The Effects of Liquidity Risk and Interest-Rate Risk on Profitability and Firm Value among Banks in ASEAN-5 Countries
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the issues relating to liquidity risk and interest-rate risk, recognizing that existing studies are mostly vague in emerging and developing markets. Panel data estimation technique is employed in the study based on data extracted from 63 commercial banks in ASEAN-5 countries over the period 2009 to 2017 making up to 567 observations. The empirical results reveal that loan to deposit ratio have a positive significant effect on firm value while liquid asset ratio, interest rate risk (net interest margin and asset interest yield) have a negative significant effect on firm value for ASEAN. The loan to deposit ratio have a positive significant impact on return on asset, interest rate risk and banks size have a significant negative effect on return on asset for ASEAN banks while GDP and inflation have a positive significant effect on return on asset. Also, the liquidity risk have a negative significant effect on return on equity while the interest rate risk have a positive significant effect, bank size have a significant negative effect on return on equity while inflation rate have a positive significant impact on return on equity. Hence, this empirical study provides implications that emphasizes on the need for banks to adhere to prudential and regulatory guidelines and ensure corporate management with respect to liquidity exposure that is capable of critically affecting banks profitability and firm value. The dynamics of interest rate volatility in banks operating environment necessitates that financial institutions use sound risk management practices in order to obtain higher valuations, achieve better financial performance and experience diminished costs of financial distress that's useful for policy implementations in ASEAN economies and suggest that further study can explore the interaction between abnormal loan growth and non-performing loans with a robust econometrics model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».