Bank Profitability Determinants: Firm-Level Observations in the ASEAN-5 Markets
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to investigate the bank-specific characteristics and macroeconomic factors affecting the profitability performance of the Southeast Asian banking sector. The sample markets cover the five original members of ASEAN, i.e. Indonesia, Malaysia, Philippines, Singapore, and Thailand, whereas the sample period encompasses the years between 2010 and 2017. While a healthy financial system is important for the economic sustainability and growth, there are still limited studies to understand how banks generally perform in this region. Our findings largely support the existing hypotheses about the importance of certain micro- and macro variables while contributing new empirical evidence to the current literature. The bank size, loan to assets, loan loss provision, non-interest incomes and expenses, and capital adequacy remain relevant in influencing bank profitability in the ASEAN-5 region. Macroeconomic variables of inflation, interest rate, market concentration and GDP per capita play considerable roles in profitability when they are assessed separately from the bank-specific factors. It is worth noting that the bank-level factors remain important and outplay the macroeconomic factors when they are considered at the same time. The result robustness is of a certain level of satisfaction because comparisons have been performed across individual countries and across different regression models of pooled ordinary least squares model, random effect model, and fixed effect model for all the tentative tests. Both the return on assets and return on equity are examined. Combining both micro- and macroeconomic variables in the regressions also indicates an overall improvement in the r-squared under the same models.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».