The Effect of the Arab Spring on the Performance of Islamic and Conventional Banks in Egypt: Which Model Performs Better Amidst Crisis?
Notice bibliographique
Résumé
This empirical study analyzes financial institutions and performance in times of external crisis and whether a difference in performance between Islamic (IBs) and conventional (CBs) bank models exists. Egypt surrounding the Arab Spring (2009-2013) is taken as a case study, comparing 6 CBs and 3 IBs. Financial ratio analysis is the main method employed, allowing performance to be measured by efficiency, capital adequacy, profitability, solvency, liquidity, and credit risk performance. Due to small sample size, the nonparametric Mann-Whitney U test and effect size analysis assess the significance of the ratio analysis results. Results show CBs have superior performance in all indicators other than Cost-Income and NIM. Efficiency performance for both models were equally volatile or alternately stable with progression through the crisis, while IBs increased capital adequacy and solvency during the crisis. IBs profitability was significantly negatively impacted by the crisis, other than related to NIM, while CBs increased profitability rates. IBs liquidity worsened, then improved midway through the crisis while CBs stabilized liquidity rates throughout. IBs improved credit risk midway through the crisis while CBs declined. Nonparametric results hold observed differences are insignificant and have weak effect size for all but the TENL ratio.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; 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 ».