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Enregistrement W1655479120 · doi:10.1108/ijse-10-2014-0204

Social trust and use of banking services across households in 28 transitional countries

2016· article· en· W1655479120 sur OpenAlexaff
Elvin Afandi, Nazim Habibov

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Social Economics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIslamic Finance and Banking Studies
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOriginalityEnforcementBusinessOrdered probitProbit modelEconometric modelRetail bankingProbitValue (mathematics)Developing countryPublic economicsDemographic economicsEconomicsEconomic growthFinanceEconometricsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose – The purpose of this paper is to use survey data from a sample of 29,000 households from 28 transitional countries and Turkey to address two main questions: first, is there any effect of social trust on the use of banking services; and second, what are the household-level and country-specific determinants of using banking services in transitional countries. Design/methodology/approach – The authors use binary probit models, instrumental variables methods and various econometric specifications to test the hypothesis. Findings – The authors found that the higher level of trust in people predicts a greater level in use of banking services by households regardless of the model specifications and econometric adjustments employed. This association appears to be more prominent among less educated respondents and in countries with low levels of legal enforcement. The results also suggest that location, income and wealth of households, along with country income level, legal enforcement and inflation rates strongly affect the decisions made by households regarding their use of banking services. In contrast, the authors found either a very small or non-significant impact with regard to bank ownership structure on the use of banking services across households. Originality/value – To the best of the knowledge this is the first study which specifically focusses on social trust and the usage of formal banking services across a large set of transitional countries.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,418
Score d'incertitude au seuil0,294

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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