The Impact of Financial Technology (FinTech) on Bank Risk-Taking and Profitability in Small Developing Island States: A Study of Fiji
Notice bibliographique
Résumé
With the increasing adoption of technologies such as mobile banking and blockchain, the banking sector in developing and emerging economies is experiencing both opportunities and challenges. This study examines the impact of FinTech on bank risk-taking and profitability in the small island economy of Fiji, spanning the period from 2000 to 2024. We employ a fixed-effects model and conduct robustness checks using random effects, pooled ordinary least squares (OLS), and the generalized method of moments (GMM) method, focusing on seven banks (five commercial banks and two non-bank financial institutions). Our analysis evaluates the effect of FinTech while controlling for other bank-specific factors that may influence risk-taking and profitability. The results indicate that FinTech development significantly reduces bank risk-taking and enhances profitability, suggesting a positive and substantial impact on financial performance and stability. The findings highlight the need for banks operating in Fiji and similar small economies to continue and expand their investments in FinTech innovations. Furthermore, the study suggests that regulatory bodies and policymakers should strengthen institutional and regulatory frameworks to support and guide FinTech’s evolution within the banking sector.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».