What Are the Differences in the Area of Profitability and Efficiency When Early and Late Adopters Are Analyzed Regarding the Basel III Leverage Ratio?
Notice bibliographique
Résumé
This research investigates whether banks that adopted new regulatory requirements earlier, such as Basel III, are more profitable, as well as more efficient, than banks that adopted these requirements later. In addition, all 138 banks are based in the G7 member countries, which are the most developed countries in the world. Also, banks are categorized into early and late adopters based on Basel III Leverage Ratio performance by using Fitch Connect. Moreover, profitability ratios, such as the Return on Equity, Return on Assets and efficiency ratio Operating Efficiency, were collected from Fitch Connect to analyze if early adopters were more profitable and efficient than the late adopters. Also, STATA is used to analyze descriptive statistics and a univariate analysis of both groups. Furthermore, the finding is that early adopters of the Basel III Leverage Ratio are not the more profitable or efficient firms compared to late adopters as anticipated. In addition, the results of early and late adopters do not differ that much in the analysis regarding profitability and efficiency ratios. This implies that it is not necessarily correct to assume that stricter regulation, such as Basel III, will negatively affect the profitability or efficiency of banks. In addition, these results are useful to regulators and policymakers of the G7 member countries for two reasons. Also, regulators can clearly see how banks are adopting new stricter regulation.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
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 ».