Total Financing of Islamic Rural Banks and Regional Macroeconomic Factors: A Dynamic Panel Approach
Notice bibliographique
Résumé
Islamic rural bank is a special purpose of Islamic banks, which finances Small and Medium Enterprises (SMEs) in Indonesia. This research aims to investigate a long-run relationship of the influence of regional inflation and economic growth on the total financing of Islamic rural banks in Indonesia. By adopting panel dynamics approach, this study utilized a biggest Islamic rural bank in each Indonesian province from 2013 to 2017 based on quarterly data, which consisted of 420 observation period. The result of this study exhibited that a long-run relationship existed among regional inflation and economic growth to the total financing of Islamic rural banks. Specifically, the long-run relationship also appeared in big size Islamic rural banks, although it was not in small and medium size Islamic rural banks. Variance decompositions and Impulse response factors analysis’ result explained that the majority of all regional macroeconomic variables contributed to the influence of total financing on the Islamic rural bank. The directions of its influence were different from each sample group. According to the results, Indonesian central bank must maintain inflation rate in the safety level for financial industry by following determined inflation target through appropriate monetary policies. This recommendation for the central bank is aimed to maintain and boost Islamic rural banks’ financing that will give benefits for financial industry in Indonesia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».