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Enregistrement W3005302591 · doi:10.34989/swp-2020-4

A Spatial Model of Bank Branches in Canada

2020· preprint· en· W3005302591 sur OpenAlex
Matthew Strathearn

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueSpatial and Panel Data Analysis
Établissements canadiensBank of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetitor analysisSpatial distributionCompetition (biology)Economic geographyMarket structureDistribution (mathematics)Spatial dependenceGeographySpatial econometricsMarket sizeBanking industryBusinessEconometricsEconomicsIndustrial organizationMathematicsFinancial systemStatisticsCommerceMarketingEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores the market structure of the Canadian banking industry at the postal-code level. In particular, we study the effect of geographic and industrial concentration on the density of bank branches. Our analysis makes use of a novel dataset of bank branch locations across Canada over the period 2008 to 2018. We employ a spatial panel model with two-way fixed effects that accounts for spatial spillovers across adjacent postal codes. This encompassing model allows us to disentangle the effect of market structure from spillovers in adjacent regions. Our main finding is that market structure is not correlated with the density of bank branches. However, we do find that branch density is significantly correlated with socioeconomic characteristics of the postal code. We also find that the big five banks tend to avoid markets dominated by smaller banks and credit unions. Similarly, smaller banks and credit unions avoid markets with a high concentration of the big five banks.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,566
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,188 · 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