Predicting Financial Distress in ASEAN Banking: A Logistic Regression Approach
Notice bibliographique
Résumé
Banking sector stability is crucial to a country's economy, but the global financial crisis and macroeconomic pressures such as the COVID-19 pandemic have heightened the risk of financial distress. This study aims to develop a prediction model for banking financial distress in ASEAN countries by combining CAMEL indicators and macroeconomic variables. Using panel data from 435 banks during the period 2017–2021 and logistic regression analysis, this study shows that the capital adequacy ratio (CAR) and return on assets (ROA) have a negative effect on the likelihood of distress, while the non-performing loan ratio (NPL) and exchange rate have a positive effect. The model that combines macroeconomic variables shows higher prediction accuracy than the model that only uses internal financial indicators. Model 1, excluding macroeconomic variables, correctly predicted 67.14% of the sample banks, while Model 2, including macroeconomic variables, increased the prediction to 72.01%. This study expands the literature on early warning systems using empirical evidence from ASEAN countries and contributes to the applied analytics domain by proposing logistic models relevant for policy-making and banking regulation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».