Banking failure prediction: a boosting classification tree approach

• Alexandre Momparler ^[1] ; Pedro Carmona ^[1] ; Francisco Climent ^[1]
  1. [1] Universitat de València

     Universitat de València

     Valencia, España

     
• Localización: Revista española de financiación y contabilidad, ISSN 0210-2412, Vol. 45, Nº 1, 2016, págs. 63-91
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • La predicción del fracaso bancario con la metodología “Boosting Classification Tree”
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• Dialnet Métricas: 5 Citas
• Resumen
  • español

    La reciente crisis financiera muestra que el fracaso de algunas instituciones financieras puede producir la quiebra en cadena de otras entidades financieras y, en última instancia, originar graves problemas al sistema financiero mundial. Los bancos de la zona euro que experimentaron problemas de liquidez o solvencia durante las turbulencias de los mercados financieros fueron rescatados por sus gobiernos nacionales con el apoyo y la supervisión financiera de la Unión Europea. En este trabajo se aplica la metodología Boosting Classification Tree con el objeto de predecir el fracaso en el sector bancario identificando cuatro indicadores clave, cuyo seguimiento es primordial para anticipar y prevenir problemas financieros en dicho sector. La muestra utilizada en este estudio se compone de series anuales de 25 ratios financieras de 155 bancos de la Zona Euro para el período 2006–2012. Los resultados indican que a mayor tamaño, mayores ingresos extraordinarios y mayor ratio préstamos/depósitos, más probable es el fracaso de un banco. En cambio, cuanto mayor sea la ratio préstamos al interbancario/prestamos del interbancario, la probabilidad de que la entidad tenga problemas financieros es menor. Por lo tanto, con el objetivo de mejorar su estabilidad financiera, la banca debería financiar su actividad crediticia principalmente a través de los depósitos de los clientes, evitando una dependencia excesiva de fuentes de ingresos extraordinarios no recurrentes.

  • English

    The recent financial crisis shows that failure of some financial institutions can cause other banks to fail and ultimately cause damage to the financial system worldwide. Eurozone banks that experienced either liquidity or solvency problems during the financial markets turmoil were bailed out by their national governments with the financial support and supervision of the European Union. This paper applies the boosted classification tree methodology to predict failure in the banking sector and identifies four key scorecard variables that are worth tracking closely in order to anticipate and prevent bank financial distress. The data used in this study comprises 2006–2012 annual series of 25 financial ratios of 155 banks in the Eurozone. The findings indicate that the greater the size and the higher the income from non-operating items and net loans to deposits, the more likely is bank failure; conversely, the higher the Interbank ratio the lower the chances of bank financial distress. For the sake of their own financial soundness, banks should fund lending activities through clients’ deposits and should avoid relying excessively on non-recurring sources of income.