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Enregistrement W11714152

HUBUNGAN CORPORATE GOVERNANCE DENGAN KINERJA KEUANGAN DAN KINERJA SAHAM PERUSAHAAN (Studi Empiris Pada Perusahaan Yang Terdaftar Pada BEI)

2011· dissertation· en· W11714152 sur OpenAlexaboutno aff
Eman Hermawan

Notice bibliographique

RevueJournal of Forensic Sciences · 2011
Typedissertation
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinancial Analysis and Corporate Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessBusiness administration
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Corporate Governance menurut Organization for Economic Cooperation and Development (OECD) mengacu kepada pembagian kewenangan antara semua pihak yang menentukan arah dan performance suatu perusahaan. Pengukuran corporate governance diukur dengan menggunakan Corporate Governance Perception Index (CGPI). Corporate Governance Perception Index (CGPI) merupakan riset penerapan good corporate governance pada perusahaan public yang tercatat di Bursa Efek Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan antara perusahaan yang menerapkan corporate governance dan berpartisipasi dalam Corporate Governance Perception Index dengan kinerja keuangan dan kinerja saham pada perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Data yang digunakan yang dalam penelitian ini adalah perusahaan finansial dan non finansial yang sudah menerapkan corporate governance di Bursa Efek Indonesia dengan mengikuti survei CGPI tahun 2007 sampai tahun 2009. Hasil penelitian ini menunjukkan penerapan corporate governance pada sampel perusahaan finansial dan non finansial yang terdaftar pada Bursa Efek Indonesia pada tahun 2007-2009 mempunyai hubungan dengan kinerja keuangan perusahaan, baik kinerja pasar maupun kinerja operasional (Tobin’s Q dan ROE) serta mempunyai hubungan dengan kinerja saham (RETH). Semakin terpercaya suatu perusahaan maka nilai CGPI semakin tinggi maka semakin baik pula kinerja keuangan maupun kinerja saham suatu perusahaan. Kata Kunci: CG,CGPI, Kinerja Keuangan Perusahaan, Kinerja Saham Perusahaan

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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