Essays in Empirical Banking

This PhD dissertation consists of two key chapters focused on the empirical analysis of non-maturing deposits (NMDs) and liquidity management within the banking sector. Both chapters explore the relationship between liquidity and customer behavior in response to product engagement and external economic factors. Through the application of econometric models, the dissertation contributes to the understanding of how NMDs, a crucial component of bank funding, can be managed more effectively under varying economic conditions. The first chapter, “Banking Products and Retail Funding: The Effect on Non-Maturing Deposits”, addresses the increasing role of NMDs as a key source of funding for banks investigating how customer behavior, particularly their use of various banking products, influences liquidity volumes. Using a dataset containing detailed information on customer profiles and cash flows from 2012 to 2022, we employ various econometric methodologies such as panel regressions with fixed effects and difference-in-differences with staggered treatment adoption. The analysis shows that the use of banking products such as salary credits and payment cards significantly increase liquidity, while credit products reduce it. The findings underscore the importance of understanding individual depositor behavior to improve asset-liability management (ALM) and reduce liquidity risk. The second chapter, “Forecasting Non-Maturing Deposits: A Behavioral Approach”, examines the liquidity risk posed by NMDs, focusing on the relationship between customer product usage and liquidity stability. By using a comprehensive dataset covering 2014 to 2023, we categorize customers into distinct clusters based on their engagement with various banking products and their financial wealth held at the bank, and we use two different stochastic methodologies to ensure robustness of the results. The findings suggest that customers who utilize more than two banking products demonstrate greater stability in their liquidity over time. This chapter emphasizes the importance of understanding customer behavior at a granular level to improve ALM strategies, particularly in a volatile economic environment. The study highlights how product engagement and financial wealth interact to influence liquidity patterns, contributing valuable insights into managing liquidity risk and forecasting future deposit levels.

Questa tesi di dottorato è composta da due capitoli focalizzati sull'analisi empirica dei depositi senza scadenza (NMDs) e sulla gestione della liquidità nel settore bancario. Entrambi i capitoli esplorano la relazione tra la liquidità e il comportamento dei clienti in risposta all'utilizzo di prodotti bancari e fattori economici esterni. Attraverso l'applicazione di modelli econometrici, la tesi contribuisce alla comprensione di come i NMDs, una componente cruciale del finanziamento bancario, possano essere gestiti in modo più efficace in condizioni economiche variabili. Il primo capitolo, “Banking Products and Retail Funding: The Effect on Non-Maturing Deposits”, affronta il ruolo crescente dei NMDs come fonte chiave di finanziamento per le banche, indagando su come il comportamento dei clienti, in particolare l'uso di vari prodotti bancari, influenzi la stabilità della liquidità. Utilizzando un dataset contenente informazioni dettagliate sui profili dei clienti e sui flussi di cassa dal 2012 al 2022, impieghiamo varie metodologie econometriche come regressioni panel con effetti fissi e difference-in-differences con adozione scaglionata del trattamento. L'analisi mostra che l'uso di prodotti bancari come l'accredito dello stipendio e le carte di pagamento aumenta significativamente la liquidità, mentre i prodotti di credito la riducono. I risultati sottolineano l'importanza di comprendere il comportamento dei singoli depositanti per migliorare la gestione attivo-passivo (ALM) e ridurre il rischio di liquidità. Il secondo capitolo, “Forecasting Non-Maturing Deposits: A Behavioral Approach”, esamina il rischio di liquidità posto dai NMDs, concentrandosi sulla relazione tra l'uso dei prodotti bancari da parte dei clienti e la stabilità della liquidità. Utilizzando un dataset completo che copre il periodo dal 2014 al 2023, categorizziamo i clienti in distinti cluster basati sul loro coinvolgimento con vari prodotti bancari e sulla ricchezza finanziaria detenuta presso la banca e utilizziamo due diverse metodologie stocastiche per assicurare robustezza ai risultati. I risultati suggeriscono che i clienti che utilizzano più di due prodotti bancari dimostrano una maggiore stabilità della loro liquidità nel tempo. Questo capitolo sottolinea l'importanza di comprendere il comportamento dei clienti a un livello granulare per migliorare le strategie di ALM, specialmente in un ambiente economico volatile. Lo studio mette in evidenza come l'utilizzo dei prodotti e la ricchezza finanziaria interagiscano per influenzare i modelli di liquidità, contribuendo con preziose intuizioni alla gestione del rischio di liquidità e alla previsione dei livelli futuri di deposito.