Determination of net interest margin in BRIC countries

Abstract

ABSTRACT: This study explores the function Net Interest Margin (hereafter NIM) in almost 50 major banks belong to BRIC countries (Brazil, Russia, India and China) during the period 2004 to 2013 by using of panel data consists of 1,181 observations. Our exploration is based on the methodology that has been introduced and applied in 1981 by Ho and Saunders [Journal of Financial and Quantitative Analysis XVI (1981) 581–600] and expanded by Angbanzo in 1997 – which we have used in our work. The main goal is to investigate and analyze the effectiveness of the variables those are commonly discussed in BRIC countries’ markets. These variables are categorized into two sets: financial (accounting) variables and macroeconomic variables. The former includes Cost Efficiency, Managerial Efficiency, Size of Operation, Credit Risk, Liquidity Ratio and the latter includes Government Debt of GDP, Bank Concentration Ratio and Inflation. For analysis of the named variables, we have applied Random Effects GLS Regression model in STATA software. The results show that Cost Efficiency Ratio at first place (with negative relation) and then Bank Concentration Ratio (sometimes positive, sometimes negative relation) were the two most dominant variables on NIM in all BRIC countries; whereas Government Debt to GDP was the least effective variable on it. Keywords: Net Interest Margin, BRIC countries, Random Effects GLS Regression model.

…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………

Bu çalişma 'BRIC' diye adlandirilan Brezilya, Rusya, Hindistan ve Cin’de faliyet gosteren en büyük 50 bankaya ait verileri kullanarak, bu ülke bankacılık sistemlerindeki faiz marjının hangi faktorler tarafından belirlendiğini ortaya çıkarmak amacıyla yapılmıştr. Bizim araştırmamız Ho ve Saunders tarafından 1981 yılında yapılan yonteme dayanmaktadır (Journal of Financial and Quantitative Analysis XVI (1981) 581–600). Ayrıca, bu yontem 1997 yılında Angbanzo tarafından genişletilmiştır. Calişmada kullanacağımız de ğişkenleri: Mali değişkenler ve makroekonomik değişkenler olarak iki gruba ayırabiliriz. Birinci gruba Maliyet Etkinliği, Yonetim Verimlilik, çalışma Boyutu, Kredi Riski, Likidite Oranı dahildir. Ikincı grupise içborçoranı, Banka Yoğunlaşma Oranı ve Enflasyon değerlerini içerir. Değişkenlerin analizi için, STATA yazılımında Rastsal etki GLS regresyon modelini uyguladık. Elde edilen sonuçlar tüm BRIC ülkelerinde NIM üzerinde iki değişkenin baskın olduğunu gosteriyor. Bu değişkenler içerisinde en onemliolan, Maliyet Etkinliği Oranı ve daha sonra Bank Yoğunlaşma Oranı (bazen olumlu, bazen de olumsuz ilişki) yer almaktadır. Bu değerler içerisinde devlet borçlanma oraru etkili değişken olarak gorünmüştür. Anahtar Kelimeler: Net Faiz Marjı, BRIC ülkeler, Rastsal Etki modeli(GLS).