Credit Risk Management Can Gear Up Bank Performance – Moderating Effect of Interest Rate in Developed Countries
Notice bibliographique
Résumé
This research explores the role of interest rate as a moderator in credit risk management, influencing the performance of banking industry in selected developed countries using a two-step GMM model. The annual data of the top 10 banks of the selected 10 developed countries ranging from 2001 to 2020 was used. The developed countries or G-10 are Belgium, Canada, France, Germany, Italy, Japan, Sweden, Switzerland, the United Kingdom, and the United States, which are the originators of the Basel Accords. Bank performance, proxied by ROA, ROE, ATO, and NPM, is dependent. Interest rate is a moderator, independent and indexed, developed after netting off lending interest rate (LIR), interest rate spread (IRS) & net interest margin (NIM). The credit risk management index (CRM index) was derived after netting off the effects of extra ordinary financing of net loans and leases, negativity of nonperforming loans, and secured cushioning of risk-weighted assets. The results confirmed that CRM improves the growth of banking, especially in case of ROA, ROE, and NPM, improves more by the induction of the moderator of the interest rate index and enhances more with the induction of the interaction. This research guides for rearranging the determinants of CRM, identifying loopholes of CRM, fixing interest rates, and looking after natural fixation of interest rate. CRM policies should be stringent, security analysis must be centralized, offered interest rate must be natural and savings must be used in a productive usage rather than multiple financing at lower interest rates. The research contributed two indexes, the CRM index and the interest rate index (IR index), which were developed by NPLs, NLLs, RWAs and LIR, IRS, and NIM, respectively. The results highlighted that loanable fund theory is starving without remedial measures of CRM for leakage of “credit”, drainage of “capital” or seepage of “money”. The researcher selected ten developed countries with the 10 highest scoring banks in a period of 2001-2020 and used a two-stage GMM technique.
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 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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 | 0,000 |
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 ».