Comparative and Demonstrative Study Between the Liquidity of Islamic and Conventional Banks in a Financial Stability Period: Which Type of Banks Is the Most Liquid?
Notice bibliographique
Résumé
Due to the failure of several conventional banks and the closure of some Islamic banks around the world, both types are exposed to the risk of liquidation and bankruptcy. Theoretically, knowledge production has until recently been the monopoly of academic research (Vinck, 2000). The choice of the most liquid type of bank and which maximizes the liquidity of its customers is a problem to be solved. Since most of the previous studies that have dealt with relative or comparative banking liquidity are unconfirming, our research interest is to overcome these constraints in order to provide a more optimistic answer. Two samples were removed from two reference populations over the period (2010-2018). Samples were selected from 16 countries. Basic populations consist of all existing conventional and Islamic banks in the selected countries. The choice of banks is limited to countries whose banking systems incorporate both types. Subsequently, the list for each type of banks was reduced on the basis of qualitative and quantitative filtering criteria. Therefore, each conventional bank has its closest Islamic equivalence in terms of capital and size taken from the same country. This restriction reduced the sample size to 63 large banks each. All selected banks were listed in different stock exchanges around the world. Empirical results showed that Islamic banks are more liquid than conventional banks during a financial stable period.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».