Pengaruh Good Corporate Governance dan Tingkat Disclosure terhadap Biaya Utang dan Biaya Ekuitas (Studi empiris pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI periode 2012-2014)
Notice bibliographique
Résumé
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis dan memperoleh bukti empiris terkait pengaruh Pengaruh Good Corporate Governance dan Tingkat Disclosure Terhadap Baiya Utang dan Biaya Ekuitas. Proksi dari Good Corporate Governance adalah Kepemilikan Keluarga, Kepemilikan Manajerial, Kepemilikan Institusional, dan Kualitas Audit. Penelitian ini merupakan penelitian kuantatif dengan pendekatan deskriptif menggunakan metode penelitian studi empiris. Objek penelitian ini adalah seluruh perusahaan perbankan yang listed dan go public di Bursa Efek Indonesia (BEI) tahun 2012-2014. Penentuan sampel dalam penelitian ini menggunakan metode purposive sampling , sehingga diperoleh sampel sebanyak 35 perusahaan perbankan selama tiga tahun periode penelitian. Pengujian hipotesis menggunakan analisis regresi linear berganda. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kepemilikan keluarga, kepemilikan manajerial, dan tingkat disclosure tidak berpengaruh terhadap biaya utang. Kepemilikan institusional dan kualitas audit berpengaruh terhadap biaya utang. Sedangkan kepemilikan keluarga, kepemilikan manajerial, kepemilikan institusional dan tingkat disclosure tidak berpengaruh terhadap biaya ekuitas. Sedangkan kualitas audit berpengaruh terhadap biaya ekuitas. Saran untuk penelitian selanjutnya dapat menggunakan proksi lain dalam menghitung biaya utang dan biaya ekuitas. Kata kunci: Good Corporate Governance , Kepemilikan Keluarga, Kepemilikan Manajerial, Kepemilikan Institusional, Kualitas Audit, Tingkat Disclosure, Biaya Utang, Biaya Ekuitas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».