What Determines Banks’ Profitability? Evidence from Emerging Markets—the Case of the UAE Banking Sector
Notice bibliographique
Résumé
The primary objective of this study is to examine the variables that impact the profitability of UAE banks. The current study provides evidence of important bank-specific, macroeconomic, and industry-specific variables that have affected UAE banks’ profitability by analyzing balanced panel data for 2006 to 2013. Both Islamic and non-Islamic, domestic commercial banks are considered for the purposes of this study. This paper puts into relief the determinants of the profitability of the domestic commercial banking sector of the UAE. The sample comprises 19 UAE domestic banks. The paper examines internal variables (company-level indicators), which include size, liquidity, and capital adequacy, as well as external variables, which include macroeconomic and industry-specific variables. Panel data regression analysis is used for the analysis. Based on the empirical analysis, the cost efficiency, nontraditional revenue sources, and high asset quality are the most significant bank-specific variables, and bank managers can use them to make future policy decisions. The GDP, a macroeconomic variable, is found to be relevant to the return on assets and return on equity. The model generated in the study can explain a greater than 75% change in the total variance of various measures of profitability. This paper adds to the body of knowledge by empirically highlighting the most recent and extensive panel data for the entire domestic banking sector of the UAE, undoubtedly one of the most important banking sectors in the Middle East. The paper uses a range of independent variables for the internal, macroeconomic, and industry-specific variables.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».