To check for robustness, we compute

To check for robustness, we compute risk and insol-
vency measures using market data for a sample of listed
banks. Three additional risk measures are used which are
the standard deviation of weekly stock returns (SDRET),5
the market model beta coefficient estimated through a sin-
gle factor model (BETA)6and specific risk (RSPEC)7
which is the standard deviation of the market model resid-
uals. Insolvency risk (bank default risk) is captured using a
market data based Z-score8(MDZ) and the distance to
default9(DD).

***********************************************
3 ADZ = (100 + average ROE)/SDROE where ROE and SDROE are
expressed in percentage. Higher values of Z-scores imply lower probabil-
ities of failure (see Boyd and Graham, 1986 for details).
4
ADZPADZP1þADZP2¼average ROASDROAþaverageðTotal equities=Total assetsÞSDROA.
5 We use daily stock prices to calculate weekly stock returns. The
standard deviation of weekly stock returns at date t is computed over the
period [t 100, t].
6 To calculate the value of the beta at date t, we estimate the single index
market model over the period [t 100, t] using for each country its
domestic market return as defined by Datastream International.
7 We compute for each trading day the single index market model over
the period [t 100, t]. We use the standard deviation of residuals to
estimate specific risk at date t.
8 MDZ-score ¼Rþr1, where R and r are, respectively, the mean and the
standard deviation of the weekly returns Rtfor a given year.
9 The distance to default is inferred from the market value of a risky
debt (Merton, 1977) based on the Black and Scholes (1973) option pricing
formula. Daily market values of the bank’s equity come from Datastream
International. The annual (261 trading days) volatility of the bank’s equity
is estimated as the standard deviation of the annual moving average of


P
daily equity returns multiplied by ffiffiffiffiffiffiffiffi261. The maturity of the debt is set to
one, i.e. one year. We use the twelve-month interbank rates from
Datastream for the risk-free rate, except for Greece, for which we use the
six-month interbank rate. We obtain data on debt liabilities from
Bankscope Fitch IBCA. We calculate the total amount of liabilities as
the total amount of deposits, money-market funding, bonds, subordinated
debt and hybrid capital.

Kết quả (Việt) 1:

Để kiểm tra mạnh mẽ, chúng tôi tính toán rủi ro và insol-Các biện pháp vency bằng cách sử dụng dữ liệu thị trường cho một mẫu của liệt kêNgân hàng. Ba nguy cơ bổ sung các biện pháp được sử dụng nàyđộ lệch chuẩn của lợi nhuận cổ phiếu lượt (SDRET), 5thị trường mẫu Phiên bản beta coefficient ước tính thông qua một tội lỗi-GLE yếu tố mô hình (BETA) 6and specific rủi ro (RSPEC) 7đó là độ lệch chuẩn của thị trường mẫu residuals. Nguy cơ phá sản (rủi ro mặc định ngân hàng) bị bắt bằng cách sử dụng mộtdữ liệu thị trường dựa trên Z-score8(MDZ) và khoảng cách đếndefault9(dd).***********************************************3 ADZ = (100 + trung bình ROE) / SDROE nơi ROE và SDROEthể hiện trong tỷ lệ phần trăm. Các giá trị cao hơn của Z-điểm bao hàm dưới probabil-ities của sự thất bại (xem Boyd và Graham, 1986 để biết chi tiết).4Chứng khoán ADZPADZP1þADZP2¼average ROASDROAþaverageðTotal = tất cả assetsÞSDROA.5 chúng tôi sử dụng giá chứng khoán hàng ngày để tính toán lợi nhuận cổ phiếu lượt. Cácđộ lệch chuẩn của lượt cổ phần lợi nhuận ngày n được tính trên cácthời gian [t 100, t].6 để tính toán giá trị của các phiên bản beta ngày n, chúng tôi ước tính chỉ số duy nhấtthị trường mẫu trong các giai đoạn [t 100, t] sử dụng cho mỗi quốc gia của nóthị trường trong nước trở lại như defined của Datastream International.7 chúng ta tính toán cho mỗi ngày giao dịch duy nhất chỉ số thị trường mẫu trênthời gian [t 100, t]. Chúng tôi sử dụng tiêu chuẩn độ lệch của dư đểước tính rủi ro specific tại ngày t.8 MDZ-số điểm ¼Rþr1, R và r đâu, tương ứng, Trung bình và cácđộ lệch chuẩn của weekly trở về Rtfor một năm.9 khoảng cách để mặc định suy ra từ giá trị thị trường của một rủi ronợ (Merton, 1977) dựa trên đen và Scholes (1973) tùy chọn giá cảcông thức. Giá trị thị trường hàng ngày của vốn chủ sở hữu của ngân hàng đến từ DatastreamQuốc tế. Sự biến động thường niên (261 ngày giao dịch) của vốn chủ sở hữu của ngân hàngngười ta ước tính là độ lệch chuẩn của di chuyển trung bình hàng năm của Pvốn chủ sở hữu hàng ngày trở về nhân bởi ffiffiffiffiffiffiffiffi261. Sự trưởng thành của các khoản nợ được thiết lập đểmột, tức là một năm. Chúng tôi sử dụng tỷ giá liên ngân hàng mười hai tháng từDatastream cho rủi ro tỷ lệ, ngoại trừ Hy Lạp, mà chúng tôi sử dụng cácsáu tháng liên ngân hàng tỷ lệ. Chúng tôi có được dữ liệu về trách nhiệm pháp lý nợ từBankscope Fitch IBCA. Chúng tôi tính toán số lượng tất cả trách nhiệm pháp lý nhưTổng số tiền gửi, thị trường tiền tệ tài trợ, trái phiếu, phụ thuộcnợ và lai vốn.

Kết quả (Việt) 2:

Để kiểm tra mạnh mẽ, chúng tôi tính toán rủi ro và insol-
vency biện pháp sử dụng dữ liệu thị trường cho một mẫu liệt kê
các ngân hàng. Ba biện pháp rủi ro bổ sung được sử dụng đó là
độ lệch chuẩn của lợi nhuận cổ phiếu hàng tuần (SDRET), 5
mô hình thị trường beta COE ffi hụt ước tính thông qua một sin-
mô hình nhân tố gle (BETA) 6and Speci nguy fi c (RSpec) 7
đó là độ lệch chuẩn của mô hình thị trường resid-
uals. Nguy cơ vỡ nợ (rủi ro vỡ nợ của ngân hàng) được chụp bằng cách sử dụng
dữ liệu dựa trên thị trường Z-score8 (MDZ) và khoảng cách đến
default9 (DD). ********************* ************************** 3 ADZ = (100 + trung bình ROE) / SDROE nơi ROE và SDROE được thể hiện bằng tỷ lệ phần trăm. Giá trị cao hơn của Z-score nghĩa probabil- thấp ities thất bại (xem Boyd và Graham, 1986 để biết chi tiết). 4 cổ phiếu ADZPADZP1þADZP2¼average ROASDROAþaverageðTotal = Tổng assetsÞSDROA. 5 Chúng tôi sử dụng giá chứng khoán hàng ngày để tính toán lợi nhuận cổ phiếu hàng tuần. Các độ lệch chuẩn của lợi nhuận cổ phiếu hàng tuần vào ngày t được tính trong khoảng thời gian [t 100, t]. 6. Để tính giá trị của các bản beta vào ngày t, chúng tôi ước tính các chỉ số duy nhất mô hình thị trường trong giai đoạn này [t 100, t] sử dụng cho mỗi quốc gia của mình trở lại thị trường trong nước như de fi xác định bởi Datastream quốc tế. 7 Chúng tôi tính toán cho mỗi ngày giao dịch mô hình thị trường chỉ số duy nhất trên thời gian [t 100, t]. Chúng tôi sử dụng độ lệch chuẩn của phần dư để ước tính đặc hiệu nguy fi c vào ngày t. 8 MDZ-score ¼Rþr1, trong đó R và r là, tương ứng, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của lợi nhuận hàng tuần Rtfor một năm nhất định. 9 Khoảng cách để mặc định là suy ra từ giá trị thị trường của một rủi ro nợ (Merton, 1977) dựa trên Black và Scholes giá (1973) lựa chọn công thức. Giá trị thị trường hàng ngày của vốn chủ sở hữu của ngân hàng đến từ Datastream quốc tế. Hàng năm (261 ngày giao dịch) biến động của vốn chủ sở hữu của ngân hàng được ước tính là độ lệch chuẩn của các chuyển động trung bình hàng năm của P nhuận vốn chủ sở hữu hàng ngày nhân với ffiffiffiffiffiffiffiffi261. Thời gian đáo hạn của các khoản nợ được thiết lập để một, tức là một năm. Chúng tôi sử dụng tỷ giá liên ngân hàng mười hai tháng từ Datastream cho tỷ lệ rủi ro, ngoại trừ Hy Lạp, mà chúng tôi sử dụng tỷ giá liên ngân hàng sáu tháng. Chúng tôi có được dữ liệu về các nghĩa vụ nợ từ Bankscope Fitch IBCA. Chúng tôi tính toán tổng số tiền nợ phải trả tổng số tiền gửi, tài trợ thị trường tiền tệ, trái phiếu, trực thuộc nợ và vốn hybrid.