FINANCING SMALL AND MEDIUM ENTERPRISES (SMES) IN GHANA: CHALLENGES AND DETERMINANTS IN ACCESSING BANK CREDIT
Notice bibliographique
Résumé
Access to credit is crucial for the growth and survival of Small and Medium-sized Enterprises (SMEs). Thus policy makers attempt to pursue financial sector policies to propel financial intermediaries to extend more credit to SMEs. Access to credit still remains a challenge to SMEs especially those in developing economies and continues to dominate discussions both within business circles and at the corridor of various governments. In Ghana, for instance, a survey by the Association of Ghana Industries (AGI) for the second quarter of 2011 indicated that lack of adequate access to credit topped the factors hampering the growth of small businesses in Ghana. The ability of SME’s to grow depends highly on their potentials to invest in restructuring, innovation etc. All of these investments need capital, and therefore access to finance. Against this background the consistently repeated complaint of SME’s about their problems regarding access to finance is a highly relevant constraint that endangers the economic growth of countries. The general objective of this study is to examine the challenges and determinants of access to bank credit in Ghana by focusing on SMEs in the Wa Municipality. The study employed the quantitative approach to research in which the probability sampling criteria specifically the stratified and simple random sampling was employed to select eighty entrepreneurs from the Wa Municipality. The major findings for the study indicated that there exist significantly,
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».