Impact of COVID-19 Pandemic on Canadian Banks’ Performance: Non-Performing Loans, Capital Adequacy, and Profitability
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 pandemic has impacted many financial institutions due to nonpayment of debt by borrowers and unavailability of funds for further lending.Canadian banks have performed well during COVID-19 pandemic by managing non-performing loans (NPLs) and maintaining capital to risk weighted assets ratio higher than 8%.NPLs of Canadian banks was expected to be high due to high interest rates set by Bank of Canada and soft economic growth during and after COVID-19 pandemic.NPLs are associated with different financial indicators of the bank.As per the guidance issued by OSFI, Government of Canada in October 2023, banks/financial institutions are required to maintain minimum capital to risk weighted assets ratio of 8%.The purpose of this study to check the Canadian banks performance by considering the impact of COVID-19 pandemic based on three financial soundness indicators; regulatory capital to risk weighted assets ratio and earnings, profitability, return on assets ratio and non-performing loans to gross loans ratio.Analysis is done by using multivariate regression model based on last 10 years (Q1 2013 to Q3 2023) quarterly data.Based on the analysis results, it is found that Canadian banks have performed well during and after COVID-19 with little effect of pandemic.Canadian banks have maintained regulatory capital to risk weighted assets ratio above 12% over the study period which is higher than 8% required ratio.Canadian banks' non-performing loan to gross loan ratio is less than 0.5% and return on assets ratio is above 1% during the study period except COVID-19 quarters.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,012 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».