Evaluating Nonprice Terms to Ration Microfinance Loans Based on Expected Loan Loss Function
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Microfinance institutions (MFIs) play a unique role in the financial sector, using an alternative financial intermediation system (business model) to provide banking services to the marginalized. This is particularly important in areas where collateral‐based conventional banking could be more effective. Thus, access to financial services, particularly microfinance loans, is crucial for developing small and medium‐sized enterprises (SMEs), especially in rural areas where traditional banking services may be inaccessible. The objectives of this study are to investigate the extent to which factors other than interest rates impact microfinance loan allocation, evaluate the acceptable level of expected loan loss (ELL) that banks can tolerate without compromising financial stability, and explore how banks strategically allocate assets to risky loans under uncertain market conditions. The results from the ELL function indicated that varying risk profiles significantly influenced sensitivity to changes in loan size. This, in turn, affected the institution’s risk sensitivity and tolerance levels at each branch or with each loan product, thereby aiding in the appropriate loan allocation. The recommendations based on the studies include using nonprice terms, loan evaluations, and strengthening branch‐level decision‐making by empowering branch managers with the necessary tools and training to make decisions that reflect the local context and specific loan products.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
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