High usefulness ratings were given

High usefulness ratings were given to most of the 56 indicators, which suggests
that users are seeking a fairly broad range of indicators of financial sector
vulnerability. Among the indicators considered most useful were bank capitalization and
profitability, as well as the level of nonperforming loans. Another important result was the
overall consistency of ratings across types of users, geographic areas, and types of economy,
which supports the identification of a specific set of FSIs that has general applicability.
39. Users were also asked to indicate the desired frequency of indicators. Quarterly data
were most often preferred with monthly data also often advocated. Annual data were
generally considered satisfactory for those indicators covering the condition of households
and the corporate sector.
40. The User Questionnaire included supplementary questions on methods of
macroprudential analysis, the institutional coverage of such analyses, and users’ preferences
on modes of presentation of macroprudential indicators. The responses indicate that users
typically analyze conditions of both the banking sector and individual banks, and some
(mostly supervisors) analyze the conditions of different banking categories or peer groups.
Users often supplement prudential data with macroeconomic and market-based information
(especially on the evolution of asset prices) and they assess credit, interest, foreign exchange
liquidity, and macroeconomic risks. The CAMELS framework, descriptive statistics such as
correlations and trends in key indicators (e.g., credit growth, asset quality), and early warning
models are the typical methods of analysis. As regards specific benchmarks for the
indicators, a slight majority of respondents reported not using them. Some respondents noted
their preference for relative rankings within peer groups. Those that did report using
benchmarks suggested that they might be constructed using historical averages, prudential
thresholds, cross-country comparisons, and parameters from econometric studies.
41. In addition to information on banks, information on NBFIs and financial
markets was considered important to the analysis of financial system soundness.
Borrower data was also deemed highly useful, on the grounds that it provides indications
of emerging credit quality trends.

Kết quả (Việt) 1:

Xếp hạng cao hữu ích đã được trao cho hầu hết các chỉ số 56, mà cho thấyngười dùng đang tìm kiếm khá loạt các chỉ số của lĩnh vực tài chínhdễ bị tổn thương. Trong số các chỉ số được coi là hữu ích nhất là ngân hàng hoa vàlợi nhuận, cũng như mức độ nonperforming cho vay. Kết quả quan trọng khác là cáctổng thể thống nhất của xếp hạng qua các loại của người sử dụng, khu vực địa lý, và các loại của nền kinh tế,mà hỗ trợ việc xác định của một tập hợp cụ thể của FSIs có tính ứng dụng chung.39. người dùng cũng được yêu cầu cho biết tần suất bạn muốn chỉ số. Dữ liệu hàng quýnhững thường xuyên nhất thanh dữ liệu hàng tháng cũng thường ủng hộ. Hàng năm dữ liệuthường được xem là thỏa đáng cho những chỉ số bao gồm các điều kiện của hộ gia đìnhvà khu vực doanh nghiệp.40. các câu hỏi người dùng bao gồm các câu hỏi bổ sung về phương phápphân tích macroprudential, phạm vi bảo hiểm thể chế của phân tích như vậy, và sở thích của người dùngvào chế độ của trình bày của chỉ số macroprudential. Các câu trả lời chỉ ra rằng người dùngthường phân tích các điều kiện của cả hai lĩnh vực ngân hàng và ngân hàng cá nhân, và một số(chủ yếu là người giám sát) phân tích các điều kiện của thể loại ngân hàng khác nhau hoặc ngang nhóm.Người dùng thường xuyên bổ sung prudential dữ liệu kinh tế vĩ mô và thị trường dựa trên thông tin(đặc biệt là về sự tiến hóa của tài sản giá) và họ đánh giá tín dụng, lãi suất, ngoại hốiphương tiện thanh toán, và rủi ro kinh tế vĩ mô. Khuôn khổ lạc đà, các thống kê mô tả chẳng hạn nhưmối tương quan và xu hướng trong chỉ số chính (ví dụ như, các tăng trưởng tín dụng), chất lượng tài sản, và cảnh báo sớmMô hình là những phương pháp điển hình của phân tích. Đối với các tiêu chuẩn cụ thể cho cácchỉ số, một đa số nhỏ của người trả lời báo cáo không sử dụng chúng. Một số người trả lời ghi chútùy chọn của mình cho bảng xếp hạng tương đối trong các nhóm đồng đẳng. Những người đã báo cáo bằng cách sử dụngđiểm chuẩn gợi ý rằng họ có thể được xây dựng bằng cách sử dụng trung bình lịch sử, prudentialngưỡng, so sánh xuyên quốc gia, và các thông số từ các nghiên cứu kinh tế lượng.41. thêm vào thông tin về ngân hàng, thông tin về NBFIs và tài chínhthị trường được coi là quan trọng để phân tích hệ thống tài chính soundness.Dữ liệu bên vay cũng coi là rất hữu ích, các căn cứ mà nó cung cấp chỉ dẫncủa tín dụng chất lượng xu hướng đang nổi lên.

Kết quả (Việt) 2:

Xếp hạng tính hữu dụng cao đã được trao cho hầu hết các chỉ số 56, trong đó cho thấy
rằng người dùng đang tìm kiếm một phạm vi khá rộng các chỉ số của lĩnh vực tài chính
dễ bị tổn thương. Trong số các chỉ số được coi là hữu ích nhất là vốn ngân hàng và
lợi nhuận, cũng như mức độ nợ xấu. Một kết quả quan trọng là
nhất quán chung của xếp hạng trên các loại của người sử dụng, các khu vực địa lý, và loại hình kinh tế,
trong đó hỗ trợ việc xác định một tập hợp cụ thể của FSIS rằng có tính ứng dụng nói chung.
39. Người dùng cũng được yêu cầu cho biết các tần số mong muốn của các chỉ số. Quý
thường được ưa thích với hầu hết các dữ liệu hàng tháng cũng thường ủng hộ. Dữ liệu hàng năm được
coi thường thỏa đáng cho những chỉ số bao gồm các điều kiện của các hộ gia đình
và khu vực doanh nghiệp.
40. Những thành viên bao gồm các câu hỏi bổ sung về phương pháp
phân tích vĩ mô, phạm vi bảo hiểm chế của phân tích như vậy, và sở thích của người sử dụng
về phương thức trình bày các chỉ số vĩ mô. Các phản ứng chỉ ra rằng người dùng
thường phân tích điều kiện của hai lĩnh vực ngân hàng và các ngân hàng cá nhân, và một số
(chủ yếu là người giám sát) phân tích các điều kiện của loại ngân hàng khác nhau hoặc các nhóm đồng đẳng.
Người dùng thường bổ sung dữ liệu an toàn với các thông tin kinh tế vĩ mô và thị trường dựa trên
(đặc biệt là trên các tiến hóa của giá tài sản) và họ đánh giá tín dụng, lãi suất, ngoại hối
thanh khoản và rủi ro kinh tế vĩ mô. Khung CAMELS, thống kê mô tả như
mối tương quan và xu hướng trong các chỉ số quan trọng (ví dụ, tăng trưởng tín dụng, chất lượng tài sản), và cảnh báo sớm
các mô hình được các phương pháp đặc trưng của phân tích. Liên quan đến các tiêu chuẩn cụ thể đối với các
chỉ số, một phần lớn nhẹ người được hỏi cho biết không sử dụng chúng. Một số người được hỏi đã nói
sở thích của họ đối với thứ hạng tương đối trong nhóm đồng đẳng. Những người đã làm báo cáo sử dụng
các tiêu chuẩn đề nghị rằng họ có thể được xây dựng bằng trung bình lịch sử, bảo đảm an toàn
ngưỡng, so sánh giữa các quốc gia, và các thông số từ các nghiên cứu kinh tế lượng.
41. Ngoài các thông tin về ngân hàng, thông tin về tài chính NBFI và
thị trường được coi là quan trọng đối với việc phân tích các hệ thống tài chính lành mạnh.
dữ liệu vay cũng được coi là rất hữu ích, với lý do nó cung cấp chỉ dẫn
của xu hướng đang nổi lên chất lượng tín dụng.