hkr.sePublikasjoner
Endre søk
RefereraExporteraLink to record
Permanent link

Direct link
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annet format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annet språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Kompetensskillnader vid kreditbedömning: En studie av kompetensens påverkan på kreditbedömning av SME
Högskolan Kristianstad, Sektionen för hälsa och samhälle.
Högskolan Kristianstad, Sektionen för hälsa och samhälle.
2017 (svensk)Independent thesis Basic level (degree of Bachelor), 180 hpOppgave
Abstract [sv]

En anledning till att det kan vara problematiskt att få lån beror på finanskrisen 2008 där bankernas misslyckande i sina kreditbedömningar var avgörande. Komplexiteten i kreditbedömningsprocessen skapar agentproblem, informationsasymmetri och moral hazard. I tidigare forskning menar de att kreditgivarens kompetens påverkar lånebesluten. Kreditgivaren använder sig av olika riskbedömningsmetoder, där hård, mjuk och frivillig information används för att kartlägga SME:s återbetalningsförmåga. Forskning menar att SME:s kompetens inom företagsledning, affärsprojekt osv. är indikationer på SME:s återbetalningsförmåga. Det som saknas inom forskning är hur skillnader i kompetens mellan kreditgivare och kredittagare påverkar kreditbedömningen. Syftet med studien är att kartlägga kompetensskillnaderna mellan kreditgivare och kredittagare, samt dess betydelse vid en kreditbedömning. För att uppfylla syftet har studien utgått från en deduktiv ansats. En modell har skapats baserad på tidigare litteratur, där information, risk, kompetens och kompetensskillnader, behandlas. Modellen har utvärderats empiriskt genom intervjuer med kreditgivare(banker) och kredittagare(SME). Resultaten pekar på att kompetensskillnader har en påverkan på kreditbedömningen. Slutsatserna är att kreditgivare handlar utifrån en världsbild, medan kredittagare handlar utifrån en annan. Utifrån kontexten har parterna skapat olika kompetenser, d.v.s. parterna tolkar information utifrån sina respektive kontexter. Genom detta skapas agentproblem osv, som påverkar kreditbedömningen. Studien bidrar med ny kunskap till ett forskningsområde som är mycket utforskat och ifrågasätter incitamenten som den främsta förklaringsfaktorn i agentteorin. Implikationer och begränsningar som studien omfattas av är att två av tre företag inte hade hög skuldsättningsgrad samt att vi har intervjuat två oberoende parter, i en process där parterna är beroende, med anledning av banksekretessen.

sted, utgiver, år, opplag, sider
2017. , s. 93
Emneord [sv]
Kreditbedömning, Kompetens, Kompetensskillnader, Kreditgivare, Kredittagare, SME
HSV kategori
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:hkr:diva-16911OAI: oai:DiVA.org:hkr-16911DiVA, id: diva2:1111277
Fag / kurs
Företagsekonomi
Utdanningsprogram
Degree of Bachelor of Science in Business and Economics
Uppsök
Social and Behavioural Science, Law
Veileder
Examiner
Tilgjengelig fra: 2017-06-21 Laget: 2017-06-18 Sist oppdatert: 2017-06-21bibliografisk kontrollert

Open Access i DiVA

Kompetensskillnader(554 kB)159 nedlastinger
Filinformasjon
Fil FULLTEXT01.pdfFilstørrelse 554 kBChecksum SHA-512
51d52249e0be5e027d8d79b41264ee94c602a5775c7b7f9b6b96e1911057d9d83578a1183fdeeacdb1cf01d62949d3ededd3946309f26c5cdd23a16d297ceadc
Type fulltextMimetype application/pdf

Søk i DiVA

Av forfatter/redaktør
Larsson, Jim
Av organisasjonen

Søk utenfor DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 159 nedlastinger
Antall nedlastinger er summen av alle nedlastinger av alle fulltekster. Det kan for eksempel være tidligere versjoner som er ikke lenger tilgjengelige

urn-nbn

Altmetric

urn-nbn
Totalt: 261 treff
RefereraExporteraLink to record
Permanent link

Direct link
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annet format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annet språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf