Économies d’échelle et de gamme dans les coopératives de services financiers : une approche non paramétrique (DEA)
Notice bibliographique
Résumé
Lorsque des économies d’échelle et de gamme sont simultanément présentes, le regroupement des établissements tend à réduire les coûts. Puisque de nombreuses études empiriques ont déjà établi que les coûts des banques tendent à devenir proportionnels au-delà d’une certaine taille, il y aurait une limite à ces économies d’échelle et de gamme dans l’industrie bancaire. Nous étudions si l’important processus de fusions des caisses Desjardins et des caisses acadiennes entrepris en 1998 les a poussées au-delà de leur seuil minimal d’efficacité. Une analyse initiale à l’aide du lissage exponentiel montre que le coût moyen d’opération cesse de diminuer lorsque l’actif d’une caisse atteint 250 millions de dollars. Nous effectuons cependant une analyse plus formelle à l’aide de la méthode du Data envelopment analysis (DEA) et utilisons un résultat de Fortin et Leclerc (2006) pour décomposer les économies de gamme en efficacité d’échelle et en une mesure de convexité de la fonction de production. En combinant cette décomposition avec les méthodes maintenant bien connues pour calculer l’efficacité d’échelle avec le DEA, nous montrons que la plupart des fusions ont amené la caisse fusionnée à une taille telle qu’elle se situe en situation de rendement d’échelle décroissant. La recherche de la taille optimale ne semble donc pas être la première préoccupation dans la décision de fusion.
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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».