Abstract
<jats:p>Рост доли проблемных кредитов выступает одним из ключевых индикаторов накопления кредитного риска в банковском секторе, особенно в экономиках, характеризующихся высокой чувствительностью к внешним шокам, инфляционной нестабильностью и институциональной неоднородностью. Для стран Ближнего Востока и Северной Африки данная проблема имеет особую значимость, поскольку качество кредитного портфеля здесь формируется под воздействием не только макроэкономической конъюнктуры, но и параметров финансового развития и институциональной среды. Цель статьи состоит в выявлении и сопоставлении макроэкономических, финансовых и институциональных факторов, связанных с динамикой проблемных кредитов в выбранных странах Ближнего Востока и Северной Африки (MENA), на основе открытых сопоставимых международных данных. Научная новизна работы состоит в формировании воспроизводимой панельной базы данных по выбранным странам MENA и в сопоставлении результатов базовой и расширенной спецификаций на реально доступной выборке. В эмпирической части использованы методы описательной статистики, корреляционного анализа и панельного оценивания. Базовая модель оценена на сбалансированной панели за 2015–2023 гг. по пяти странам, расширенная – на несбалансированной панели за тот же период с включением показателей кредитования частного сектора и верховенства права. Результаты показывают, что наиболее устойчиво с долей проблемных кредитов связан темп роста ВВП: во всех основных панельных постановках эта связь имеет отрицательный знак, тогда как влияние инфляции статистически неустойчиво. Добавление финансовых и институциональных переменных не меняет общего вывода о роли макроэкономической динамики, но делает оценки более чувствительными к составу выборки и спецификации модели. Практическая ценность исследования связана с возможностью использования открытых международных данных для сопоставимого анализа качества кредитного портфеля в странах региона. Перспективы дальнейших исследований связаны с расширением странового охвата и уточнением модели на более полной панельной базе данных.</jats:p> <jats:p>The increase in the share of non-performing loans (NPLs) is one of the key indicators of credit risk accumulation in the banking sector, especially in economies characterized by high exposure to external shocks, inflationary instability, and institutional heterogeneity. In the countries of the Middle East and North Africa (MENA), this issue is of particular importance, as the quality of the credit portfolio is shaped not only by macroeconomic conditions but also by the level of financial development and the characteristics of the institutional environment. The aim of this study is to identify and compare macroeconomic, financial, and institutional factors associated with the dynamics of non-performing loans in selected MENA countries using open and comparable international data. The scientific contribution of the paper lies in the construction of a reproducible panel dataset for the selected countries and in the comparison of baseline and extended model specifications based on the actually available sample. The empirical analysis employs descriptive statistics, correlation analysis, and panel data estimation techniques. The baseline model is estimated on a balanced panel for 2015–2023 covering five countries, while the extended specification is analyzed on an unbalanced panel for the same period, incorporating indicators of private sector credit and the rule of law. The results indicate that GDP growth is the most robust factor associated with the share of non-performing loans: across all main panel specifications, this relationship is negative, whereas the effect of inflation is not statistically stable. The inclusion of financial and institutional variables does not alter the overall conclusion regarding the role of macroeconomic dynamics but makes the estimates more sensitive to sample composition and model specification. The practical relevance of the study lies in the use of open international data for a comparable assessment of credit portfolio quality across countries in the region. Future research may focus on expanding country coverage and refining the model using a more comprehensive panel dataset.</jats:p>