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Enregistrement W2014887610 · doi:10.1016/j.rfe.2004.01.001

The efficiency and the conduct of European banks: Developments after 1992

2004· article· en· W2014887610 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueReview of Financial Economics · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEfficiency Analysis Using DEA
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesHebrew University of JerusalemEuropean Investment BankUniversity of Victoria
Mots-clésInefficiencyDirectiveExploitSample (material)European unionCompetition (biology)BusinessCost efficiencyConvergence (economics)EconomicsFrontierEconomies of scaleMonetary economicsScale (ratio)Financial systemInternational economicsMacroeconomicsMarket economyMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We assess the efficiency of the European banking sector in the 5‐year period following the implementation of the Second Banking Directive of the European Union (EU). We first determine the degree of cost efficiency of EU banks in 1993–1997. After that, we explore to what extent efficient European banks are managed differently than their inefficient peers. Our datasets comprise 5 years of observations on 1347 savings and 873 commercial banks. We use the new recursive thick frontier approach (RTFA) method to establish our results. We find that structural factors, such as technological progress or increased bank competition, have lowered the cost base of banks by about 5% annually during the sample period. Managerial inability to control costs (X‐inefficiency) is with 17–25% the main source of bank inefficiency in the EU. Managerial efficiency varies a great deal within Europe, and there seems to be no tendency towards convergence. We find that small savings banks can exploit economies of scale. The EU savings bank sector would cut costs by about 3% if small savings banks merged.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,815
Score d'incertitude au seuil0,559

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle