Predicting Household's Mobile Banking Saving Behavior in Western Kenya: An Algorithmic Approach
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Digitalization holds promises to unlock savings accumulation in Africa. This paper predicts the mobile savings, taking advantage of machine learning to examine a massive set of features known theoretically and empirically to affect household savings behavior. The algorithm fits a generalized regression model through a penalized maximum likelihood. The work anchors in economic theory on savings but differs from the method standpoint to elicit mobile banking savings take-up and savings accumulation. Data covered thirty-six villages in Western Kenya. Predictors clustered into livelihoods, assets inventory, formation and use of assets, income generation and its use, food composition, intake and nutrition, the housing quality and tenureship, water and sanitation, energy use, family structure, social status architecture, adverse shocks to agricultural production (crop and livestock loss events) and demographics. Data include 1600 households from six different communities and 7,700 quarterly observations from 2013 to 2015. Although the results point to shreds of evidence that corroborate previous findings, we highlight in this paper mobile banking's role in the savings accounts ownership and savings accumulation, as well as the effects of age and employment status. Mobile phone ownership is a strong and significant predictor of savings account ownership. However, the mobile phone is a vehicle to fluctuating savings balance and encourages dissaving. Moreover, being young and in the workforce increases the mobile banking savings take-up but also the dissaving behavior, compared to older age group. This work subsets features that could improve product or policy design towards a better financial inclusion of rural poor.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».