Negative interest rate policy and bank risk‐taking: Search for yield or de‐leverage?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Since 2012, many central banks have implemented negative interest rate policies (NIRPs). While two opposing hypotheses about the effectiveness of NIRPs have emerged in the academic: the “de‐leverage effect” and the “search‐for‐yield effect.” The long‐term use of NIRPs provides a rare and important setting to re‐examine the relationship between interest rates and bank risk‐taking. We conduct an empirical analysis by using commercial banks' data from 2007 to 2020 for 23 countries (19 eurozone countries plus Japan, Denmark, Sweden, and Switzerland), which had adopted NIRPs. It indicates that 1% reduction in the policy rate would reduce bank risk‐taking by 4.9%. This result is stronger after the NIRPs implemented. Our results support the “de‐leverage effect” under NIRPs. We next show that the “de‐leverage effect” is greater for banks with more diversified income, smaller size or under more competitive environment. The findings help to make the debates around NIRPs effectiveness clearer as well as support for the central banks to make more effective monetary policy decisions in different economic situations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».