Product-mix and bank performance: new U.S. and Canadian evidence
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to analyse the link between product-mix and bank performance with a comprehensive look at the contribution of each component of banking activities. Design/methodology/approach – The generalized method of moments estimation approach the authors apply to the US and Canadian large data sets deals with the endogeneity issues related to banks’ decision to diversify in fee-based activities, and the authors also control the non-linearities (asymmetries) in the innovation with a complementary EGARCH procedure. Findings – The results suggests that the increasing involvement of banks in fee generating activities has a greater positive impact on US bank performance. On the one hand, US banks are more involved in fees related to traditional lending activities and securitization, which contributes to their higher mean return. On the other hand, Canadian banks focus more on investment banking activities, which makes their financial results more procyclical and volatile. Greater profitability notwithstanding, the authors also found that US bank non-interest income activities incorporate more credit risk, a type of risk obviously less diversifiable when credit shocks occur. Originality/value – The approach shows that the endogeneity problems related to the banks’ decision to diversify in non-traditional activities may be important. The multivariate GARCH approach the authors introduced strongly suggests that diversification gains fluctuate over the business cycle, and that the decision to diversify must be understood in a dynamic setting rather than in a static one.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».