The Progress of Fintech and the Vulnerability of the Banking System: An Empirical Test from China
Notice bibliographique
Résumé
The vulnerability of the banking system constitutes a critical concern within the broader financial system. Given the high degree of interconnection among financial institutions, banks are particularly susceptible to systemic risk. The eruption of financial crises frequently exerts far-reaching effects on economic and market stability. This study employs panel data from Chinese listed banks spanning the period 2007 to 2022 to investigate the relationship between fintech development and the systemic vulnerability of the commercial banking sector. Empirical findings indicate that fintech development tends to intensify systemic risks, particularly in banks characterized by weak regulatory oversight or limited profitability. Furthermore, financial management practices and internal governance mechanisms demonstrate a significant moderate effect in the relationship between fintech development and systemic risk. The analysis also reveals that different types of banks and credit structures exhibit heterogeneous responses to fintech innovations. These findings underscore the importance of implementing differentiated regulatory approaches tailored to the specific characteristics of individual banks. By integrating the influence of fintech into the existing systemic risk framework, this study addresses a gap in the current literature, offering a theoretical foundation for both banking institutions and financial regulators to develop effective risk mitigation and supervisory strategies in the context of rapid fintech advancement.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».