OECD Banking Statistics, 1979-2009
Notice bibliographique
Résumé
This study has been suspended due to a change in platform architecture. We apologise for any inconvenience this may cause. We hope to reinstate this study as soon as possible. The OECD Banking statistics database includes data from 1979 to 2009 on classification of bank assets and liabilities, income statement and balance sheet and structure of the financial system for OECD countries. The OECD have discontinued this dataset, so no further updates will be made. The OECD Banking Statistics are presented in the following tables (some tables will include missing data): Classification of bank assets and liabilities This dataset provides the composition of bank assets and liabilities of residents and non-residents denominated in domestic and foreign currencies based on financial statements of banks in each OECD member country and Russia. Data are reported at current prices in millions of national currency and in millions of Euros for OECD countries. The data covers the years starting from 2005 extending until 2009. The countries covered are Austria, Belgium, Canada, Chile, Czech Republic, Estonia, Finland, France, Germany, Greece, Hungary, Ireland, Israel, Italy, Japan, Korea, Luxembourg, Netherlands, New Zealand, Norway, Poland, Portugal, Slovak Republic, Slovenia, Spain, Sweden, Switzerland, Turkey, United Kingdom, and Russian Federation. Income statement and balance sheet This comparative tables comprises statistics on country’s financial profiles by presenting their respective extensive income statements, balance sheets and capital adequacy by banking group that can be further analyzed by type of financial institution such as commercial banks, savings banks co-operative banks and other monetary institutions. This dataset provides information on income statements, balance sheets and capital adequacy by banking group. Data are reported at current prices in millions of national currency. The data covers the years starting from 1979 extending until 2009. The countries covered are Austria, Belgium, Canada, Chile, Czech Republic, Denmark, Estonia, Finland, France, Germany, Greece, Hungary, Ireland, Israel, Italy, Japan, Korea, Luxembourg, Mexico, Netherlands, New Zealand, Norway, Poland, Portugal, Slovak Republic, Slovenia, Spain, Sweden, Switzerland, Turkey, United Kingdom, United States and Russian Federation. Structure of the financial system This dataset provides information on the overall structure of the financial system per country by type of institution and their components: Central banks, other monetary institutions, other financial institutions and insurance institutions. Data relate to number of institutions, number of branches, number of employees, total assets and liabilities and total financial assets. The data covers the years starting from 1979 extending until 2009. The countries covered are Austria, Belgium, Canada, Chile, Czech Republic, Denmark, Estonia, Finland, France, Germany, Greece, Hungary, Ireland, Israel, Italy, Japan, Korea, Luxembourg, Mexico, Netherlands, New Zealand, Norway, Poland, Portugal, Slovak Republic, Slovenia, Spain, Sweden, Switzerland, Turkey, United Kingdom, United States and Russian Federation. These data were first provided by the UK Data Service in December 2014.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,053 |
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 ».