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Enregistrement W2982279053 · doi:10.1108/jes-06-2018-0199

Banking system resilience: an empirical appraisal

2019· article· en· W2982279053 sur OpenAlexaboutno aff
Cristina Ruza, Marta de la Cuesta González, Juan Diego Paredes Gázquez

Notice bibliographique

RevueJournal of Economic Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBanking stability, regulation, efficiency
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBangor University
Mots-clésResilience (materials science)Construct (python library)SalientPsychological resilienceFinancial stabilityStability (learning theory)Empirical researchComputer scienceComposite indicatorBusinessRisk analysis (engineering)EconomicsActuarial scienceEconometricsPsychologyArtificial intelligenceMathematicsFinancial systemStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to empirically appraise the health of banking systems by applying a new theoretical framework based on resilience and stability simultaneously. In line with complex system theories, the authors will consider the dynamics of the banking system as a whole, analysing not only banks individually but also the broad environment in which they operate. For doing so, the authors propose a composite indicator (CI) for analysing the resilience and stability of banking systems of developed countries. The main purpose of the indicator is not to make predictions on future banks’ behaviour, but rather to use it as a tool for appraising the overall health of the most salient banking systems. Design/methodology/approach The authors have designed a theoretical framework of resilience and stability taking into account the review of previous literature. The authors have identified the main factors underlying these two concepts that can be appraised as complementary targets. The authors have applied multiple factor analyses to identify the main determinants of banks’ resilience and stability, and the authors have constructed a CI giving different weights to the relevant dimensions previously identified. The authors have tried different model specification and the authors have chosen the simplest model that render better empirical results. The authors construct the resilience and stability indicator for the group of G7 countries, Spain and Portugal, from 2004 up to 2015. Findings First, resilience–stability indicators for the group of countries analysed reveal quite different patterns in the aftermath of the financial crises. While some countries have improved its relative position within the ranking, the authors find others evolving just in the opposite direction. Second, the relative position of countries in terms of the resilience–stability indicator allows the authors to identify Canada and the USA as examples of best practices. Third, by analysing countries individually the authors will be better able to identify potential weakness and areas for improvement in each case. Practical implications The evolution of the resilience and stability indicator will serve as an early warning system for policy makers and supervisors in identifying signs of weakness, as well as a useful tool to identify the best practices. Furthermore, this indicator will allow to better assessing the potential vulnerability of banking systems in the advent of a forthcoming crisis. Therefore, this measurement should not be interpreted as an absolute value but as a warning signal of potential weakness in each case. Originality/value The main contribution of this paper to the existing literature is that it introduces a new reconceptualization of the health of the banking system in line with complex theories. The theoretical background is based on a comprehensive framework of resilience and stability as complementary targets. The CI summarises into a single figure a multidimensional concept like resilience and stability. The variables that the authors have used for the construction of the indicator have been validated by applying multiple factor analysis. The authors have empirically appraise the resilience and stability of a group of advanced economies that encompass the group of the more developed countries in the world and the two European cases that have receive financial support in order to see if there are remarkable differences.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0170,012
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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