The influence of financial attitude, behaviour and knowledge on financial literacy: a Malaysian perspective / Amira Rosalia Aripin
Notice bibliographique
Résumé
Financial Literacy among youths is a global concern worldwide. This includes alarming problems such as the high bankruptcy level among youths and the weaknesses in managing finance among youths such as managing debt, personal finance and savings. The GECD has provided a framework which assess the Financial Attitude, Financial Behaviour and Financial Knowledge to determine the level of Financial Literacy among youths. However, the result will very much vary within countries such as first world countries like UK, Canada, and Germany and third world countries like India, Bangladesh and Vietnam. Thus it is significant to carry out the study in Malaysia. This study has been conducted among 220 youths with purposive sampling method. It uses primary data which is derived from questionnaires that have been distributed to individuals from different field of expertise and working fields. Secondary data are also used to help researcher in getting a clearer picture of the situation on a global perspective. The definition of youths in the Malaysian context refers to those 30 years old and below. The time frame of conducting the study is within the year 2019 and it is not time significant. The result has shown that between the variables 'Financial Knowledge' is the most significant in determining the level of financial literacy among youths in Malaysia. However, there are some limitations in the study such as the sample size, the scope of variable used and medium to collect the data.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».