The Market of Non-Bank Financial Institutions: International Terminology, Research Methodology and Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The subject of this study is the relationship that develops in the process of the functioning of the market of non-bank financial institutions. The object of this research is the market for such organizations, which act as intermediaries in different jurisdictions. The aim of this study is to examine general trends in the market for non-bank financial institutions, as well as to establish a possible connection between the behavior of this market and that of the traditional banking sector. In order to achieve this goal, the article examines the market for both non-bank and traditional banking intermediaries in Belgium, France, Germany, Ireland, Italy, Luxembourg, the Netherlands, Spain, Argentina, Australia, Brazil, Canada, the Cayman Islands, Chile, China, Hong Kong, India, Indonesia, Japan, South Korea, Mexico, Russia, Saudi Arabia, Singapore, South Africa, Switzerland, Turkey, the United Kingdom, and the United States. Special attention is paid to correlation analysis as a statistical method that allows us to study the relationship between two variables: data characterizing the behavior of the market of non-bank financial intermediaries and the market of traditional bank financing. General trends are described and conclusions are drawn about the existence of a corresponding relationship for all the studied samples. The data obtained can be used to conduct further research on the behavior of the market of non-bank financial intermediaries, as an important and integral part of the financial market.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».