI, t? 0.5237363 *** 0,000? 1,521392 0,000 ***? 1,453826 0,000 *** SIZEi, t 0.0211182 0.0175967 *** *** 0,000 0,000? 0,0756320 0,122 EQASSETSi, t? 0.0196846 *** 0,000? 0,0250655 0,000 ***? 0,0661148 0,000 *** S_BHHCi? 0.0364131 *** 0,002? 0,0235081 0,044 ** S_COOPi 0.1444130 0.0881359 *** *** 0,000 0,000 S_MLTCi 0.6012450 0.5699348 *** *** 0,000 0,000 S_REMBi 0.3394505 0.3322081 *** *** 0,000 0,000 S_SAVi 0.0914218 0.0832776 *** *** 0,000 0,000 + Banque effets fixes au niveau Oui + Pays Agi ans variables nominales Oui Oui Oui Constant? 1.507643 *** 0,000? 1,400089 0,000 ***? 0,2287340 0,417 Nombre d'observations 62 098 59 646 59 646 Nombre de banques 14 726 14 574 14 574 Adj. R2 (effets fixes: à l'intérieur) 0,356 0,397 0,426 Sous-échantillon de l'échantillon complet ALGI, t <35,6%, ALGI t <35,6% La variable dépendante est la variation absolue de l'année t? 1 à t de rapport i banque revenu d'intérêt brut (RIII, t), définie comme la fraction du total revenu d'intérêt en t sur la moyenne des crédits à la clientèle totale en t? 1 et t. Les variables explicatives sont la croissance anormale de prêt contemporaine (ALGI, t)

comme un nombre décimal, le logarithme de crédits à la clientèle totale (SIZEi, t), et le ratio fonds propres / total des actifs (EQASSETSi, t). Nous contrôlons pour d'autres spécifiques à la banque effets en utilisant des variables nominales pour chaque indicateur de la spécialisation bancaire: Les banques commerciales forment le groupe de référence, tandis que Bank Holdings et Holding Les entreprises sont désignées par S_BHHC = 1, banques coopératives par S_COOP = 1, moyen et long terme, les banques de crédit par S_MLTC = 1, l'immobilier et hypothécaire Les banques par S_REMB = 1, et les caisses d'épargne par S_SAV = 1. Dans le modèle (3), ces mannequins sont remplacés par la banque au niveau des effets fixes. Nous indirectement, le contrôle des conditions macro-économiques en incluant un ensemble complet de variables nominales interagi indicateur pour les pays et les années. p-valeurs sont calculées à partir Huber- White erreurs standard robustes, de contrôle pour le regroupement des banques individuelles. * Les coefficients sont statistiquement significatifs au niveau de 10%. Coefficients ** sont statistiquement significatives au niveau de 5%. Coefficients *** sont statistiquement significatives au niveau de 1%. Foos D. et al. / Journal of Banking & Finance 34 (2010) 2929-2940 2935les banques et les coopératives, leur accès au marché boursier, par exemple, en gagnant de nouveaux membres, est généralement limitée. En dépit de cette fait, la structure du capital de ces banques est interprété comme une réglementation restriction et comme un indicateur de la solvabilité. En analyse multivariée, nous régressons les changements dans les equityto- Le ratio des actifs de chaque banque i à l'année t (DEQASSETSi, t) sur la croissance des prêts contemporaine et plusieurs variables de contrôle à l'aide le modèle suivant: DEQASSETSi; t ¼ une þ b1ALGi; t þ b2SIZEi; t mannequins cspecialization þ þ dcountry ans mannequins þ ei; ð4Þ t Nous considérons que la première différence DEQASSETSi, t = EQASSETSi, t? EQASSETSi, t? 1 puisque les ratios de capital dans les années suivantes sont en général très corrélées, et nous sommes seulement intéressés à la relation entre changements dans la croissance et l'équité de prêt. La principale variable explicative est la croissance des prêts contemporaine anormale (ALGI, t). Selon à l'hypothèse H3, DEQASSETSi, t devrait être négatif pour les banques présentant une croissance rapide des prêts étant donné que ces banques ne peuvent pas être en mesure de augmenter leur capital proportionnellement. Nous contrôlons aussi pour les différents taille de la banque (SIZEi, t), y compris par le logarithme naturel de la quantité des crédits à la clientèle total, et pour d'autres effets spécifiques à la banque dans le modèle (1) en utilisant des variables nominales pour chaque indicateur de la spécialisation bancaire, et dans le modèle (2) avec la banque au niveau des effets fixes à la place. En outre, nous contrôler les effets macroéconomiques d'un ensemble complet de mannequin interagi variables pour les pays et les années. Enfin, les erreurs-types sont robustes en ce qui concerne l'hétéroscédasticité et le regroupement des observations

au sein des banques en utilisant la correction de Huber-White. Le tableau 5 résume les résultats de la régression. Plus important encore, nous détectons un impact négatif de prêt anormale croissance sur DEQASSETSi, t, ce qui est statistiquement significatif à 1% niveau. Dans les deux spécifications du modèle, le coefficient présente une magnitude d'environ -2,2, ce qui signifie qu'une''anormale "augmentation des prêts par un écart-type (18,4%) est associée avec une diminution du ratio de fonds propres de 0,40%. En résumé, nous constatons une relation statistiquement et économiquement significative négative entre la croissance des prêts anormale et la capitalisation des banques, ce qui représente la preuve en faveur de l'hypothèse H3. 4.5. La différenciation par région, la spécialisation bancaire, la taille et capitalisation Tous les résultats présentés ci-dessus sont basées sur l'échantillon complet de plus de 16.000 banques de 16 pays. Cependant, les liens peuvent diffèrent selon les pays, région, taille, la spécialisation et de capitalisation, par exemple en raison de différentes restrictions réglementaires ou comptables normes. Par conséquent, nous avons maintenant tester les hypothèses H1-H3 dans plus détail, en utilisant à nouveau les modèles de régression (1) - (3). Le qualitative résultats sont résumés dans le tableau 6 (résultats détaillés sont disponibles des auteurs sur demande). La différenciation par pays et par région révèle que H1 est confirmée dans de nombreux grands pays (France, Allemagne, Espagne, Etats-Unis) et contre-preuve ne se trouve que pour la Belgique. Différenciation selon les régions conduit à des résultats encore plus clair: H1 est confirmée dans la plupart des systèmes bancaires importants d'Amérique du Nord et en Europe centrale. Support pour H2 et H3 se trouve dans 6 de nos 7 régions. En ce qui concerne à la taille de la banque, nos hypothèses sont corroborées dans toutes les dimensions trois catégories, mais elles sont plus marquées pour les petites banques (plus de détails non présentés ici). Une explication possible est que les grandes banques bénéficient d'une gestion des risques plus sophistiquée qui atténue indésirables effets de la croissance des prêts. En outre, il n'ya pas de différences substantielles spécialisation dans la banque. Enfin, les hypothèses sont également confirmés dans les terciles de capitalisation des banques. Le non déclarée résultats de l'estimation montrent que l'impact positif de prêt passé croissance sur les pertes sur prêts relatifs (H1) est la plus forte pour les banques avec une de capitalisation dans le tercile mi s'il est moins prononcé (mais encore important) pour les banques faibles ou forts. En outre, les conclusions sur H2 et H3 sont les plus élevés pour les banques forte. Ces derniers sont capables de croître Tableau 4 Les résultats des régressions pour le ratio de pertes sur prêts et le revenu net d'intérêt. Dep. var:. LOSSINCi, t (1) (2) (Période de calcul) (t? 1, t? 2, t? 3, t? 4) (t? 2, t? 3) Explicatives Var. Coeff. p-Val. Coeff. p-Val.

Note (ALGI) dans t? 1, t? 2, t? 3, t? 4 0.1018744 *** 0,000 Note (ALGT) en t? 2, t? 3 0.0542047 *** 0,000 SIZEi, t? 0.0500236 *** 0,000? 0,0567978 0,000 *** EQASSETSi, t 0.0016170 0.0012598 ** 0,042 0,126 S_BHHCi? 0.0124467 *** 0,000? 0,0107236 0,000 *** S_COOPi? 0.0143548 * 0,062? 0,0121054 * 0.082 S_MLTCi 0.0033628 0.0037775 0.874 0.867 S_REMBi? 0.0011019 0,913? 0,0036536 0,734 S_SAVi? 0.0257023 *** 0,000? 0,0289053 0,000 *** + Agi pays-année variables nominales Oui Oui Constant 0.3805318 0.4368883 *** *** 0,000 0,000 Nombre d'observations 22 559 33 642 Nombre de banques 11 063 9384 Adj. R2 0,170 0,152 La variable dépendante (LOSSINCi, t) est le ratio de pertes sur prêts contemporaine et le revenu d'intérêt net moyen dans le passé. modèle (1) considère les quatre années t? 1, t? 2, t? 3, et t? 4, alors que le modèle (2) se concentre sur les années t? 2 et t? 3. Les variables explicatives sont la moyenne taux de croissance anormale de prêt (Note (ALGI)) comme un nombre décimal, calculé sur la période correspondante, le logarithme de crédits à la clientèle totale (SIZEi, t), et le ratio fonds propres / total des actifs (EQASSETSi, t). Nous contrôlons pour d'autres effets spécifiques à la banque en utilisant des variables nominales pour chaque indicateur spécialisation bancaire: Les banques commerciales forment le groupe de référence, tandis que Bank Holdings et sociétés de portefeuille sont désignés par S_BHHC = 1, Les banques coopératives en S_COOP = 1, moyen et long terme par les banques de crédit S_MLTC = 1, de l'immobilier et des banques hypothécaires par S_REMB = 1, et Caisses d'Epargne par S_SAV = 1. Nous indirectement, le contrôle des conditions macro-économiques en incluant un ensemble complet de variables indicatrices indicateur interagi pour les pays et les années. p-valeurs sont calculées à partir des erreurs de Huber-White standard robuste, de contrôle pour le regroupement des banques individuelles. * Les coefficients sont statistiquement significatifs au niveau de 10%. Coefficients ** sont statistiquement significatives au niveau de 5%. Coefficients *** sont statistiquement significatives au niveau de 1%. 2936 D. Foos et al. / Journal of Banking & Finance 34 (2010) 2929-2940

par la mise en marges sur les prêts relativement faible, en tirant parti de leurs tampons de capitaux plus élevés qui permettent une réduction temporaire de l'intérêt revenu. En outre, des restrictions réglementaires ou économiques peuvent

permet pas aux banques faibles une nouvelle baisse de leur capitalisation pauvres, Ainsi, la relation proposée dans H3 est moins importante. Un autre explication est que les banques fortes peuvent posséder de gestion supérieure compétences pour obtenir une compensation suffisante pour le risque (par exemple, le prêt politique de prix) ou pour éviter de futures pertes sur prêts (par exemple, l'exposition de prêt et de gestion de portefeuille de crédit). Ce raisonnement implique que le prêt la croissance est particulièrement dangereuse pour les banques en difficulté parce que leur (faible) fonds propres est également plus sensibles à la croissance des prêts. En conséquence, suivi de la croissance des prêts de la faiblesse des institutions peuvent être utiles pour les superviseurs bancaires et les assureurs-dépôts. 5. D'autres vérifications empiriques 5.1. La croissance des prêts et des banques à distance-to-default provisions pour pertes sur prêts, notre principale mesure de risque de la banque que nous ont analysées à ce jour, sont un indicateur de risque de crédit, ce qui nous permet de démontrer la relation entre le prêt intertemporelle anormale la croissance et futures pertes sur prêts. Toutefois, la décision d'une banque d'élargir le montant des prêts accordés peuvent également affecter d'autres aspects de risque de la banque, qui se traduisent par une baisse de solvabilité ainsi. Ainsi, nous considérons comme une mesure bien établie alternative de risque de la banque: le z-score z ¼ MeanðEQASSETSþROAÞ Std: Dev: ðROAÞ (Roy, 1952; Boyd et al, 1993.). Cette ratio représente la capitalisation moyenne (EQASSETS) + retour sur actifs (ROA) au cours des cinq années précédentes sur la norme de 5 ans écart de rendement des actifs et peut être comprise comme une mesure de la stabilité des berges, ce qui indique la distance-to-default. Banks avec moins un z-score serait considérée comme plus risquée. La régression zscores sur la croissance moyenne des prêts au cours des 5 dernières années (pour un contrôle la taille des banques, la capitalisation, la spécialisation, pays et année) indique une relation négative hautement significative, confirmant ainsi notre précédente conclusions que anormalement banques de croissance sont plus risqués (H1) et moins stable (H3), qui n'est pas compensée par une meilleure rentabilité (ROA, H2). 5.2. Interne par rapport à la croissance externe des banques Nous allons maintenant étendre notre analyse précédente en considérant le type de la croissance des prêts. D'une part, une banque peut augmenter le volume des prêts en raison de nouvelles opportunités de prêts tels que les nouveaux prêts segments ou à l'expansion géographique (croissance interne). Sur l'autre la main, le portefeuille de prêt peut être augmentée en raison d'une reprise fusion de banques ou (croissance externe). Depuis les propositions de Hypothèses H1-H3 se fondent implicitement sur l'idée d'intérieur la croissance, nous avons maintenant l'adresse d'éventuelles distorsions de la M & A dans le secteur bancaire. Malheureusement, nos données ne comprennent pas banque et de l'information propres à chaque année sur les transactions M & A

de sorte que nous sommes incapables de contrôler directement à cet effet. Au lieu de cela, nous construisons une variable indicatrice MERGEi, t qui prend la valeur Tableau 5 Les résultats des régressions pour le ratio fonds propres / total des actifs. Dep. var:. DEQASSETSi, t (1) (2) Exposé des var. Coeff. p- Val. Coeff. p- Val. ALGI, t? 2.213505 *** 0,000? 2,149049 0,000 *** SIZEi, t 0.0744316 0.6866952 *** *** 0,000 0,000 S_BHHCi? 0.0914360 *** 0,000 S_COOPi 0.1504493 *** 0,000 S_MLTCi? 0.1187245 0,361 S_REMBi? 0.2561712 *** 0,000 S_SAVi 0.0073623 0,680 + Banque effets fixes au niveau Oui + Pays Agi ans variables nominales Oui Oui Constant? 0.0654916 *** 0,004? 3,577146 0,000 *** Nombre d'observations 78 912 78 800 Nombre de banques 16 245 16 247 Adj. R2 (effets fixes: à l'intérieur) 0.100 0.080 La variable dépendante est la variation absolue de l'année t? 1 à t de la banque i est capitaux propres / total ratio actifs (DEQASSETSi, t). Les variables explicatives sont les contemporains la croissance des prêts anormale (ALGI, t) comme un nombre décimal et le logarithme de crédits à la clientèle totale (SIZEi, t). Nous contrôlons pour d'autres effets spécifiques à la banque à l'aide variables nominales pour chaque indicateur de la spécialisation bancaire: les banques commerciales sous forme le groupe de référence, tandis que Bank Holdings et sociétés de portefeuille sont désignés par S_BHHC = 1, les banques coopératives par S_COOP = 1, moyen et long terme de crédit Les banques par S_MLTC = 1, de l'immobilier et des banques hypothécaires par S_REMB = 1, et de l'épargne Les banques par S_SAV = 1. Dans le modèle (2), ces variables nominales sont remplacés par la banque au niveau effets fixes. Nous indirectement, le contrôle des conditions macro-économiques en incluant une pleine ensemble de variables nominales interagi indicateur pour les pays et les années. p-valeurs sont

calculé à partir des erreurs de Huber-White standard robuste, le contrôle de regroupement à chacune des banques. * Les coefficients sont statistiquement significatifs au niveau de 10%. Coefficients ** sont statistiquement significatives au niveau de 5%. Coefficients *** sont statistiquement significatives au niveau de 1%. Tableau 6 Résumé des résultats par pays, région, taille de la banque, la spécialisation et de capitalisation.

catégorie H1 H2 H3 Classification Pays Belgique -? + Canada? ? + Danemark + + + France +? + Allemagne + + + Italie? + + Le Japon? +? Luxembourg + +? Pays-Bas? ? + La Norvège? ? + Portugal? ? ? Espagne +? + Suède? ? + Suisse? ? + Royaume-Uni? + + USA + + + Régions Amérique du Nord (Canada, USA) + + + Royaume-Uni? + + Le Japon? +? Belgique, France, Luxembourg, Pays-Bas et +? + L'Allemagne et la Suisse + + + Europe du Nord (Danemark, Norvège, Suède)? + + Europe du Sud (Italie, Portugal, Espagne)? + + la taille de la Banque (75-95-100% quantile des crédits à la clientèle totale) Les petites banques + + + Les banques moyennes? + + Les grandes banques +? + spécialisation de la Banque société de portefeuille bancaire et la tenue + + + des banques commerciales + + + banque coopérative + + + À moyen et long terme succession de crédit bancaire réel ou de l'hypothèque banque

? + + Caisse d'épargne? + + la capitalisation de la Banque (terciles) Faible (les banques en difficulté) + + + Medium + + + High (banques fortes)? + + Ce tableau distingue les résultats pour les hypothèses H1-H3 par pays, région, la banque la taille, la spécialisation et de capitalisation. Pour chacun des sous-échantillons, la ligne de base Des modèles de régression sont utilisés pour vérifier si les résultats des hypothèses H1-H3 prouver vrai. + Est une confirmation de l'hypothèse (au moins au niveau de 5%),? indique des résultats ambigus (l'hypothèse nulle ne peut être rejetée), et - signifie que la preuve se trouve à contre-courant. Foos D. et al. / Journal of Banking & Finance 34 (2010) 2929-2940 2937

1 si i banque augmente les capitaux propres de plus de 40,0%, ce qui correspond

aux 95%-quantile de la distribution des taux de croissance de capitaux.

Sinon, la valeur de MERGEi, t est de 0,9 Après spécifiques

opérations comptables, les capitaux propres de deux sociétés qui fusionnent est habituellement

mis en commun et consolidés, de sorte qu'une augmentation de plus de 40,0%

dans l'année qui est très peu probable que ce soit résultant de bénéfices non distribués

ou une augmentation régulière du capital (par exemple, émission d'actions assaisonné).

Dans la suite, nous répétons les tests des hypothèses H1-H3, mais

comprennent l'indicateur variables MERGEi, t, dont nous interagissons avec

la valeur respective de la croissance des prêts anormale. Pour les valeurs retardées

de ALGI, t? k, nous prenons le mannequin fusion correspondant décalé

(MERGEi, t? K). Résultats d'estimation sont présentés dans le tableau 7.

Premièrement, l'analyse de l'influence de la croissance des prêts dernières anormale

les pertes sur prêts contemporaine conduit à des résultats intéressants (Groupe d'experts

A). Le terme d'interaction ALGI, t? 1? MERGEi, t? 1 présente une manière significative

négatif et grand coefficient. Par conséquent, M & A

On prévoit que conduire à des pertes sur prêts à court terme. L'

l'impact des autres modalités d'interaction décalée est moins surprenant:

Les coefficients sont négatifs, et résume les coefficients (positifs)

de ALGI, t? 1, Algi, t? 2,. . . , L'influence extérieure nette de passé

la croissance des prêts par l'activité M & A est significativement plus faible que celle

dans le cas de la croissance interne. Les coefficients de l'ensemble des prêts

croissance? 0,262 pour le premier décalage, 0,096 pour la seconde, 0,075

pour le troisième, et? 0,007 pour le quatrième. En conséquence, il existe encore

un effet positif modéré qui, comme nous nous y attendions, est relativement

faibles pour les banques qui se développent grâce à M & A. En d'autres termes, notre précédent

résultats au 1er semestre ne sont pas biaisées par transactions M & A dans le secteur bancaire

l'industrie.

Deuxièmement, comme indiqué par H2, l'impact du prêt contemporaine

la croissance sur le revenu d'intérêt par rapport brut (DRIIi, t) est analysée dans le Panneau de

B. similaires à Groupe A, on trouve un effet de compensation entre les forts

ALGI, t (significativement négatif) et ALGI, t? MERGEi, t

(Significativement positif), résultant en un coefficient net de 1,11. En revanche

aux résultats décrits dans la section 4.2, nous observons actuellement un effet positif

impact de la croissance des prêts par M & A sur l'intérêt par rapport

revenu, ce qui signifie que l'acquisition d'exposition des banques, en moyenne, plus élevés

les taux des prêts que les acquéreurs. Cet effet est susceptible de conduire notre constatation

de la section 4.2 que la croissance des prêts très élevés (au-dessus du

95%-quantile) n'est pas associée à la baisse des intérêts relatifs.

Troisièmement, Groupe C présente les résultats correspondant à l'impact

de la croissance des prêts sur la solvabilité des banques comme indiqué dans l'hypothèse H3. Nous

trouverez également un effet de compensation entre ALGI, t et ALGI,

t? MERGEi, t avec un coefficient net de 1,06, signifiant qu'il ya un

petits, l'impact positif de la croissance des prêts extérieurs sur la rive solvency.10

Nous nous attendons à ce constat pour le cas où une banque acquiert /

fusionne avec une institution encore mieux capitalisées, résultant en une

plus grande augmentation de capital par rapport au total des prêts et des actifs totaux.

À la lumière de ces résultats, nous concluons que l'ensemble des relations

découvert dans les analyses précédentes sont biaisées vers le bas en raison de

banques avec des taux élevés de croissance externe. Ces persister même lorsque

nous contrôlons de croissance externe de la manière décrite ci-dessus.

Cependant, les banques en s'appuyant sur les stratégies de croissance externe par le biais

M & A par l'expérience beaucoup plus faible des conséquences néfastes sur

pertes sur prêts, le revenu et de solvabilité. Plus important encore, si l'on exclut

banques impliquées dans les activités M & A, nos résultats pour H1-H3

devenir encore plus fort.

5.3. liens bilatéraux entre la croissance des prêts et pertes sur prêts

Jusqu'ici, nous avons examiné la relation à sens unique entre le passé

la croissance des prêts et pertes sur prêts contemporaine. Par la suite, nous

étudier si nos résultats restent robustes, si nous considérons explicitement

intertemporelle des liens bilatéraux entre la croissance des prêts et de prêts

pertes. D'une part, nous avons montré que la croissance des prêts est associée

avec une augmentation des pertes sur prêts. D'autre part,

Tableau 7

Les effets des interactions de fusions et acquisitions dans le secteur bancaire.

Dep. var. LOGLLi, t

Exposé des var. Coeff. p-Val.

Groupe A: les pertes de croissance de prêt et de prêt (H1)

LOGLLi, t? 1 0.5954992 *** 0,000

ALGI, t? 1 0.1000962 * 0,074

ALGI, t? 1? MERGEi, t? 1? 0,3621817 0,000 ***

ALGI, t? 2 0.1029457 * 0,070

ALGI, t? 2? MERGEi, t? 2? 0,0067092 0,923

ALGI, t? 3 0.2791565 *** 0,000

ALGI, t? 3? MERGEi, t? 3? 0,2037789 0,001 ***

ALGI, t? 4 0.1192328 *** 0,003

ALGI, t? 4? MERGEi, t? 4? 0,027 0,1262412 **

SIZEi, t? 0.0024234 0,603

EQASSETSi, t 0.0011460 0,645

+ Spécialisation variables dummy Oui

+ Agi mannequins pays-année Oui

Constant? 0.3221741 *** 0,000

Nombre d'observations 21230

Nombre de banques 8959

Adj. R2 0,519

DRIIi, t

Coeff. p-Val.

Groupe B: La croissance des prêts et des intérêts (H2)

ALGI, t? 1.715719 *** 0,000

ALGI, t? MERGEi, t 2.826737 *** 0,000

SIZEi, t 0.0155375 *** 0,000

EQASSETSi, t? 0.0272306 *** 0,000

+ Spécialisation variables dummy Oui

+ Agi mannequins pays-année Oui

Constant? 1.403906 *** 0,000


Nombre de banques 14.726

Adj. R2 0,387

DEQASSETSi, t

Coeff. p-Val.

Groupe C: La croissance des prêts et la solvabilité des banques (H3)

ALGI, t? 4.289703 *** 0,000

ALGI, t? MERGEi, t 5.340658 *** 0,000

SIZEi, t 0.0619825 *** 0,000

+ Spécialisation variables dummy oui

+ Agi mannequins pays-année oui

Constant? 0.0063448 0,765


Nombre de banques 16.245

Adj. R2 0,220

Ce tableau présente les résultats pour prendre des hypothèses H1-H3 en compte les fusions

et acquisitions des banques. M & A sont considérés comme des effets d'une interaction

variable indicatrice MERGEi, t (= 1 si l'augmentation d'une banque total des capitaux propres de plus de 40,0%,

ce qui correspond au percentile 95% des tarifs de distribution d'actions de croissance). Tous les

régressions comprennent des variables nominales pour les spécialisations bancaires et interagi

pays / année (non présentés ici). p-valeurs sont calculées à partir de Huber-White

erreurs standard robustes, de contrôle pour le regroupement des banques individuelles.

* Les coefficients sont statistiquement significatifs au niveau de 10%.

Coefficients ** sont statistiquement significatives au niveau de 5%.

Coefficients *** sont statistiquement significatives au niveau de 1%.

9 Par ailleurs, nous définissons MERGE sur la base des 95%-quantile de la croissance des prêts et

obtenir des résultats similaires. Nous avons également considéré comme une variable nominale qui prend la valeur 1 si

une banque dont les capitaux propres extrêmes ou la croissance des prêts en un an (sinon 0) etrésumer cette

variable pour toutes les années pour chaque banque qui nous permet de distinguer entre les banques

qui ont été impliqués dans M & A au moins une fois ou jamais. Nous avons ensuite ré-estimation de régression

1-3 pour les modèles d'essai H1-H3 pour les sous-échantillons à la fois des banques. Cette approche conduit à

des résultats similaires à ceux rapportés.

10 Indirectement, les tests de nos trois hypothèses suggèrent que les acquéreurs bénéficient de

synergies puisque les banques cibles tendent à être moins risqués, plus rentables et de meilleure qualité

capitalisés en termes relatifs. Bien que les fusions de détresse''"représentent une alternative

M & A mobile, en particulier les fusions entre les banques plus petites préventive et non cotées, nous

ne trouve pas de données systématiques sur ce point dans notre échantillon.

2938 D. Foos et al. / Journal of Banking & Finance 34 (2010) 2929-2940

banques face à des pertes grand emprunt peut être contraint de réduire la dette future la croissance pour plusieurs raisons (activisme actionnarial, la réputation, conventions comptables, le risque de panique bancaire, réglementation bancaire, etc.) Par exemple, Keeton (1999) des analyses des séries chronologiques agrégées de prêt pertes de croissance et de prêt pour les États-Unis et constate qu'il existe d'importantes les deux sens les liens. En outre, Berger et Udell (2004) a également examiner la relation entre les pics des pertes sur prêts, les normes de crédit croissance des prêts et. Plus précisément, nous estimons un vecteur modifié à deux équations autorégressif modèle (VAR) et les variations contemporaines de prêt provisions pour pertes sur prêts et la croissance anormale comme des variables endogènes. Les variables de droite (identique dans les deux équations) sont les pertes cumulées de prêts par rapport au cours de la période t? 4 à t? 1, la croissance des prêts anormaux cumulés de t? 4 à t? 1, un proxy la taille des banques, des mannequins de spécialisation bancaire, et un ensemble complet de interagi pays-année dummies.11 tableau 8 présente les résultats. D'abord et surtout, nos conclusions précédentes sur la relation entre la croissance des prêts et des pertes sur prêts (Hypothèse H1) restent robuste si l'on inclut accuse des pertes sur prêts. Deuxièmement, décalée de prêt

les pertes ont en effet un impact significativement négatif sur contemporains la croissance des prêts. Comme indiqué plus haut, une augmentation des pertes sur prêts peut forcer une banque de réduire la croissance des prêts dans l'avenir. Troisièmement, il s'avère que les pertes sur prêts contemporaine peut être mieux expliquée que la croissance des prêts en termes contemporains de la bonté de l'ajustement (R2). En d'autres termes, l'impact de la croissance des prêts sur les prêts à venir pertes, comme indiqué dans l'hypothèse H1 et analysés dans la section 4.1, est plus fort que la relation inverse, en soulignant la pertinence économique de l'hypothèse. Enfin, comme prévu, à la fois la croissance des prêts et pertes sur prêts exposition positive la corrélation sérielle. En résumé, on trouve deux liens entre la croissance des prêts et pertes sur prêts, qui est conforme aux résultats d'études analysant les données agrégées. 6. Conclusions Cette étude fournit de nouvelles données complètes sur la intertemporelle relation entre la croissance des prêts et le niveau de risque anormal des banques individuelles. En utilisant les données Bankscope sur plus de 16.000 banques de 16 pays majeurs au cours de 1997-2007, nous tester trois hypothèses sur la relation entre le prêt anormale passé solvabilité croissance et pertes sur prêts, la rentabilité des banques, et la banque, de contrôle pour les effets année et par pays. Tout d'abord, par rapport à H1, nous constatons que la croissance des prêts dernières anormale

a une influence positive et hautement significative sur le prêt ultérieur pertes avec un décalage de deux à quatre ans. Cette preuve est basée sur une vaste échantillon de cross-country des banques individuelles et conforme aux conclusions sur le lien entre la croissance globale des prêts et pertes sur prêts dans un seul pays. Deuxièmement, par rapport à H2, nous constatons que la croissance des prêts anormale conduit à une baisse du revenu d'intérêt par rapport des banques. Cette constatation vaut pour la plupart des pays et appuie le point de vue que les nouveaux prêts sont accordés à des taux qui ne compensent pas pour le risque de défaut associée. Troisièmement, le test de H3 révèle que la croissance des prêts est anormale négative significative liée à la banque solvabilité. Dans 14 des 16 pays, plus la croissance des prêts anormale conduit à des ratios de capital plus faible, indiquant une diminution de la banque solvabilité. Dans d'autres analyses, nous fournir la preuve que nos résultats de référence sont nettement plus forte si l'on exclut observations banque ans qui sont influencés par les activités M & A. tests simultanés de rendement H1 et H2 que la croissance des prêts conduit à une détérioration d'un banque structure risque-rendement. Bien que nous trouvons intertemporelle liens bidirectionnels entre la croissance des prêts et des pertes anormales, le relation positive entre la croissance des prêts dernières anormale et contemporains pertes reste robuste et se révèle être économiquement

plus important que la relation inverse. Dans des essais supplémentaires de robustesse, nous avons considéré la croissance des prêts bruts au lieu de la croissance des prêts anormale et obtenir des résultats très similaires. Cet article a plusieurs conséquences importantes. Les banques devraient de vérifier soigneusement si les revenus supplémentaires générés par une augmentation des prêts représente une compensation adéquate pour la risque supplémentaire de prendre. autorités de contrôle bancaire et d'assurance des dépôts peut bénéficier d'un suivi une série d'indicateurs de chaque banque la croissance des prêts pour obtenir des signaux d'alerte précoce sur les risques que des banques. D'autres recherches pourraient étendre notre étude en analysant les effets de la croissance de la Banque sur le risque de la banque, la distinction entre le bilan activités au bilan (revenus d'intérêt) et les activités hors bilan (Revenus hors intérêts). En outre, il serait intéressant d'étudier si les cotes de crédit des banques et des indicateurs fondés sur le marché du risque de crédit provenant de cours des actions, les spreads des obligations et sur défaillance de crédit swaps spreads des grandes banques sont complémentaires accountingbased, dynamique mesures de l'activité bancaire, comme la croissance des prêts (par exemple, Bongini et al, 2002;. Gropp et al, 2006).. Enfin, à la lumière de l'actuelle la crise financière mondiale la relation intertemporelle entre le prêt activités de croissance, la prise de risque, et le crédit de transfert de risque de ces banques que la titrisation de crédit et dérivés de crédit doivent être étudiés plus en détail. Tableau 8 Mis à jour le modèle VAR pour pertes sur prêts et la croissance des prêts. (1) (2) Dep. var:. LOGLLi, ALGI t, t Exposé des var. Coeff. p- Val. Coeff. p- Val. CUM_ALGi, t? 1 0.0213848 0.0530052 ** 0,040 *** 0,000 CUM_LOGLLi, t? 1 0.6521295 *** 0,000? 0,0058643 0,000 *** SIZEi, t? 0.0027188 0.0136059 0,608 *** 0,000 t EQASSETSi, 0.0015306 0,568? 0,0014489 0,001 *** S_BHHCi? 0.0177748 0,378? 0,0070190 0,028 ** S_COOPi? 0.1574264 0.0187918 *** *** 0,000 0,000 S_MLTCi? 0.2474698 0,200? 0,0502684 0,034 ** S_REMBi? 0.4770529 *** 0,000? 0,0402637 0,000 *** S_SAVi? 0.0931875 *** 0,000? 0,0079062 * 0.051 + Pays Agi ans mannequins Oui Oui

Constant? 1.128564 *** 0,000? 0,0789364 0,000 *** Nombre d'observations 21 794 22 443 Nombre de banques 9223 9343 Adj. R2 0,477 0,137 Les variables dépendantes sont le logarithme naturel de pertes i banque de prêt relatif au t (LOGLLi, t), définie comme la fraction du montant total des provisions pour pertes sur prêts en t par rapport au total montant des crédits à la clientèle en t? 1, et la croissance des prêts anormale dans t. Explicatives variables sont la croissance des prêts anormaux cumulés (CUM_ALGi, t? 1) sous forme décimale au nombre de t? 1 et le logarithme naturel de pertes sur prêts cumulatifs (CUM_LOGLLi, t? 1) en t? 1. variables cumulatifs couvrent les ans à partir de t? 1 à t? 4. Nous contrôlons pour la taille de la banque (SIZEi, t) en utilisant le logarithme de crédits à la clientèle total, pour la capitalisation avec le ratio fonds propres / total des actifs (EQASSETSi, t), et d'appliquer mannequin indicateur variables pour chaque spécialisation bancaire: Les banques commerciales forment le groupe de référence, considérant que les exploitations de la Banque et les sociétés holding sont désignés par S_BHHC = 1, Les banques coopératives en S_COOP = 1, moyen et long terme par les banques de crédit S_MLTC = 1, Immobilier Banques hypothécaires / par S_REMB = 1, et par les caisses d'épargne S_SAV = 1. Nous avons aussi inclus un ensemble complet de pays ont interagi et mannequins année. p- Les valeurs sont calculées à partir des erreurs de Huber-White standard robuste, le contrôle des regroupement des banques individuelles. * Les coefficients sont statistiquement significatifs au niveau de 10%. Coefficients ** sont statistiquement significatives au niveau de 5%. Coefficients *** sont statistiquement significatives au niveau de 1%. 11 Nous avons également estimé un modèle VAR, y compris des décalages 1, 2, 3 et 4 de la croissance des prêts et pertes sur prêts et d'obtenir des résultats très similaires. Cependant, par rapport provisions pour pertes sur prêts présentent une forte corrélation sérielle qui conduit à un problème de multicolinéarité. En tant que solution, nous considérons variables cumulatif. la croissance des prêts cumulés est calculé comme le produit des facteurs de croissance annuelle de moins une (croissance géométrique), tandis que cumulative pour pertes sur prêts par rapport dispositions sont calculées comme la somme des annuités d'emprunt

les provisions pour pertes. Foos D. et al. / Journal of Banking & Finance 34 (2010) 2929-2940 2939

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La croissance des prêts et de risque des banques