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Enregistrement W4308242269 · doi:10.5539/ibr.v15n11p30

The Determinants of the Efficiency of Ivorian Commercial Banks: A Study Using the Non-Parametric Approach

2022· article· en· W4308242269 sur OpenAlexvenueno aff
PRAO Yao Séraphin, DIABATE Salimata

Notice bibliographique

RevueInternational Business Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEfficiency Analysis Using DEA
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTobit modelInefficiencyData envelopment analysisEconomicsMarket liquidityEquity (law)Capital adequacy ratioInflation (cosmology)BusinessFinancial systemMonetary economicsEconometricsMicroeconomicsProfit (economics)Statistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study is to analyze the determinants of banking efficiency in Côte d'Ivoire. To achieve this objective, we used annual data covering the period from 2004 to 2017, for fifteen Ivorian banks. Methodologically, we first used the non-parametric data envelopment analysis (DEA) method to determine the efficiency scores. The results show that Ivorian banks are technically inefficient. Second, we used a Tobit model to identify the determinants of bank efficiency. The Tobit regression identifies return on equity, regulatory capital, size, and credit as the main determinants of the technical efficiency of Ivorian banks. In addition, bank liquidity and ownership, GDP growth rate, and inflation are sources of inefficiency in Ivorian banks. The study recommends that banks manage their resources rationally to finance the economy efficiently. At the level of the monetary authorities, they should ensure that banks apply regulatory standards.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,014
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0070,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,245
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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