Le risque des PME québécoises pour les banques l'information d'abord-- : étude empirique des principales causes des taux d'intérêt bancaires relativement élevés
Notice bibliographique
Résumé
Ce travail cherche à expliquer les causes des taux d'intérêt bancaires relativement élevés assumés par les PME québécoises. Nous présentons un modèle qui s'inscrit dans le schéma théorique d'une différence dans l'efficience des marchés de crédits selon la taille des entreprises. Ce modèle suppose que l'asymétrie d'information marquant le marché de crédits aux petites entreprises est à l'origine du déséquilibre de marché du crédit. Les estimations, réalisées à partir de données tirées des statistiques du bilan des sociétés non financières du gouvernement du Québec, indiquent une corrélation entre la qualité en terme de risque d'une entreprise et le volume de crédits bancaires à court terme octroyés. Toutefois, cet effet est aléatoire. Nous identifions une relation entre le degré de concentration du marché de crédit local et la fonction de demande de crédits bancaires à court terme des petites entreprises. Ces résultats concordent largement avec ceux trouvés aux Etats Unis [i.e. États-Unis] par Barclay et Smith, 1995, et par Asli Demirguç-Kunt et Vojislav Maksimovic, 1999. Les analyses approfondies qu'on a développé [i.e. développées] permettent d'identifier des effets régionaux fixes sur le volume d'emploi des crédits bancaires à court terme, qui sont particulièrement dominants dans la région administrative de la Gaspésie et des Iles de la Madeleine.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 ».