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Enregistrement W2952461299 · doi:10.5430/ijfr.v10n4p37

Can Social Performance Improve Financial Performance and Increase Customers’ Trust?

2019· article· en· W2952461299 sur OpenAlexvenueno aff
Hasan Mukhibad, Indah Anisykurlillah, Ahmad Nurkhin, Prabowo Yudo Jayanto

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Financial Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIslamic Finance and Banking Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitas Negeri Semarang
Mots-clésProfitability indexIslamBusinessDisbursementDebtSample (material)FinanceDistribution (mathematics)AccountingFinancial system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social concern is strongly emphasized in Islam. There are the concepts of khalifah fil ard, hablum min nass, tawazun in Islam which demonstrate the Islamic approach to concern for social issues. The purpose of this study is to obtain evidence pertaining to whether social concern in Islamic banks has an impact on improving their performance and the trust of customers. The research sample is 11 Islamic commercial banks in Indonesia. The observation period was from 2009 to 2017. The results of this study show that social activities carried out by banks in the form of qardh financing, and the distribution of qardh al-hassan and zakah funds, were able to increase customer trust in the banks. This increase in trust is evidenced by the positive influence of channeling social funds on increasing debt and temporary syirkah funds. However, the distribution of social funds does not have a positive impact on the amount of funding channeled by banks. As a result, the bank's income from the disbursement of finance cannot increase, and the impact of the bank's profitability does not increase. So, it has been proven empirically that the distribution of social funds does not have a positive impact on the amount of financing and profitability as measured by ROA and ROE.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,769
Score d'incertitude au seuil0,548

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,269 · 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'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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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