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Enregistrement W3083189943

Conséquences de la COVID-19 : Étude de l’impact des taux d’intérêt négatifs

2020· article· fr· W3083189943 sur OpenAlex
Michel Magnan, Robert Normand, Ghislain Noubissie Pougom, Hermann Noubissie Noussa, Hui Fan

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueCIRANO Project Reports · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBanking stability, regulation, efficiency
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La crise économique découlant de la COVID-19 a eu plusieurs répercussions sur plusieurs secteurs de l’économie. Une des incidences les plus importantes a été l’intervention massive des banques centrales de plusieurs pays visant à injecter des liquidités dans le système financier et à réduire les taux d’intérêt. Cette étude évalue l’impact d’une politique de taux d’intérêt nominaux négatifs (ou très bas) sur la performance économique des institutions bancaires. Nos principaux constats peuvent se résumer comme suit. Premièrement, l’impact d’une politique de taux d’intérêt négatifs sur la performance économique d’une institution bancaire dépend de son modèle d’affaires. Les institutions jouant un rôle plus traditionnel d’intermédiaire financier (prise de dépôts, activités de prêt) sont davantage affectées que celles ayant un modèle davantage orienté vers la gestion de patrimoine et l’offre de services financiers moins traditionnels. Deuxièmement, nos constats diffèrent des résultats rapportés dans d’autres études. Ainsi, dans les pays ayant des politiques monétaires de bas taux d’intérêt, les marges nettes d’intérêt (ou marge bénéficiaire sur l’activité d’intermédiation) des institutions bancaires ne sont pas toujours réduites. Dans plusieurs cas, les institutions financières ajustent leur taux sur les prêts pour maintenir leur marge malgré la baisse générale des taux. Dans la mesure où, en pratique, il y a un taux plancher de 0% offert sur les dépôts, une politique de taux d’intérêt négatif ne se répercute pas nécessairement sur les taux d’emprunt. L’impact sur la rentabilité est cependant fonction du contexte social et institutionnel. Néanmoins, au Japon, cette réduction des marges a entraîné une forte baisse de la rentabilité, les banques japonaises n’ayant pas significativement amélioré leur productivité. En revanche, en Scandinavie, il semble que les banques ont réagi à la baisse des taux d’intérêt en trouvant d’autres sources de revenus et en réduisant leurs coûts d’exploitation de manière radicale. Ces mesures leur ont permis de limiter les dommages sur leur rentabilité de la baisse des taux d’intérêt. Troisièmement, la majorité des institutions financières ont fortement amélioré leur efficience opérationnelle au cours des dernières années. Enfin, bien que la rentabilité des institutions financières se soit améliorée au cours des dernières années, elle se situe en deçà du rendement de la décennie précédente. Les institutions financières japonaises affichent une faible rentabilité alors que les banques canadiennes trônent au sommet. Les modèles d’affaires semblent déterminants pour expliquer la performance au cours des dernières années.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,233
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,265 · 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