Lurking in the shadows: the opportunity cost of tackling asset quality in European banking
Notice bibliographique
Résumé
This paper reveals the unforeseen or opportunity cost of tackling asset quality in European banking using shadow prices from efficiency analysis. The study seeks to understand the impact on loan book growth when reducing non-performing loans. Furthermore, the investigation assesses the opportunity cost implications of supervising a cohort of banks at the supranational level. The study estimates shadow prices using Stochastic Nonparametric Envelopment of Data (StoNED). StoNED is a new unifying framework which fully integrates axiomatic (DEA) and stochastic (SFA) productivity analysis techniques. The analysis introduces a novel statistical test based on group differences in the shadow price estimated using fronter efficiency techniques. The test exploits a trigonometric relationship in the isoquant construct, which allows statistical differences in shadow prices to be tested using input and output variables in ratio form. Importantly, the test is independent of the estimation of the frontier and thus free from bias introduced by group differences. The results reveal that the cost of tackling asset quality is economically meaningful and raising. In 2010, a typical bank experienced a 24 basis point yield loss per €1M reduction in non-performing loans, with this value increasing three-fold to 69 basis points by 2016. Furthermore, banks supervised at the supranational level experience a significantly higher shadow price than their nationally supervised counterparts. Our novel test shows that these cohort differences are statistically significant for all years in our 2010-2016 sample. For example, in 2016, the annual loss on yield from high-quality loans is 50 basis points higher for bank supervised at the supranational level. Our findings suggest that tackling asset quality may have a significant impact of loan book yield and thus the growth of the high-quality loan books at European. This impact will be especially challenging for bank supervised at the supranational level, and the current two-tier supervisory system may be curtailing sustainable asset growth.<br/>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,059 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».