STRATEGIC RESPONSES TO INTEREST RATES CAPPING BY CENTRAL BANK OF KENYA AND ITS EFFECT ON FINANCIAL PERFORMANCE OF COMMERCIAL BANKS IN KENYA
Notice bibliographique
Résumé
The governments used interest caps for economic and political reasons; the most common involves providing support to specific area of the industry or economic area. It can be used when the government identifies market failure in a certain industries, or that the interest rate cap attempts forcing more focus on the financial resources in the same sector than what a market can determine. The study specific objectives of this study were to establish the effect of Re-organization on interest rates capping on financial performance and to establish the effect of downsizing strategies on interest capping on financial performance. The classical theory of interest and loan funds theory were used for the study. Empirical studies were on Re-organization and downsizing. Descriptive survey research design was used with population of 43 Finance Managers and 43 Business Development Managers. Census was employed for the study with 86 respondents. Questionnaire was the main data collection instrument. Pilot study was conducted to test validity of the questionnaires. The gathered data was analyzed through the use of descriptive and inferential statistics through SPSS while tables and figures were used for data presentation. The study found out that interest rates capping has led to Re-organization among commercial banks in Kenya . Interest rates capping was found to lead to reduction of workforce among commercial banks in Kenya. Key Words: Downsizing, Re-organization
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».