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Enregistrement W2548120509

ANALISIS EFISIENSI BANK UMUM SEBELUM DAN SETELAH KRISIS EKONOMI 2008 DENGAN MENGGUNAKAN METODE NON PARAMETRIK DATA ENVELOPMENT ANALYSIS (DEA)

2014· article· id· W2548120509 sur OpenAlexaboutno aff
Arfinda Piradipta Suharno, Irene Rini Demi Pangestuti

Notice bibliographique

RevueDJA : Diponegoro Journal of Management · 2014
Typearticle
Langueid
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinancial Analysis and Corporate Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésData envelopment analysisBankruptcyStock exchangeBusinessFinancial systemFinancial crisisPopulationQuarter (Canadian coin)ShareholderEconomicsFinanceStatisticsCorporate governanceMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The economic crisis that occurred in quarter IV of 2008 until the quarter II 2009 which took place in the world including Indonesia handy, have resulted in a variety of global financial institutions suffered losses and bankruptcy. Bankruptcy that plagued banks-banks in Indonesia is affected by bank accepted deposits increased, while loans provided decreased, leading to increased interest on loans given to banks. Population research used are commercial banks listed on the IDX (Indonesia stock exchange) period 2006-2012. This study used the method of DEA (Data Envelopment Analysis) and test different ANOVA. The results of hypothesis testing with different ANOVA test showed the presence of tidal differences in the efficiency of banking performance before and after the economic crisis. The results can provide advice to companies banking on anticipated at the time of the crisis, bank indonesia concerning the banking performance evaluation andimplementation of the industrial policy of banks, borrowers, investors, banks and stockholders about the banking efficiency information at the time of the crisis.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,242
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0040,008
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeSans objet
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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