The Interest in Islamic Finance Contracts in Saudi Arabia as Viewed by Google Trends
Notice bibliographique
Résumé
Several Islamic contracts have been used by Islamic banks to cover the financial needs of their customers. The contracts include Murabahah, Ijarah, Tawarruq, Mudarabah, Musharakah, Salam, and Istisna'. In the current study, the interest in Islamic financial contracts in the past 5 years (2014-2019) in Saudi Arabia as viewed by Google trends was examined. The interest in Murabahah showed increases with the years, whereas decreases in the interest of Tawarruq, Salam Mudarabah were observed in the last years. However, the interest in Ijarah and Istisna' was stable during the examined period. With respect to Musharakah, the interest decreased with years until 2017 then it showed slight increases in 2018 and 2019. Differences in the interest of financial contracts were also observed across different regions of Saudi Arabia. The interest in Ijarah, Tawarruq and Istisna’ was higher in Riyadh, whereas the interest in Murabahah and Musharakah was higher in Ha’il than other Saudi regions The present findings can be used by Islamic banks to shape their financing services according to observed interest trends and across different regions of Saudi Arabia.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».