ارائۀ مدل بازبینی کیفیت دارایی‌‌ها در بانک‌‌های ایران

نوع مقاله : مقاله علمی پژوهشی

نویسندگان

1 دکتری، گروه حسابداری، دانشکده کسب‌وکار و اقتصاد، دانشگاه خلیج فارس، بوشهر، ایران.

2 دانشیار، گروه حسابداری و مالی، دانشکدۀ مدیریت و حسابداری، دانشکدگان فارابی، دانشگاه تهران، قم، ایران.

3 دانشیار، گروه حسابداری، دانشکدۀ مدیریت و حسابداری، دانشگاه علامه طباطبائی، تهران، ایران.

10.22059/acctgrev.2025.400079.1009136

چکیده

هدف: بازبینی کیفیت دارایی‌ها، یکی از مباحث بنیادی در ادبیات حسابداری و بانکداری است که با ثبات مالی، کارآمدی سیاست‌های پولی و پایداری اقتصادی ارتباط مستقیمی دارد. در وضعیت کنونی، اقتصاد ایران که نظام مالی آن به‌شدت بانک‌محور است و بانک‌ها نقش اصلی در تجهیز و تخصیص منابع ایفا می‌کنند، بررسی و ارزیابی کیفیت دارایی‌ها اهمیتی دوچندان یافته است. مشکلات ساختاری، از جمله ناترازی ترازنامه‌ای و نقدینگی، رشد فزایندۀ تسهیلات غیرجاری، فشار تحریم‌ها و محدودیت‌های بین‌المللی، کارایی ضعیف در مدیریت ریسک و کسری سرمایه بانک‌ها، سبب شده است تا بازبینی کیفیت دارایی‌ها، به یکی از ضرورت‌های کلیدی برای ارتقای سلامت نظام بانکی کشور تبدیل شود. با وجود این، مرور مطالعات داخلی و خارجی نشان می‌دهد که تاکنون الگویی جامع و بومی برای بازبینی کیفیت دارایی‌های بانک‌های ایرانی ارائه نشده است. بنابراین، هدف اصلی پژوهش حاضر، طراحی و ارائۀ یک مدل یکپارچه و بومی برای بازبینی کیفیت دارایی‌ها در بانک‌های ایران و شناسایی عوامل کلیدی مؤثر بر این فرایند است.
روش: روش پژوهش بر پایۀ رویکرد ترکیبی کیفی ـ کمی بنا شده است. در مرحلۀ نخست با مرور ادبیات نظری و تجربی و انجام مصاحبه‌های عمیق با خبرگان بانکی و دانشگاهی، ابعاد و شاخص‌های مؤثر بر کیفیت دارایی‌ها استخراج شد. سپس با بهره‌گیری از تکنیک دلفی فازی و نظر ۳۷ خبرۀ بانکی، ۵۳ شاخص اولیه غربال و در نهایت، سه شاخص حذف و ۵۰ شاخص نهایی تثبیت شد. در مرحلۀ دوم، مدل مفهومی پژوهش با استفاده از مدل‌سازی معادلات ساختاری و نرم‌افزار اسمارت پی‌‏ال‌‏اس 3 براساس داده‌های حاصل از ۲۱۰ خبره بانکی آزمون شد. برای سنجش پایایی و روایی ابزارها، از آلفای کرونباخ، تحلیل عاملی تأییدی، شاخص‌های روایی همگرا و واگرا و آزمون‌های KMO و بارتلت استفاده شد که همگی نتایج قابل قبولی نشان دادند. همچنین برازش کلی مدل با شاخص GOF برابر با ۰/۶۶۴ و میانگین Communality برابر با ۰/۶۷۳ تأیید شد که گویای مناسب بودن مدل است.
یافته‌ها: یافته‌های پژوهش بیانگر آن است که عوامل مؤثر بر بازبینی کیفیت دارایی‌های بانک‌ها را می‌توان در پنج بُعد اصلی شامل عوامل مالی، تسهیلاتی، نظارتی، اقتصاد کلان و نهادهای قانونی دسته‌بندی کرد. بررسی ضرایب مسیر و بارهای عاملی نشان داد که تمامی ابعاد و شاخص‌های شناسایی‌شده، بر کیفیت دارایی‌ها اثرگذارند؛ اما شدت و اهمیت آن‌ها متفاوت است. نتایج اولویت‌بندی نشان داد که مهم‌ترین بُعد مؤثر بر کیفیت دارایی‌های بانک‌های ایرانی، عوامل نظارتی است که شامل آموزش کارشناسان بانک در حوزۀ مدیریت ریسک، نظارت پس از اعطای تسهیلات، وجود نظام جامع اطلاعات و رتبه‌بندی مشتریان و ارزیابی دقیق وثایق می‌شود. پس از آن، به‌ترتیب عوامل مرتبط با نهادهای قانونی (مانند نقش سازمان بورس در ارتقای شفافیت، حسابرسی مستقل صورت‌های مالی و اصلاح قوانین مربوط به ورشکستگی)، عوامل کلان اقتصادی (از جمله نرخ تورم، تحریم‌ها، رکود و نرخ رشد تولید ناخالص داخلی)، عوامل تسهیلاتی (نظیر نسبت تسهیلات غیرجاری و مشکوک‌الوصول) و در نهایت عوامل مالی در رتبه‌های بعدی اهمیت قرار گرفتند.
نتیجه‌گیری: نتیجه‌گیری کلی این پژوهش نشان می‌دهد که برای ارتقای کیفیت دارایی‌ها در بانک‌های ایرانی نمی‌توان به یک بُعد خاص بسنده کرد، بلکه لازم است مجموعه‌ای از اقدامات نظارتی، قانونی، اقتصادی و مدیریتی، به‌طور هم‌زمان به کار گرفته شود. با این حال، اولویت اصلی باید تقویت سازوکار‌های نظارتی درون‌بانکی و فرابانکی باشد؛ زیرا ضعف نظارت ریشۀ بسیاری از مشکلات بانکی ایران از جمله افزایش مطالبات غیرجاری و کاهش کارایی سرمایه است. افزون‌براین، یافته‌ها بیانگر آن است که سیاست‌گذاران اقتصادی و بانک مرکزی می‌توانند با اصلاح قوانین، تدوین استانداردهای شفاف ارزش‌گذاری دارایی‌ها، ارتقای سازوکارهای حسابرسی و اعمال نظارت مؤثرتر، در بهبود کیفیت دارایی‌ها نقش بسزایی ایفا کنند. از منظر کاربردی، مدل ارائه‌شده می‌تواند به‌عنوان ابزاری عملی برای مدیران بانک‌ها، نهادهای نظارتی و سیاست‌گذاران استفاده شود تا ضمن شناسایی ضعف‌ها و قوت‌های دارایی‌ها، مسیر اصلاحات بانکی در ایران تسهیل شود. در مجموع این پژوهش با ارائۀ مدلی جامع و بومی، گامی مهم در جهت ارتقای سلامت مالی بانک‌های ایران و تقویت ثبات اقتصادی کشور برداشته است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

A Model for Asset Quality Review in Iranian Banks

نویسندگان [English]

  • Mohammad Mehdi Dana 1
  • Mohammadreza Mehrabanpour 2
  • Mohammad Hashem Botsheken 3
1 Ph.D., Department of Accounting, Faculty of Business and Economics, Persian Gulf University, Bushehr, Iran.
2 Associate Prof., Department of Accounting & Finance, Faculty of Management and Accounting, Farabi Campus, University of Tehran, Qom, Iran.
3 Associate Prof., Department of Finance and Banking, Faculty of Management and Accounting, Allameh Tabataba’i University, Tehran, Iran.
چکیده [English]

Objective
Asset quality review is a core concept in accounting and banking literature, closely tied to financial stability, the effectiveness of monetary policy, and the overall sustainability of the economy. In the current Iranian economy, which is heavily bank-centered and where banks play a primary role in resource mobilization and allocation, assessing asset quality has gained particular importance. Structural problems such as balance sheet mismatches and liquidity constraints, a growing volume of non-performing loans, sanctions and international restrictions, low efficiency in risk management, and capital shortages have made asset quality review a critical necessity for improving the health of the banking system. However, a review of domestic and international studies indicates that a comprehensive and localized framework for reviewing the asset quality of Iranian banks has not yet been developed. Therefore, the main objective of the present study is to present an integrated and indigenous model for asset quality review in Iranian banks and to identify the key factors influencing this process.
Methods
The research adopts a mixed qualitative–quantitative approach. In the first phase, through a review of theoretical and empirical literature and in-depth interviews with banking and academic experts, the dimensions and indicators affecting asset quality were identified. Then, using the fuzzy Delphi technique and the opinions of 37 banking experts, 53 initial indicators were screened, leading to the removal of three indicators and the final confirmation of 50 indicators. In the second phase, the conceptual model of the study was tested using Structural Equation Modeling (SEM) and Smart PLS 3.0 based on data collected from 210 banking experts. Reliability and validity of the instruments were evaluated using Cronbach’s alpha, confirmatory factor analysis, convergent and discriminant validity indices, and KMO and Bartlett’s tests, all of which demonstrated satisfactory results. Furthermore, the overall model fit, assessed by the GOF index (0.664) and the mean Communality (0.673), confirmed the adequacy of the proposed model.
Results
The findings indicate that factors affecting asset quality in banks can be categorized into five main dimensions: financial, credit/loans, supervisory, macroeconomic, and legal/ institutional. Path coefficients and factor loadings showed that all identified dimensions and indicators influence asset quality, though their magnitude and importance vary. The priority analysis revealed that the most critical dimension is the supervisory factor, which includes staff training in risk management, post-lending supervision, comprehensive information systems, client ranking, and accurate collateral evaluation. This is followed by legal/institutional factors (e.g., the role of the Securities and Exchange Organization in enhancing transparency, independent audit of financial statements, and bankruptcy law reforms), macroeconomic factors (e.g., inflation rate, sanctions, recession, and GDP growth), credit-related factors (e.g., ratio of non-performing and doubtful loans), and finally, financial factors.
Conclusion
This study indicates that improving asset quality in Iranian banks cannot rely on a single dimension; a combination of supervisory, legal, economic, and managerial measures must be implemented simultaneously. However, the primary priority should be strengthening both intra- and extra-bank supervisory mechanisms, as weaknesses in supervision are at the root of many banking problems in Iran, such as rising non-performing loans and declining capital efficiency. Additionally, the findings suggest that economic policymakers and the Central Bank can play a crucial role in enhancing asset quality through regulatory reforms, the development of transparent asset valuation standards, improved auditing mechanisms, and more effective supervision. Practically, the proposed model can serve as an operational tool for bank managers, regulatory authorities, and policymakers to identify strengths and weaknesses in asset portfolios and facilitate banking reforms in Iran. Presenting a comprehensive and localized model, this study seeks to constitute a step toward enhancing the financial health of Iranian banks and strengthening the country’s economic stability.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Asset quality review
  • Fuzzy Delphi method
  • Structural equation modeling
  • Iranian banking system
امینیان، حمیدرضا (1393). تحقیقی پیرامون ارزیابی سلامت مالی بانک‌های تجاری و غیرتجاری شبکه بانکی کشور در چارچوب الگوی کمل (camel). پایان‌نامه کارشناسی ارشد حسابداری. دانشگاه آزاد اسلامی واحد شاهرود.
باباجانی، جعفر؛ قربانی‌‌زاده، وجه‌‏الله؛ ایمان‌‌زاده، پیمان (1398). الگویی برای استقرار نظام حسابرسی عملکرد در نهادهای بخش عمومی ایران. نشریه دانش حسابداری، 19 (76)، 39-58.
بت‌‌شکن، محمد هاشم (1397). ساختاردهی مجدد به سیستم بانکی. پانزدهمین کنفرانس بین‌المللی مدیریت، دانشگاه تربیت مدرس.
حساس ‌یگانه، یحیی؛ حبیبی، رضا؛ نازی، بهزاد (1396). تأثیر کیفیت دارایی بر درماندگی مالی بانک‌‌ها. فصلنامه مطالعات مالی و بانکداری اسلامی، 3 (6)، 25-58.
داوری، علی؛ رضا‌زاده، آرش (1395). مدل‌‌سازی معادلات ساختاری با نرم‌افزار PLS. تهران: سازمان انتشارات جهاددانشگاهی.
رفیعی شمس‌‌آبادی، پریسا؛ کریمخانی، عباسعلی (1390). بررسی اندازه بهینه بانک از نظر اقتصادی (مطالعه موردی بانک سپه). اداره تحقیقات و کنترل ریسک.
سراج، سودابه؛ طاهری، ماندانا (1391). نظارت بانکی بر اساس سیستم هشدار سریع، با استفاده از نسبت‌‌های CAMEL، در قالب مدل لاجیت. پژوهش‌‌های پولی ـ بانکی، 4 (12)، 45-70.
شاهچرا، مهشید؛ ابوالفتحی، فرزانه (1395). بررسی عوامل مؤثر بر کیفیت دارایی‌‌های بانکی در شبکه بانکی کشور ایران. فصلنامه سیاست‌‌گذاری پیشرفت اقتصادی، 4 (3)، 151-181.
صفرزاده، محمدحسین؛ جعفری‎منش، ابراهیم (1398). نقش کیفیت ذخیره مطالبات مشکوک‌‌الوصول بانک‌‌های ایرانی در مواجهه با بحران‌‌های سیستم بانکی. بررسی‌‏‌های حسابداری و حسابرسی، 26 (3)، 435-455.
عزیزنژاد، صمد؛ شهبازی غیاثی، موسی؛ روحانی، سید علی (1398). آسیب‌شناسی نظام بانکی ایران. تهران: مرکز پژوهش‌های مجلس شورای اسلامی.
فرزین‌وش اسدالله؛ حیدری، حسن (1389). ارزیابی تأثیر غیرمستقیم سیاست پولی بر عرضه تسهیلات بانکی از طریق ویژگی‌‌های ترازنامه‌ای بانک‌‌های دولتی و غیردولتی. فصلنامه تحقیقات مدل‌‌سازی اقتصادی، ۱ (۲)، 145- 171.
قاسم‌‌پور، شیوا؛ سلیمی، محمدجواد؛ ابراهیمی سرعلیا، محمدحسن؛ ابراهیمی، مهدی (1395). تجزیه‌‌وتحلیل معیارهای ارزیابی سلامت و ثبات نظام بانکی با استفاده از تکنیک دیمتل. فصلنامه مطالعات کمی در مدیریت، 7 (4)، 93-112.
قائمی ‌اصل، مهدی؛ قاسمی ‌نیک، الهه (1398). ارزیابی کیفیت دارایی در نظام بانکی ایران با تأکید بر سپر نقدینگی و سپر ذخیره مطالبات غیرجاری. فصلنامه تحقیقات مدل‌‌سازی اقتصادی، ۹ (۳۵)، 111-145.
مرکز پژوهش‌های مجلس شورای اسلامی (1388). آیین‌نامه وصول مطالبات سررسید گذشته، معوق و مشکوک‌الوصول مؤسسات اعتباری (ریالی و ارزی)، شماره153965/ت41498ﻫ.
میرزائی، اسماعیل؛ محمدی، تیمور؛ شاکری، عباس (1395). رابطه متقابل مطالبات غیرجاری بانک‌‌ها و شرایط اقتصاد کلان: یک رویکرد خود رگرسیون ‌برداری پانل. پژوهشنامه اقتصادی، 16 (60)، 183-220.
References
Aminian, H. (2014). On assessing the financial health of our country's commercial and non-commercial banking network in the framework of the CAMELS rating system. M.A. Thesis in Accounting. Islamic Azad University, Shahroud Branch, Faculty of Islamic Sciences. (in Persian)
Ashwath, R. & Sachindra, G.R. (2025). An Evaluation of the Financial Performance of Indian Public Sector Banks with Special Reference to Capital Adequacy and Asset Quality. Asian Research Journal of Arts & Social Sciences, 23(1), 12-23.‏
Aziznejad, S. & Gheyasi, M. & Rouhani, S.A. (2019). Survey of the Iranian banking system. Tehran. Islamic Parliament Research Center of the Islamic Republic of Iran. (in Persian)
Babajani, J., Ghorbanizadeh, V. & Imanzadeh, P. (2019). A model for establishing a performance audit system in public sector institutions in Iran. Journal of Accounting Knowledge, 19(76), 39-58. (in Persian)
Balgova, M., Nies, M., & Plekhanov, A. (2016). The economic impact of reducing non-performing loans. A new EBRD Working Paper (number 193).
Beck, R., Jakubik, P. & Piloiu, A. (2013). Non-performing loans: What matters in addition to the economic cycle? (No. 1515). ECB Working Paper.‏
Botshakan, M.H. (2018). Restructuring the banking system. 15th International Management Conference, Tarbiat Modares University. (in Persian)
Davari, A. & Rezazadeh, A. (2017). Modeling structural equations with PLS software. Tehran: Jahad Daneshgahi Publishing Organization. (in Persian)
Farzinvash, A. & Heidari, H. (2011). Examining indirect effects of monetary policy on bank lending, through the balance-sheet items of the public and private banks in Iran. Economic Modeling Research, 1(2), 145-171. (in Persian)
Ghaemi Asl, M. & Ghasemi Nik, E. (2019). Investigating the assets quality in banking system in Iran with emphasis on liquidity and non-performing loans reserve buffers. Economic Modeling Research, 9(35), 111-145. (in Persian)
Ghasempour, Sh., Salimi, M.J., Ebrahimi Sarv Olia, M.H. & Ebrahimi, M. (2015). Analysis of health and stability assessment of the banking system using the Demetel technique. Quarterly Journal of Quantitative Studies in Management, 7(4), 93-112. (in Persian)
Hasas Yeganeh, Y., Habibi, R. & Nazi, B. (2018). Impact of asset quality on financial distress in banks. Quarterly Journal of Islamic Finance and Banking Studies, 3(6), 25-58.
(in Persian)
Islamic Parliament Research Center of The Islamic Republic of Iran (2009). Regulations for Receipt of Maturity Past, Deferred and Bad Receivables of Credit Institutions (Rial and Foreign Exchange). (in Persian)
Klein, N. (2013). Non-performing loans in CESEE: Determinants and impact on macroeconomic performance. International Monetary Fund.‏
Kozińska, M. (2018). Resolution tools in the opinion of EU resolution authorities. Journal of Finance, 11(1), 68-88. DOI: 10.24425/finanse.2018.125392.
Leigh, D. & Xu, R. (2025). Monetary policy transmission to lending rates: Evidence from Brazil. IMF Working Paper, No.152.
Levels, A., & Capel, J. (2012). Is collateral becoming scarce? Evidence for the euro area. Journal of Financial Market Infrastructures, 1(1). DOI: 10.21314/JFMI.2012.005
Mirzaei, E., Mohammadi, T. & Shakeri, A. (2016). The interaction between non-performing loans and macroeconomic conditions: a panel vector autoregressive approach. Economics Research, 16(60), 183-220. (in Persian)
Rafiei Shamsabadi, P. & Karimkhani, A.A. (2011). Investigation of the optimal size of a bank from an economic point of view (Case study of Sepah Bank). Risk Research and Control Department. (in Persian)
Safarzadeh, M., Jafarimanesh, I. (2019). The Role of Iranian Banks’ Loan Loss Provision Quality in Dealing with Banking System Crisis. Accounting and Auditing Review, 26(3), 435-455. (in Persian)
Sevkli, M., Oztekin, A., Uysal, O., Torlak, G., Turkyilmaz, A., & Delen, D. (2012). Development of a fuzzy ANP based SWOT analysis for the airline industry in Turkey. Expert systems with Applications39(1), 14-24.
Shabanian, M., Jabbari, H., Sirani, M., Ghodrati, H. & Josheghani, M. E. (2025). Designing a Model for the Implementation of Fourth-Generation Banking in Iran Using the Fuzzy Delphi Method and Interpretive Structural Modeling. Business, Marketing, and Finance Open, 2(2), 12-23.‏
Shahchera, M. & Abolfathi, F. (2016). Examining the Factors Influencing Asset Quality in the Iranian Banking Network. Economic Development Policy, 4(3), 181-151. (in Persian)
Siraj, S. & Taheri, M. (2012). Banking supervision, based on an early warning system, using Camel Ratios and a Logit Model. Journal of Monetary & Banking Research, 4(12), 45-70. (in Persian)
Swamy, V. (2017). Determinants of Bank Asset Quality and Profitability: An Empirical Assessment. Applied Economics Quarterly, 63(1), 97-135.
Wu, C. & Fang, W. (2011). Combining the Fuzzy Analytic Hierarchy Process and the fuzzy Delphi method for developing critical competences of electronic commerce professional managers. Quality & Quantity, 45(4), 751-768.
Zantheir, U.V. & Kajiesfahani., M.r (2018). Iran Banking Reform Program, KPMG.