三种不同会计方法下贷款损失准备金的周期性

对于来自10国集团以外国家的银行来说，同样的迹象是负面的，平均而言，这些银行在良好时期的准备金要少得多，而在不良时期则被迫增加准备金。Bikker和HuPeriod：1979年至1999年出版：2002为了确定准备金和商业周期之间的关系，三个宏观经济变量（实际GPD增长、失业和 和三种规格 c银行部门变量（贷款净额 金融中介收益和违约）被用作线性回归中准备金的解释变量。准备金的增加在很大程度上取决于业务周期。在经济不景气的时候，准备金会增加。银行分配符号 在收入相对较高的年份（作为一种保障措施，作为一种平滑收入的方式），准备金的比例会更高，这导致该行业的顺周期性低于应有水平。Laeven和MajnoniPeríodo：1988年至1999年出版：2003年在线性回归中，准备金是所得税前收益和损失准备金的结果；贷款的实际增长；人均GDP的实际增长；年度最佳假人。许多银行尽可能推迟准备金的确认，在经济收缩刚刚开始时记录准备金，从而增加了经济周期对收益和资本的影响。Bikker和Metzemakers时期：1991年至2001年出版：2004年根据Cavallo和Majnoni（2002）以及Laeven和Majnoni（2003）的模型，作者研究了其他变量，如GDPgrowth和各国的假人。还测试了资本管理规定的使用情况。在GDP增长率较低的时期，银行的准备金通常会大幅增加 当经济周期发生变化并进入低迷期时，他们的信贷组合风险不断增加。

在收益较高的时期和贷款量增长较大的时期，准备金的增加会减轻这种影响。Handorf和ZhuPeriod：1990年至2000年出版物：2006年该模型基于以下假设：准备金（因变量）是两个变量的线性函数：（i）累计准备金的初始值，扣除当期的跌价或损失；以及根据当前可用信息，管理层对未来跌势的预期。准备金与GDP之间存在正相关关系。实证检验不支持银行准备金的顺周期性。结果因机构规模而异。中型银行倾向于在de时使用有关预计损失的信息 ning条款的价值（反周期态度）。小型银行和大得多的银行倾向于考虑当前损失的准备金做法（顺周期态度）。Bouvatier和LepetitPeriod:1992至2004年Publication:2007该模型评估了准备金的演变是否解释了经济周期中银行放贷行为的变化。线性回归模型估计了准备金的自由裁量和非自由裁量部分。作者引入滞后因变量作为解释变量，以考虑条文中的动态调整。资本管理、盈余管理和股权稳健性的信号也是重要的变量。设定准备金以弥补贷款的预期未来损失（“非酌情准备金”）会导致 信贷中的债务。

准备金的非自由裁量部分 信贷周期：在经济增长阶段，银行往往低估信贷风险，这表明由于贷款成本被低估，发放新贷款的动机更大。具有管理目的的准备金（酌情准备金）不会产生相同的效果。Glen和Mondrágon-VélezPeriod:1996和2008出版物：2011利用线性和非线性模型分析了商业周期对发展中国家银行贷款组合绩效的影响。该规定代表了投资组合的表现。GDP和其他宏观经济变量被视为解释变量。还考虑了贷款利率和一组具有各国银行个人特征的变量。虽然经济增长是银行信贷组合表现的主要驱动力，但利率造成的影响是次要的。只有在极端压力的经济条件下，准备金与经济增长之间的关系才是高度线性的。更大的损失准备金与私营部门的杠杆水平、贷款组合的不良质量以及缺乏对 金融体系。GDP=国内生产总值。资料来源：作者详细阐述。4、研究假设  本研究中要检验并以另一种形式表述的假设是：H：基于已发生损失模型的准备金与代表经济活动的变量呈负相关，有助于增强经济可能经历的收缩，或放大 有利经济周期的影响。

  安永本质上是顺周期的。H： 基于预期损失模型的准备金与代表经济活动的变量呈正相关，防止经济中可能出现的收缩增强，或 可避免的经济周期 预计起飞时间。  它们本质上是反周期的。H： 基于巴西采用的混合模型的准备金与代表经济活动的变量呈现出正相关关系，从而防止经济体经历的可能的收缩，或 有利经济周期的ects从被放大 预计起飞时间。  ey本质上是反周期的。5、方法学5.1。模型的介绍和变量的讨论A线性回归模型 ned评估相关变量之间的关系，以确定准备金如何与表征商业周期的变量相关联。

大多数有关准备金和经济周期的研究都使用这种模型，如Cavallo和Majnoni（2001）、Bikker和Hu（2002）、Laeven和Majnoni（2003）、Bikker和Metzemakers（2004）、Handorf和Zhu（2006）、Bouvatier和Lepetit（2007）以及Glen和Mondragón-Vélez（2011）。  e模型采用面板数据法进行估计。  e实证测试使用以下模型，根据研究的目的和假设进行阐述：其中：PROVit=贷款损失准备金在时间t内超过银行平均总资产i。GDPt=时间t内GDP的实际变化。UNEMPt=时间t内的失业率。EARit=所得税前收益，pro t份额，以及银行平均总资产的贷款损失准备金。ΔlnLOANit=时间t内银行贷款余额的变化。LOANit=信贷业务在时间t内超过银行总资产i的余额。NEit=时间t内银行i总资产的权益。 SIZEit=时间t内的银行规模i。该模型的目的不是捕捉从属变量和自变量之间可能的因果关系，而是确定从属变量如何与每个自变量（尤其是宏观经济变量）的变化相关。尽管会计变量是内生的，但由于规定是 受应收账款、收益和权益等显著会计因素的影响。此外，这些变量作为控制变量发挥作用，有助于更充分地捕捉受抚养人与自变量之间的关系，这对研究（GDP和失业率）至关重要。       +大多数研究供给-经济周期关系的模型都将供给作为依赖变量使用。

在这项研究中，它代表了在该期间设定的准备费用净额，由 集合与恢复条款之间的差异。  e自变量可以是classi 纳入：（i）各国的宏观经济变量（实际GDP增长率和失业率）；（ii）银行的会计变量（所得税前收益，pro 平均总资产中的t份额和贷款损失准备金、贷款余额变动、贷款余额与总资产的比率以及总资产中的权益）；（iii）控制变量（银行规模）。  e GDP的实际变化是模型中的一个关键变量，被认为是代表商业周期的一个更有用的指标。其价值代表以不变价格计算的GDP百分比变化。  失业率是经济周期当前阶段的另一个代表性指标。在巴西，这表明10岁儿童的失业率上升，仅考虑到该国的主要大都市地区。  e盈余超过总资产变量，表明盈余管理准备金的可能使用，是指将收入价值除以《国际贸易术语解释通则》（incometax）前的结果，即 按总资产的平均价值分摊贷款损失准备金。  e贷款变量的增长反映了银行信贷风险的演变，代表了实际信贷业务余额的变化。在巴西的案例中 ator使用的是一般市场价格指数（IGPM）。西班牙和英国采用消费者价格指数（CPI）。  e贷款余额的变动由di计算 按以下方式重新输入自然对数：ln（信贷操作IT/IGPMit）–ln（信贷操作IT-1/IGPMit-1）。  e贷款超过总资产变量考虑了银行对信贷风险的敞口，表明贷款组合的相对规模。

它表示信贷业务账户的应收账款余额除以总资产的价值。  e总资产净值变量是净资产除以总资产的结果，插入模型以表明准备金作为资本管理工具的可能用途。 e尺寸变量，de ned为总资产的自然对数，de 由IGPM或CPI制定，旨在控制尺寸e 机构的ects。预计大型银行或参与企业集团的银行将设立更为稳健的准备金。5.2.

预期结果摘要表2总结了与行为和coe符号相关的预期结果  解释变量的系数，基于已表述的假设。表2关于模型解释变量的预期结果摘要。可变预期行为表明GDP增长在准备金会计程序被认为是周期性的国家，如英国，GDP的正变化应使银行准备金水平下降。在具有被视为反周期准备金会计准则的国家，如西班牙，GDP的正变化应使银行准备金水平增加+在巴西，一个准备金会计准则被视为已被认可的国家，考虑到事后准则高于事后准则的普遍性，GDP的正变化应该会使银行准备金水平增加，而事后准则的前提是普遍存在反周期性+失业率在采用顺周期准备金会计准则的国家，如英国，失业率的正变化应使银行准备金水平增加+在西班牙等具有反周期准备金核算标准的国家，失业率的正变化应该会使银行准备金水平下降。在巴西，由于事后标准高于事前标准的普遍性（前提是普遍存在反周期性），因此失业率的正变化应该会使银行准备金水平下降，因为事后标准高于事前标准。5.3.