MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3203706695

Insecurity of Cash-Less Banking Transactions: An Empirical Evidence from Nigerian Banks

2021· article· en· W3203706695 sur OpenAlexaboutno aff
Amara Priscilia Ozoji, Okoi Etim Iwara, Charity Nkeiru Ezuwore-Obodoekwe, Sunday Joseph Inyada, Beatrice O. Ezechukwu, Polytechnic Oko, Terkura Fella Ayem-Fella, Chidimma Odilia Ezuma, Lilian N. Ebisi, Kemdi Lugard Okoroiwu

Notice bibliographique

RevueAcademy of Accounting and Financial Studies journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinTech, Crowdfunding, Digital Finance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCashDatabase transactionDescriptive statisticsDistributed lagEconomicsQuarter (Canadian coin)Unit root testBusinessActuarial scienceEconometricsStatisticsFinanceComputer scienceDatabaseCointegrationMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This investigation primarily aimed at assessing cash-less banking operations since cash-less policy was introduced/implemented in Nigeria in the year 2012, with a view to determine the significance of its effect on insecurity of banking transactions in the economy. Ex-post facto research design and secondary sources of data collection were employed. The work studies the aggregate quarterly data (quarter 1-quarter 4, 2012 to quarter 1-quarter 4, 2019) of all the Deposit Money Banks operating in Nigeria as at 2012-2019 as contained in CBN statistics database and NDIC annual reports; summing up to 32 observations. Total quarterly volume of: automated teller machine transactions, point of sale terminals transactions, web transactions and mobile phone banking transaction were used as proxies for cash-less banking; while total quarterly: number of fraud and forgery cases in Nigeria’s Deposit Money Banks, amount involved in the attempted/reported fraud and forgery incidences in Nigeria’s DMBs and actual loss to fraud and forgery in Nigeria’s Deposit Money Banks were employed as proxies for insecurity of banking transactions. The study employed descriptive statistics to give the description of individual research variables and the inferential statistics, multivariate regression techniques of model estimation (Error Correction Model estimation and short-run, Autoregressive Distributed Lag model estimation) for data analysis/test of hypotheses which were preceded by Augmented Dickey-Fuller Unit Root Test and co-integration test using Autoregressive Distributed Lag bound testing technique. Findings revealed that the introduction of cash-less banking in Nigeria has not significantly affected the increased number of fraud and forgery cases in Nigeria’s Deposit Money Banks. It further disclosed that cash-less banking in Nigeria has significantly affected the increased amount involved in attempted/reported fraud and forgery incidences in Nigerian Deposit Money Banks. Finally, the results showed that the practice of cash-less banking in Nigeria has not significantly affected the actual loss to fraud and forgery in Nigerian Deposit Money Banks. The study concludes that the perception of most Nigerians that cash-less banking transactions are insecure is wrong; instead, cash-less banking is even more secure than the previously practiced cash-based banking system since the opportunity to actually commit the frauds (frauds reported as attempted amounts involved in fraud incidences) and inflict financial losses to banks and the victims was drastically minimized as revealed in the study’s results; only that there is need for more improvement on the security measures of some cash-less banking channels like automated teller machines (ATM) and internet. The study recommended that, Nigerian government should ensure the allocation of adequate funds for the establishment and equipping of special electronic fraud (cyber-crime) department within the policy force, and also training the Officers to serve under the department on the e-fraud policing. Banks’ Customers should keep their online and ATM transaction credentials (user ID, password, token/PIN) confidential. Also, Financial Institutions should ensure continuous review and security upgrade of its electronic platforms and services.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,284
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,101
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAcademy of Accounting and Financial Studies journalMême sujetFinTech, Crowdfunding, Digital FinanceTravaux en français237 207