Analysis of Factors that Influence Financial Literacy of Millennials in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Financial literacy has been recognized as a key skill that equips us with knowledge to manage our financial resources effectively, especially in an increasingly complex financial scenario. Despite its significance, studies around the world indicate that much of the world's population still suffers from financial illiteracy and that measures to remedy the problem are urgently needed. This research focuses on millennials that are the biggest component of the labor force in Canada and as of 2012, households in Canada of the age group under 35 held over 824 billion in assets. Millennials are vulnerable to higher than average levels of disappointment due to their unrealistic financial goals. Despite of their decent earnings, they lack money management skills. The way they behave towards financial literacy may severely affect the economies and societies in which they choose to settle. This study finds out the factors motivating millennials to become financially educated and the best way to spread financial education among motivated people. Moreover, the focus of this research is to find out the sources that millennials get their financial information from. Also, the factors influencing the perception of financial literacy among low-income millennials in comparison to middle income group are studied. Based on our data analysis, we conclude that the overall perception of millennials that they are fairly knowledgeable seems to be a hindrance to their financial literacy. Financially empowered Canadians will reduce the burden on the social safety net and enable them to better plan for their own future. Though there are several programs launched by governments and other organizations in Canada, financial literacy is still a large scale problem. This research proposes future studies on financial literacy among youngsters and millennials so that timely action could be taken to prepare them for their future goals.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».