Impact of Covid-19 Pandemic on the Financial Performance of the Banking Sector of Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Covid-19 pandemic has affected both real and nominal sectors of all countries in the world. The paper has examined the impact of this pandemic on the banking sector of Bangladesh. Using ratio and correlation analysis on 2019 and 2020 data some interesting findings are invented. Pandemic has incurred devastating and homogeneous impacts for all type of banks in Bangladesh. Profitability and efficiency have decreased sharply. The analysis shows that if the provision criteria had not been relaxed, the profit rate would have been decreased further. Negative growth of profitability and interest earning by the most banks are very glaring. Aggregate profit of the banking system has fallen about 4 percent. Further, evidence of investment scope shrinking is also manifested. Hence, sheer income rearrangement is also detected by the banks in pandemic situation. The loss caused by the decrease of interest earning was attempted to offset by the increase of fee based income. However, productivity is remained largely unchanged during the pandemic. Additionally, drastic fall of major balance sheet items in 2020 are also noticed. Banks were desperate to save themselves from the tsunami of losses by searching alternative sources of business too. Additionally, profit fall and international linkage of individual banks have very high association. The paper has very high stake particularly for crisis management of the banking system of developing countries where banks are suffering from the less variety of product and lending activities.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».