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Enregistrement W2980559434 · doi:10.5430/ijfr.v11n1p25

Mudharabah Deposits Among Conventional Bank Interest Rates, Profit-Sharing Rates, Liquidity and Inflation Rates

2019· article· en· W2980559434 sur OpenAlexvenueno aff
Caturida Meiwanto Doktoralina, Fikki Mutarotun Nisha

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Financial Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIslamic Finance and Banking Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitas Mercu Buana
Mots-clésInterest rateProfit sharingMarket liquidityEconomicsInflation (cosmology)Reserve requirementCost of funds indexBusinessMonetary economicsFinanceMonetary policyCentral bank

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper aims to examine the effect of conventional bank interest rates (CBIR), profit-sharing rates (PS), the level of liquidity proxied in the finance-to-deposit ratio (FDR) and the inflation rate (IR) against mudharabah deposits (MDs). The sample comes from eight Islamic public banks registered in the Financial Services Authority (OJK) and Bank Indonesia (BI) for the period from 2013 to 2017. The research uses a data panel regression analysis using EViews 8 to test the significance of tribal-level influence on conventional bank interest, profit-sharing growth rate, liquidity level and inflation rate. The results provide evidence that conventional interest rates do not affect MDs; the profit-sharing rate has a significant positive effect on MDs; the FDR has a positive effect on MDs, and the IR does not affect MDs. The results can increase our understanding of the variables that affect the volume of MDs. The results of this research have practical implications for people who will invest, giving them a better basis for making deposit and investment decisions by looking at interest rates and profit-sharing systems that are in line with Islamic investment principles that apply no uncertainty (Garar), interest (Riba) and gambling (Maisir) investments to cover all aspects of life (way of life).

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,562

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 savante0,0010,002
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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