Asymmetric impact of microfinance on economic growth: Evidence from Bosnia and Herzegovina
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the correlation between microfinance loans (MFL) and economic growth in Bosnia and Herzegovina (Bosnia). It utilizes the non-linear Autoregressive Distributed Lag (NARDL) method to examine cointegration and short-run dynamics by analyzing quarterly data spanning from 2010 to 2022. The findings underscore the link between MFL shocks and long-term economic growth. The study unveils the unique effects of both positive and negative MFL shocks on growth, suggesting a non-linear relationship between microfinance loans and economic growth in Bosnia. However, the study concludes that the impact of MFL on Bosnia's GDP is adverse. Short-term fluctuations in MFL show no substantial influence on Bosnian economic growth. The coefficient of the error correction model is both negative and significant indicating the stability of the long-term relationship. This implies a rapid correction, with 46.4 % of the previous quarter's imbalance rectified within the current quarter. While our results are based on a single country, they align with recent criticisms of microfinance practices. Furthermore, our study offers a novel approach as it represents the first examination of the asymmetric relationship between MFL and GDP in Bosnia, providing valuable policy recommendations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,003 |
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 ».