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Enregistrement W2981426733 · doi:10.33024/.v5i2.1279

Pengaruh Pembiayaan Mudharabah, MusyarakahDan Non Performing Financing (NPF) TerhadapProfitabilitas (ROE) Pada Bank Umum Syariah Di Indonesia

2016· article· id· W2981426733 sur OpenAlexaboutno aff
Kusmiati Kusmiati, Muhammad Luthfi, Indah Lia Puspita

Notice bibliographique

RevueJurnal Riset Akuntansi dan Manajemen Malahayati · 2016
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIslamic Finance and Communication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProfitability indexSample (material)Value (mathematics)VariablesBusinessRegression analysisLinear regressionReturn on assetsQuarter (Canadian coin)Financial systemEconomicsEconometricsFinanceActuarial scienceStatisticsMathematicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to test whether a variable Mudaraba, Musharaka financing and Non Performing Financing (NPF) Influence To Profitability In Syriah Commercial Bank in Indonesia. The sample used in this study is Bank Sharia which displays quarter financial statements during the period 2010-2014. The analysis in this study using multiple linear regression analysis to t Refineries on the data in this study using SPSS 16.0 (Statistical Package For The Social Science). Based on the results of the calculations on simultaneous test values obtained Fcount 10.945 and the value of P-Value (0,000), Value P-Value Performing Financing (NPF) significant effect on profitability, while partially on Financing Mudhabah (0.05), the Musharaka financing variable has no effect on the profitability of Islamic Banks with tcount significant impact on profitability is negative with tcount (0.05).

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,309
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0030,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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