Estrategias metodológicas para datos de panel. El caso de los bancos típicos en Argentina

Fil: Díaz, Margarita. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Demografía y Estadística; Argentina.

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Díaz, Margarita, Vargas, José M., Girela, Ignacio
Otros Autores: https://orcid.org/0000-0003-3297-3854
Formato: publishedVersion article
Lenguaje:Español
Publicado: 2023
Materias:
Acceso en línea:https://ojs.econ.uba.ar/index.php/CIMBAGE/article/view/1950
http://hdl.handle.net/11086/549840
Aporte de:
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spelling I10-R141-11086-5498402024-07-05T16:01:59Z Estrategias metodológicas para datos de panel. El caso de los bancos típicos en Argentina Díaz, Margarita Vargas, José M. Girela, Ignacio https://orcid.org/0000-0003-3297-3854 Determinantes de la rentabilidad Datos de panel Rentabilidad bancaria info:eu-repo/semantics/publishedVersion Fil: Díaz, Margarita. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Demografía y Estadística; Argentina. Fil: José M. Vargas. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Demografía y Estadística; Argentina. Fil: Girela, Ignacio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Demografía y Estadística; Argentina. Fil: Girela, Ignacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. En este trabajo se analizan el impacto de determinantes de la rentabilidad bancaria para los bancos considerados típicos en Argentina en el período 2005-2018. La rentabilidad está medida a través del retorno sobre activo (ROA) y las variables predictoras derivadas de los estados financieros son: capital (patrimonio neto/activo), riesgo crediticio (previsiones/préstamos), productividad (ingresos brutos/dotación de personal), gastos de gestión (gastos administrativos/activo) y tamaño (logaritmo del Activo). Adicionalmente se incorporó la variable externa índice de concentración, derivado del índice de Herfindahl, que cuantifica la participación anual de cada banco en función del total del sistema. En una primera etapa se planteó un modelo de regresión lineal que fue estimado utilizando mínimos cuadrados ordinarios (OLS), lo que permitió detectar observaciones influyentes. En una segunda etapa se trabajó con los métodos que consideran la estructura jerárquica de la información, esto es: modelo de efectos aleatorios, modelo de efectos fijos con errores estándares robustos y con la corrección de Driscoll y Kraay. A fin de seleccionar el método de estimación apropiado, se realizaron las pruebas de Hausman, de efectos específicos y de correlación transversal entre bancos. Los resultados indican que un modelo de efectos fijos con la corrección de Driscoll y Kraay para las varianzas es el más apropiado para la estimación del modelo. Los ratios que afectan significativamente la rentabilidad, de manera positiva y con alto impacto son capital, productividad, tamaño y el Índice de Herfindahl, en tanto que, negativamente y en menor medida, riesgo crediticio. info:eu-repo/semantics/publishedVersion Fil: Díaz, Margarita. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Demografía y Estadística; Argentina. Fil: José M. Vargas. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Demografía y Estadística; Argentina. Fil: Girela, Ignacio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Demografía y Estadística; Argentina. Fil: Girela, Ignacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Economía, Econometría 2023-11-09T20:03:11Z 2023-11-09T20:03:11Z 2020 article 1666-5112 https://ojs.econ.uba.ar/index.php/CIMBAGE/article/view/1950 http://hdl.handle.net/11086/549840 1669-1830 spa Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Impreso; Electrónico y/o Digital
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