Revenue Diversification, Risk and Bank Performance of Vietnamese Commercial Banks
Notice bibliographique
Résumé
In the future, when the process of economic integration in the banking sector is more powerful, and competitive, diversifying revenue is an inevitable and objective trend to help the banks increase profits, minimize risks and improve their competitive position in the system. The research is on the relationship between revenue diversification, risk and bank performance using data from audited financial statements and annual reports of 26 commercial banks listed and unlisted in Vietnam during the period 2010–2018. The research method uses Generalized Method of Moment (GMM) modeling techniques to solve endogenous problems, variance and autocorrelation in the research model. Research results show that diversification negatively impacts profitability and the higher the diversification, the higher the risk of commercial banks. However, the more diversified listed banks, the more increased the bank’s stability. The banks show the weakness and lack of experience of the banking system in developing a reasonable profit transformation model. The revenue diversification of banks is currently passive and moves slowly. Interest income is still the motivation of bank development, boosting profit growth. Growth, as well as the contribution from service activities, is not commensurate with potentials; although there are many positive points, they are not enough to cover risks from net interest income activities.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».