The Implications of Credit Risk Modeling for Banks’ Loan Loss Provisions and Loan-Origination Procyclicality
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Economic policymakers express concern that procyclical lending by banks imperils financial stability. Prior research finds that banks that record timelier loan loss provisions originate more loans during downturns, consistent with loan-loss-provision timeliness mitigating loan-origination procyclicality. Motivated by this concern and research, we examine whether banks’ credit risk modeling disciplines both their loan loss provisions and loan origination. We identify two forms of credit risk modeling from banks’ financial report disclosures: statistical modeling of the drivers of past loan losses and stress testing of future loan losses to adverse scenarios. We show that banks’ credit-risk-modeling disclosures are positively associated with their loan-loss-provision timeliness, with the ability of their provisions to predict future loan charge-offs, and with their loan origination during downturns. We further show that these associations vary in predictable ways across the two forms of credit risk modeling when we distinguish homogeneous from heterogeneous loans and stable periods from downturns.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle