The Impact of Non-Interest Income on Commercial Bank Profitability in the Middle East and North Africa (MENA) Region
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the effects of non-interest income on bank performance in the Middle East and North Africa (MENA) region, addressing existing research gaps and conflicting results. The analysis is based on data from 40 banks (5 banks from each country) operating in Bahrain, Egypt, Jordan, Kuwait, Oman, Qatar, Saudi Arabia, and the United Arab Emirates between 2010 and 2022. Using correlation analysis and three regression models (OLS, FE, and RE), this study explores the relationship between non-interest income, overheads, capital adequacy, loan loss provision, bank size, and return on assets. The findings reveal positive associations among banks’ overhead, size, capital adequacy, and loan loss provision. Additionally, a favorable correlation is observed between non-interest income and bank performance. Non-interest income significantly influences the profitability of MENA region banks across all three models, supporting the main hypothesis. While the study’s limitations include sample size and geographic focus, the findings of this study provide valuable insights for policymakers, allowing them to recognize the positive impact of increasing non-interest income on commercial bank profitability in the MENA region and consider implementing policies that encourage and support banks in diversifying their income sources.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».