Effects of Civil Wars on the Financial Soundness of Banks: Evidence from Sudan Using Altman’s Models and Stress Testing
Notice bibliographique
Résumé
This study assesses the financial soundness of Sudanese commercial banks during escalating civil conflict by integrating Altman’s Z-score models with scenario-based stress testing. Using audited financial data from 2016 to 2022 (pre-war) and projections through to 2028, the analysis evaluates resilience under low- and high-intensity conflict scenarios. Altman’s Model 3 (for non-industrial firms) and Model 4 (for emerging markets) are applied to capture liquidity, retained earnings, profitability, and leverage dynamics. The findings reveal relative stability between 2017–2020 and in 2022, contrasted by significant vulnerability in 2016 and 2021 due to macroeconomic deterioration, sanctions, and political instability. Liquidity emerged as the most critical driver of Z-score performance, followed by earnings retention and profitability, while leverage showed a context-specific positive effect under Sudan’s Islamic finance framework. Stress testing indicates that even under low-intensity conflict, rising liquidity risk, capital erosion, and credit risk threaten sectoral stability by 2025. High-intensity conflict projections suggest systemic collapse by 2028, characterized by unsustainable liquidity depletion, near-zero capital adequacy, and widespread defaults. The results demonstrate a direct relationship between conflict duration and systemic fragility, affirming the predictive value of Altman’s models when combined with stress testing. Policy implications include the urgent need for enhanced risk-based supervision, Basel II/III implementation, crisis reserves, contingency planning, and coordinated regulatory interventions to safeguard the stability of the banking sector in fragile states.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».