The euro area crisis and cross-border bank lending to emerging markets 1
Notice bibliographique
Résumé
Cross-border bank lending to emerging markets dropped sharply in the second half of 2011 as the euro area crisis intensified. We use the BIS international banking statistics to identify the key drivers of this decline. Our results indicate that the latest contraction in cross-border bank lending was largely linked to the deteriorating health of euro area banks. We answer these questions by using the BIS international banking statistics (IBS) in a panel regression framework. The analysis covers quarterly cross-border bank lending data for 40 EMEs between the third quarter of 2005 and the second quarter of 2012. We develop a new methodology which combines information from the two main BIS IBS data sets. This novel approach is the first to simultaneously use actual exchange rate-adjusted cross-border lending flows to EMEs and trace these flows to individual home country banking systems. We use the panel regression results to decompose the quarterly fluctuations in cross-border lending to EMEs into components attributable to EME credit demand, EME country risk and the health of the banking systems that supply the cross- border credit. Our results indicate that home country factors related to the health of advanced economy banks played a crucial role during the late 2011 lending
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».