Bank Size and Financial Risk Exposure on Financial Performance of Commercial Banks in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
The performance of banks in Kenya has become a major concern for economics and policy makers due to the role of banks remaining central in financing economic activities. The study sought to establish the effect of bank size and financial risk exposure on financial performance of commercial banks in Kenya. The descriptive research design and a positivist approach were adopted. The Berger and Hannan approach was used to establish the relationship between bank size, financial risk exposure and the moderating effect of macroeconomic variable on the financial performance of commercial banks in Kenya. Various diagnostic tests were carried out and the study data structure was panel hence Stata was employed to determine the relationship between the variables. In conclusion, banks need to grow bank sizes where they enjoy both economies of scale and scope. The Kenyan Treasury should design policies that would increase the capital size, liquidity requirements and deposit insurance premiums; this may assist in enlarging the size of banks to a level where they are fairly equal with none having relative market power to drive the market. Areas of further research may include but not limited to considering other variables besides the financial risk exposure and bank size in determining their effect on the financial performance of commercial banks in Kenya. The research may as well be done in the East African or African context. The further studies should seek to leverage on mixed research approaches that utilize both quantitative and qualitative research.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».