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Enregistrement W2613405431 · doi:10.2308/jiar-51827

Effects of Informal Institutions on the Relationship between Accounting Measures of Risk and Bank Distress

2017· article· en· W2613405431 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of International Accounting Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIslamic Finance and Banking Studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistressAccountingReligiosityBusinessFinancial distressFinancial crisisActuarial scienceEconomicsPsychologyFinancial systemSocial psychologyMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We investigate the effects of informal institutions on the relationship between accounting-based risk measures and bank distress. We conduct our analysis in two stages. In the first stage, we extend the prior literature by documenting a link between accounting-based risk measures and bank distress during the 2008–2009 financial crisis. In particular, given the environment characterized by rapid growth in financial innovation and complex financial transactions prior to the crisis, simple accounting-based risk measures continue to predict bank distress during this crisis period. In the second stage, we address our main research question related to the effects of selected informal institutions (societal trust, religiosity, and the media) in enhancing the predictive ability of accounting-based risk measures. As hypothesized, we find that these informal institutions enhance the predictive ability of accounting-based risk measures. Our results inform regulators that the focus on strengthening formal institutions should not ignore country-specific informal institutional structures. JEL Classifications: G21; G28; G34. Data Availability: Data are available from the sources cited in the text.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,254 · 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