Learning from the Malaysian Experience: Overcoming the Regulatory Challenges in the Nascent Takaful Practice Innigeria
Notice bibliographique
Résumé
The Islamic insurance (Takaful) introduced in March, 2013, was specifically meant to bridge the endemic insurance gap in Nigeria by engendering deepening insurance penetration and financial inclusion of the hitherto underserved and uninsured huge Muslim clientele. However, the Takaful Operational Guidelines and a host of other enabling insurance instruments are caught up in a web of regulatory conflict and ambiguity. The legal effect of this is a huge regulatory vacuum that is bound to impact negatively on capital investment climate, breed mistrust and uncertainty and discourage participation in the nascent Takaful industry. Nigeria would need to draw from the vast experiences of Malaysia in order to overcome these challenges. Nigeria and Malaysia are both former British colonies with diverse ethnic and socio-cultural backgrounds. They both practice divergent legal systems in a secular setting. Both have sizeable numbers of Muslim population. While Malaysia is considered the hub of Takaful practice in the world, Nigeria is just an emerging market in the now trending Islamic financial revolution. This paper examines the enormous general and regulatory challenges the nascent Nigerian Takaful practice will encounter in its quest to attain sustainability and vibrancy. The methodology of the study is both doctrinal and qualitative whilst employing non-random sampling technique. The study employs both primary and secondary sources of information and interviews where appropriate. The study finds the need for a review and harmonization of all the enabling insurance instruments in Nigeria, transforming the current business models and improving practices in the insurance sector to enhance the application of Takaful. The study recommends the enactment of a Takaful Act like that of Malaysia.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,012 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».