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Enregistrement W2567197228

Stochastic Frontier Model for Cost and Profit Efficiency ofIslamic Online Banks

2014· article· en· W2567197228 sur OpenAlexvenueno aff
Md. Azizul Baten, Shakera Begum

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Internet Banking and Commerce · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEfficiency Analysis Using DEA
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInefficiencyProfit (economics)Cost efficiencyFrontierEconomicsStochastic frontier analysisMicroeconomicsProfit modelEconometricsComputer scienceProduction (economics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Are Islamic online banks stable and efficient? This paper addresses this question. Parametric technique, Stochastic Frontier Analysis is used to evaluate and compare the cost and profit efficiency of the Islamic banks in Bangladesh over the period of 2001- 2010. The specification of functional forms of Translog stochastic cost and profit frontier models are developed. Translog stochastic cost and profit frontier models were found preferable than Cobb-Douglas production function. In case of cost model, other earning assets are found negative but significant and price of labor is observed positive and significant. On the other hand, price of fund with the value of (-0.421) is found significant and negative for profit model, suggest that bank can control more personnel expenses than depositor profit expenses. The year-wise average cost inefficiency and profit efficiency were observed 43.9% and 82% respectively. IBBL was recorded as the most profit efficient bank and ICB limited bank was observed as the most cost inefficient bank. IBBL, Al-Arafah and EXIM banks were more stable in terms of cost efficient than other Islamic banks.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,646
Score d'incertitude au seuil0,353

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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