Banking and Cooperatives in Ecuador: Comparative Evidence of Technical Efficiency and Financial Resilience
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Notice bibliographique
Résumé
In Ecuador’s financial system, private banks and savings and credit cooperatives coexist, both playing a key role in financial intermediation and the economic inclusion of traditionally underserved sectors. During the COVID-19 pandemic, these institutions faced unprecedented challenges that tested their adaptability and operational efficiency. In this context, the present study evaluates the technical efficiency of banks and cooperatives in Ecuador over the 2015–2023 period, using a combined approach involving Data Envelopment Analysis (DEA) and mixed linear models (MLMs). A longitudinal and comparative methodology is adopted, allowing for the analysis of efficiency trends over time and the identification of their main structural determinants. The results show that cooperatives exhibit a higher average technical efficiency than banks, as well as greater resilience during the health crisis. The analysis reveals that operating expenses negatively impact efficiency, while equity and social capital show no significant effects. By combining DEA and MLMs, the study offers a more comprehensive and nuanced understanding of the factors influencing efficiency, underscoring the importance of tailored policies and institutional strategies focused on resource optimization and continuous improvement. The study concludes that efficiency does not rely solely on size or asset volume, but rather on managerial capacity and organizational adaptability in complex and changing environments.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle