Profitable Investment Channels of Vietnamese Commercial Banks (2018–2024)
Notice bibliographique
Résumé
The Law on Credit Institutions 2010, amended and supplemented, was applied on 15 January 2018, causing many changes in senior personnel in Vietnamese banking. The period (2018–2014) had many changes. This was also a period of many business difficulties. Four commercial banks had to carry out mandatory transfers at the request of the State Bank to ensure the development of the Vietnamese banking system in 2024. Profitable investment channels of commercial banks sometimes generate income and, at other times, suffer losses. Managers often analyze and make investment decisions by observing developments recorded on graphs and estimating the future fluctuation trends of each profitable investment channel. However, no research has been conducted on how the simultaneous implementation of all information from investment channels affects the final profit results of commercial banks. This study investigates all banking activities, from trading to investing, to consider which investment channel has a stable impact on bank profits over a long period. The S-GMM estimation method is used, due to the consideration of endogenous variables in quarterly panel data of 27 Vietnamese commercial banks from the first quarter of 2018 to the third quarter of 2024. This study provides statistical evidence indicating that all investment channels of commercial banks contribute to increased profits, except for short-term securities trading channels and capital contributions to subsidiaries. This study also reveals that economic growth and systemic risk affect commercial bank profits. Several solutions are proposed for commercial banks to develop future profitable investment channels.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».