PENGARUH RISIKO LIKUIDITAS, RISIKO KREDIT, RISIKO PASAR DAN RISIKO OPERASIONAL TERHADAP RETURN ON ASSETS (ROA) PADA BANKUMUM SWASTA NASIONAL DEVISA
Notice bibliographique
Résumé
The Study Entitled Business Risk Influence Toward ROA ( Return On Asset ) In The Foreign Exchange National Private Banks Go Public. In this study aims to determine whether the LDR, IPR, NPL, IRR, BOPO, and FBIR have a significant impact on ROA jointly and individually for state banks in the beginning of the period first quarter 2010 to fourth quarter year 2013. Data and data collecting method used in this research is secondary data source from quarterly financial statement from Foreign Exchange national private banks go public Financial statement appendix researched from quarterly financial statement I 2010 until quarterly financial statement IV 2013. Data analysis technique used in this research in regression analysis, F-test and T-test.Use of the analysis carried out for the steps in calculating financial ratios and analysis to test the hypothesis. Based on the calculation result known that the LDR, IPR, NPL, IRR, BOPO and FBIR, jointly simultan in the Foreign Exchange National Private Banks Go Public Key Words:Banking business risk, Regression analysis, Business Risk Influence Towards ROA.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 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) | 0,008 | 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 ».