Utjecaj premije rizika zemlje na poslovanje banaka u Republici Hrvatskoj
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this paper is to analyze the impact of the country risk premium on the activity of Croatian banks. Country risk premium is a key determinant of many economic and financial indicators. In most common approach, three measures are identified, so there are government bond yields, goverment bond spread and CDS spread. In fact, backgrounds of those measures are bond market and government bonds. One of the biggest investors in government bonds are commercial banks, which represents the interconnection of sovereign and banking system. In literature, that connection is investigated under the term of sovereign-bank nexus. There are a few transmission channels through which a tensions from government bond markets may be transmitted into the banking system, with effects on the economy as a whole. Recent EU sovereign debt crisis is the best example of how the increased country risk premium negatively affects banks. The model of multiple linear regression is specificied to assess the impact of country risk premium on specific banking indicators in Croatia. Analysis covered period from last quarter of 2011 to first quarter of 2020. Results of the model show that country risk premium has an impact on both, the interest rates on deposits and interest rates on loans. Moreover, there is also an impact on bank lending. It can be concluded, based on the analysis, that 1 percentage point increase of spread , which represents country risk premium, is associated with 3 basis points increase in the interest rates on overnight deposits and 35 basis points increase in the interest rates on deposits with agreed maturity. Also, 1 percentage point increase in sovereign spread is associated with a 62 b.p., 102 b.p. and 60 b.p. increase, respectively, in the intrerest rates on loans to households for house purchase, consumer credit to households and loans to firms.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,007 | 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 ».