Timeliness of corporate annual financial reporting in Indonesian banking industry
Notice bibliographique
Résumé
The financial performance of the banking sector globally can be seen on the capital markets of each country. One of the important sources of information in the investment business on the capital market is the financial reports that are provided by every company going public. The objectives of this study are (1) to determine the simultaneous and partial effect of liquidity factors, Debt Equity Ratio, company size on timeliness of financial reporting in the banking sector in Indonesia. (2) to determine what factors are dominant in the timeliness of financial reporting in the banking sector in Indonesia. This research uses secondary data with panel data analysis method. The results show the liquidity variable, Debt Equity Ratio and firm size positively influence on timeliness of financial reporting in the banking sector in Indonesia. Firm Size is the dominant factor that has a significant positive effect on the Timelines Financial Report of the banking sector in Indonesia. The findings of this research are that increasing liquidity, Debt Equity Ratio and Firm Size can increase the Timelines Financial Report of the banking sector in Indonesia. Firm Size as the dominant factor is the attraction and driving force for the Timelines Financial Report banking sector in Indonesia. The research can be used as a reference for future researchers on identifying efforts of the influence of Liquidity, Debt to Equity Ratio, Firm Size and Timelines Report.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».