Determinants of Differentiation of Cost of Risk (CoR) among Polish Banks during COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the paper is to assess the evolution of the cost of credit risk (CoR) of Polish banks as a result of the COVID-19 pandemic in the first three quarters of 2020 as well as its microeconomic determinants. We analysed the structural diversity of the sample of the 13 largest Polish commercial banks in terms of the evolution of their CoR. For this purpose, a diagraphic method of Jan Czekanowski was used. It allowed us to distinguish two groups of banks displaying features characteristic of multi-object structures and three groups consisting of individual banks characterized by atypical CoR developments, significantly different from the structures of objects classified to the first and second groups. In the second part of the research, in order to identify the determinants of the observed trends, a multiple regression model was used in which the explanatory variable was the dynamics of CoR in the first three quarters of 2020. The parameters of return on capital (ROE) at the end of 2019, Non-Performing Loans (NPLs) at the end of 2019 and the dynamics of write-offs in the period 2017–2019 proved to be important explanatory variables.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».