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.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».