Capital Structure and Its Role on Performance of Microfinance Institutions: The Ugandan Case
Notice bibliographique
Résumé
Micro Finance Institutions (MFIs) rejuvenate economic prowess in developing countries, after severe shocks like wars, droughts and floods. MFIs are a promising tool to tackle poverty and improve food security. Sustainability of MFIs based on their capital structure ensures sustainability in poverty reduction and improved food security. The limited literature on the impacts of capital structures on MFI performance necessitated the study. Panel data from 14 MFIs was collected based on availability and accessibility. The sources of data were financial and income statements covering five years. Econometric analysis using STATA software was done following methodologies of Bogan and Rosenberg. MFIs lent to both individuals and groups and 79% were not regulated by the Central Bank, 86% had their funding sources as loans, grants, excluding deposits/savings and 73% attained operational self-sufficiency. Debt and grants were negatively correlated to operational and financial sustainability. When sustainability was more constricted to financial sustainability, debt and share capital remained noteworthy. Other than grants, debt was paid back on competitive market interest rates most especially debts from money lenders, whereas share capital fetched in revenues to the MFIs at market interest rates from the borrowers. Grants and debt had a substantialdamagingconsequence on MFI performance. Capital structure was essential in MFIs’ sustainability. MFI specific characteristics, like management were also important. Subject to sampling uncertainties, the results indicate that adding to regulation by Central Bank, MFIs must specialize their lending to reduce portfolio at risk. MFIs must reduce dependence on debts and grants and resort to accumulating share capital for long-term sustainability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».