A study on Islamic finance as an approach for financial inclusion in India
Notice bibliographique
Résumé
This paper endeavors to investigate whether the Islamic financial system can tackle the issue of financial exclusion in India or not. The present study has made an earnest attempt to explore the discriminating factors behind choosing of the institutes (conventional or Islamic), in decreasing order of their importance. Data for the study are collected from 635 respondents, who are customers of Islamic and traditional financial institutes. The area selected for the survey is the state of Kerala, which is considered as the Islamic finance hub in India. The data collected are analyzed by employing the discriminant analysis along with drawing inferences from descriptive statistics. The study finds various factors in descending order of their importance. The factors are type of employment, religion (Muslim/Non-Muslim), income and gender. These are discriminating factors for choosing particular institutes (conventional or Islamic). The study shows that Islamic finance system was chosen by those, particularly Muslims, who did not have good employment and sufficient income. Hence, it is recommended that extensive formal beginning of Islamic finance in India, will lead to higher financial inclusion, since generally the financially excluded individuals belong to the said segments of the society, furthermore, Islamic finance is highly fascinated by the mentioned groups, the planners should think accordingly. The study is novel in its’ approach as it evidently illustrates that Islamic financial system is chosen by those, who do not have good employment, Muslims and those who earn less. Thus, there should be extensive formal commencement of Islamic finance in India to kick off higher financial inclusion.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».