Impact of Monetary Policy on Financial Inclusion in Emerging Markets
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Notice bibliographique
Résumé
The study investigates the impact of monetary policy on the level of financial inclusion in the big-five emerging market countries from 2004 to 2020. Several indicators of financial inclusion and the central bank interest rate were used in the analysis. It was found that the monetary policy rate has a mixed effect on financial inclusion, and the effect depends on the dimension of financial inclusion examined. Specifically, a high monetary policy rate has a significant negative impact on financial inclusion through a reduction in the number of depositors in commercial banks. A high monetary policy rate also has a significant positive impact on financial inclusion through greater bank branch expansion. The policy implication is that both contractionary and expansionary monetary policies lead to positive improvements in specific indicators of financial inclusion, because increase in interest rate leads to bank branch expansion which is beneficial for financial inclusion and decrease in interest rate leads to increase in the number of depositors in commercial banks which is also beneficial for financial inclusion. It was also found that the rising monetary policy rate has a negative effect on all indicators of financial inclusion in the post-financial crisis period. Overall, the effect of monetary policy on financial inclusion seem to depend on the monetary policy tool used by the monetary authority and the dimension of financial inclusion examined. The monetary authorities should pay attention to how their monetary policy choices might affect the level of financial inclusion and reduce the benefits that society gains from financial inclusion.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle