Determinants of Bank Performance in Ghana, the Economic Value Added (EVA) Approach
Notice bibliographique
Résumé
Previous Ghanaian governments attempted to use Ghana’s well-developed banking system to grow the economy. Bad loans caused the banks to suffer great losses during the late 1980s, and decline in the cedi value caused a rise in the banks external loans. In 1988, the government initiated financial reforms to strengthen the banking sector. The reforms aimed to improve profitability, efficiency and productivity of banks. In spite of these reforms in 1990s, banks’ performance has remained poor with substantial gaps in service delivery to private agents. There is sufficient empirical evidence that poor performance is manifest in low performance of bank indicators, including: high levels of credit risk to private agents, poor quality loans, limited and or inadequate capitalization, operational inefficiencies, higher incidences of non-performing loans, higher levels of liquidity risk; among others. Empirical evidence clearly shows that studies focusing on Ghana’s financial sector are still scanty and limited. The study seeks to investigate the determinants of banks ‘profitability in Ghana for the period 1988 to 2011 using Economic Value Added (EVA) technique to measure performance. The study evaluates two performance yardsticks to determine the best alternatives. The result of the study suggested economic value added as the best measurement as against the standard accounting measurement namely; ROA. Inflation was registered not to be affected Ghana’s bank performance. The study results draw some implications for policy that helps to improve performance of the banking sector in Ghana.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».