The Missing Link in Bank Behavior: Deposit Interest Rate Setting Under a Dual-Benchmark Framework—A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
The efficacy of monetary policy depends on an accurate model of bank behavior, yet the existing literature has a significant blind spot: the central role of deposit interest rate setting. This paper argues that the deposit rate is the primary arena where banks’ strategic and asymmetric responses to policy signals are revealed. Motivated by the unique dual-benchmark system in Indonesia, where a prudential deposit insurance rate actively competes with the central bank’s policy rate, this study addresses a conceptual problem with global relevance, namely, how monetary policy transmission functions when confronted with conflicting policy signals. To investigate this gap, this paper employs a Systematic Literature Review (SLR), combined with bibliometric analysis. By synthesizing findings from 63 articles selected via the PRISMA protocol, this review first maps the intellectual structure of the field, confirming that while themes of monetary policy and bank behavior are mature, the crucial dimension of deposit rate setting, particularly within a dual-benchmark context, remains a ‘missing link’. The primary contribution of this study is, therefore, building a conceptual framework that recenters the deposit interest rate as the fundamental indicator for assessing asymmetric bank behavior and identifying policy distortions. The findings provide a structured foundation for future empirical research and offer critical insights for regulators on the implications for monetary policy transmission and financial system stability.
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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 | 0,007 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».