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Diversification et vulnérabilité des banques aux chocs macroéconomiques : une analyse empirique sur des données de banques européennes et canadiennes

2010· dissertation· W7143344876 on OpenAlexaboutno aff
Didelle Delhie Delphie Dinamona Dilou

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Language
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicBanking stability, regulation, efficiency
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsDiversification (marketing strategy)Econometric analysisBanking industry

Abstract

fetched live from OpenAlex

Après avoir montré les particularités de la vulnérabilité bancaire, cette thèse examine empiriquement la vulnérabilité des banques européennes et canadiennes aux chocs macroéconomiques ainsi que l'effet de la diversification sur cette vulnérabilité. A partir des données individuelles consolidées portant sur les banques européennes au cours de la période 1992 à 2004, nous montrons que les banques européennes sont sensibles à la variation des taux courts, à la déformation de la courbe des taux d'intérêt et à une modification de la conjoncture économique. Ensuite, la diversification des activités permet d'accroître la rentabilité des banques européennes tout en réduisant leur probabilité de défaillance. En revanche, la diversification géographique accroît à la fois la rentabilité et le risque de défaillance des banques. Enfin, les restrictions réglementaires sur l'activité bancaire nuisent à la performance des grandes banques européennes. Une étude similaire est menée sur les six grandes banques canadiennes sur la période allant de 1996 à 2006. Les résultats obtenus révèlent que les six grandes banques canadiennes sont sensibles au risque de taux d'intérêt de court terme et à une baisse de l'activité économique. De plus, nos résultats 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. La dispersion géographique des prêts accroît leur risque de défaillance tandis que les restrictions réglementaires sur l'activité bancaire contribuent à réduire ce risque. L'ensemble de nos résultats confirment l'idée selon laquelle la diversification permet aux banques de résister aux chocs macroéconomiques. Nos conclusions plaident en faveur du modèle de banque universelle.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.879
Threshold uncertainty score0.241

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.017
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0030.008
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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.

Opus teacher head0.056
GPT teacher head0.277
Teacher spread0.221 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2010
Admission routes1
Has abstractyes

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