The Volume of Issuance of Government Islamic Securities SR-007 Series, 2015–2018
Notice bibliographique
Résumé
In Islamic finance, Sukuk instruments are similar to the bond market in conventional finance and are intended to increase long-term investment capital. However, according to Sharia, Sukuk means there is no uncertainty (Garar), interest (usury) and gambling (Maisir).This is also new in the financial market in Islamic Bank. The government uses Sukuk as an instrument for financing the state budget, and Sukuk financing has contributed to the development and financing of state projects. The amount of Sukuk issuance volume is influenced by external factors such as macroeconomic conditions and internal factors, namely prices and yields of Sukuk. The problem is whether inflation, exchange rates, Sukuk prices and returns affect the volume of Sukuk issuance. Therefore, this research aims to determine the effect of macroeconomic variables (inflation and exchange rates), Sukuk prices and Sukuk yields on the volume of Retail Sukuk issuance in Indonesia, using the Vector Error Correction Model (VECM) research model and the assistance of econometrics EViews 9. The data used in this study are time-series data from April 2015 to March 2018, with a research sample of Retail Sukuk with the latest maturity in March 2018, namely Retail Sukuk SR-007 series. The results of the study show that the inflation and price variables have a long-term significant influence on the volume of Retail Sukuk SR-007 issuance and only yield variables that do not influence both the long- and short-term, while the exchange rate variable has significant long- and short-term effects.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».