Corporate Governance and Credit Risk in the Banking Sector
Notice bibliographique
Résumé
Corporate governance and credit risk are very important for empirical analysis.Credit risk causes economic downturn as banks fail due to default risk from clients, which has had a negative impact on the economic development of many nations around the world (Reinhart & Rogoff, 2008).By definition, credit risk describes the risk of default by a borrower who fails to repay the money borrowed.The term hedging signals the protection of a business's investments by limiting its level of risk, for example, by purchasing an insurance policy.Diversification is the allocation of financial resources in variety of different investments and has also long been understood to minimize such risk.The capital adequacy ratio is a measure of a bank's capital maintained to absorb its outlying risks.Since there is a lot of competition among banks to attract customers, therefore, it has triggered several innovations in banking services (Aruwa & Musa, 2014).Regulators also require banks to improve internal governance practices in order to ensure transparency and ethical standards to keep the customers satisfied with their products and services.Ambiguity in banks' terms and conditions will make it difficult for customers to select financial products appropriate for their needs, whereas clear terms and conditions allow customers to be more satisfied with the bank's performance (Ho & Yusoff, 2009).Customers expect the financial institutions to have strong policies that can safeguard their interests and protect them.Therefore, poor understanding of effective credit risk and the acceptable risk management strategies by bank managers poses a threat to the commercial banks advancement and customers' interest.This study analyse the credit risk at the second level bank.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».