Determinants of Bank Profitability—Do Institutions, Globalization, and Global Uncertainty Matter for Banks in Island Economies? The Case of Fiji
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study is to examine the influences of institutions, globalization, and world uncertainty on bank profitability in small developing economies. Consequently, we emphasize the significance of both bank-specific and other external factors influencing bank profitability. The empirical estimation is based on seven banks in Fiji—a small island economy—over the period 2000–2021. Together with bank-specific and macro factors, we account for institutions, globalization, and world uncertainty in analyzing the determinants of bank profitability. The study uses the fixed-effect estimation method. From the results, we observe that bank-specific variables, like the net interest margin, non-interest income, bank size, and capital adequacy ratio, are positively associated with bank profitability. Non-performing loans and credit risk are negatively associated with bank profitability. Macro variables, such as real GDP growth and remittances, have positive effects on bank profitability. Institutional factors, such as government effectiveness and voice and accountability, are positively associated with bank profitability. Regarding globalization, we find that it supports bank profitability. Global uncertainty and the Global Financial Crisis (2007–2008) are positively associated with profitability, whereas the global pandemic (COVID-19) is negatively associated. This study underscores the need to analyze the bank performance with factors beyond those reported in financial statements to derive a comprehensive understanding and appreciation of the complex nature of banking operations.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».