Supervisor Ratings and the Contraction of Bank Lending to Small Businesses
Notice bibliographique
Résumé
Bank lending to small firms in the U.S. fell substantially during the recent financial crisis and the ensuing recession. Because small firms account for a disproportionate share of new job creation, lending to these firms could have important implications for the pace of economic recovery. A number of factors may have contributed to the decline in small business lending over this period. This paper examines the extent to which changes in banks' supervisory ratings are associated with changes in the rate of growth of their lending to small businesses. Limiting our sample to small banks (those with total assets of $5 billion or less), we estimate the relationship between changes in supervisory CAMELS ratings and changes in small commercial and industrial (C&I) or small commercial real estate (CRE) loans to businesses, between 2007 and 2010. Controlling for other relevant factors, including several balance sheet measures of bank health, we find that small banks that experienced ratings downgrades during 2007-2010 exhibited significantly lower rates of growth in small C&I loans and small CRE loans outstanding compared with banks that maintained their ratings at healthy levels during the same period. We also find evidence suggesting that the slower growth in small business lending at downgraded banks is attributable primarily to aspects of the banks' financial health that were not fully reflected in balance sheet data, rather than to the ratings downgrades themselves or the supervisory process surrounding the downgrades.
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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 | 0,011 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».