Financial Intermediation by Microfinance Banks in Rural Sub-Saharan Africa: Financial Intermediation Theoretical Approach
Notice bibliographique
Résumé
Premised on Meta analysis of financial intermediation theory by Gurley and Shaw (1960), Leland and Pyle (1977), Diamond and Dybvig (1983), Allen and Santomero (1996), Scholtens and van Wensveen (2000), the main purpose of this study is to test for the predictive power of each of the dimensions of financial intermediation of market penetration and quality of financial services on financial inclusion of the poor by microfinance banks in rural sub-Saharan Africa grounded on the financial intermediation theory. This study adopted a cross-sectional research design and data were collected from 400 poor households located in rural Uganda. The data were analyzed using ordinary least square hierarchical regression (OLS) in SPSS (statistical packages for social sciences) to generate the explanatory power of each of the dimensions of financial intermediation on financial inclusion based on coefficient of determination (R²). In addition, results from analysis of variances (ANOVA) were also generated to establish the differences in the perceptions of the poor towards being financially included through financial intermediation. The results revealed that market penetration and quality of financial services as dimensions of financial intermediation significantly explains 22 percent of the variation in financial inclusion of the poor in rural Uganda. Additionally, when individual effects were considered, both market penetration and quality of financial services had significant and positive effects on financial inclusion of the poor in rural Uganda. Accordingly, our study contributes and recommends specific policies toward the role of financial intermediaries in financial deepening, especially in rural sub-Saharan Africa where there are limited presence of traditional banking structures to serve the unbanked rural poor households.
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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 | 0,016 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».