Effects of firm's Return on Assets on non-performing loans of deposit taking Sacco's in Africa-case study Kenya.
Notice bibliographique
Résumé
Massive Non –performing loans present negative effect on the level of investment, level of deposit liabilities, returns. Non-performing loan can aggravate the already high pressure on government revenues as endeavor to resolve it may force government to provide financial support to delinquent financial institutions. ROA as characteristics related to deposit taking SACCOS was analyzed to determine at what extent it influence level of NPLs. Return on assets was determined by net profit after tax divided by total assets. The period of the study was 6 years, from 2012 to 2017.The data used was derived from financial statements which are submitted by DT-SACCOs to SASRA offices whereby a total of 119 deposits taking SACCOs was used as the target population of the study. The study recommended that DTS should have and maintain prescribed level on return on assets since the relationship of ROA and NPL was positive indicates an increase of return on assets leads to increase of NPL and this will reduce alarming level of NPL. Study was carried out for only six years hence results obtained can only be applied within that period of study hereafter long term inferences cannot be drawn from results interpreted. Other studies should be undertaken and examine variables which were not used in this study hence the high rate of NPLs will be controlled.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».