Bank Overall Financial Strength: Islamic Versus Conventional Banks
Michael Doumpos, Iftekhar Hasan, Fotios Pasiouras
Economic Modelling,
2017
Abstract
A number of recent studies compare the performance of Islamic and conventional banks with the use of individual financial ratios or efficiency frontier techniques. The present study extends this strand of the literature, by comparing Islamic banks, conventional banks, and banks with an Islamic window with the use of a bank overall financial strength index. This index is developed with a multicriteria methodology that allows us to aggregate various criteria capturing bank capital strength, asset quality, earnings, liquidity, and management quality in controlling expenses. We find that banks differ significantly in terms of individual financial ratios; however, the difference of the overall financial strength between Islamic and conventional banks is not statistically significant. This finding is confirmed with both univariate comparisons and in multivariate regression estimations. When we look at the bank financial strength within regions, we find that conventional banks outperform both the Islamic banks and the banks with Islamic window in the case of Asia and the Gulf Cooperation Council; however, Islamic banks perform better in the MENA and Senegal region. Second stage regressions also reveal that the bank overall financial strength index is influenced by various country-specific attributes. These include control of corruption, government effectiveness, and operation in one of the seven countries that are expected to drive the next big wave in Islamic finance.
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Optimizing Policymakers' Loss Functions in Crisis Prediction: Before, Within or After?
Peter Sarlin, Gregor von Schweinitz
Abstract
Early-warning models most commonly optimize signaling thresholds on crisis probabilities. The expost threshold optimization is based upon a loss function accounting for preferences between forecast errors, but comes with two crucial drawbacks: unstable thresholds in recursive estimations and an in-sample overfit at the expense of out-of-sample performance. We propose two alternatives for threshold setting: (i) including preferences in the estimation itself and (ii) setting thresholds ex-ante according to preferences only. Given probabilistic model output, it is intuitive that a decision rule is independent of the data or model specification, as thresholds on probabilities represent a willingness to issue a false alarm vis-à-vis missing a crisis. We provide simulated and real-world evidence that this simplification results in stable thresholds and improves out-of-sample performance. Our solution is not restricted to binary-choice models, but directly transferable to the signaling approach and all probabilistic early-warning models.
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Should Forecasters Use Real-time Data to Evaluate Leading Indicator Models for GDP Prediction? German Evidence
Katja Heinisch, Rolf Scheufele
Abstract
In this paper we investigate whether differences exist among forecasts using real-time or latest-available data to predict gross domestic product (GDP). We employ mixed-frequency models and real-time data to reassess the role of survey data relative to industrial production and orders in Germany. Although we find evidence that forecast characteristics based on real-time and final data releases differ, we also observe minimal impacts on the relative forecasting performance of indicator models. However, when obtaining the optimal combination of soft and hard data, the use of final release data may understate the role of survey information.
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Die mittelfristige wirtschaftliche Entwicklung in Deutschland für die Jahre 2016 bis 2021
Hans-Ulrich Brautzsch, Katja Heinisch, Oliver Holtemöller, Brigitte Loose, Matthias Wieschemeyer, Götz Zeddies
Konjunktur aktuell,
Nr. 4,
2016
Abstract
Nach der Mittelfristprojektion des IWH dürfte das Bruttoinlandsprodukt in Deutschland in den Jahren von 2016 bis 2021 um durchschnittlich 1½% wachsen; das nominale Bruttoinlandsprodukt wird wohl um durchschnittlich 3% zunehmen. Nach einer leichten Überauslastung der Kapazitäten in den Jahren 2016 und 2017 dürfte sich die Produktionslücke mittelfristig schließen. Aufgrund des mittelfristig kaum anziehenden Wachstums im Euroraum und des im Vergleich zum langfristigen Mittel schwachen Welthandels dürften vom Außenhandel in der mittleren Frist kaum Impulse ausgehen; die konjunkturelle Dynamik wird daher nach wie vor maßgeblich von der Inlands¬nachfrage bestimmt. Die Verbraucherpreise ziehen im Prognosezeitraum etwas an.
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Die mittelfristige wirtschaftliche Entwicklung in Deutschland für die Jahre 2015 bis 2020
Hans-Ulrich Brautzsch, Katja Heinisch, Oliver Holtemöller, Brigitte Loose, Götz Zeddies
Konjunktur aktuell,
Nr. 5,
2015
Abstract
Nach der Mittelfristprojektion des IWH dürfte das Bruttoinlandsprodukt in Deutschland von 2015 bis 2020 um durchschnittlich 1½% wachsen; das nominale Bruttoinlandsprodukt wird wohl um durchschnittlich 3% zunehmen. Nach einer Unterauslastung der Kapazitäten in den Jahren 2015 und 2016 dürfte sich die Produktionslücke im Jahr 2017 schließen. Aufgrund der Erholung des Euroraums und der Weltwirtschaft dürften vom Außenhandel in der mittleren Frist wieder leichte Impulse ausgehen; die konjunkturelle Dynamik wird aber nach wie vor von der Inlandsnachfrage bestimmt. Die Verbraucherpreise ziehen im Prognosezeitraum leicht an.
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Optimizing Policymakers' Loss Functions in Crisis Prediction: Before, Within or After?
Peter Sarlin, Gregor von Schweinitz
Abstract
Early-warning models most commonly optimize signaling thresholds on crisis probabilities. The ex-post threshold optimization is based upon a loss function accounting for preferences between forecast errors, but comes with two crucial drawbacks: unstable thresholds in recursive estimations and an in-sample overfit at the expense of out-of-sample performance. We propose two alternatives for threshold setting: (i) including preferences in the estimation itself and (ii) setting thresholds ex-ante according to preferences only. We provide simulated and real-world evidence that this simplification results in stable thresholds and improves out-of-sample performance. Our solution is not restricted to binary-choice models, but directly transferable to the signaling approach and all probabilistic early-warning models.
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Die mittelfristige wirtschaftliche Entwicklung in Deutschland für die Jahre 2014 bis 2019
Hans-Ulrich Brautzsch, Katja Drechsel, Oliver Holtemöller, Brigitte Loose, Götz Zeddies
Konjunktur aktuell,
Nr. 1,
2015
Abstract
Alles in allem dürfte das Bruttoinlandsprodukt in Deutschland im Jahr 2014 um 1,5% steigen. Im Jahr 2015 wird es wohl um 1,3% zunehmen – etwa 0,2 Prozentpunkte davon sind auf den Ölpreisrückgang zurückzuführen. Nach einer Unterauslastung der Kapazitäten im Jahr 2014 dürfte sich die Produktionslücke Ende des Jahres 2015 schließen. Im Jahr 2016 dürfte die Produktion um 1,6% steigen. Für das Jahr 2014 reicht das 66%-Prognoseintervall für den Zuwachs des Bruttoinlandsprodukts von 1,4% bis 1,6%, für das Jahr 2015 von 0,4% bis 2,1% und für das Jahr 2016 von 0,2% bis 3,4%.
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Glaskugel Prognose – Warum werden ökonomische Prognosen nicht besser?
Oliver Holtemöller
Wirtschaft im Wandel,
Nr. 2,
2014
Abstract
Während Prognosefehler bei kurzfristigen Wetterprognosen in den vergangenen Jahrzehnten deutlich reduziert werden konnten, hat sich der durchschnittliche absolute Prognosefehler ökonomischer Prognosen für die jährliche Veränderung des Bruttoinlandsprodukts in den vergangenen 45 Jahren kaum geändert. Dies liegt vor allem daran, dass sowohl in Bezug auf die tatsächlichen ökonomischen Wirkungszusammenhänge als auch in Bezug auf die relevanten zukünftigen ökonomischen Schocks eine fundamentale Unsicherheit besteht, die auch mit besseren Methoden und mehr Daten grundsätzlich nicht aufgehoben werden kann. Die Prognosen der Wirtschaftsforschungsinstitute sind allerdings unverzerrt und stellen daher eine solide Grundlage für die wirtschaftspolitische Planung dar. Trotz ihrer Unvollkommenheit sind wissenschaftlich fundierte Prognosen eine wichtige Grundlage rationaler Wirtschaftspolitik.
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Outperforming IMF Forecasts by the Use of Leading Indicators
Katja Drechsel, Sebastian Giesen, Axel Lindner
IWH Discussion Papers,
Nr. 4,
2014
Abstract
This study analyzes the performance of the IMF World Economic Outlook forecasts for world output and the aggregates of both the advanced economies and the emerging and developing economies. With a focus on the forecast for the current and the next year, we examine whether IMF forecasts can be improved by using leading indicators with monthly updates. Using a real-time dataset for GDP and for the indicators we find that some simple single-indicator forecasts on the basis of data that are available at higher frequency can significantly outperform the IMF forecasts if the publication of the Outlook is only a few months old.
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Mittelfristige Projektion der wirtschaftlichen Entwicklung in den Jahren 2014 bis 2018
Katja Drechsel, Oliver Holtemöller, Brigitte Loose, Götz Zeddies
Konjunktur aktuell,
Nr. 2,
2014
Abstract
Angesichts der langsamen Erholung des Euroraums und des für Deutschland zu niedrigen Zinsniveaus wird die deutsche Wirtschaft bis zum Ende des Projektionszeitraums um durchschnittlich 1¾% wachsen; das nominale Bruttoinlandsprodukt wird um durchschnittlich 3¾% zunehmen.
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