L'effet des activités hors bilan sur la rentabilité et la volatilité des revenus des banques canadiennes
Notice bibliographique
Résumé
Plusieurs études antécédentes montrent que depuis les années 80, la proportion des revenus bancaires provenant d’activités hors bilan n’a cessé d’augmenter. Ces études indiquent aussi que les revenus hors bilan sont beaucoup plus volatils que les revenus nets d’intérêts, et quelques auteurs suggèrent du même coup que le transfert des activités traditionnelles de prêts vers des activités générant des revenus de service ne réduit pas le risque de revenu d’opération et de rendement. Le rendement ne serait pas augmenté non plus par ces activités. Notre analyse, appliquée aux données comptables les plus récentes des banques canadiennes, montre un changement de tendance et suggère que les banques canadiennes se soient mises à mieux gérer l’intégration des activités hors bilan et aient exercé un meilleur contrôle sur celles-ci. La volatilité du revenu d’opération net, telle qu’exprimée par sa variance, a diminué substantiellement au cours de la période 2003-2007, principalement en raison de la diminution de la volatilité des revenus hors bilan. Nos résultats indiquent aussi qu’une hausse la proportion des revenus provenant d’activités hors bilan exerce un effet positif sur les rendements comptables, ce qui diffère des résultats présentés par Calmès et Liu (2007).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».