The determinants of corporate disclosures of anti-money laundering initiatives by Kenyan commercial banks
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to examine the extent and drivers of anti-money laundering (AML) disclosures in the audited annual reports of regional listed banks in Kenya. Design/methodology/approach Using the Financial Action Task Force recommendations and other guidelines, the authors develop an AML disclosure index that is used to score the extent of AML disclosures by banks. A sample of 15 listed regional banks in Kenya over the period of 2007-2017 is used. Using this sample, the authors performed fixed-effects regressions to identify the significant determinants of AML disclosures. Findings The study establishes a low level of AML disclosures in the audited annual reports of sampled banks. The extent to which the AML disclosures improved across three distinct regulatory regimes over the period of 2007-2017 is reported. The authors find that the AML disclosures are largely driven by corporate governance (board size and audit committee size) and the ratio of diaspora remittances to GDP. Practical implications Owing to the global nature of money laundering activities, the study suggests that the Central Bank of Kenya needs to internationalize AML regulations and follow internationally accepted best practices in AML to respond to emerging trends in money laundering and related crimes. Originality/value To the best knowledge of the researchers, this is perhaps the first study to examine the drivers of AML disclosures by banks in a developing economy in the East and Southern African region. Given the global nature of money laundering, the study makes an important and original contribution to the body of knowledge with potential for replication in other jurisdictions. The findings will also form a basis for developing an AML reporting or disclosure framework.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».