The data set is a balanced panel co

The data set is a balanced panel consisting of supervisory data
for the nine (9) largest Greek banks25 spanning from 2003Q1 until
2009Q3.We conduct the analysis in a disaggregated manner by classifying
the banks’ total loan portfolio into three main categories i.e.
mortgages, business and consumer loans. The composition of the total
loan portfolio during the full sample period is relatively unchanged
with the proportion of the business loans fluctuating
between 58% and 68%, mortgages between 21% and 28% and consumer
loans between 10% and 15%. Given these differences in the
composition of the banks’ loan portfolios, an aggregate approach
(i.e. summing all types of NPLs) may be misleading. Thus, we examine
separately each problem loan category so as to identify possible
(dis)similarities in the determinants of each type of loan portfolio.26
Table 2 presents the descriptive statistics for each category of
NPLs for all nine banks Mortgages loans have on average the lowest
NPLs, while consumer loans have the highest with the average
business NPLs being very close to the latter one. Consumer NPLs
are the most volatile exhibiting the highest positive skewness and
excess kurtosis as well. The distribution of the mortgage NPLs is also
skewed to the right and it is more fat-tailed than the Gaussian distribution.
The sample statistics and the Jarque–Berra test (see Table
2) indicate that for both categories of NPLs the normality assumption
is rejected. However, the guassianity assumption cannot be rejected
for the business NPLs These findings suggest that consumer and
mortgage NPLs are more likely to attain higher positive values than the business NPLs, underlying once again the differences among the
three NPL categories and the importance of adopting a disaggregated
approach in our analysis.

Kết quả (Việt) 1:

Thiết lập dữ liệu là một bảng cân bằng, bao gồm kiểm soát dữ liệunhất là chín (9) lớn nhất tiếng Hy Lạp banks25 kéo dài từ 2003Q1 đến2009Q3. Chúng tôi tiến hành phân tích một cách giới của phân loạiCác ngân hàng tổng số danh mục cho vay vào ba loại chính tức làthế chấp, cho vay doanh nghiệp và người tiêu dùng. Các thành phần của tổng sốdanh mục cho vay trong thời kỳ đầy đủ mẫu là tương đối không thay đổivới tỷ lệ vay vốn kinh doanh biến độngtừ 58% và 68%, thế chấp giữa 21% và 28% và người tiêu dùngCác khoản vay từ 10% đến 15%. Đưa ra những sự khác biệt trong cácthành phần của danh mục cho vay của ngân hàng, một cách tiếp cận tổng hợp(tức là tổng hợp tất cả các loại NPLs) có thể gây hiểu nhầm. Vì vậy, chúng ta xem xétriêng mỗi vấn đề cho vay thể loại để xác định có thể(dis) điểm tương đồng trong các yếu tố quyết định của từng loại cho vay portfolio.26Bảng 2 trình bày các thống kê mô tả cho mỗi thể loại củaNPLs nhất thế chấp ngân hàng 9 tất cả các khoản vay có trung bình thấp nhấtNPLs, trong khi cho vay tiêu dùng có cao nhất với mức trung bìnhkinh doanh NPLs rất gần gũi với một trong những thứ hai. Người tiêu dùng NPLslà trưng bày dễ bay hơi nhất skewness tích cực cao nhất vàdư thừa kurtosis là tốt. Sự phân bố của các thế chấp NPLs cũng làsai lệch về bên phải và nó là nhiều hơn chất béo đuôi hơn phân phối Gaussian.Số liệu thống kê mẫu và Jarque-Berra kiểm tra (xem bảng2) chỉ ra rằng đối với cả hai loại NPLs giả định bình thườngbị từ chối. Tuy nhiên, giả định guassianity không thể bị từ chốicho kinh doanh NPLs những phát hiện này gợi ý rằng người tiêu dùng vàthế chấp NPLs có nhiều khả năng để đạt được giá trị cao hơn tích cực hơn so với kinh doanh NPLs, nằm dưới một lần nữa sự khác biệt giữa cácba loại nợ xấu và tầm quan trọng của việc áp dụng một giớiphương pháp tiếp cận trong phân tích của chúng tôi.

Kết quả (Việt) 2:

Các thiết lập dữ liệu là một bảng điều khiển cân bằng bao gồm các dữ liệu giám sát
cho chín (9) banks25 Hy Lạp lớn nhất kéo dài từ 2003Q1 đến
2009Q3.We tiến hành phân tích một cách tách biệt bằng cách phân loại
tổng danh mục cho vay của các ngân hàng thành ba loại chính tức là
thế chấp, kinh doanh và cho vay tiêu dùng. Các thành phần trong tổng
danh mục cho vay trong thời gian mẫu đầy đủ là tương đối không thay đổi
với tỷ lệ của các khoản vay kinh doanh dao động
giữa 58% và 68%, thế chấp giữa 21% và 28% người tiêu dùng và
cho vay từ 10% đến 15%. Với những khác biệt trong các
thành phần của danh mục cho vay của ngân hàng, một cách tiếp cận tổng hợp
(tức là tổng hợp tất cả các loại nợ xấu) có thể gây hiểu nhầm. Như vậy, chúng ta xem xét
riêng từng loại vấn đề vay vốn để xác định khả năng
(dis) tương đồng trong các yếu tố quyết định của từng loại portfolio.26 vay
Bảng 2 trình bày các thống kê mô tả cho từng loại
nợ xấu cho tất cả chín ngân hàng thế chấp vay vốn có trên trung bình thấp nhất
nợ xấu, trong khi cho vay tiêu dùng có mức cao nhất với trung bình
nợ xấu kinh doanh là rất gần với một trong hai. Nợ xấu của người tiêu dùng
là những biến động nhất trưng bày các độ lệch dương cao nhất và
nhọn dư thừa là tốt. Sự phân bố của nợ xấu thế chấp cũng là
nghiêng về bên phải và nó có nhiều chất béo đuôi so với phân phối Gaussian.
Số liệu thống kê mẫu và thử nghiệm Jarque-Berra (xem Bảng
2) chỉ ra rằng đối với cả hai loại nợ xấu giả định bình thường
bị từ chối . Tuy nhiên, giả thuyết guassianity không thể bị từ chối
cho nợ xấu doanh nghiệp Những phát hiện này cho thấy người tiêu dùng và
thế chấp nợ xấu có nhiều khả năng để đạt được những giá trị tích cực cao hơn nợ xấu doanh nghiệp, cơ bản một lần nữa sự khác biệt giữa các
ba loại nợ xấu và tầm quan trọng của việc áp dụng một phân tách
cách tiếp cận trong phân tích của chúng tôi.