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Enregistrement W3027759878

The influence of financial attitude, behaviour and knowledge on financial literacy: a Malaysian perspective / Amira Rosalia Aripin

2019· dissertation· en· W3027759878 sur OpenAlexaboutno aff
Amira Rosalia Aripin

Notice bibliographique

RevueUiTM Institutional Repositories (Universiti Teknologi MARA) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinancial Literacy, Pension, Retirement Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinancial literacyNonprobability samplingFinanceContext (archaeology)DebtDeveloping countrySample (material)BankruptcySampling framePerspective (graphical)BusinessPsychologyEconomicsSociologyGeographyEconomic growthPopulation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,823
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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