MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2617308663 · doi:10.5937/bankarstvo1404122s

Determinants of the nonperforming loans level movement in the banking sector of Serbia

2014· article· en· W2617308663 sur OpenAlexaboutno aff
Nikola Stakić

Notice bibliographique

RevueBankarstvo · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBanking stability, regulation, efficiency
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistarstvo Prosvete, Nauke i Tehnološkog Razvoja
Mots-clésNon-performing loanLoanFinancial systemProfitability indexUnit rootCapital adequacy ratioEconomicsBusinessInterest rateNational bankQuarter (Canadian coin)Financial sectorMonetary economicsFinanceEconometricsMarket economyGeographyIncentive

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper offers an analysis of the regulatory and economic variables in the banking sector which may impact, to a greater or lesser extent, the level of nonperforming loans in Serbia. Although the banking sector, contrary to the rest of the economy, is recording positive results, there is also a simultaneously present and growing trend of nonperforming loans which is threatening to endanger the entire stability of the financial system. To that end, in the statistical and econometric analysis the point of departure were the following determinants: capital adequacy, the amount of loan loss provisions, profitability, ownership structure, and concentration in the banking sector, but also the growth rate of the real GDP. Using defined variables, what was examined was the stationary position of the observed series of data by means of an Augmented Dickey-Fuller (ADF) test of unit root, for the period from the last quarter of 2008 and up to the third quarter of 2013. According to the methodology of the National Bank of Serbia, quarterly data were used with the total of 20 observations. The main data sources were different statistical reports published by the National Bank of Serbia.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,367

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,196 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBankarstvoMême sujetBanking stability, regulation, efficiencyTravaux en français237 207