Financial and Non-Financial Measures in Evaluating Performance: The Role of Strategic Intelligence in the Context of Commercial Banks in Kenya
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study provides comprehensive discussion on role of strategic intelligence in commercial banks, in Kenyan context. The primary focus was to evaluate the performance of commercial banks using both financial and non-financial performance measurers. The financial measurers comprised return on equity (ROE), while non-financial measures were customer satisfaction, learning and growth, and internal processes. The study was anchored on resource-based view and balanced scorecard model. The target population comprised 40 commercial banks. Additionally, the sample size 181 was selected proportionately through stratified sampling procedure. Data collection instruments comprised closed and open -ended questionnaires and online review. The study used both primary and secondary data, where primary data was obtained from Kenya commercial banks head offices, while secondary data, for the year 2016 – 2018, was obtained from the annual reports of the central bank of Kenya. Data analysis was done using descriptive statistics and linear multiple regression analysis. Findings of the study indicate that strategic intelligence has a statistically significance on the performance of commercial banks in Kenya. Moreover, both financial and non-financial measures of performance are relevant in the banking sector and growth of Kenyan economy. The study recommends that commercial bank in Kenya should integrate their training focus and strategy implementation with investors interests based on balanced score card.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle