MALOVANÁ, Simona, Martin HODULA, Zuzana GRIC a Jozef BAJZÍK. Borrower-based macroprudential measures and credit growth: How biased is the existing literature? Journal of Economic Surveys. ENGLAND: John Wiley & Sons Ltd, 2024, s. 1-37. ISSN 0950-0804. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1111/joes.12608.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Borrower-based macroprudential measures and credit growth: How biased is the existing literature?
Autoři MALOVANÁ, Simona, Martin HODULA, Zuzana GRIC a Jozef BAJZÍK.
Vydání Journal of Economic Surveys, ENGLAND, John Wiley & Sons Ltd, 2024, 0950-0804.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Článek v odborném periodiku
Obor 50206 Finance
Stát vydavatele Velká Británie a Severní Irsko
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
WWW URL
Impakt faktor Impact factor: 5.300 v roce 2022
Organizační jednotka Ekonomicko-správní fakulta
Doi http://dx.doi.org/10.1111/joes.12608
UT WoS 001137177000001
Klíčová slova anglicky Bayesian model averaging; borrower-based measures; macroprudential policy; meta-analysis; publication bias
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnila: Mgr. Zuzana Gric, Ph.D., učo 454844. Změněno: 24. 2. 2024 09:36.
Anotace
This paper analyzes over 700 estimates from 34 studies on the impact of borrower-based measures (such as loan-to-value, debt-to-income, and debt-service-to-income ratios) on bank loan provision. Our dataset reveals notable fragmentation in the literature concerning variable transformations, methods, and estimated coefficients. We run a meta-analysis on a subsample of 422 semi-elasticities from 23 studies employing a consistent estimation framework to draw an economic interpretation. We confirm strong publication bias, particularly against positive and statistically insignificant estimates. After correcting for this bias, the effect indicates a credit growth reduction of −0.6 to −1.1 percentage points following the occurrence of borrower-based measures, significantly lower than the unadjusted simple mean effect of the collected estimates. Additionally, our study examines the contexts of these estimates, finding that beyond publication bias, model specification and estimation method are vital in explaining the variation in reported coefficients.
VytisknoutZobrazeno: 29. 7. 2024 21:17