Analysis of Indonesian Islamic and Conventional Banking Before and After 2008
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to analyze the performance of Islamic banks and conventional banks before and after the implementation of Islamic Banking Act 2008. The performance will be measured using CAMEL ratio selected. This research is considered essential in examining the positive contribution of the application of the Act to improve the performance of Islamic banks in Indonesia. By using secondary data, this study compared the performance of Islamic banks with that conventional bank selected as samples during the study period. Data were analyzed using the Wilcoxon Signed Rank Test for inter-temporal and Mann-Whitney test for inter-bank. Inter-temporal Tests conducted on Islamic Banking showed that a significant difference was only seen in the NPF ratio of 2 years before and after implementation of Islamic Banking Act. As for conventional banks showed a more diverse ie for 1 year before and after the application of the Law on Islamic Banking there are significant differences for the ROA and ROE, two years before and after implementation of the Law Islamic banking there are significant differences for the CAR, ROA, ROE and NIM and for the overall test a significant difference to CAR, ROA, ROE, NIM and efficiency. Inter-bank testing showed that prior to the application of Islamic Banking Act there are significant differences between conventional banks and Islamic banks to CAR, ROA and efficiency. Furthermore, after the application of Islamic Banking Act there is a significant difference for the CAR and LDR / FDR.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».