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Margarita Díaz, José M. Vargas, Ignacio G. Girela
En este trabajo se analizan el impacto de determinantes de la rentabilidad bancaria para los bancos considerados Típicos en Argentina en el período 2005-2018. La rentabilidad está medida a través del retorno sobre activo (ROA) y las variables predictoras derivadas de los estados financieros son: Capital (Patrimonio Neto/Activo), Riesgo Crediticio (Previsiones/Préstamos), Productividad (Ingresos Brutos/Dotación de Personal), Gastos de Gestión (Gastos Administrativos/Activo) y Tamaño (logaritmo del Activo). Adicionalmente se incorporó la variable externa Índice de Concentración, derivado del Índice de Herfindahl, que cuantifica la participación anual de cada banco en función del total del sistema. En una primera etapa se planteó un Modelo de Regresión Lineal que fue estimado utilizando Mínimos Cuadrados Ordinarios (OLS), lo que permitió detectar observaciones influyentes. En una segunda etapa se trabajó con los métodos que consideran la estructura jerárquica de la información, esto es: Modelo de Efectos Aleatorios, Modelo de Efectos Fijos con errores estándares robustos y con la corrección de Driscoll y Kraay. A fin de seleccionar el método de estimación apropiado, se realizaron las pruebas de Hausman, de efectos específicos y de correlación transversal entre bancos. Los resultados indican que un modelo de efectos fijos con la corrección de Driscoll y Kraay para las varianzas es el más apropiado para la estimación del modelo. Los ratios que afectan significativamente la rentabilidad, de manera positiva y con alto impacto son Capital, Productividad, Tamaño y el Índice de Herfindahl, en tanto que, negativamente y en menor medida, Riesgo Crediticio.
In this work we analyze the determinants of bank profitability in the case of Argentinian Typical banks through the period 2005-2018. Profitability is measured as return on assets (ROA) and the bank-specific determinants considered are Capital (Equity/Assets), Credit risk (Loan loss provisions/loans), Productivity (Gross total revenue/personnel), Operating expenses (Operating expenses/assets) and Size (logarithm of assets). Additionally, derived from the Herfindhal-Hirschman concentration index, the share of each bank of the system-total was considered as an industry-specific variable. As a first step a linear model was estimated by Ordinary Least Squares (OLS) allowing the early detection of outliers. In a second step, methods that take account of the hierarchical structure of the information were considered, such as Random Effects Model (RE) and Fixed Effects Model (FE), both with robust standard errors estimation and standard errors with the Driscoll and Kraay correction. In order to select the appropriate model, Hausman test of specific effects and tests to inquire into cross-sectional correlation were performed. Results indicate that a fixed Effects model with the Driscoll and Kraay correction of variances is the most appropriate model. The ratios that significantly and positively affect bank profitability are Capital, Productivity, Size and Herfindahl concentration; and negatively affecting Credit risk.
