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Enregistrement W2924938107 · doi:10.24036/ecosains.11066657.00

ANALISIS PENGARUH VARIABEL MAKROEKONOMI DAN COUNTRY RISK TERHADAP INVESTASI PORTOFOLIO ASING DI INDONESIA

2018· article· en· W2924938107 sur OpenAlexaboutno aff
Halifah Hadi, Hasdi Aimon, Dewi Zaini Putri

Notice bibliographique

RevueEcosains Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Pembangunan · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Growth and Fiscal Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBalance of paymentsInflation (cosmology)Depreciation (economics)Shock (circulatory)Exchange rateInterest rateQuarter (Canadian coin)PaymentForeign exchangeMonetary economicsBusinessProductivityEconomicsFinancial systemFinanceMacroeconomicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The reseach aims to explain the effect of country risk and variabels macroeconomics to the foreign portofolio invesment in Indonesia in short term and long term. The analysis takes time series time series data from 2006 quarter 1 through 2016 quarter 4by using Error Correction Model (ECM). The source of data are Badan Pusat Statistik, Bank Indonesia, FX Sauder and World Bank. The result are in the short term the exchange rate and economic growth effect the shock that will influence the foreign portofolio invesment. In the long trem the inflation, interst rate, money supply and country risk influence on foreign portofolio invesment significanly. The suggestion in this research is, the goverment sould keep the stability balance of payment in Indonesia .Any change, the condition of balance of payments effect appreciation and depreciation to Rupiah. To increase the economic growth in Indonesia, goverment could increasing the fiscal income and PMDN realization that will increase the enterprises productivity.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,200 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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