Determinants of Non-Resident Deposits in Commercial Banks: Empirical Evidence from Lebanon
Notice bibliographique
Résumé
Given the fact that the government debt is financed by commercial banks in Lebanon, there is a need to uncover and study the determinants of commercial bank deposits. This paper investigates empirically the main determinants of non-residents deposits in Lebanese commercial banks using monthly time series data covering January 2002 to January 2013 (131 observations). The necessary tests were performed so that the ordinary least square regression can be safely applied. The estimated model had non-resident deposits as the dependent variables, and the explanatory variables as internal factors, external variables, and bank specific variables. The dependent variable was measured in three ways: in the local currency, in foreign currency, and total non-resident deposits. The results show that non-residents’ deposits are shaped differently between domestic and foreign currency. For instance, bank assets, interest rates, and some adverse political situations affect non-resident deposits in all its measures. However, while total non-resident deposits and foreign non-residents deposits are roughly affected by the same factors, local resident deposits seem to be affected by other factors; this fact is attributed to the fact that local currency deposits account for a small percentage of total non-resident deposits. Based on the results, several policy implications were drawn that aim at increasing non-resident deposits. First, the stability of macroeconomic system should be maintained. Second, the government should maintain healthy rate differentials to support the deposit growth. Lastly, Lebanese banks should search for internalization to diversify their losses.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».