Investigating Factors Affecting Loan Loss Reserves in the US Financial Sector: A Dynamic Panel Regression Analysis with Fixed-Effects Models
Notice bibliographique
Résumé
Loan loss reserve accounts are an important part of banks’ ability to sustain losses. However, to enhance such protection, executives in the banking sector should recognize the factors that can affect the management of loan loss reserves. This study sought to investigate a novel set of macroeconomic and non-macroeconomic factors that can have an impact on the LLR ratios of banks in the United States (US). Data were retrieved from the Federal Reserve Economic Data (FRED) database, considering the population of the banks in the US for the fiscal years 2015 to 2023. Dynamic panel regression methods, including ordinary least squares (OLS), fixed-effects models (FEMs), and random-effects models (REMs), were used to reach the research goal. The results demonstrate that both macroeconomic and non-macroeconomic factors significantly influence the behavior of LLRs in the United States. We clearly recognized industrial production as the macroeconomic indicator with the highest influence on LLRs, accurately representing the sector’s activity level through its calculation. The research findings demonstrate that industrial production is crucial in banks’ strategies regarding LLRs. Further, the S&P 500 has the most substantial impact on LLRs in a non-macroeconomic framework. Also, the results indicate that US banks are seeing a resurgence and are proactively allocating resources for their recovery. Overall, the findings of the study suggest that the financial institutions of the US ought to enhance their loan provisioning strategies in order to optimize resource allocation and improve the overall business performance.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».