The Effects of Macroeconomic Variables on the Financial Stability in the Iranian Insurance Industry
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this article is to investigate the effects of macroeconomic variables such as exchange rate, interest rate, economic growth and real money residual growth on the financial stability in the Iranian insurance industry. For this purpose, Markov switching method is used. The ability to account for changes in the relationship between macroeconomic variables and the financial stability of the insurance industry over time is one of the most important features of the Markov switching method. The period under study is from the first quarter of 2005 to the fourth quarter of 2015. The results show that the effects of macroeconomic variables during the first regime (including the first quarter of 2005 to the third quarter of 2008) and the second regime (including the fourth quarter of 2008 to the fourth quarter of 2015) on financial stability of the insurance industry are different. So that the effects of exchange rate, interest rate and economic growth on the financial stability of the insurance industry in the first regime are the opposite of those of the second regime. This is while the growth of the real balance of money has a direct link to the financial stability of the insurance industry in each round of the regime, but in the second regime, which is a recessionary regime, its effect on financial stability is insignificant. Also, the findings show that the stability of the first regime is more than the second regime, so that if the insurance industry is in regime one in the previous period, with a probability of 94% it will be again in regime one.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».