The Impacts of Publicly and Privately-Owned Banks on Economic Growth in Turkey: A Comparative Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Certain transfer mechanisms can be expressed with the help of very different theories about how financial development influences economic growth. The ongoing debates on how the banking system contributes to the economy are tried to be explained by those transmission mechanisms. Among these mechanisms, there are bank deposits and credits related to savings and investment indicators, which are essential to the banking system. In this study, the impact of the banking system on the gross domestic product (GDP) is tried to be examined. However, unlike other similar studies, the development of the banking system is taken into consideration on the basis of total assets, which offers a broader perspective on the total of bank deposits and/or credits. Accordingly, the study aims to explicate the possible association between total assets of the publicly-owned commercial banks as well as the privately-owned banks operating in Turkey and the GDP. The analyses performed on the basis of the quarterly data cover the period between the first quarter of 2010 and the third quarter of 2019. The results obtained from the cointegration test and the FMOLS, DOLS, and CCR cointegration regression analyses reveal that both publicly-owned deposit banks and privately-owned deposit banks are related to the GDP in the long-run. Although it is determined that the total assets within both bank groups has a positive impact on the GDP in the long-run, it is found that publicly-owned deposit banks have a greater impact on the GDP in comparison to privately-owned banks.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».