We model the change in the capital

We model the change in the capital ratio as a function of lagged capital, the business cycle,
changes in the inflation rate, the real effective exchange rate, interest rates to capture the
impact of monetary policy5
. We also control for the depth of the financial system. Our model
specification is as follows:

4
Other cross country differences, including financial dollarization, banking system capitalization and portfolio
risk, are also tested but not found significant.
5
The underlying conceptual model explaining bank capital, following Shrieves and Dahl (1992 ) is outlined in
the appendix. 11
∆capitali,t = α1 + β1capitali,t-1 + β2bcyclei,t + β3inflationi,t + β4reeri,t +
β5int_ri,t + β6sizei,t + εi,t (2)
for panel data i = 1,...., 96 and t = 1998,....,2005.
Variable Description Expected
Effect
Explanation
capitalt-1 One period lagged capital, implying the
cost of raising capital or adjustment cost. +
A higher cost of adjusting capital implies that banks will
hold a capital buffer.
bcycle The cycle component (hp-filtered series)
of real GDP growth -
In downturns: (1) banks take precautionary measures by
holding more capital; (2) banks relying on credit ratings to
gain access to capital will increase capital.
inflation The annual change in the inflation rate ambiguous The effect on bank capital ratios depends on what happens
to bank income under high inflation conditions.
Reer The annual change in the real effective
exchange rate
ambiguous The effect on bank capital ratios depends on the share of
banking system assets held abroad.
int_r The annual change in real interest rates ambiguous Depends on the dominating effect – pass through to deposit
rates or pass through to lending rates, which will
determine higher bank profits
size Ratio of total assets of the financial
system to GDP -
Larger banks may hold less capital.
(Using our dataset, a simple correlation between average
financial system size and average capital ratio shows a
negative relationship).
We estimate a dynamic specification of equation (2) given that capital at time t, is likely to be
related to its level in previous periods. Estimating the determinants of bank performance
variables using a dynamic panel data model is generally relevant because it allows for
regressors which are lagged dependent variables to be endogenous.
However, using dynamic panel data models introduces two econometric issues which render
OLS, between, fixed and random effects estimators (typically used in panel data estimations)
biased and inconsistent. The potential bias in the estimates arises first from correlation
between Xit (where Xit is the vector of explanatory variables), in this case the lagged
endogenous variable (capitalt-1) and autoregressive terms in the error term. The second main
issue is whether Xit is exogenous weakly, strictly or contemporaneously.

Therefore, estimating equation 2 requires an instrumental variable approach in order to
correctly control for the problem of endogeneity. As instruments, we choose the second lag
of capital (capitalt-2) and the change in capital (∆capitalt-2), assuming no second order
autocorrelation in the errors. This approach has been generalized by Arellano and Bond
(1991) whose idea is to build up as many moment restrictions within a generalized method of
moments (GMM) framework. Their approach is based on the fact that as t increases, the
number of admissible instruments is also increasing. The GMM allows us to optimally
exploit the orthoganality conditions between the lagged dependent variables and the
disturbances.
Tables 1-2 report the results of 4 specifications of equation 2 using as dependent variables
the capital to assets and the capital to risk weighted assets ratios respectively. We report the 12
results for the following models: pooled OLS (OLS on levels); within groups; firstdifferenced
GMM; and System-GMM6
. The coefficients of the explanatory variables show
the dynamic short term relationship between the capital ratio and its determinants.
The business cycle has a strong negative correlation with the capital adequacy ratio, and this
relationship is robust across all specifications. Our analysis indicates that on average,
banking systems tend to have higher capital ratios in economic downturns, but lower capital
ratios in upturns (either by holding more capital, or less assets). This result is consistent with
findings in other studies, notably Wong, Choi and Fong (2005) who analyze the determinants
of capital levels in Hong Kong. During economic downturns, the quality of banks’ assets will
generally deteriorate, thus increasing risk exposure and capital in turn. Banks take
precautionary measures to insure themselves during downturns by holding more capital in
anticipation of possible increases in write-offs and provisions. According to this theory,
banks will adjust the numerator in the capital adequacy ratio. Separately, in economic
downturns, banks may also increase their capital adequacy ratios by adjusting the
denominator (reducing their asset portfolio) in order to try and maintain regulatory
requirements.7

Higher inflation has a negative effect on capital adequacy ratios, possibly through the
negative effect (of inflationary conditions) on profits. Interest rates and the real effective
exchange rate have a negative effect on affect capital ratios – their coefficients are
statistically significant across all specifications. However, the coefficient on size, a variable
proxying the size of the banking system (measured by the ratio of total assets to GDP) is
negative, statistically significant and robust across all specifications. This implies that on
average, smaller financial systems will tend to hold more capital. Consistent with other
studies, the coefficient on lagged capital is positive and statistically significant confirming
the existence of adjustment costs and that full adjustment (of capital to the target capital)
does not occur instantaneously.
The interaction terms income*bcycle and fs_size*bcycle are negative and significant,
implying that the negative relationship between the business cycle and capital adequacy
ratios is larger the lower a country’s income, and the lower the level of financial
development. The term bcp*bcycle is positive and significant, implying that the negative
relationship between the business cycle and capital adequacy ratios is smaller in countries
with a higher quality of supervision.

Kết quả (Việt) 1:

Chúng tôi mô hình thay đổi trong tỷ lệ vốn như là một chức năng lagged vốn, chu kỳ kinh doanh,những thay đổi trong tỷ lệ lạm phát, tỷ giá hối đoái thực sự hiệu quả, tỷ lệ lãi suất để nắm bắt cáctác động của tiền tệ policy5. Chúng tôi cũng kiểm soát cho chiều sâu của hệ thống tài chính. Mô hình của chúng tôiđặc điểm kỹ thuật là như sau:4 Khác qua các quốc gia khác nhau, bao gồm cả dollarization tài chính, ngân hàng hệ thống chữ viết hoa và danh mục đầu tưrủi ro, đang còn được thử nghiệm nhưng không tìm thấy quan trọng.5 Các mô hình khái niệm cơ bản giải thích vốn đầu tư ngân hàng, theo Shrieves và Dahl (1992) được nêu trongphụ lục. 11∆capitali, t = α1 + β1capitali, t-1 + β2bcyclei, t + β3inflationi, t + β4reeri, t + Β5int_ri, t + β6sizei, t + εi, t (2)bảng dữ liệu tôi = 1,..., 96 và t = năm 1998,..., 2005.Mô tả biến dự kiếnCó hiệu lựcGiải thíchcapitalt-1 một khoảng thời gian lagged vốn, ngụ ý cácchi phí của việc tăng chi phí vốn hoặc điều chỉnh. +Chi phí cao điều chỉnh thủ đô ngụ ý rằng các ngân hàng sẽGiữ một bộ đệm vốn.bcycle thành phần chu kỳ (hp-lọc chương trình)của tăng trưởng GDP thực tế-Trong suy giảm: (1) ngân hàng có các biện pháp phòng ngừa bởigiữ thêm vốn; (2) các ngân hàng dựa vào xếp hạng tín dụng đểđạt được truy cập vào vốn sẽ tăng vốn đầu tư.lạm phát hàng năm sự thay đổi trong tỷ lệ lạm phát mơ hồ có hiệu lực vào ngân hàng tỷ lệ vốn phụ thuộc vào những gì sẽ xảy ravới ngân hàng các thu nhập điều kiện lạm phát cao.Reer thay đổi hàng năm trong những hiệu quả thực sựtỷ giá hối đoáimơ hồ có hiệu lực vào ngân hàng tỷ lệ vốn phụ thuộc vào những chia sẻ củaNgân hàng tài sản hệ thống tổ chức ở nước ngoài.int_r thay đổi hàng năm ở mức lãi suất thực sự mơ hồ Depends ngày có hiệu lực thống trị-đi qua để gửi tiềntỷ giá hoặc vượt qua thông qua tỷ giá cho vay, sẽxác định lợi nhuận cao hơn ngân hàngKích cỡ nhà tỷ lệ của tất cả tài sản của tài chínhCác hệ thống để GDP-Các ngân hàng lớn hơn có thể giữ vốn ít.(Bằng cách sử dụng số liệu của chúng tôi, một sự tương quan giữa là đơn giảnHệ thống tài chính và kích thước trung bình tỷ lệ vốn cho thấy mộtquan hệ tiêu cực).Chúng tôi ước tính một đặc điểm kỹ thuật động của phương trình (2) cho rằng kinh đô thời gian t, có khả năng làliên quan đến mức độ của nó trong những giai đoạn trước đó. Ước tính các yếu tố quyết định của ngân hàng hiệu suấtbiến bằng cách sử dụng một mô hình dữ liệu bảng năng động là thường có liên quan bởi vì nó cho phép choregressors có lagged phụ thuộc vào biến phải nội sinh.Tuy nhiên, bằng cách sử dụng bảng điều khiển năng động dữ liệu mô hình giới thiệu hai vấn đề kinh tế lượng hiển thịOLS, giữa, cố định và ngẫu nhiên tác dụng estimators (thông thường được sử dụng trong bảng dữ liệu estimations)thành kiến và không phù hợp. Thiên vị tiềm năng trong các ước lượng phát sinh đầu tiên từ tương quangiữa thoát (nơi thoát là vector giải thích biến), trong trường hợp này các laggednội sinh biến (capitalt-1) và autoregressive điều khoản trong thuật ngữ lỗi. Các chính thứ haivấn đề là cho dù thoát là ngoại sinh yếu, nghiêm chỉnh hoặc contemporaneously.Do đó, ước tính phương trình 2 yêu cầu một cách tiếp cận biến công cụ đểmột cách chính xác kiểm soát cho vấn đề của endogeneity. Như dụng cụ, chúng tôi chọn tụt hậu thứ haithủ đô (capitalt-2) và sự thay đổi trong thủ đô (∆capitalt-2), giả sử không có thứ tự thứ haiautocorrelation trong các lỗi. Cách tiếp cận này đã được tổng quát hóa bởi Arellano và trái phiếu(1991) mà ý tưởng là để xây dựng nhiều thời điểm hạn chế trong một phương pháp tổng quátnhững khoảnh khắc (GMM) khuôn khổ. Cách tiếp cận của họ dựa trên một thực tế rằng, cũng như t tăng, cácsố lượng admissible cụ cũng tăng lên. GMM cho phép chúng tôi để tối ưukhai thác các điều kiện orthoganality giữa lagged phụ thuộc vào biến và cácrối loạn.Bảng 1-2 báo cáo kết quả 4 đặc điểm kỹ thuật của phương trình 2 sử dụng như là phụ thuộc vào biếnvốn để tài sản và thủ đô để rủi ro trọng tài sản tỷ lệ tương ứng. Chúng tôi báo cáo các 12kết quả cho các mô hình sau: gộp lại OLS (OLS trên cấp độ); trong nhóm; firstdifferencedGMM; và hệ thống-GMM6. Hệ số biến giải thích Hiển thịmối quan hệ năng động ngắn hạn giữa tỷ lệ vốn và các yếu tố quyết định.Chu kỳ kinh doanh có một mối tương quan tiêu cực mạnh với tỷ lệ vốn đầy đủ, và điều nàymối quan hệ là mạnh mẽ trên tất cả các chi tiết kỹ thuật. Chúng tôi phân tích chỉ ra rằng trung bình,Hệ thống ngân hàng có xu hướng có cao tỷ lệ vốn đầu tư trong suy giảm kinh tế, nhưng thấp hơn vốntỷ lệ trong upturns (hoặc bằng cách giữ thêm vốn, hoặc ít hơn tài sản). Kết quả này là phù hợp vớinhững phát hiện trong các nghiên cứu khác, đáng chú ý là Wong, Choi và Fong (2005) đã phân tích các yếu tố quyết địnhvốn cấp độ ở Hong Kong. Trong quá trình suy giảm kinh tế, chất lượng tài sản ngân hàng sẽnói chung hư hỏng do đó tăng nguy cơ rủi ro và thủ phủ lần lượt. Ngân hàng điCác biện pháp phòng ngừa để bảo đảm mình trong suy giảm bằng cách giữ thêm vốn trongdự đoán có thể gia tăng write-offs và quy định. Theo lý thuyết này,Ngân hàng sẽ điều chỉnh tử số trong tỷ lệ vốn đầy đủ. Một cách riêng biệt, trong kinh tếcuộc suy thoái, ngân hàng có thể cũng làm tăng tỷ lệ vốn đầy đủ của họ bằng cách điều chỉnh cácmẫu số (giảm của danh mục đầu tư tài sản) để thử và duy trì quy địnhrequirements.7Lạm phát cao hơn có một tác động tiêu cực trên tỷ lệ vốn đầy đủ, có thể thông qua cáctác động tiêu cực (trong điều kiện lạm phát) trên lợi nhuận. Lãi suất và hiệu quả thực sựtỷ giá hối đoái có một tác động tiêu cực ảnh hưởng đến tỷ lệ vốn-hệ số của họ làý nghĩa thống kê quan trọng trên tất cả các chi tiết kỹ thuật. Tuy nhiên, Hệ số trên kích thước, một biếnproxying kích thước của hệ thống ngân hàng (đo bằng tỷ lệ tổng tài sản để GDP) làphủ định, ý nghĩa thống kê quan trọng và mạnh mẽ trên tất cả các chi tiết kỹ thuật. Điều này ngụ ý rằng ngàyHệ thống trung bình, nhỏ hơn tài chính sẽ có xu hướng giữ thêm vốn. Phù hợp với khácnghiên cứu, Hệ số lagged nguồn vốn là tích cực và ý nghĩa thống kê xác nhậnthe existence of adjustment costs and that full adjustment (of capital to the target capital)does not occur instantaneously.The interaction terms income*bcycle and fs_size*bcycle are negative and significant,implying that the negative relationship between the business cycle and capital adequacyratios is larger the lower a country’s income, and the lower the level of financialdevelopment. The term bcp*bcycle is positive and significant, implying that the negativerelationship between the business cycle and capital adequacy ratios is smaller in countrieswith a higher quality of supervision.

Kết quả (Việt) 2:

Chúng tôi mô hình thay đổi trong tỷ lệ vốn là một chức năng vốn có độ trễ, các chu kỳ kinh doanh,
thay đổi trong tỷ lệ lạm phát, tỷ giá thực hiệu quả, lãi suất để nắm bắt được
tác động của policy5 tiền tệ
. Chúng tôi kiểm soát được độ sâu của hệ thống tài chính. Mô hình của chúng tôi
là đặc điểm kỹ thuật như sau: 4 khác biệt xuyên quốc gia khác, bao gồm cả đô la hóa tài chính, vốn hóa hệ thống ngân hàng và danh mục đầu tư . rủi ro, cũng được thử nghiệm nhưng không tìm thấy ý nghĩa 5 Các mô hình khái niệm giải thích vốn ngân hàng bên dưới, sau Shrieves và Dahl (1992) được trình bày trong phụ lục. 11 Δcapitali, t = α1 + β1capitali, t-1 + β2bcyclei, t + β3inflationi, t + β4reeri, t + β5int_ri, t + β6sizei, t + εi, t (2) cho các dữ liệu bảng i = 1, ... ., 96 và t = 1998, ...., 2005. Variable Mô tả Dự kiến Effect Giải thích capitalt-1 Một khoảng thời gian trễ vốn, nghĩa là chi phí huy động vốn hoặc điều chỉnh chi phí. + Giá cao hơn của việc điều chỉnh vốn có nghĩa là các ngân hàng sẽ giữ một bộ đệm vốn. bcycle Các thành phần chu kỳ (loạt hp lọc) của tốc độ tăng trưởng GDP thực tế - Trong thời kỳ suy thoái: (1) các ngân hàng có biện pháp phòng ngừa bằng cách giữ thêm vốn; (2) các ngân hàng dựa vào xếp hạng tín dụng để tiếp cận với nguồn vốn sẽ tăng vốn. lạm phát Sự thay đổi hàng năm trong tỷ lệ lạm phát không rõ ràng Hiệu quả về tỷ lệ vốn của ngân hàng phụ thuộc vào những gì sẽ xảy ra đối với thu nhập của ngân hàng trong điều kiện lạm phát cao. REER Sự thay đổi hàng năm trong thực có hiệu quả tỷ giá không rõ ràng Hiệu quả về tỷ lệ vốn của ngân hàng phụ thuộc vào phần tài sản hệ thống ngân hàng được tổ chức ở nước ngoài. int_r Sự thay đổi hàng năm lãi suất thực không rõ ràng phụ thuộc vào hiệu quả trận đấu bên phía - đi qua để gửi tiền lãi hoặc đi qua để lãi suất cho vay, trong đó sẽ xác định cao hơn lợi nhuận ngân hàng Tỷ lệ kích thước của tổng tài sản tài chính của hệ thống để GDP - . Các ngân hàng lớn có thể giữ ít vốn (Sử dụng bộ dữ liệu của chúng tôi, một mối tương quan đơn giản giữa trung bình kích thước hệ thống tài chính và tỷ lệ vốn trung bình cho thấy một . mối quan hệ tiêu cực) Chúng tôi ước tính một đặc điểm kỹ thuật năng động của phương trình (2) cho rằng vốn tại thời điểm t, có thể được liên quan đến mức độ của nó trong giai đoạn trước đây. Ước tính các yếu tố quyết định hiệu suất ngân hàng biến sử dụng một mô hình dữ liệu bảng năng động nói chung là phù hợp bởi vì nó cho phép các biến hồi quy được tụt biến phụ thuộc là nội sinh. Tuy nhiên, sử dụng mô hình dữ liệu bảng năng động giới thiệu hai vấn đề kinh tế mà làm cho OLS, giữa cố định và ngẫu nhiên tác lập dự toán (thường được sử dụng trong ước tính dữ liệu panel) thiên vị và không phù hợp. Các sai lệch tiềm ẩn trong dự toán phát sinh đầu tiên từ tương quan giữa xit (nơi xit là vector của các biến giải thích), trong trường hợp này có độ trễ biến nội sinh (capitalt-1) và các điều kiện tự hồi trong thời gian lỗi. Các chính thứ hai vấn đề là liệu xit là ngoại sinh yếu, đồng thời cũng là đúng hay. Vì vậy, ước lượng phương trình 2 đòi hỏi một cách tiếp cận biến số công cụ để kiểm soát một cách chính xác cho vấn đề nội sinh. Với các thiết bị, chúng tôi chọn sự tụt hậu thứ hai của vốn (capitalt-2) và thay đổi vốn (Δcapitalt-2), giả sử không có thứ tự thứ hai tương quan trong các lỗi. Cách tiếp cận này đã được tổng quát hóa bởi Arellano và Bond (1991) có ý tưởng là để xây dựng lên như nhiều hạn chế thời điểm trong vòng một phương pháp tổng quát của những khoảnh khắc (GMM) framework. Phương pháp của họ là dựa trên thực tế là như t tăng lên, số lượng cụ thể chấp nhận được cũng tăng lên. Các GMM cho phép chúng tôi để tối ưu các điều kiện khai thác orthoganality giữa biến phụ thuộc trễ và các rối loạn. Bàn 1-2 báo cáo kết quả của 4 thông số kỹ thuật của phương trình 2 sử dụng các biến như phụ thuộc vào các nguồn vốn để tài sản và vốn mạo hiểm tỷ lệ tài sản có tương ứng. Chúng tôi báo cáo 12 kết quả cho các mô hình sau: OLS gộp (OLS trên cấp); trong nhóm; firstdifferenced GMM; và hệ thống-GMM6 . Các hệ số của các biến giải thích cho mối quan hệ ngắn hạn năng động giữa tỷ lệ vốn và các yếu tố của nó. Các chu kỳ kinh doanh có một mối tương quan tiêu cực mạnh mẽ với các tỷ lệ an toàn vốn, và điều này quan hệ là mạnh mẽ trên tất cả các chi tiết kỹ thuật. Phân tích của chúng tôi chỉ ra rằng trung bình, hệ thống ngân hàng có xu hướng có tỷ lệ vốn cao hơn trong thời kỳ suy thoái kinh tế, nhưng vốn thấp hơn tỷ lệ trong đợt gia tăng (hoặc bằng cách giữ thêm vốn, tài sản hoặc ít hơn). Kết quả này cũng phù hợp với kết quả nghiên cứu khác, đáng chú ý là Wong, Choi và Fong (2005), người phân tích các yếu tố quyết định mức vốn tại Hồng Kông. Trong thời kỳ suy thoái kinh tế, chất lượng tài sản của ngân hàng sẽ thường xấu đi, do đó làm tăng nguy cơ rủi ro và vốn lần lượt. Các ngân hàng tiến các biện pháp phòng ngừa để đảm bảo chính mình trong thời kỳ suy thoái bằng cách giữ thêm vốn trong dự đoán của tăng có thể trong xử lý nợ xấu và các quy định. Theo lý thuyết này, các ngân hàng sẽ điều chỉnh tử số trong các tỷ lệ an toàn vốn. Riêng biệt, trong nền kinh tế suy thoái, các ngân hàng cũng có thể làm tăng tỷ lệ an toàn vốn của mình bằng cách điều chỉnh các mẫu (giảm danh mục đầu tư tài sản của họ) để cố gắng duy trì và điều tiết requirements.7 Lạm phát cao có ảnh hưởng tiêu cực về các tỷ lệ an toàn vốn, có thể thông qua các tác động tiêu cực (điều kiện lạm phát) trên lợi nhuận. Lãi suất và hiệu quả thực tế tỷ giá hối đoái có ảnh hưởng tiêu cực đến ảnh hưởng đến tỷ lệ vốn - hệ số của họ là ý nghĩa thống kê ở tất cả các chi tiết kỹ thuật. Tuy nhiên, các hệ số về kích thước, một biến proxy kích thước của hệ thống ngân hàng (được đo bằng tỷ lệ giữa tổng tài sản so với GDP) là tiêu cực, có ý nghĩa và mạnh mẽ trên tất cả các chi tiết kỹ thuật. Điều này ngụ ý rằng trên trung bình, hệ thống tài chính nhỏ hơn sẽ có xu hướng nắm giữ vốn. Phù hợp với các nghiên cứu, hệ số vốn tụt là tích cực và có ý nghĩa thống kê xác nhận sự tồn tại của chi phí điều chỉnh và điều chỉnh đầy đủ (vốn cho vốn mục tiêu) không xảy ra ngay lập tức. Thu nhập từ ngữ tương tác * bcycle và fs_size * bcycle là tiêu cực và có ý nghĩa, ngụ ý rằng mối quan hệ tiêu cực giữa các chu kỳ kinh doanh và an toàn vốn là tỷ lệ thu nhập của một quốc gia càng lớn hơn, và thấp hơn mức độ tài chính phát triển. Thuật ngữ BCP * bcycle là tích cực và đáng kể, ngụ ý rằng những tiêu cực mối quan hệ giữa các tỉ số chu kỳ kinh doanh và an toàn vốn là nhỏ hơn trong nước với chất lượng cao hơn của sự giám sát.