Taux d’intérêt et risque de crédit : analyse du comportement des banques en relation avec les petites et moyennes entreprises sénégalaises
Bibliographic record
Abstract
Cet article évalue d'un point de vue microéconomique, les déterminants du risque et du taux d’intérêt appliqués par les banques aux petites et moyennes entreprises (PME) en 2016 au Sénégal. En utilisant le modèle de Heckman (1979), deux équations sont estimées. Le premier modèle empirique spécifie le risque crédit des PME et le second donne l’impact sur le taux d’intérêt du score de crédit et des caractéristiques des Petites et Moyennes Entreprises. Les résultats fournissent des informations précieuses sur les caractéristiques que les institutions financières bancaires et non bancaires considèrent comme importantes dans leur décision de prêter aux PME. La connaissance de ces informations peut fournir aux PME un large éventail de critères qui doivent être satisfaits pour obtenir un financement des institutions financières au Sénégal. Selon les conclusions de l'étude, le risque de crédit a eu une influence notable sur le taux d’intérêt et les prêts consentis aux PME par les banques au Sénégal.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".