A comprehensive analysis of the decline in the market-to-book ratio of European banks
Notice bibliographique
Résumé
We analyse a sample of 215 European banks and find that their market-to-book ratio has declined substantially since the GFC. To assess what may account for this, bank-specific and country-specific indicators are used, as well as, for the first time for European banks, ESG variables. We find bank fundamentals, such as ROE and volatility of stock returns to be important determinants of the market-to-book ratio. We also find the valuation of large banks to be penalized more, relative to that of smaller ones. On the country-specific front, we find GDP growth to be significant, as well as the relative size of the banking sector. As far as ESG is concerned, we find different ESG sub-pillars to affect bank valuation differently, more specifically, we find a positive relationship between duality and valuation, particularly for large banks, and a negative one for environmental engagement, the latter being suggestive of the ‘over-investment’ hypothesis. • The market-to-book ratio of European banks has been persistently declining since the Global Financial Crisis. • Return on equity and volatility of stock returns are important determinants of bank valuation, as per the standard theoretical dividend discount model. • The valuation of large banks has been penalized more, relative to that of smaller ones. • ESG sub-pillars affect bank valuation differently. • There are differences in the factors affecting large and smaller bank valuations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».