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Enregistrement W3112716718 · doi:10.5430/ijba.v12n1p9

Does Unconventional Monetary Policy Affect Bank Profitability in the Euro Area?

2020· article· en· W3112716718 sur OpenAlexvenueno aff
Paolo Agnese, Paolo Capuano

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Business Administration · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEuropean Monetary and Fiscal Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProfitability indexNet interest marginReturn on assetsEconomicsMonetary policyMonetary economicsReturn on equityInterest rateEquity (law)Forward guidanceMargin (machine learning)FinanceCredit channelInflation targetingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the impact of unconventional monetary policy (UMP) on bank profitability in the euro area, over the period 2007-2019.In particular, through multiple regression models, we analyze the relationship between the UMP variables (Longer-term refinancing operations and Securities held for monetary policy purposes) and the main bank profitability variables used in the literature (Return on average equity, Return on average assets and Net interest margin).This work is original compared to recent studies on the subject as it considers the impact of UMP expressed in terms of volumes rather than in terms of interest rates on bank profitability variables.Our results suggest that the UMP adopted by the Eurosystem over the period considered is negatively associated with bank profitability expressed by the Return on average equity and the Return on average asset. By contrast, monetary policy measures do not seem to have had any effect on the Net interest margin.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil0,285

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,213 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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