Monetary Policy and Financial Performance of Deposit Money Banks in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
This study considered the influence of monetary policy on the financial performance of deposit money banks in Nigeria. The study engaged the use of a time series data for 35 years, from the period 1984 to 2018; all deposit money banks as captured by the Central Bank of Nigeria Statistical Bulletin (2015) were considered. The effect of liquidity ratio, lending rate, loan to deposit ratio and cash reserve ratio were examined on the financial performance of deposit money banks measured by their net worth and total credits. The data was analyzed using descriptive and inferential statistics. Based on the result of stationarity test, the ordinary least square method and the Autoregressive Distributed Lag method were employed. A short run model of net worth and long run model for both the log of net worth and the log of total credits were estimated. The results revealed that the mean of net worth and total credits are 5455.27 and 79608.63 respectively. In the long run, monetary policy variables including liquidity ratio, lending rate, loans to deposit ratio and cash reserve ratio had no significant effect on the log of net worth. However in the short run, variations in the liquidity ratio, loans to deposit ratio and the cash reserve ratio for previous years had significant effect on the log of net worth in the current year. When financial performance is measured as total credits, the liquidity ratio and loans to deposit ratio had positive significant effect in the long run. The cash reserve ratio had a negative significant effect in the long run. The log of lending rate was insignificant in both the long and short run. The study concluded that monetary policy significantly explains the financial performance of deposit money banks both in the short and long run.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».