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Enregistrement W3171207396 · doi:10.1108/jefas-01-2020-0012

Institutional quality and risk in the banking system

2021· article· en· W3171207396 sur OpenAlexaff
Canh Phuc Nguyen, Chrıstophe Schınckus, Thanh Dinh Su, Felicia Hui Ling Chong

Notice bibliographique

RevueJournal of Economics Finance and Administrative Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBanking stability, regulation, efficiency
Établissements canadiensUniversity of the Fraser Valley
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpenness to experienceOrdinary least squaresPanel dataForeign direct investmentQuality (philosophy)BusinessRobustness (evolution)Monetary economicsCredit riskSample (material)Financial systemEconomicsEconometricsActuarial scienceMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This paper aims to offer an empirical study of the impact of institutional quality on the banking system risk and credit risk. Design/methodology/approach Applying cross-sectional dependent tests and stationary tests to check the property of our sample, the panel corrected standard errors model is recruited as the main estimator, while feasible generalized least squares, pool ordinary least squares (OLS), robust pool OLS and other estimators are used as a robustness check for an unbalanced panel data for 56 economies divided into three subsamples between 2002 and 2015. Findings The empirical results show several significant contributions. First, an improvement in institutional quality is an important factor to reduce the banking system risk. This effect of the institutions is less important in well-capitalized, highly profitable and in high-economic growth countries. This effect is also stronger in highly liquid banking systems. Notably, a better institutional quality helps to reduce the banking system risk in the highly concentrated banking system. Second, institutional quality has a significant negative relationship with the banking credit risk, especially in highly concentrated banking systems and in high-growth countries. This influence is weaker in highly liquid and well-capitalized banking systems. Finally, better institutions reduce the positive effect of trade openness, but it induces a higher credit risk for the banking system from the trade openness. Notably, a better institutional quality enhances the negative effect of foreign direct investment (FDI) inflow on both banking system risk and credit risk. These findings are documented for a global sample and three subsamples: low and lower-middle-income economies, upper-middle-income economies and high-income economies. Originality/value This study provides some recommendations, for policymakers, on the roles of institutions in the banking system and financial stability.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,730
Score d'incertitude au seuil0,346

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations56
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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