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Enregistrement W2474298511 · doi:10.5539/ijef.v8n7p233

Profitability of Banks in Lebanon: Some Theoretical and Empirical Results

2016· article· en· W2474298511 sur OpenAlexvenueno aff
Samih Antoine Azar, Ali A. Bolbol, Alexandre Mouradian

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Economics and Finance · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBanking stability, regulation, efficiency
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProfitability indexEconomicsEconometricsInterest ratePanel dataNet interest incomeInvestment (military)LagRate of returnDistributed lagVariable (mathematics)VariablesEstimationMonetary economicsFinancial economicsFinanceMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper, instead of relying on ad hoc measures, derives a simple theoretical model for the income of a commercial bank. This model identifies eight internal exogenous factors to the profitability of these banks. A total panel of 39 banks over the twelve-year period 2003-2014 is studied. The dependent variable is taken to be the return on average total assets (ROAA). The estimation procedure is through panel least squares. Fixed effects and random effects are considered. The results support the cross section fixed effects model, which brings to light the heterogeneity of banks in Lebanon. Four out of the eight factors are found to be statistically highly significant, explaining about 50% of the variation in ROAA. These are: the interest rate spread, the capital adequacy ratio, the cost to income ratio, and the ratio of non-interest income to total assets. Dynamics are included in the model by adding to the regressors the first lag of the dependent variable. This makes for different short run and long run impacts, with the latter found to be higher than the former as economic theory postulates. Among other recommendations banks are advised to diversify their income towards more wealth management and investment banking, to pay particular attention to their traditional source of income, which is the interest rate spread between loans and deposits, and to manage carefully their cost structure.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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