The effect of loan-loss provision, non-performing loans and third-party fund on capital adequacy ratio
Notice bibliographique
Résumé
This research was conducted in connection with the effective enactment of International Financial Accounting Standard IFRS 2020 to improve the concept of hedging accounting as well as basic measurement and classification of financial instruments. IFRS carries the concept of Expected loss backup which begins to acknowledge losses if there is a potential failure to pay even though it has not really happened, allowing the bank to form a larger loan-loss provision. The loan-loss provision is formed based on the number of failed pays in credits indicated by the ratio of Non-Performing Loans (NPLs). Fund distribution can be regulated by the Third-party Fund (TPF). The increasing number of loan-loss provisions and NPLs are feared to affect capital conditions for the bank. Therefore, the study aims to determine the partial and simultaneous influence of the loan-loss provision, Non-Performing Loans (NPLs), and third-party Fund (TPF) against the bank's capital adequacy ratio (CAR). The samples in this study are central government-owned banks, namely Bank Mandiri, Bank Negara Indonesia, Bank Rakyat Indonesia, and Bank Tabungan Negara period from 2011 to 2018. Data taken is a data time series of the quarterly financial statements published by the respective online website of the bank. The analysis used is a multiple linear regression analysis using SPSS Tools version 21 and Microsoft Excel. The results showed that a partial loan-loss provision had no significant effect on the bank's capital adequacy ratio, while the Non-Performing Loans (NPLs) and the Third-party Fund (TPF) were partially influential of the bank's capital adequacy ratio. Simultaneously the three independent variables have a significant effect on the dependent variable capital adequacy ratio (CAR).
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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 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».