Evaluating the Effect of Climate Risk on Financial Fragility in Arab Countries
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the impact of climate risk on the financial fragility in Arab countries, which is partitioned into four categories pursuant to the level of income from 2007 to 2019. This has been performed using an aggregate banking stability index, as a measure of financial fragility in 18 countries, including (i.e. Algeria, Bahrain, Djibouti, Egypt, Iraq, Jordan, Kuwait, Lebanon, Libya, Mauritania, Morocco, Oman, Qatar, Saudi Arabia, Sudan, Tunisia, UAE, Yemen). The outcomes reveal that climate risk has significant positive effects on financial fragility. The findings show that importance of climate-related risk and some factors in explaining financial fragility, where broad money, domestic credit to private sector by banks, GDP growth, and income seem to have significant effects on financial fragility. Robustness test using alternative measures of financial fragility and changing estimation method to assure the reliance of study results. Both approaches confirm the previous findings. The study contributes to the literature by providing empirical evidence on the effect of climate-related risk on banking stability in Arab countries over 13 years and emphasizing that climate risk is source of risk for the financial system. The research insights of this contribution can inform policymakers and central banks to assess climate-related financial risks, highlighting the need for a better understanding of the impact of climate shocks on world financial system across countries.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».