Effects of Negative Interest Rates on Stability and Profitability of Commercial Banks
Notice bibliographique
Résumé
The article examines the impact of the European Central Bank's (ECB) negative interest rate policy (NIRP) on commercial banks in Europe. It traces the historical context of the policy back to the financial market and banking crises, which eroded trust among banks, leading to liquidity issues and economic downturns. To counteract this, the ECB introduced negative interest rates in 2014, aiming to stimulate the economy.The research question focuses on how NIRP affects banks' annual reports, particularly concerning total assets, credit and risk volumes, proprietary trading, profits, and stability. The hypothesis suggests that NIRP significantly increases risks in bank profitability and stability. Analysis spanning from 2014 to 2022 compares negative interest rate changes with bank balance sheet and profit/loss account developments.Economic theory predicts that negative interest rates decrease bank profits but increase lending activity. Statistical analysis confirms a correlation between NIRP and increased credit risk volume, as well as a shift from bonds to shares in proprietary trading. However, there is no statistical evidence linking NIRP with profit and profitability declines.In conclusion, while NIRP does lead to a significant increase in credit risk volume, it does not halt falling profits and profitability. Therefore, the hypothesis that NIRP increases risks for commercial banks' profitability and stability holds true, posing a threat to financial stability.
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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 | 0,021 |
| 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 | 0,002 | 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 ».