The Robustness of the Determinants of Overall Bank Risks in the MENA Region
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The banking sector in the MENA region is exposed to financial risks that originate from both the internal and external environment. Related studies in the literature have reached inconclusive determinants of the overall risks to banks. This paper examines the robustness of the determinants cited in the related literature. Design/methodology/approach: This paper examines the country-specific and bank-specific factors that affect banks’ Z-score (being a proxy for the overall bank risks) in the MENA region. The sample banks consist of 33 listed commercial banks operating in six countries in the MENA region. Balanced panel data over 20 years (2000 to 2020) was examined, having a total of 660 observations. The Pooled Ordinary Least Square estimation (OLS) was used to carry out the empirical analysis. Findings: The findings of this paper showed that the robust determinants of overall bank risks are follows: (a) The unemployment rate had a negative effect on high overall bank risks in the period 2000–2010, (b) The financial crisis had a positive effect on the MENA overall bank risks in the period 2000–2010, but only for the low overall bank risks, (c) A robust and negative effect of cost/income ratio was observed in the period 2010–2020 only for high overall bank risk, (d) Low overall-risk banks were able to manage overall risks in a shorter time than high overall bank risks, and (e) In terms of the country-wide effect, the results for Egypt only showed that the overall bank risk had positive effects in the period 2000–2010, but negative and significant effects in the period 2011–2020 where overall bank risks reduced. Originality: This paper offers robust findings in the controversy around the determinants of overall bank risks in the MENA region, which is beneficial in light of the fact that the literature thus far has not reached a consensus regarding this issue.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».