Sensibilité des banques aux chocs macroéconomiques : La diversification apporte-t-elle toujours des gains? Cas des banques canadiennes
Bibliographic record
Abstract
Cet article examine la sensibilité des banques canadiennes aux chocs macroéconomiques en termes de risque et de rentabilité. Nous mettons en évidence les bien-fondés de la stratégie de diversification pour les banques canadiennes qui au demeurant ne sont pas autorisées à effectuer tout métier bancaire. Utilisant un échantillon des six plus grandes banques canadiennes sur la période 1996 à 2006 et une méthodologie sur données de panel, nos résultats montrent que celles-ci sont sensibles au risque de taux d’intérêt de court terme et à une baisse de l’activité économique. De plus, les résultats empiriques obtenus suggèrent qu’en dépit de l’impact négatif des revenus autres que d’intérêt sur les rentabilités bancaires, les six banques canadiennes peuvent exploiter des économies d’échelle et d’envergure en augmentant leur taille, ce qui leur permettrait de résister aux chocs macroéconomiques.
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 | 0.004 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".