Profitability of Banks in Lebanon: Some Theoretical and Empirical Results
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».