Effects of Internal and External Factors on Profitability of Jordanian Commercial Banks: Panel Data Approach
Notice bibliographique
Résumé
This article assesses the effects of internal and external factors on the profitability of Jordanian commercial banks. A panel data set of thirteen commercial banks between 2000 and 2018 was used. Pooled ordinary least squares, random and fixed models were applied. Moreover, a Hausman test was performed to confirm the suitability of models, which was preferred on the random effect model. Also, a Wooldridge test for serial correlation and a modified Wald test for groupwise Heteroskedasticity were used and both of their null hypotheses were rejected. However, to deal with these problems, a robustness analysis was performed using feasible generalized least square. The findings suggested that internal factors and in particular, bank size and diversification, had positive effects on bank profitability, while credit risk, operational risk and leverage risk were negatively related to bank performance. However, capital risk had a positive but insignificant impact on bank profitability. As for the effect of external factors, the results suggested that financial development and inflation had a positive and significant impact on bank profitability, while market concentration and stock market volatility had a significant negative effect on bank profitability. Further, a negative and insignificant impact were found for GDP and refugee crisis on bank profitability in Jordan. The findings would help managers of commercial banks, investors, government, policy makers and shareholders to make better decisions and improve performance by highlighting areas of weaknesses. In general, policy makers should become more aware with these insights on profit determinants in Jordanian commercial banks.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».