PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2016 | 50 | nr 4 | 299--310
Tytuł artykułu

Czynniki wpływające na podjęcie decyzji o wyborze pożyczkodawcy przez osoby 50+

Warianty tytułu
Factors Which Influence on Where People Over the Age of 50 Decide to Borrow Money
Języki publikacji
PL
Abstrakty
Celem artykułu jest wskazanie czynników determinujących wybór pożyczkodawcy przez mieszkańców województwa lubelskiego w wieku 50+. Aby wykazać zależności między przyczynami pożyczki a decyzją, gdzie powinno się ją zaciągnąć, zastosowano metodę regresji logistycznej. Zbudowano trzy modele opisujące, jakie czynniki zwiększają bądź zmniejszają prawdopodobieństwo skorzystania z kredytu bankowego, pożyczki w instytucji pozabankowej oraz pożyczki od osób fizycznych (znajomych i rodziny). Interpretacja modeli wykazała, że powody, dla których osoba 50+ pożycza środki, odgrywają ważną rolę przy wyborze pożyczkodawcy. Przykładowo w sytuacji doświadczania przejściowych kłopotów finansowych czy problemów z zaspokojeniem podstawowych potrzeb, istotnie wzrasta prawdopodobieństwo wykorzystania instytucji pozabankowych oraz rodziny i znajomych. Inaczej jest w sytuacji, gdy osoba w wieku 50+ chce wesprzeć swoją rodzinę. Wówczas szansa na zaciągnięcie przez nią kredytu bankowego wzrasta aż 23-krotnie. (abstrakt oryginalny)
EN
The aim of this paper is to present which factors have an influence on where a resident of Lubelskie region who is over 50 years old borrows money. In order to find relationships between reasons for borrowing and chosen institution, binary logistic regression was applied. Three models were built, describing factors which decrease or increase the likelihood of borrowing from banks, non-banks institutions and family and friends. Interpretation of models revealed that borrowing motives play a great role in a lender choosing. For example, in case of problems with making ends meet or with meeting basic needs the likelihood of using non-banks institutions and relatives increases. Whereas, if a person who is over 50 years old wants to support his/her family, chances on taking out a loan from a bank increases nearly 23 times.(original abstract)
Słowa kluczowe
PL
EN
Loans   Credit   Finance  
Rocznik
Tom
50
Numer
Strony
299--310
Opis fizyczny
Twórcy
  • Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej w Lublinie
Bibliografia
  • Beach B., Grandparental Generosity: Financial Transfers from Grandparents to Grandchildren, London 2013.
  • Danieluk B., Zastosowanie regresji logistycznej w badaniach eksperymentalnych, "Psychologia Społeczna" 2010, t. 5, nr 2-3 (14).
  • Finney A., Demystifying Non-mortgage Borrowing in Older Age: A Longitudinal Approach, Personal Finance Research Centre and the International Longevity Centre (UK), 2013.
  • GUS, Ludność. Stan i struktura ludności oraz ruch naturalny w przekroju terytorialnym, stan w dniu 30 czerwca 2015 r.
  • Hosmer D.W., Lemeshow S., Applied Logistic Regression, ed. 2, Wiley & Sons, New York 2000, DOI: https://doi.org/10.1002/0471722146.
  • ICAN Research, Jak pożyczają Polacy?, Raport przygotowany na zlecenie serwisu Kokos.pl., 2015 (sierpień).
  • Jabłońska K., Sobieraj A., Metodyka dobierania próby badawczej w naukach społecznych, "Bezpieczeństwo i Technika Pożarnicza" 2013, nr 32 (4), DOI: https://doi.org/10.12845/bitp.32.4.2013.3.
  • KNF, Rekomendacja S - dotycząca dobrych praktyk w zakresie zarządzania ekspozycjami kredytowymi zabezpieczonymi hipotecznie, Warszawa 2013 (czerwiec).
  • KRD, Finanse po 50.: niskie dochody i rosnące długi, 2015, http://krd.pl/Centrum-prasowe/Informacje-prasowe/2015/Finanse-po-50---niskie-dochody-i-rosnace-dlugi [data dostępu: 01.06.2016].
  • Kufel T., Ekonometria. Rozwiązywanie problemów z wykorzystaniem programu GRETL, PWN, Warszawa 2011.
  • Mach Ł., Zastosowanie regresji logistycznej do określenia prawdopodobieństwa sprzedaży zasobu mieszkaniowego, [w:] R. Knosala (red.), Komputerowo zintegrowane zarządzanie, t. 2, Oficyna Wydawnicza Polskiego Towarzystwa Zarządzania Produkcją, Opole 2010.
  • Stanisz A., Przystępny kurs statystyki z wykorzystaniem programu STATISTICA PL na przykładach z medycyny, t. 2, StatSoft, Kraków 2000.
  • ZUS, Wiek emerytalny kobiet i mężczyzn uprawniający do emerytury z Funduszu Ubezpieczeń Społecznych, Warszawa 2014.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171454267

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.