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Enregistrement W4409320557 · doi:10.5430/ijfr.v16n2p17

Assessing the Effect of Financial Literacy on Investment Decisions Among Matatu Savings and Credit Cooperative Societies in Kenya

2025· article· en· W4409320557 sur OpenAlexvenueno aff
Moses Gathecha Wakanyi, Salome Musau

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Financial Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMicrofinance and Financial Inclusion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinancial literacyInvestment (military)BusinessLiteracyEconomicsFinanceFinancial systemActuarial scienceEconomic growthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Financial literacy has garnered significant attention in the realm of investment on a global scale over the years. This phenomenon is ascribed to its pivotal role in the process of making investment decisions. The global economy has undergone increased complexity; thus, it is imperative for each individual to engage actively and astutely in investment decision-making to effectively navigate the escalating cost of living. Numerous individuals exhibit interest in various forms of investments, finding them captivating due to the ability to make decisions and subsequently observe the consequences of those decisions. Nevertheless, not all investment endeavors yield profits, given that investors may not invariably be accurate in their decision-making. Therefore, this research sought to analyze the influence of financial literacy on the investment decisions of designated Matatu SACCO employees in Nanyuki town, Kenya. Specifically, the research involved evaluating the influence of savings techniques, debt management, financial planning, and project appraisal methods on investment decisions. Underpinning theories were information asymmetry, behavioral economics and financial education. A causal research design was employed, focusing on 8 Matatu SACCOs in Nanyuki Town, Kenya, as the units of analysis. Data was gathered from 195 employees of the SACCOs, representing various departments, utilizing a stratified sampling method and simple random sampling techniques for participant selection. The study encompassed a sample of 131 participants. Primary data was acquired through questionnaire. Descriptive analysis, correlation and multiple regression was utilized for data synthesis. The study revealed that saving techniques, debt management techniques, financial planning and project appraisal techniques had a positive significant effect on investment decisions. The study concludes that savings strategies often encourage financial literacy and education. As Matatu SACCO employees engage in saving, they may also seek information on various investment options available to them. Debt management strategies often involve education on financial planning, budgeting, and investment options enabling employees to gain a better understanding of their financial situation, which enhances their ability to make informed investment choices.. The study recommends that the Matatu SACCO should organize regular workshops focusing on financial literacy, covering topics such as budgeting, saving, and investment options. The Matatu SACCO should create a clear debt management policy that outlines acceptable debt levels, repayment schedules, and consequences of default. The Matatu SACCO should invite financial experts and successful investors to share their experiences and insights, providing real-world context to theoretical knowledge. The Matatu SACCO employees in Nanyuki town, Kenya should organize regular workshops and seminars focused on project evaluation methodologies, financial analysis, and investment decision-making.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,562
Score d'incertitude au seuil0,859

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,346 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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