Evaluating the Financial Soundness of Small and Medium-Sized Commercial Banks in Kenya: An Application of the Bankometer Model
Notice bibliographique
Résumé
The study investigated the financial soundness of small and medium-sized commercial banks in Kenya over the four-year period, 2014 to 2017, using the bankometer model and further compared the financial health of the two bank categories. The study employed secondary data from a census of Twelve (12) medium-sized and Sixteen (16) small banks, with the financial soundness being proxied by the overall solvency score (S-Score) in order to achieve its objective. A total of six (6) different financial ratios namely, Capital to Assets ratio, Equity to Assets ratio, Capital Adequacy Ratio, Non-Performing Loans ratio, Operating Cost to Operating Income ratio and the ratio of Loans to Assets were used in the study to measure the degree of financial health of the banks. One of the key findings of the study was that both the small and medium-sized commercial banks in Kenya were financially sound during each of the four (4) years studied, with no significant difference in the financial soundness of the two bank categories. Other findings were that all the banks studied experienced poor performance in loans and operations while two banks had below the benchmark capital adequacy ratio. The findings of the study are important in that, they can be used to formulate policies and strategies for promoting improvement in the financial performance of the banking sector in particular and the business sector at large in the country.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».