Bank Risk Capital and Its Effectiveness in Selected Euro Area Banking Sectors
Notice bibliographique
Résumé
Risk capital or capital at risk (CaR) refers to the amount of capital set aside and maintained by banks to cover different types of risk. For banks, it is used as a buffer against claims or expenses in the event that ordinary capital is not enough to cover them. Thereby, risk capital can also be recognized as risk-bearing capital or surplus funds. Risk capital may generate very high costs, but on the other hand it protects against insolvency. That’s why a bank needs to find the ‘Gold mean’—the optimal value of risk capital that will not lower its efficiency, but still ensure financial security. The main objective of the study is identification of interdependencies between bank risk capital and effectiveness of the aggregated Eurozone banking sector and selected national banking sectors of the euro area. The paper tries to answer the research question whether the risk capital supports or lowers banks’ operational effectiveness. The adopted research hypothesis stated that there is a positive correlation between profitability and size of bank risk capital. To verify the hypothesis regression models were used. The results indicate that the size and structure of bank capital impact on the credit institutions’ effectiveness in the analyzed banking sectors, however with different intensity. Thereby, the article fulfils a research gap in the field of research studies that take into account how capital at risk and specific capital adequacy regulations may impact on a bank’s efficiency.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».