Criteria for Assessing Small and Medium Enterprises’ Borrowers in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
This study focused on developing an insight into the decision making process which lenders employ in granting loans to SME borrowers. Questionnaires were administered on selected bank branch managers of conventional banks, rural banks and savings and loans companies. Findings from this study has brought to the fore some interesting revelations. The results indicated that when loan managers are deciding on whether to accept or reject an SME loan application, intended purpose of loan, repayment of previous loan, repayment schedule, type of business activity, size of loan relative to size of business and availability of collateral, ranked highest on their criteria list. On the contrary, CVs of clients, government guarantee of loans, charges on assets and gearing ranked lowest on the criteria list in terms of importance. The relevant factors identified in this study showed that lenders took particular interest in risk when dealing with SMEs. This is not out of place, as every business seeks to make profit and thus they need to be sure of recouping their monies when they lend them out to small businesses. It is thus very necessary for SME borrowers to develop an understanding of the decision criteria used by financial institutions in order to increase the probability of getting their loan request approved by fulfilling the required criteria adequately.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».