This study investigates whether CAM

This study investigates whether CAMEL(S) ratios can be used to predict
bank failure. Based on the literature review, the study used 13 variables
representing CAMEL ratios, one representing sensitivity to market risk, and
one representing bank size. Most of the analysis was done using
multivariate logistic regression since it is more flexible and relatively free
of restrictions. To evaluate for consistency, multiple discriminant analysis
was also carried out. The results found that logistic regression in tandem
with multiple discriminant analysis could function as an early warning
system for identifying bank failure and as a complement to on-site
examination. The results suggest that the variables ECTA (adequacy ratio),
RORA (assets quality), ROA (management), OEOI (earnings), CBTD
(liquidity), and LGBS (bank size) are statistically significant in explaining
bank failure. Therefore, stakeholders should focus on these variables to
identify and solve banking problems.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การศึกษานี้ตรวจสอบว่า อัตราส่วนอูฐ (S) สามารถใช้ทำนายความล้มเหลวของธนาคาร จากการทบทวนวรรณกรรม ศึกษาการใช้ตัวแปร 13คิดเป็นอัตราส่วนอูฐ หนึ่งแทนความไวต่อความเสี่ยง ตลาด และหนึ่งเป็นตัวแทนธนาคารขนาด ทำมากที่สุดของการวิเคราะห์โดยใช้ถดถอยโลจิสติกตัวแปรพหุเนื่องจากเป็นความยืดหยุ่นมากขึ้น และค่อนข้างฟรีของข้อจำกัด การประเมินความสอดคล้อง การวิเคราะห์ discriminant หลายนอกจากนี้ยังดำเนินการ ผลการวิจัยพบว่าถดถอยโลจิสติกควบคู่มีหลาย discriminant วิเคราะห์สามารถทำงานเป็นข้อเตือนล่วงหน้าระบบ สำหรับการระบุความล้มเหลวของธนาคาร และ เป็นการเติมเต็มในสถานตรวจสอบ ผลลัพธ์แนะนำที่ตัวแปร ECTA (อัต),RORA (คุณภาพสินทรัพย์), ROA (การจัดการ), OEOI (กำไร) CBTD(สภาพคล่อง), LGBS (ขนาดธนาคาร) มีนัยสำคัญทางสถิติในการอธิบายความล้มเหลวของธนาคาร ดังนั้น ส่วนได้เสียควรเน้นตัวแปรเหล่านี้ไประบุ และแก้ไขปัญหาลูกค้า

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การศึกษาครั้งนี้ไม่ว่าจะสำรวจ CAMEL (S) อัตราส่วนสามารถนำมาใช้ในการทำนาย
ล้มเหลวของธนาคาร ขึ้นอยู่กับการทบทวนวรรณกรรมการศึกษาที่ใช้ 13 ตัวแปร
ที่เป็นตัวแทนของอัตราส่วนอูฐหนึ่งที่เป็นตัวแทนของความไวต่อความเสี่ยงด้านตลาดและ
หนึ่งในตัวแทนของธนาคารขนาด ส่วนใหญ่ของการวิเคราะห์ที่ได้กระทำโดยใช้
การถดถอยหลายตัวแปรโลจิสติกเพราะมันมีความยืดหยุ่นมากขึ้นและอิสระ
จากข้อ จำกัด ในการประเมินเพื่อความมั่นคง, การวิเคราะห์จำแนกหลาย
นอกจากนี้ยังได้ดำเนินการ ผลการศึกษาพบว่าการถดถอยโลจิสติกควบคู่
กับการวิเคราะห์จำแนกหลายสามารถทำงานเป็นเตือนภัย
ระบบสำหรับการระบุล้มเหลวของธนาคารและเป็นส่วนเติมเต็มให้ในสถานที่
ตรวจสอบ ผลการวิจัยแนะนำว่าตัวแปร Ecta (อัตราส่วนความเพียงพอ)
rora (คุณภาพของสินทรัพย์) ROA (การจัดการ) OEOI (กำไร) CBTD
(สภาพคล่อง) และ LGBS (ขนาดธนาคาร) อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติในการอธิบาย
ความล้มเหลวของธนาคาร ดังนั้นผู้มีส่วนได้เสียควรเน้นตัวแปรเหล่านี้เพื่อ
ระบุและแก้ปัญหาการธนาคาร

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

งานวิจัยนี้ศึกษาว่าอูฐ ( s ) อัตราส่วนสามารถใช้ทำนายความล้มเหลวของธนาคาร บนพื้นฐานของวรรณกรรม การศึกษาใช้ 13 ตัวแปรอัตราส่วนของอูฐ หนึ่งเป็นตัวแทนของความไวต่อความเสี่ยงของตลาดและหนึ่งแทนขนาดของธนาคาร ที่สุดของการวิเคราะห์โดยใช้multivariate logistic regression เนื่องจากมีความยืดหยุ่นมากขึ้นและค่อนข้างฟรีข้อจํากัด เพื่อประเมินความสอดคล้อง การวิเคราะห์จำแนกพหุก็ออกมาแล้ว ผลการศึกษาพบว่าถดถอยโลจิสติกตีคู่ด้วยการวิเคราะห์จำแนกได้เป็นสัญญาณเตือนภัยล่วงหน้าหลายฟังก์ชันระบบการระบุความล้มเหลวของธนาคาร และเป็นส่วนเติมเต็มให้กับสถานที่สอบ พบว่า ตัวแปร ecta ( อัตราส่วนความเพียงพอ )rora ( ทรัพย์สินที่ลงทุนคุณภาพ ) ( การจัดการ ) oeoi ( รายได้ ) , cbtd( 1 ) และ lgbs ( ขนาดของธนาคารอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติในการอธิบาย )ความล้มเหลวของธนาคาร ดังนั้น ผู้มีส่วนเกี่ยวข้อง ควรเน้นตัวแปรเหล่านี้ระบุและแก้ไขปัญหาของธนาคาร