Banking Transparency, Financial Information and Liquidity Risk Management: Case of Saudi Banks
Notice bibliographique
Résumé
The article aims to assess the impact of banking transparency on liquidity risk. To do so, we first test the determinants of Liquidity Coverage Ratio (LCR) as well as ensure the resilience of the Saudi banking system over the period from 2014 to 2021. Using System GMM with bank-specific and macroeconomic variables, results show that capital adequacy ratio, SIZE, GDP growth as well as past LCR levels significantly influence the LCR. Secondly, we adopt the Panel Vector Auto Regression (PVAR) approach to assess the response of the LCR to various shocks. Impulse Response Functions (IRF) and variance decomposition demonstrate that the shocks to past LCR, AQ, CAR and GDP increase future liquidity risk. Thirdly, we prove that Saudi banks implement less than 50% of the transparency dimensions. They mainly disclose financial information and information on information credibility. Barely 18% of information on non-financial components of banking activity is made available to the public. Information on liquidity risk and on the timeliness of information is not available either in annual reports or on the bank's website. On average, the banks in the sample do not give importance to the publication of reports. These results may undermine the effectiveness of the guidelines of the Basel Committee agreements to reduce risk-taking by Saudi banks.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».