Liquidity Management and Financial Performance: Evidence From Commercial Banks in Botswana
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
The study examined the impact of liquidity management on the financial performance of commercial banks in Botswana. The study used Return on Assets and Return on Equity to measure financial performance. Cash and cash equivalents to total assets ratio, Cash to deposits ratio, Loans to deposits ratio, Loans to total assets ratio, Liquid assets to total assets ratio, and Liquid assets to deposits ratio were used as proxies for liquidity management. The research population was all the 9 commercial banks in Botswana and the study covered a period of 9 years from 2011 to 2019. This descriptive study sourced monthly secondary data from Bank of Botswana Financial Statistics database. Descriptive statistics, correlation and regression analyses were applied to analyse the data. The results from regression analysis show statistically significant positive relationships for Loans to total assets ratio and Liquid assets to total assets ratio with return on assets and return on equity. Loans to deposits ratio and Liquid assets to deposits ratio had statistically significant negative relationships with return on assets and return on equity. Cash and cash equivalents to total assets ratio had statistically insignificant positive relationship with return on assets and return on equity whilst cash to deposits ratio had statistically insignificant negative relationship with return on assets and return on equity. Findings suggest that the commercial banks should try to optimize liquidity variables to boost bank performance. The policy makers also, through the Central Bank, should come up with initiatives such as prescribing minimum liquidity requirements that will help banks to stay profitable.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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