ANALYSIS OF DIFFERENCES IN FINANCIAL PRODUCTIVITY BETWEEN GOVERNMENT BANKS AND PRIVATE BANKS USING VALUE ADDED METHOD
Notice bibliographique
Résumé
Abstraksi Tujuan Penelitian ini untuk memperoleh bukti empiris perbedaan Produktivitas keuangan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dengan metode Economic Value Aded. Sampel dalam penelitian ini adalah 4 perbankan pemerintah dan 4 perbankan swasta yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2015 sampai 2018. Teknik Pengambilan sampel dengan metode Purposive Sampling yaitu bank swasta yang meberikan deviden setiap tahun dan perbankan swasta devisa lokal. TeknikAnalisis data terdiri dari pengujian normalitas dan Uji beda Paired Sample Test Hasil Penelitian membuktikan bahwa berdasarkan Uji Beda Paired Sample Test dengan metoda EVA didapat hasil bahwa tidak ada perbedaan yang signifikan antara perbankan pemerintah dengan Swasta dalam penilaian Value Added Kata Kunci : Produktivitas Keuangan, Economic Value Adedd
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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 | 0,002 |
| 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 ».