Unbalanced Liquidity Management Evaluation of the Russian Banking Sector
Notice bibliographique
Résumé
The monetary policy content both in the world and in Russia is changing. The past five years confirm that banking systems are experiencing unprecedented influence of both external and internal macroeconomic factors. Autonomous factors in the banking sector liquidity formation are factors that are not related to the Central Bank operations for its management. However, at present, there are no studies related to the study of the autonomous factors influence on the banking sector liquidity. This article presents a model that fills this gap. We use this model to answer a number of theoretical questions: how is the influence of autonomous factors on the banking sector liquidity carried out and in what stages of development are their manifestations stronger? The calculated model is able to test hypotheses that are informally discussed in political and academic circles. Based on the objectivity of the model, one can estimate the reliability of each of the hypotheses put forward in this study. For calculating the model, time series were used for each day for the period 2013-2016, taken at the site of the Central Bank of Russia. On the basis of the panel regressions device it is shown that among the autonomous factors of liquidity formation the largest impact on the Russian banking sector liquidity is made by the change in balances on the accounts of the enlarged government with the Bank of Russia. The conducted research will allow the Central Bank to forecast the banking sector demand in liquid funds, taking into account the autonomous factors influence.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».