Testarea macro stress a taxelor și comisioanelor băncilor din zona euro

Introducere

Această lucrare utilizează tehnici econometrice de panou pentru a estima un model macrofinanciar pentru veniturile din taxe și comisioane în raport cu activele totale pentru un eșantion larg de bănci din zona euro. Folosind parametrii estimați, se efectuează o analiză a scenariilor, proiectând raportul veniturile din taxe și comisioane într-un orizont de trei ani, condiționat de scenariile de bază și de scenariile macroeconomice nefavorabile utilizate în testul de rezistență la nivelul UE din 2016. Rezultatele indică faptul că rata veniturilor din taxe și comisioane variază în special odată cu modificarea propriului decalaj, rata dobânzii pe termen scurt, rentabilitatea pieței bursiere și creșterea reală a PIB. Ele arată, de asemenea, că proiecțiile privind rata veniturilor din taxe și comisioane sunt mai conservatoare în cazul scenariului nefavorabil decât în cazul scenariului de bază. Aceste concluzii sugerează că testele de stres care presupun prognoze privind veniturile din taxe și comisioane independente de scenariu vor fi probabil scăzute.

Metodologia de analiza

În scopul asigurării unui sistem financiar funcțional pentru susținerea creșterii economice, cadrele de testare macro-stres sunt adesea folosite pentru a evalua într-o manieră prospectivă rezistența sectorului bancar la evoluțiile (negative) macroeconomice și financiare. Scopul principal al testelor de stres macro este de a evalua sensibilitatea la evoluțiile macroeconomice și financiare nefavorabile ale bilanțului și profiturilor și pierderilor băncilor individuale. În timp ce cele mai multe instrumente de testare a stresului au, de obicei, module bine dezvoltate pentru proiectarea pierderilor din împrumuturi și a veniturilor nete din dobânzi, alte surse de venituri și cheltuieli sunt adesea modelate doar rudimentar. Acest lucru ignoră faptul că alte părți ale venitului net al băncilor pot fi, de asemenea, legate de evoluțiile macroeconomice și financiare. Cu alte cuvinte, aceste abordări ale testelor de stres pot risca să omită elementele cheie ale activităților generatoare de venit ale băncilor, cum ar fi veniturile din taxe și comisioane care, împreună cu venitul net din dobânzi și venitul net din tranzacționare sunt cele trei surse de venit cele mai importante pentru majoritatea băncilor. De fapt, taxele și comisioanele constituie, în medie, între 22% și 30% din veniturile nete ale băncilor din zona euro și aproximativ două treimi din totalul veniturilor neaferente dobânzilor ale băncilor din zona euro. Prin urmare, testele de stres care ignoră sensibilitatea față de condițiile macroeconomice ale unei astfel de surse importante de venit ar putea subestima volatilitatea poziției de solvabilitate a băncilor atunci când sunt expuse evenimentelor de stres. În acest context, acestă lucrare propune un model de estimare a relației dintre anumiți factori macroeconomici și financiari cheie și veniturile din taxe și comisioane în raport cu activele, utilizând date anuale între 1995 și 2015 pentru un eșantion de 103 bănci din zona euro. Apoi, arată modul în care se poate aplica modelul estimat pentru a testa rezistența acestei surse de venit, condiționată de scenariile de bază și de scenariile macroeconomice nefavorabile utilizate în testul de stres la nivelul UE din 2016.

Pentru a examina care variabile sunt cele mai relevante în influențarea veniturilor din taxe și comisioane asupra activelor, autorii aplică o procedură de selecție variabilă. Mai exact, în prezența a numeroase variabile candidate, obiectivul este de a alege ca regresori care au cea mai explicativă putere pentru variabila noastră de interes, păstrând în același timp modelul relativ redus pentru a evita problemele suprasolicitante. În scopul selecției variabilelor, se folosește algoritmul de regresie în unghiuri mici (LARS). Algoritmul LARS permite selectarea unui subset de regresori dintr-un set mai mare de variabile și oferă o ordine de includere care reflectă importanța fiecărei variabile independente în explicarea variabilei de interes. În cadrul acestei analize, setul inițial de variabile, la care se aplică algoritmul LARS, cuprinde veniturile încasate din taxe și comisioane aferente activelor și atât valoarea concomitentă cât și primul întârziere a acelor variabile macrofinanciare disponibile pentru analiza scenariului, și anume : rentabilitatea pieței bursiere, rata inflației IPC, creșterea PIB real, prima diferență a ratei pe termen scurt, prima diferență a ratei dobânzii pe termen lung și a inflației prețurilor imobiliare rezidențiale. Acest set de variabile este în concordanță cu raționamentul economic și în conformitate cu principalii factori discutați în literatura de specialitate.