Trends in household income and expenditure, and the pace of credit activity in Georgia
Notice bibliographique
Résumé
Georgia's financial system remains stable and continues to support economic lending. As of April 2025, the banking sector maintains healthy levels of capital and liquidity. Compared to the previous year, the pace of credit activity has gradually normalized, and in April 2025, the annual growth of loans—excluding the exchange rate effect—stood at 15.5%. This growth was largely driven by an increase in business loans. According to data from the first quarter of 2025, the loan-to-GDP ratio remains below the long-term trend. On one hand, strong economic growth recorded in the first quarter and, on the other, the normalization of credit activity have led to a widening of the negative gap between loans and GDP. The committee estimates that, given the current dynamics of credit activity and the gradual normalization of economic growth, this negative gap will close in 2025. Accordingly, at this stage, there is no need to adjust the cyclical component of the countercyclical capital buffer. Commercial banks continue the phased accumulation of the neutral component of the countercyclical capital buffer. In January–May 2025, the volume of new loans issued by commercial banks (24 billion GEL) increased by 7% compared to the same period of the previous year (January–May 2024 – 22.4 billion GEL). For comparison, loan growth in the first five months of 2024 was 18.5%, in 2023 – 17.4%, and in 2022 – 12%. In summary: the growth rate of new loans issued by commercial banks in January–May 2025 has significantly slowed down.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».