Macro determinants of shadow banking in Central and Eastern European countries
Notice bibliographique
Résumé
Our study aims to quantitatively assess some of the determinants of shadow banking dynamics in 11 European Union (E.U.) countries from Central and Eastern Europe (C.E.E.) over the period 2004–2017. Using panel data estimation techniques and a quarterly data set compiled from several publicly available data sources, we alternatively evaluate the impact of six macroeconomic and financial variables on two dependent variables corresponding to two different measures of the shadow banking sector, namely the broad one (including all non-monetary financial institutions, except insurance corporations and pension funds) and the narrow one (excluding from the above one the investment funds, other than money market funds [M.M.F.]). Our findings confirm that shadow banking is sensitive to overall macroeconomic conditions and that economic growth positively influences the expansion of this segment of the financial sector. In addition, a higher demand for funds from institutional investors, which also reveals a more developed financial system, supports the expansion of the shadow banking sector. Moreover, in a low interest rate environment, the search for yield makes investors turn to shadow banks, while the development of the shadow banking sector is also found to be complementary to the development of the rest of the financial system, in particular, traditional banks.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».