Effect of Macroeconomic Factors on Credit Risk of Banks in Developed and Developing Countries: Dynamic Panel Method
Notice bibliographique
Résumé
Globalization phenomenon provided a suitable environment with new opportunities for investment in various countries. In this way, the issue of credit risk of countries and rankings of international ranking institutions has become more important. Owing to the fact that using values and numbers and quantization of the measured variables in evaluation of the risk of countries is considered as an appropriate tool for analysis of the economic status of each country. In this paper, it is tried to explore the economic conditions and the effect of macroeconomic variables on the credit risk of developed and developing countries. The model presented in this work can help managers of countries in economic and financial decisions of countries to prevent increase in credit risk and improvement of the credit. For this end, 14 countries in developed and developing countries were selected (developing: Iran, Brazil, Turkey, South Africa, china, Russia and India, developed countries: USA, GBK, Germany, France, Japan, Canada, Switzerland). Results of research revealed that credit risk of the past with regression coefficient as much as 1.174 has the highest contribution to the credit risk of the current period. Furthermore, results implied to the positive and significant effect of development on credit risk of countries. Keywords: credit risk, developed and developing countries, panel model JEL Classifications: G, G2, G21
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».