The Effect of Financial Inclusion and Competitiveness on Financial Stability: Why Financial Regulation Matters in Developing Countries?
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to assess the effect of financial inclusion and competitiveness on banks’ financial stability, considering the moderating role of financial regulation. To do so, we compare the effects of these variables in Sub-Saharan African (SSA) and Latin American and Caribbean (LAC) countries. Our results suggest that inclusion enhances bank stability in SSA and LAC countries, and financial regulation contributes to increasing financial stability in LAC countries, while we find no statistical significance in the effect of financial regulation on financial stability in SSA countries. Moreover, competitiveness negatively impacts financial stability, and financial regulation moderates the negative effect of competitiveness on financial stability in SSA and LAC countries. We also find that financial inclusion reduces credit risk in SSA countries, and for LAC countries financial inclusion increases credit risk and reduces bank profitability. Regarding the practical implications, this study shows that fostering financial inclusion in the countries under study contributes significantly to improving the welfare of households and especially to the stability of the financial system. The present study allows expanding of the scarce literature by examining the effect of financial inclusion and market structure on financial stability in two different samples, consisting of 41 countries in the SSA region and 31 countries in the LAC region, throughout 2005–2018.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».