000			07734namaa22004211i 4500
003			EG-GICUC
005			20260210084451.0
008			260209s2025 ua a|||frm||| 000 0 eng d
040			_aEG-GICUC _beng _cEG-GICUC _dEG-GICUC _erda
041	0		_aeng _beng _bara
049			_aDeposit
082	0	4	_a332.678
092			_a332.678 _221
097			_aPh.D
099			_aCai01.05.01.M.Sc.2025.Na.I
100	0		_aNancy Ahmed Mahmoud Mohamed Youssef, _epreparation.
245	1	4	_aThe impact of noninterest income & banks size on banks systemic risk – evidence from mena / _cby Nancy Ahmed Mahmoud Mohamed Youssef ; Supervised Prof. Yousri Khlefa, Dr. Walid Ibrahim.
246	1	5	_aتأثير متغير الإيرادات غير الناتجة عن الفوائد (NII) و حجم البنوك(BS) على المخاطر النظامية للبنوك (BSR) في منطقة الشرق الأوسط وشمال أفريقيا((MENA
264		0	_c2025.
300			_a75 Leaves : _billustrations ; _c30 cm. + _eCD.
336			_atext _2rda content
337			_aUnmediated _2rdamedia
338			_avolume _2rdacarrier
502			_aThesis (Ph.D)-Cairo University, 2025.
504			_aBibliography: pages 70-75.
520		3	_aPurpose – This study examines the impact of noninterest income (NII) and Banks’ size (BS) on Banks’ Systemic Risk (BSR), with a specific emphasis on banking distress, in MENA over the period of 2008-2018 shedding light on vital regulatory measures to be undertaken by regulatory entities and imposed on banks for better risk containment in the banking sector. Due to limited regional data availability beyond 2018, this study includes a separate case analysis of Egypt from 2018 to 2024, leveraging its consistent data coverage to offer updated insights potentially reflective of broader MENA trends. Design/methodology/approach – The researcher uses a population of MENA region’s listed banks. A convenience sample of all available online data, where Bank Specific Variables (BSV) data are obtained from Eikon online database, and Country Specific Variables (CSV) data are obtained from the World Development Indicators (WDI) database at the World Bank and World Bank Doing Business database. Independent BSV: noninterest income (noninterest income share ratio), and banks size (ln total assets and ln total revenue). Control BSV: Equity Ratio, Regulatory Ratio (CAR), Loans Ratio, Loan Loss Provision, Net Loans Growth, Total Assets Growth, Return on Equity (ROE), and Liquid Assets Ratio. Control CSV: GDP Per Capita, Inflation Rate, and Depth of Information Sharing. Limitations/Results – Limitations: Depending on secondary data sources, and data availability restrictions, where the researcher is confined to the listed banks financial statements, which in- turn limits the sample size considerably. Results: BS has a negative effect on BSR; reflecting that larger banks may have lower banks systemic risk due to the “bailout effect” having more stringent regulations imposed on them by the regulatory entities supporting bailout. NII has a negative effect on BSR; since it is an income generated from noncore banking operational activities, verifying the portfolio theory of diversification. Asset quality has a negative impact on BSR; the higher the bank’s asset quality, the lower is its NII and BSR. Credit Risk has a positive impact on BSR; the higher the bank’s credit risk the higher its BSR, the lower its asset quality.
520		3	_aالهدف: يهدف هذا البحث إلى بيان مدى تأثير متغيرالإيرادات غير الناتجة عن الفوائد (NII) و حجم البنوك (BS) على المخاطر النظامية للبنوك (BSR)، مع التركيز بشكل خاص على الضائقة المصرفية، في منطقة الشرق الأوسط وشمال أفريقيا خلال الفترة 2008-2018، مُسلِّطةً الضوء على التدابير التنظيمية الحيوية التي ينبغي أن تتخذها الجهات المنظمة للقطاع المصرفى وتُفرض على البنوك لاحتواء المخاطر بشكل أفضل في القطاع المصرفي. التصميم/المنهجية: استخدم الباحث عينة من البنوك المدرجة في منطقة الشرق الأوسط وشمال أفريقيا. عينة مُيسَّرة من جميع البيانات المتاحة على الإنترنت، حيث تم الحصول على بيانات المتغيرات الخاصة بالبنوك (BSV) من قاعدة بيانات Eikon الإلكترونية، وتم الحصول على بيانات المتغيرات الخاصة بكل دولة (CSV) من قاعدة بيانات مؤشرات التنمية العالمية (WDI) لدى البنك الدولي وقاعدة بيانات ممارسة أنشطة الأعمال لدى البنك الدولي.المتغيرات المستقلةتمثلت فى: متغير حجم البنوك (lnTA, ln NI). المتغيرات الرقابية تمثلت فى كل من المتغيرات الاتية: مؤشرحقوق الملكية، المؤشر التنظيمي (CAR)، مؤشر القروض، مؤشرمخصص خسائر القروض، مؤشر قياس نمو صافي القروض، مؤشر نمو إجمالي الأصول، مؤشرالعائد على حقوق الملكية (ROE)، و مؤشرالأصول السائلة. متغيرات رقابية تمثل مؤشرات التنمية العالمية (CSV): نصيب الفرد من الناتج المحلي الإجمالي، ومعدل التضخم، و الشفافية. الحدود و النتائج : تتمثل تلك الحدود فى الاعتماد على مصادر البيانات الثانوية، وقيود توافر البيانات، حيث يقتصر الباحث على البيانات المالية للبنوك المدرجة وغير المدرجة، مما يحدّ بدوره من حجم العينة بشكل كبير. بالنسبة للنتائج: اوضحت نتائج البحث أن متغيرالإيرادات غير الناتجة عن الفوائد(NII) يؤثر سلبًا على المخاطرالنظامية للبنوك (BSR) ؛ مما يعكس ثبوت نظرية الامحفظة. كما أن متغير حجم البنوك (BS) يؤثر سلبًا على المخاطرالنظامية للبنوك (BSR)؛ مما يعكس أن البنوك الأكبر حجمًا قد تكون أقل عرضة للمخاطر النظامية بسبب تأثير القواعد المنظمة و التى تتمثل في فرض لوائح أكثر صرامة عليها من قبل الجهات التنظيمية التي تدعم نظرية الإنقاذ . تؤثر المخاطر الائتمان إيجابيًا على المخاطر النظامية (BSR)؛ فكلما زادت مخاطر الائتمان للبنك، زادت المخاطر النظامية (BSR)، وانخفضت جودة أصوله.
530			_aIssues also as CD.
546			_aText in English and abstract in Arabic & English.
650		0	_aFinance and Investment
650		0	_aالتمويل و الإستثمار
653		1	_aSystemic Risk _aNoninterest Income _aFinancial Distress _aCAMEL _aBank Size _aالمخاطر النظامية _aحجم البنوك
700	0		_aYousri Khlefa, Dr. Walid Ibrahim.
900			_b01-01-2025 _cYousri Khlefa _cWalid Ibrahim _UCairo University _FFaculty of Commerce _DDepartment of Business Administration
905			_aShimaa
942			_2ddc _cTH _e21 _n0
999			_c178325