MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3133590296 · doi:10.3390/jrfm14030111

A Holistic Perspective on Bank Performance Using Regulation, Profitability, and Risk-Taking with a View on Ownership Concentration

2021· article· en· W3133590296 sur OpenAlexvenueno aff
Shailesh Rastogi, Rajani Gupte, R. Meenakshi

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBanking stability, regulation, efficiency
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProfitability indexShareholderEquity (law)Panel dataBusinessPerspective (graphical)Corporate governanceFinanceEconomicsEconometricsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a lack of a holistic perspective on bank performance. This study proposes a multidimensional (three-pronged) approach encompassing regulation, profitability, and nonperforming assets (NPAs) and their interactions as a measure of the performance of a bank. Moreover, the impact of equity holdings of promoters, institutional investors, and retail investors on the proposed three-pronged approach of the bank performance are also explored. Values of the concerned variables were gathered from 2016 to 2019. The dynamic panel data method was applied to empirically test the proposed model. The main findings supported the premises of the proposed approach to bank performance. Furthermore, various ownership classes provided mixed results for their impact on bank performance. Unfavorable roles of promoters and institutional investors and an indifferent role of the retail investors group were startling outcomes of the study. Successful empirical endorsement of the proposed approach for bank performance provides a fresh perspective and has varied policy- and managerial-level implications. The findings regarding various shareholder groups (ownership classes) can be a catalyst to set the policy for ownership distribution in banks, as well as shareholder protection and activism, which are conspicuously absent in India.

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 enseignants0,285
Score d'incertitude au seuil0,526

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 savante0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations33
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of risk and financial managementMême sujetBanking stability, regulation, efficiencyTravaux en français237 207