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Enregistrement W2268640784

PENGARUH PRODUK DOMESTIK BRUTO DAN SUKU BUNGA TABUNGAN RUPIAH TERHADAP JUMLAH TABUNGAN RUPIAH PADA BANK-BANK UMUM DI INDONESIA TAHUN 2004-2011

2014· article· id· W2268640784 sur OpenAlexaboutno aff
B Jumingo

Notice bibliographique

RevueJurnal Curvanomic · 2014
Typearticle
Langueid
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIslamic Finance and Banking Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterest rateGross domestic productEconomicsQuarter (Canadian coin)Product (mathematics)Per capitaMonetary economicsMacroeconomicsPopulationMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to determine the effect of: gross domestic product (X 1 ) to the number of rupiah savings and the effect of interest rate of rupiah savings (X 2 ) to the number of rupiah savings. This study uses secondary data obtained from Bank Indonesia and the Central Bureau of Statistics and other sources that support this research. The data is in the form of time series (data prepared based of time series) from 1st quarter of 2004 up to 4th quarter of 2011 , which was analyzed by quantitative descriptive analysis method. The results showed that, GDP has a positive and significant effect on the number of rupiah savings. This is consistent with the research hypothesis and the theory of Keynes who said that the spending of savings depends on income level. While the interest rate of rupiah savings has a negative and significant effect on the number of rupiah savings. This is not consistent with the research hypothesis and Classical theory say that saving is a function of the interest rate, because of the amount of savings increased despite low interest rates. This situation can occur due to: 1). per capita income growing community, 2). People are not too concerned factor in this low interest rate, Keynes said Society believes in a normal interest rate, 3). increasing public confidence in the Bank's products and services offered by commercial banks. Keywords: Gross Domestic Product, Interest Rate, Savings

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,270
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,003

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,201 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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