Un modèle économétrique des marges bénéficiaires des caisses populaires Desjardins du Québec et des banques à charte canadiennes
Bibliographic record
Abstract
Le but de cet article est de proposer un modèle économétrique qui permette d’expliquer la détermination des marges bénéficiaires (revenus nets d’intérêts par 100 $ d’actif) des caisses populaires Desjardins du Québec et des banques à charte canadiennes. Il existe très peu d’articles dans les revues académiques qui abordent ce sujet. Nos recherches ont permis de dégager que ce sont surtout des facteurs institutionnels qui rendent compte de l’évolution des marges bénéficiaires des institutions de dépôt du Canada. Du côté des caisses populaires Desjardins du Québec, les facteurs qui expliquent la forte érosion de leur marge bénéficiaire depuis 1983 sont le gonflement des taux d’intérêt au cours de la période d’analyse et la proportion grandissante des dépôts à terme fixe dans l’ensemble de leurs dépôts. Du côté des banques, l’assainissement du portefeuille international et la croissance marquée des prêts personnels et hypothécaires ont contribué à l’amélioration de leur marge bénéficiaire.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".