Модель оценки эффективности функционирования банков: на примере национальных акционерных коммерческих банков КНР
Журнал «KANT» №1(46) 2023 [стр. 109-113]
DOI: 10.24923/2222-243X.2023-46.18
Ключевые слова: коммерческие банки; эффективность; регрессионная модель; детерминанты; КНР; макрофакторы; микрофакторы.
Цитировать: Шауя Ц., Соколова А.Н., Королёва Е.В. Модель оценки эффективности функционирования банков: на примере национальных акционерных коммерческих банков КНР // KANT. – 2023. – №1(46). – С. 109-113. EDN: GWEELU. DOI: 10.24923/2222-243X.2023-46.18
Цель исследования – анализ влияния факторов на эффективность функционирования национальных акционерных коммерческих банков Китая. В ходе работы был собран уникальный датасет, представляющий динамику функционирования 9 из 10 существующих национальных акционерных коммерческих банков КНР за период с 2007 по 2020 годы. В результате построения ряда эконометрических моделей нами была выявлена статистическая значимость следующих объясняющих переменных на эффективность функционирования банков - натуральный логарифм активов, отношение депозита к общей сумме активов, отношение резерва на покрытие убытков к общей сумме кредита, уровень инфляции, коэффициент достаточности капитала, отношение операционных расходов к операционным доходам, натуральный логарифм ВВП. Полученные результаты дополняют существующие исследования в части оценки эффективности функционирования банков, а также предоставляют практические предложения по улучшению процесса управления рисками и минимизации затрат.
Цель исследования – анализ влияния факторов на эффективность функционирования национальных акционерных коммерческих банков Китая. В ходе работы был собран уникальный датасет, представляющий динамику функционирования 9 из 10 существующих национальных акционерных коммерческих банков КНР за период с 2007 по 2020 годы. В результате построения ряда эконометрических моделей нами была выявлена статистическая значимость следующих объясняющих переменных на эффективность функционирования банков - натуральный логарифм активов, отношение депозита к общей сумме активов, отношение резерва на покрытие убытков к общей сумме кредита, уровень инфляции, коэффициент достаточности капитала, отношение операционных расходов к операционным доходам, натуральный логарифм ВВП. Полученные результаты дополняют существующие исследования в части оценки эффективности функционирования банков, а также предоставляют практические предложения по улучшению процесса управления рисками и минимизации затрат.
Литература:
1. Staikouras C.K., Wood G.E. The determinants of European bank performance[J]. International Business & Economics Research Journal (IBER), 2004, 3(6).
2. Jumono, Sapto, and Chajar Matari Fath Mala. 2019. Determinants of performance in banking industry: A case study of Indonesia. Asian Economic and Financial Review 9: 91-108.
3. Karimzadeh, Majid, SM Jawed Akhtar, and Behzad Karimzadeh. Determinants of performance of banking sector in India[J]. Transition Studies Review, 2013, 20(2).
4. Alfadli, Abduallah, and Husam Rjoub. 2020. The impacts of bank-specific, industry-specific and macroeconomic variables on commercial bank financial performance: Evidence from the Gulf cooperation council countries.
5. Ul Mustafa, Ahmed Raza, Riaz Hussain Ansari, and Muhammad Umair Younis. 2012. Does the loan loss provision affect the banking performance in case of Pakistan? Asian Economic and Financial Review 2: 772-83.
6. Bhatti, Ghulam Ali, and Haroon Hussain. Evidence on structure conduct performance hypothesis in Pakistani commercial banks[J]. International Journal of Business and Management, 2010, 5(9).
7. Noman, Abu Hanifa Md., Sajeda Pervin, Mustafa Manir Chowdhury, and Hasanul Banna. 2015. The effect of credit risk on the banking performance: A case on Bangladesh. Global Journal of Management and Business Research 15: 41-48.
8. Qu, Xin. 2007. Analysis on the Factors of Profit-Making Ability Model of Commercial Banks in China. Master's thesis, Southwestern University of Finance and Economics, Chengdu, China.
9. Zhong, Jing. 2013. Empirical Analysis of the Performance of Listed Commercial Banks in China. Master's thesis, Southwestern University of Finance and Economics, Chengdu, China.
10. Fu, Jing. 2020. Analysis of the Influencing Factors of Commercial Banks' Performance: Based on the Comparison between State-owned Commercial Banks and Joint-stock Commercial Banks. Times Finance 21: 39-45.
11. Zhang, Jianxiao. 2009. Study on the Factors of Profit-Making Ability of Commercial Banks in China. Master's thesis, Chongqing University, Chongqing, China.
12. Gu, Zhengyang. 2008. An Empirical Study on the Factors Affecting the Performance of Commercial Banks. Master's thesis, Zhejiang University, Hangzhou, China.
13. Lu, Jing, Alatengsudao, and Yin Yuming. 2013. Determinants of Bank Performance: Panel Data GMM Analysis from China Banking Sector During 1997 to 2010. Finance Forum 1: 3-14.
14. Garcia-Herrero, Alicia, Sergio Gavila, and Daniel Santabarbara. 2009. What explains the low profitability of Chinese banks? Journal of Banking and Finance 33: 2080-92.
1. Staikouras C.K., Wood G.E. The determinants of European bank performance[J]. International Business & Economics Research Journal (IBER), 2004, 3(6).
2. Jumono, Sapto, and Chajar Matari Fath Mala. 2019. Determinants of performance in banking industry: A case study of Indonesia. Asian Economic and Financial Review 9: 91-108.
3. Karimzadeh, Majid, SM Jawed Akhtar, and Behzad Karimzadeh. Determinants of performance of banking sector in India[J]. Transition Studies Review, 2013, 20(2).
4. Alfadli, Abduallah, and Husam Rjoub. 2020. The impacts of bank-specific, industry-specific and macroeconomic variables on commercial bank financial performance: Evidence from the Gulf cooperation council countries.
5. Ul Mustafa, Ahmed Raza, Riaz Hussain Ansari, and Muhammad Umair Younis. 2012. Does the loan loss provision affect the banking performance in case of Pakistan? Asian Economic and Financial Review 2: 772-83.
6. Bhatti, Ghulam Ali, and Haroon Hussain. Evidence on structure conduct performance hypothesis in Pakistani commercial banks[J]. International Journal of Business and Management, 2010, 5(9).
7. Noman, Abu Hanifa Md., Sajeda Pervin, Mustafa Manir Chowdhury, and Hasanul Banna. 2015. The effect of credit risk on the banking performance: A case on Bangladesh. Global Journal of Management and Business Research 15: 41-48.
8. Qu, Xin. 2007. Analysis on the Factors of Profit-Making Ability Model of Commercial Banks in China. Master's thesis, Southwestern University of Finance and Economics, Chengdu, China.
9. Zhong, Jing. 2013. Empirical Analysis of the Performance of Listed Commercial Banks in China. Master's thesis, Southwestern University of Finance and Economics, Chengdu, China.
10. Fu, Jing. 2020. Analysis of the Influencing Factors of Commercial Banks' Performance: Based on the Comparison between State-owned Commercial Banks and Joint-stock Commercial Banks. Times Finance 21: 39-45.
11. Zhang, Jianxiao. 2009. Study on the Factors of Profit-Making Ability of Commercial Banks in China. Master's thesis, Chongqing University, Chongqing, China.
12. Gu, Zhengyang. 2008. An Empirical Study on the Factors Affecting the Performance of Commercial Banks. Master's thesis, Zhejiang University, Hangzhou, China.
13. Lu, Jing, Alatengsudao, and Yin Yuming. 2013. Determinants of Bank Performance: Panel Data GMM Analysis from China Banking Sector During 1997 to 2010. Finance Forum 1: 3-14.
14. Garcia-Herrero, Alicia, Sergio Gavila, and Daniel Santabarbara. 2009. What explains the low profitability of Chinese banks? Journal of Banking and Finance 33: 2080-92.
Model of assessment the profitability of banks: the case of national joint-stock commercial banks in China
Keywords: commercial banks; profitability; regression model; determinants; China; macrofactors; microfactors.
The purpose of the study is to analyze the influence of factors on the efficiency of the functioning of national joint-stock commercial banks in China. In the course of the work, a unique dataset was collected, representing the dynamics of the functioning of 9 out of 10 existing national joint-stock commercial banks of China for the period from 2007 to 2020. As a result of building a number of econometric models, we have identified the statistical significance of the following explanatory variables for the efficiency of banks – the natural logarithm of assets, the ratio of the deposit to the total amount of assets, the ratio of the reserve to cover losses to the total amount of the loan, the inflation rate, the capital adequacy ratio, the ratio of operating expenses to operating income, the natural logarithm of GDP. The results obtained complement the existing studies in terms of evaluating the effectiveness of the functioning of banks, and also provide practical proposals for improving the risk management process and minimizing costs.