The genesis of international banking regulation: A literature review using text analysis

Cover Page

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

This paper reviews the publications on the development of banking regulation and identifies the major topics within this research area. The aim of this study is to summarize the empirical evidence of the academic literature on banking regulation for the last 30 years. For the systematic review we use a range of databases. To reach this aim we combine the elements of technical text analysis and method of expert assessment. To identify the major topics within the research area of banking regulation we develop a complex methodology based on text analysis which includes: principal component analysis, clustering, social network analysis. This approach differentiates our study from the similar ones. The primary result is a systematic review of academic literature that estimates the outcomes of banking regulation from Basel I to Basel III. Using a variety of methods we not only identify the key topics but also systematized the findings according to each topic. The implementation of the BCBS Agreements (Basel I–III) helped to improve financial stability and reduce the probability of banks’ default. At the same time, the analysis showed, in general, a negative assessment of the impact of capital adequacy regulation on the lending activity of banks, on the bank interest margin and, accordingly, the efficiency of banking activities. In some cases, it is confirmed that the increase in market discipline and the expansion of the supervisory powers of the authorities (Basel II) leads to an increase in banking efficiency. The study contributes to the existing literature in several aspects. 1. We cover various aspects of estimation of banking regulation development, namely, its impact on the financial stability of banks, on their lending activity and efficiency. 2. The study covers a broad range of publications over the last 30 years including highly-cited papers as well as the recent articles. We examine the issues dynamically: from Basel I to Basel III. 3. We use text analysis to identify and systematize the key topics within the selected research area and to evaluate the empirical evidence.

Full Text

Restricted Access

About the authors

E. A. Fedorova

Financial University under the Government of the Russian Federation

Author for correspondence.
Email: ecolena@mail.ru
Russian Federation, 125167, Moscow

E. I. Meshkova

Bauman Moscow State Technical University

Email: eimeshkova@fa.ru
Russian Federation, Moscow

A. R. Nevredinov

Bauman Moscow State Technical University

Email: a.r.nevredinov@gmail.com
Russian Federation, Moscow

References

  1. Abreu E. S. de, Kimura H., Sobreiro V. A. (2019). What is going on with studies on banking efficiency? Research in International Business and Finance, 47, 195–219. doi: 10.1016/j.ribaf.2018.07.010
  2. Acosta-Smith J., Grill M., Lang J. H. (2020). The leverage ratio, risk-taking and bank stability. Journal of Financial Stability, 100833. doi: 10.1016/j.jfs.2020.100833
  3. Agoraki M. E. K., Kouretas G. P. (2021). Loan growth, ownership, and regulation in the European banking sector: Old versus new banking landscape. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 75, 101450. doi: 10.1016/j.intfin.2021.101450
  4. Alam N., Binti Zainuddin S. S., Rizvi S. A.R. (2019). Ramifications of varying banking regulations on performance of Islamic Banks. Borsa Istanbul Review, 19 (1), 49–64. doi: 10.1016/j.bir.2018.05.005
  5. Almenberg J., Andersson M., Buncic D., Cella C., Giordani P., Grodecka A., Roszbach K., Soderberg G. (2017). Appropriate capital ratios in major Swedish banks. New Perspectives. Sveriges Riksbank Staff Memo, 170519. Available at: https://www.riksbank.se/globalassets/media/rapporter/staff-memo/engelska/2017/staff_memo_170519_eng.pdf
  6. Anagnostopoulos Y., Kabeega J. (2019). Insider perspectives on European banking challenges in the post-crisis regulation environment. Journal of Banking Regulation, 20 (2), 136–158. doi: 10.1057/s41261-018-0076-1
  7. Bace E., Ferreira A. (2020). Regulation’s influence on EU banking efficiency: An evaluation post crisis. Cogent Economics and Finance, l.8 (1), 1–20. doi: 10.1080/23322039.2020.1838735
  8. Barrell R., Davis E. P., Karim D., Liadze I. (2010). Bank regulation, property prices and early warning systems for banking crises in OECD countries. Journal of Banking and Finance, 34 (9), 2255–2264. doi: 10.1016/j.jbankfin.2010.02.015
  9. Barth J. R., Miller S. M. (2018). Benefits and costs of a higher bank “leverage ratio”. J. Financ. Stabil., 38, 37–52.
  10. Berger A. N., Bouwman C. H. (2013). How does capital affect bank performance during financial crises? J. Financ. Econ., 109 (1), 146–176.
  11. Berger A. N., Molyneux P., Wilsone J. O.S. (2020). Banks and the real economy: An assessment of the research. Journal of Corporate Finance, 62, 101513. doi: 10.1016/j.jcorpfin.2019.101513
  12. Boissay F., Cantú C., Claessens S., Villegas A. (2019). Impact of financial regulations: Insights from an online repository of studies. BIS Quarterly Review, 53–68.
  13. Bougioukas K. I., Vounzoulaki E., Mantsiou C. D., Papanastasiou G. D., Savvides, E.D., Ntzani E. E., Haidichet A.-B. (2021). Global mapping of overviews of systematic reviews in healthcare published between 2000 and 2020: A bibliometric analysis. Journal of Clinical Epidemiology, 137, 58–72. doi: 10.1016/j.jclinepi.2021.03.019
  14. Boukus E., Rosenberg J. (2006). The information content of FOMC minutes. SSRN Electronic Journal, 10.2139/ssrn.922312
  15. Camacho-Collados J., Pilevar M. T. (2018). From word to sense embeddings: A survey on vector representations of meaning. Journal of Artificial Intelligence Research, 63, 743–788. doi: 10.1613/jair.1.11259
  16. Cardot-Martin R., Labondance F., Refait-Alexandre C. (2021). Capital ratios and banking crises in the European Union. International Economics Journal. doi: 10.1016/j.inteco.2021.07.003
  17. Chang C.-P., Lin J.-H. (2011). Optimal bank interest margin with synergy banking under capital regulation and deposit insurance: A swaption approach. Review of Pacific Basin Financial Markets and Policies, 14 (2), 327–346.
  18. Christopoulos D., Quaglia L. (2009). Network constraints in EU banking regulation: The capital requirements directive. Journal of Public Policy, 29 (20), 179–200. doi: 10.1017/S0143814X09001068
  19. Fratzscher M., König P. J., Lambert C. (2016). Credit provision and banking stability after the Great Financial Crisis: The role of bank regulation and the quality of governance. Journal of International Money and Finance, 66, 113– 135. doi: 10.1016/j.jimonfin.2016.02.015
  20. Gavalas D. (2015). How do banks perform under Basel III? Tracing lending rates and loan quantity. Journal of Economics and Business, 81, 21–37. doi: 10.1016/j.jeconbus.2015.05.003
  21. Gomes D. S.M. da, Cordeiro F. C., Consoli B. S., Santos N. L., Moreira V. P., Vieira R., Moraes S., Evsukoff A. G. (2021). Portuguese word embeddings for the oil and gas industry: Development and evaluation. Computers in Industry, 124. doi: 10.1016/j.compind.2020.103347
  22. Hinton G. E., Roweis S. T. (2022). Stochastic neighbor embedding, advances in neural information processing systems. Cambridge: The MIT Press, 833–840.
  23. Jorda J. R., Richter B., Schularick M., Taylor A. M. (2021). Bank capital redux: Solvency, liquidity, and crisis. Rev. Econ. Stud., 88 (1), 260–286.
  24. Kim D., Santomero A. M. (1988). Risk in banking and capital regulation. The Journal of Finance, 43 (5), 1219–1233.
  25. King M. R. (2013). The Basel III net stable funding ratio and bank net interest margins. Journal of Banking & Finance, 37, 4144–4156. doi: 10.1016/j.jbankfin.2013.07.01
  26. Klomp J., Haan J. D. (2012). Banking risk and regulation: Does one size fit all? Journal of Banking and Finance, 36 (12), 3197–3212. doi: 10.1016/j.jbankfin.2011.10.006
  27. Lefebvrea J. S., Blooma G. A., Loughead T. M. (2020). A citation network analysis of career-mentoring across disciplines: A roadmap for mentoring research in sport. Psychology of Sport and Exercise, 49. doi: 10.1016/j.psychsport.2020.101676
  28. Li X., Lin J.-H., Huang F.-W. (2019). Optimal bank interest margin under capital regulation: Regret aversion and shadow banking. International Journal of Information and Management Sciences, 30 (2), 169–184. doi: 10.6186/IJIMS.201906 30 (2).0005
  29. Mikolov T., Sutskever I., Chen K., Corrado G. S., Dean J. (2013). Distributed representations of words and phrases and their compositionality Proceedings of the 26th International Conference on Neural Information Processing Systems, 2, 3111–3119.
  30. Moro S., Cortez P., Rita P. (2015). Business intelligence in banking: A literature analysis from 2002 to 2013 using text mining and latent Dirichlet allocation. Expert Systems with Applications, 42 (3), 1314–1324. doi: 10.1016/j.eswa.2014.09.024
  31. Oliveira V. B., Raposo C. (2020). How did regulation and market discipline influence banking distress in Europe? Lessons from the global financial crisis. Studies in Economics and Finance, 37 (1), 160–198. doi: 10.1108/SEF-03-2019-0123
  32. Ozili P. K., Outa E. (2017). Bank loan loss provisions research: A review. Borsa Istanbul Review, 17 (3), 144–163. doi: 10.1016/j.bir.2017.05.001
  33. Pasiouras F., Tanna S., Zopounidis S. (2009). The impact of banking regulations on banks’ cost and profit efficiency: Cross-country evidence. International Review of Financial Analysis, 18, 294–302. doi: 10.1016/j.irfa.2009.07.003
  34. Romero-Silva R., Leeuw S. de (2021). Learning from the past to shape the future: A comprehensive text mining analysis of OR/MS reviews. Omega, 100, 1–26. doi: 10.1016/j.omega.2020.102388
  35. Roulet C. (2018). Basel III: Effects of capital and liquidity regulations on European bank lending. Journal of Economics and Business, 95, 26–46. doi: 10.1016/j.jeconbus.2017.10.001
  36. Saqr M., Alamro A. (2019). The role of social network analysis as a learning analytics tool in online problem based learning. BMC Medical Education, 19. doi: 10.1186/s12909-019-1599-6
  37. Scannella E. (2016). Theory and regulation of liquidity risk management in banking. International Journal of Risk Assessment and Management, 19, 4–12. doi: 10.1504/IJRAM.2016.074433
  38. Tsai J. Y. (2012). Risk and regret aversions on optimal bank interest margin under capital regulation. Economic Modelling, 29 (6), 2190–2197. doi: 10.1016/j.econmod.2012.06.028
  39. Van der Maaten L., Hinton G. (2008). Visualizing data using t-SNE. Journal of Machine Learning Research, 9, 2579–2605.
  40. Van Hoose D. (2007). Theories of bank behavior under capital regulation. Journal of Banking and Finance, 31 (12), 3680–3697. doi: 10.1016/j.jbankfin.2007.01.015
  41. Williams R. A. (2009). Exogenous shocks in subsystem adjustment and policy change: The credit crunch and Canadian banking regulation. Journal of Public Policy, 29 (1), 29–53. doi: 10.1017/S0143814X09001007
  42. Zhang D., Cai J., Dickinson D. G., Kutan A. M. (2016). Non-performing loans, moral hazard and regulation of the Chinese commercial banking system. Journal of Banking and Finance, 63, 48–60. doi: 10.1016/j.jbankfin.2015.11.010
  43. Zhang M., Palade V., Yan W., Zhicheng J. (2021). Attention-based word embeddings using artificial bee colony algorithm for aspect-level sentiment classification. Information Sciences, 545, 713–738. DOI: doi: 10.1016/j.ins.2020.09.038

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».