The Impact of the Negative Deposit Facility Rate on the Banking System
Notice bibliographique
Résumé
The main aim of the study is to investigate the repercussions of the monetary policy of negative interest rates conducted by the European Central Bank as a response to defective performance levels across the banking system during a time of economic trough afflicting European countries. The assumption under negative interest rates is that this should make monetary institutions more likely to issue credit, thus fighting loan contraction and creating a solid ground for proper money circulation and economic expansion. Simultaneously, this policy entails, for financial institutions, an extra payment due to their liquidity holdings at the ECB, in the form of deposits or current accounts. Nonetheless, it should be kept in mind, that the primary objective of the ECB is to seek price stability, and for this reason, in comparison, the lucrative purpose of the banking sector is a problem to put on the back burner. Under these circumstances, the amount of total payments carried out by the banking system of each 19 countries of the Monetary Union has been the object of the study to understand which countries are more or less sensitive to the policy. Furthermore, those figures are compared to the due forecasted payments to be done by each country's banking system on aggregate level after the recent implementation of a two-tier system for the liquidity held in the current accounts. The results show that a great disproportion exists in the affliction of negative interest rates across the banking system in different eurozone countries and that each of them will be differently affected by the two-tier system.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,007 | 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 ».