Financial Sustainability of Non-Governmental Microfinance Institutions (MFIs): A Cost-Efficiency Analysis of BRAC, ASA, and PROSHIKA from Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Microcredit for poverty alleviation program got huge success in many parts of the world in reducing income-poverty and human-poverty. The progress on human poverty reduction was faster than the income-poverty. There are insignificant researches of financial efficiency of microcredit delivery programs undertaken by the Microfinance Institutions (MFI). The objective of this paper is to measure the cost-efficiency of three leading micro-finance providers: BRAC, ASA, and PROSHIKA from Bangladesh. The paper intends to achieve five years X-efficiency scores for the above-mentioned micro-finance providers. In the light of this main objective, the specific two objectives of this study are: (i) To find efficiency score of these three NGOs for the study years to identify the best and poor practices; and, (ii) To analyse the potential improvement. We investigate financial efficiency of the group-based lending institutions by using data envelopment analysis (DEA), which is a frontier approach. The study finds that the credit program of BRAC-1998, BRAC-2000, and PROSHIKA-1998 were 100% efficient in output maximization and that PROSHIKA-1998, BRAC-1998, and PROSHIKA-2000 were 100% efficient in input minimization. However, the micro credit program of BRAC, ASA, and PROSHIKA were not efficient for the year 1999. The other study period for the three micro-finance providers were less than 100% efficient in both input minimisation and output maximization problem. Our findings imply that the improvement of micro-finance programs in poverty alleviation requires changes both at program & providers levels as well as at the policy level of donors and/or other organizations who provide funds to these microfinance providers.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».