Independent Board, Audit Committee, Risk Committee, the Meeting Attendance level and Its Impact on the Performance: A Study of Listed Banks in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
This study determines the effect of good corporate governance on the performance of banks in Indonesia. The variables used are independent board (IB), the annual board meeting (BM), the percentage of annual board of director meeting attendance, the annual board-executive meeting (BEM), the percentage of annual board-executive meeting attendance, audit committee (AC), audit committee meeting (ACM), the percentage of annual audit committee meeting attendance, risk committee (RC), risk committee meeting (RCM), and the percentage of annual risk committee meeting attendance. The analysis technique employed in this study is two-stage least square (2SLS) panel data regression using return on asset (ROA), net interest margin ratio (NIM), and Tobin’s Q as the proxies of bank performance. The data used are listed bank in Indonesia Capital Market between 2013 and 2015. The findings reveal that the independent board has a positive impact on net interest margin among the big scale bank. However, among the small scale bank the independent board of directors has the positive impact on the market value, but they will have the lack of information that could obstruct the accounting based profit of the bank. Moreover, the findings of this study also explain the important role of meeting attendance for the accounting based profitability of the bank. This study also found the critical role of the audit committee in the banking industry.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».