Exploring Liquidity Risk and Interest-Rate Risk: Implications for Profitability and Firm Value in Nigerian Banks
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is to examine the effects of liquidity risk and interest rate risk on profitability and firm value, current studies are typically limited in emerging markets. This study employs a panel data estimation technique and a sample of 16 banks operating in Nigeria over the period from 2009 to 2017 making up to 144 observations. The findings of the study reveal that liquidity risk (loan to deposit ratio and liquid asset ratio) have a significant negative effect on firm value, the net interest margin and GDP have a negative significant impact on firm value for Nigerian banks. The loan to deposit ratio have a negative significant effect on firm value while the liquid asset ratio have a positive effect on firm value. The net interest margin have a negative significant effect on firm value while the asset interest margin have a positive significant impact on firm value. The GDP and inflation both have a positive significant relationship with firm value. The liquidity risk (loan to deposit ratio and liquid asset ratio) have a significant negative impact on return on equity of Nigerian banks. The GDP growth rate have a positive significant effect on the value of firm. Hence, this empirical study emphasizes and contributes to the dynamic role of liquidity risk and interest-rate risk and it's implication on profitability and firm value of banks in Nigeria and suggest that further study can explore a comparative study between Nigeria and financial firms in developed economy.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».