The Impact of the Legal Environment on Bank Profitability: An Empirical Analysis of the Angolan Banking Sector
Notice bibliographique
Résumé
An efficient legal system facilitates the enforcement of guarantees, enables the recovery of non-performing loans and increases trust between creditors and borrowers. This study examines the effect of the legal environment and the profitability of the Angolan banking sector. Specifically, it analyses the influence of property rights and the rule of law on bank profitability in Angola. The study employs various econometric methods for analyzing panel data, such as Feasible Generalized Least Squares (FGLS), and instrumental variables models such as Two-Stage Least Squares (IV-2SLS), Generalized Method of Moments (IV-GMM) and Quantile Regression (MQREG). The study concludes that improving the legal environment by strengthening property rights and promoting the rule of law favours the profitability of Angolan banks. In terms of practical implications, this study shows that the legal environment in Angola is an important barrier to the promotion of credit in Angola, and, above all, to improving the profitability of banks. This study contributes to the scarce literature highlighting the relationship between the legal system and the Angolan banking sector, a topic that has been little explored in the context of African countries. Furthermore, the study awakens the dormant debate on the legal system and finance.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,003 | 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 ».