أثر جائحة كورونا على القطاع المصرفي السعودي: دراسة مطبقة على البنوك السعودية
Notice bibliographique
Résumé
أظهرت الأزمة الصحية العالمية الناجمة عن انتشار وباء كورونا المستجد- في ما يخص قطاع المصارف عبر العالم- أن فترة الحجر الإلزامي التي فرضتها غالبية الدول حول العالم، شكّلت ضغوطاً متزايدة من المخاطر على نشاط البنوك، ولا سيما البنوك الناشطة في القروض للشركات بعدما اضطر الكثير من المؤسسات حول العالم للتوقف عن النشاط الإنتاجي أو الصناعي، وبالتالي كشفت الأزمة أن القروض المصرفية خلال الأزمة الصحية هذه لم تكن متساوية بين قطاع وآخر. ومن هذا المنطلق جاءت فكرة البحث، وقد اعتمدت الباحثة على المنهج الوصفي في جانبه النظري وذلك للإلمام بمختلف جوانب الدراسة، والمنهج التحليلي للقوائم المالية للبنوك السعودية وذلك خلال التسعة أشهر والربع الرابع من العام 2020 مقارنة مع الفترة خلال التسعة أشهر والربع الرابع من العام 2019. وانتهت الدراسة إلى جملة من النتائج والتوصيات منها: زيادة الطلب على القروض الممنوحة من البنوك لقطاع الشركات، وذلك للسيطرة على تداعيات جائحة كورونا، وكذلك فقد انخفضت أرباح أغلب البنوك السعودية المكونة لعينة الدراسة باستثناء (الأهلي التجاري، مصرف الراجحي والبنك السعودي للاستثمار) وصافي دخلها من العمليات المختلفة بشكل واضح في التسعة أشهر من العام 2020 مقارنة مع التسعة أشهر من العام الماضي، كما ارتفع أيضاً مخصص خسائر الائتمان لأغلب البنوك عينة الدراسة وذلك بسبب تداعيات جائحة كورونا على الاقتصاد العالمي بشكل عام في 2020، وعلى الاقتصاد السعودي ككل، وعلى القطاع المصرفي السعودي بشكل خاص. كما يجب العمل على وضع التشريعات والأطر القانونية والتنظيمية من مؤسسة النقد العربي السعودي، التي تعمل على استفادة البنوك من حزم الانقاذ وإجراءات الدعم التي اتخذتها المؤسسة لدعم قطاع البنكي السعودي، والعمل على الأخذ بعين الاعتبار اقتراحات لجنة بازل فيما يخص تجاوز الآثار السلبية للمخاطر البنكية، خاصة في هذه الأزمة وسرعة اتشار الفيروس سعياً منها للحفاظ على الاستقرار المالي.
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 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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,327 | 0,324 |
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 ».