Macro-Stress Testing NPLs in the Banking Sector in Namibia
Notice bibliographique
Résumé
This paper examined the impact of macroeconomic variables, namely real GDP growth, house price growth and changes in the repo rate on the non-performing loan (NPL) ratio in Namibia using data from 2004Q1 to 2020Q1. The study used a vector auto-regressive (VAR) model and impulse response analysis to estimate the impact of changes in macroeconomic conditions on NPLs, and further conducted stress testings on NPL ratio over 4 - 6 quarter horizons. Empirical evidence from this study shows that macroeconomic variables such as real GDP growth rate, the house price growth rate and the repo rate have a statistically significant impact, and material impact on the non-performing loans in the banking sector in Namibia. Largely, a positive growth rate shock in a quarter will reduce NPL ratio by more than half percentage point over two quarters. Similarly, a positive shock of about 4.0 percent in a quarter will reduce NPL ratio by more than 1.2 percentage points over four quarter horizons. Macro-stress-testing results revealed that a deterioration of the GDP growth rate by more than one standard deviation will increase the NPL ratio from 2.46 to 2.78 over four quarter horizons. Meanwhile, the combined effects of deteriorating the GDP growth rate and falling house prices further exacerbated the vulnerability of the banking sector. This study contributes to our understanding of the interplay between macroeconomic conditions and financial sector resilience in Namibia. In practical application, it shows that macro-stress testing techniques are useful to study the importance of macro-financial and feedback effects from the financial sector to the real economy. Technically, central banks must develop models that capture important macro-financial and feedback effects, and regulatory attention must be devoted to monitoring spillover effects from worsening financial conditions to the real economy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».