Studies on small business lending in developing countries

Media type: E-Book; Thesis

Title: Studies on small business lending in developing countries

Contributor: Gietzen, Thomas [Author]

Published: St. Gallen, 2017

Extent: 1 Online-Ressource (circa 177 Seiten); Illustrationen

Language: English

Keywords: KMU ; Gründungsfinanzierung ; Mikrofinanzierung ; Kreditwürdigkeit ; Entwicklungsländer ; Graue Literatur ; Hochschulschrift

Origination:

University thesis: Dissertation, University of St. Gallen, 2017

Footnote: Enthält 4 Beiträge
Zusammenfassung in deutscher und englischer Sprache

Description: Nicht jede Unternehmerin oder jeder Unternehmer in Entwicklungsländern hat Zugang zu Krediten, um die eigenen Ideen zu finanzieren. Trotz einiger Fortschritte in der Vergangenheit gibt es weiterhin großes Verbesserungspotential beim Zugang zu Krediten von kleinen Unternehmen. Diese Dissertation - eine Sammlung von vier Aufsätzen zum Thema der Finanzierung kleiner Unternehmen in Entwicklungsländern - argumentiert, dass die stetig größer werdende Menge an Daten über Kreditnehmer und moderne Technologien, zusammen mit einem zielgerichteten Ansatz zur Förderung der Rahmenbedingungen, in denen Banken operieren, erhebliche Verbesserungen für Kreditnehmer und Banken im Bereich der Finanzierung kleiner Unternehmen mit sich bringen können. Kapitel 1 präsentiert die Ergebnisse einer Studie zu finanziellen Risiken von Mikrofinanzinstitutionen. Die Ergebnisse zeigen: Versuche der internationalen Gemeinschaft, Mikrofinanzinstitutionen zu unterstützen und deren Kreditangebot sicherzustellen, zielen nicht immer auf die Risiken ab, denen diese Institutionen tatsächlich ausgesetzt sind. Die Studien in den Kapiteln 2, 3 und 4 beschäftigen sich mit der Frage, wie Kreditnehmerdaten aus Kreditbüros - die in immer größerer Menge und in immer besserer Qualität in vielen Entwicklungsländern verfügbar sind - die Art und Weise der Kreditvergabe an kleine Unternehmen beeinflussen. Die drei Kapitel nähern sich dieser Entwicklung auf drei unterschiedlichen Ebenen an: die Effekte auf den gesamten Kreditmarkt; die Fähigkeit von Banken, die Performance von Kreditnehmern vorherzusagen; und die Art und Weise wie Kreditentscheidungen auf Basis dieser Daten mit Hilfe moderner Technologien zur Datenverarbeitung getroffen werden können. Kapitel 2 erzählt die Geschichte der Einführung eines Kreditbüros in Afrika. Die Differenz-von-Differenzen Analyse, die auf einem theoretischen Modell zu Beginn von Kapitel 2 basiert, zeigt deutlich: Kreditbürodaten helfen den Kreditnehmern, die sich eine positive Kredithistorie aufgebaut haben, ihre Kreditwürdigkeit gegenüber anderen Banken zu demonstrieren. Der Wettbewerb um gute Kunden im Markt steigt. Kapitel 3 verschiebt den Analysegegenstand vom gesamten Bankensektor hin zu einer einzelnen Bank. Eine Analyse der Möglichkeiten einer ecuadorianischen Bank, die Performance ihrer Kreditnehmer vorherzusagen, untermauert die Ergebnisse aus Kapitel 2: Die Kreditbürodaten helfen der Bank riskante Kreditanträge zu erkennen. Schließlich zeigen die Resultate in Kapitel 4, dass qualitativ hochwertige Kreditbürodaten in Kombination mit modernen Technologien die Effizienz der Kreditvergabe an kleine Unternehmen steigern können. Kapitel 4 stellt ein Experiment (Randomized Controlled Trial) einer afrikanischen Bank vor, die ihre vorherige, auf dem Expertenurteil von Kreditsachbearbeitern beruhende Kreditwürdigkeitsprüfung in der Hälfte ihrer Filialen durch automatisierte Kreditentscheidungen ersetzte. Die Ergebnisse zeigen, dass die automatisierten Entscheidungen fast die Qualität der Expertenurteile der Kreditsachbearbeiter erreichen und das zu deutlich geringeren Kosten.

Some entrepreneurs in developing countries are unable to finance their ideas. Though many improvements have been made, there is considerable room to better small businesses' access to finance. This dissertation - a collection of four studies on small business lending in developing countries - argues that an ever-increasing amount of data about borrowers and modern technologies, together with a well-guided approach to improve the conditions small business lenders work in, could bring about considerable improvements for small business borrowers and lenders in developing countries. Chapter 1 presents a study on the risk exposure of microfinance institutions to financial risk. The new insights clearly show: The international community's attempts to support microfinance institutions and to ensure their outreach to small business borrowers is not always attuned to the lenders' most pressing financial risks. The studies in Chapters 2, 3 and 4 elucidate how borrower-level data from credit information sharing systems - which is available in increasing quantity and sophistication in many developing countries - changes the way of small business lending. The three chapters shed light on this evolution on three different levels: the effects on a credit market in total; the ability of banks to forecast borrowers' performance; and the way of making credit decisions based on borrower-level data by means of modern data-processing technologies. Chapter 2 tells the story of the introduction of a credit information sharing system in Africa. The difference-in-differences analysis - guided by a theoretical model in the beginning of Chapter 2 - demonstrates: The credit bureau data helps borrowers who built up a positive track-record to signal their creditworthiness to other banks. Thus, the competition for good borrowers in the market increases. Chapter 3 moves from the banking sector-wide analysis to the individual bank. A forecasting exercise for a small business lender's portfolio in Ecuador underpins the findings from Chapter 2: Data from the credit bureau improves the bank's ability to single out risky applications. Finally, Chapter 4 suggests that high-quality credit bureau data combined with modern technologies can increase the efficiency of small business lending. This chapter presents a randomized controlled trial conducted by an African bank that replaced its extensive screening technology based on loan officers' expert judgments with automated credit decisions at half of its branches. The findings show that automated credit decisions were almost as proficient as the loan officers' expert judgment, at a much lower cost to the bank.

Access State: Open Access

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