Analisis Kredit UMKM di Provinsi Aceh: Analisis Empiris Vector Error Correction Model (VECM)
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to determine the effect of regional gross domestic product, non-performing loans, and loan interest rates on credit absorption by SMEs in Aceh province in the long term. The data used is secondary data in the form of a quarter 1st quarter 1995 to third quarter 2015. The model used in this study is a model of Vector Error Correction Model (VECM) to find out the results of short-term estimates, and using Johansen cointegration test to determine the relationship long-term between variables. The data used in this study has been tested with Augmented Dickey Fuller (ADF) to determine the stationary data. Based on this study it was found that in the long term there is a cointegration relationship between the variables studied. In the short term, the variables affecting the gross regional domestic product and has a one-way relationship with SME loans while variable interest rates have a causal relationship with SME loans in Aceh province, while the NPL variable does not have a causal relationship with SME loans. Keywords: SME Loans, Gross Domestic Product, Non Performimg Loan, Interest Rates, Vector Error Correction Model (VECM).
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,008 | 0,001 |
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 ».