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Prediction-oriented PLS path modeling in microfinance research

机译：小额信贷研究中面向预测的PLS路径建模

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By using a prediction-oriented PLS path model, this study predicts the financial performance (FP) of Microfinance Institutions (MFIs) by means of their social impact (SI) and portfolio quality (PQ). The empirical study uses a dataset, obtained from the Mix Market database, for the year 2012 with 563 MFIs worldwide. Firstly, the findings show that the higher the SI, the higher the FP in the microfinance sector. Secondly, the results suggest that the PQ increases substantially the ability of the model to predict the FP of MFIs, providing a full mediation in the relationship between SI and FP. Thirdly, in consequence, both SI and PQ are powerful and accurate predictors of the FP of MFIs since the average R-2 is 58%, with a standard deviation of 0.18 (by using a 10-fold cross-validation procedure) and an SRIVIR of 0.05. The main contribution of the current study is to show that MFIs can continue serving the poorest people (achieving their SI) while obtaining high financial results via increasing the quality of their portfolio, since in the microfinance sector great poverty implies lower default risks. (C) 2016 Published by Elsevier Inc.
机译：通过使用面向预测的PLS路径模型，本研究通过小额信贷机构（MFI）的社会影响（SI）和投资组合质量（PQ）来预测其财务绩效（FP）。实证研究使用从混合市场数据库中获得的2012年全球563个小额信贷机构的数据集。首先，调查结果表明，SI越高，小额信贷领域的FP越高。其次，结果表明，PQ大大提高了模型预测MFI FP的能力，从而提供了SI与FP之间关系的完全中介。第三，因此，SI和PQ都是MFI FP的有力且准确的预测指标，因为平均R-2为58％，标准偏差为0.18（通过使用10倍交叉验证程序）和SRIVIR为0.05。当前研究的主要成果是表明，小额信贷机构可以继续为最贫困的人们提供服务（达到其SI），同时通过提高其投资组合的质量来获得高额的财务业绩，因为在小额信贷部门，严重的贫困意味着较低的违约风险。 （C）2016由Elsevier Inc.发布

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