Does Liquidity Influence Profitability in Islamic Banks of Bahrain: An Empirical Study?
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the impact of liquidity on Islamic banks’ profitability during the years from 2010 to 2015. The study extracted its data from the annual reports of six Islamic banks in Bahrain that have been in operations on or before 2010 to 2015. The liquidity model is built from four liquidity variables namely cash & due from banks to total assets (CDTA), cash & due from banks to total deposits (CDTD), investment to total assets (INVSTA) and investment to total deposits (INVSTD). According to adjusted R squares profitability variables return on assets (ROA), return on equity (ROE) and return on deposits (ROD) are respectively 16.2%, 3.1% and 21.3% dependent on liquidity variables.The results of the study show that CDTD and INVESTD are correlated positively with ROE. In addition, CDTD, INVSTA indicate a negative correlation with ROE. Thus, only INVSTA and INVSTD found to be significant with ROE at 0.05 significant level. Durbin-Watson test shows that the residuals are uncorrelated since its value is approximately very close to 2. However, according to the P-value, the overall liquidity model (Model 2) is not significantly related with ROE. Thus, the null hypothesis (H0) is accepted and the alternative hypothesis is rejected for the ROE. Furthermore, the results in the table show that CDTA and INVESTD are positively correlated with ROD, and negatively with CDTA and INVSTA, and CDTA is the only insignificant variable. CDTD is significantly related with ROD at 10%. Durbin-Watson test shows that the residuals are positive auto - correlated since its value is approximately very close to 1. However, according to the P-value, the overall liquidity model (Model 3), is significantly related with ROD at 1% level.The researcher recommended for further studies to add more liquidity variables to the model so as to enhance and enrich Islamic banks outlook.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».