Three essays on microcredit and payday lending
Notice bibliographique
Résumé
The three essays on microcredit and payday lending in this dissertation contribute to the existing literature on financial exclusion by addressing some burning questions. The first essay investigates and compares the observable characteristics of the payday loans and microcredit borrowers. We examine three nationwide surveys in Canada that contain information on payday lending and a household level field survey on the use of microcredit in Bangladesh. Using simple probit and instrumental variable probit models, we find household income, wealth, the region of residence, age and education of the household head as key determinants of both payday loan and microcredit borrowing. Financial knowledge is found as a significant determinant of payday loan borrowing. Our findings suggest that countries can benefit from each other by adapting, modifying regulatory policies and improving the level of financial knowledge. The second essay examines the linkages between the high frequency of installments of microcredit loans, and the very high repayment rate and the existence of informal moneylenders in the market. Our developed model shows that the poor borrower has strong incentives and opportunities to commit voluntary default at different time periods of the contract, which along with a low level of collateral, make the single installment repayment contract infeasible for microcredit lenders. The multiple-instalment loan leads the borrower to borrow from the third party because installments are due before project yields. This reduces the incentive to default and raises the microcredit repayment rate. In the third essay, we analyze the macroeconomic and distributional effects of microcredit programs across 21 countries using a general equilibrium approach. We developed a model of financial intermediation and occupational choice to find out the impact of microcredit on five macroeconomic aggregates - average capital per worker, wealth inequality, the lending interest rate, income per capita and entrepreneurship. Our findings show that the macroeconomic and distributional impact of microcredit, subsidized microcredit and high-frequency of installments of microcredit loan significantly varies both in magnitudes and in directions across countries. Findings suggest designing country-specific microcredit contracts rather than using a typical contract in all countries.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».