BANK LENDING DECISION AND BUSINESS CYCLES: ARE INDONESIAN ISLAMIC BANKS DIFFERENT?
Notice bibliographique
Résumé
This paper evaluates the relationship between bank lending decisions and the business cycle in Indonesia where both Islamic and the conventional banks operate side by side. Moreover, the paper also seeks to determine whether the response between the two types of banks is significantly different from each other with regards to the financing behavior observed during the business cycles. The current research paper employs a sample of 73 Indonesian banks (64 conventional and 9 Islamic commercial banks) and studies their financing behavior over a period of 16 years (2005 to 2019). The findings of the paper can be summarized as follows. First, bank credit in Indonesia is pro-cyclical, indicating that the financing behavior of Indonesian banks is positively correlated with the business cycle(s). In other words, during prosperous times, banks lend more while restricting the same during times of economic crisis. Overall, the findings show that the financing behavior of Indonesian commercial banks can aggravate the crisis as they reduce credit during adverse times. Secondly, and more importantly, the findings also reveal that the Islamic banks’ financing is less cyclical in nature, highlighting the potential smoothing abilities of Islamic banks. Not surprisingly, these fundings are fueled by the deposits, as is the case with any developing country. The findings are found stable to the following robustness tests: a) alternate proxy of loan growth, b) inclusion of competition proxy in the regression and the c) use of HP filter to get an alternate proxy of business cycles
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».