Optimization of Profit-Sharing Financing at Islamic Banking in Indonesia
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to identify factors that can encourage an increase in profit- sharing financing. These factors are third-party funds in the form of mudharabah deposits, non-performing financing, equivalent rate, operational efficiency ratio, economic growth, and inflation. The research method uses a co-integration and error correction model (ECM) with a sample of the Islamic banking industry in Indonesia from the first quarter of 2015 to the third quarter of 2020. The results show that the factors that encourage profit-sharing financing are the growth of third-party funds in the form of mudharabah deposits, non- performing low funding, low equivalent rate, operational efficiency, and economic growth. These factors are the key to driving the growth of profit-sharing financing. This research contributes to providing various alternative strategies in encouraging the growth of profit- sharing financing, such as increasing retained earnings from profit, providing attractive profit-sharing incentives, transparency of financial reports to attract people to invest in Islamic banks, prevention and supervision of non-performing financing, be careful in determining the ratio by taking into account several internal and external aspects, as well as paying attention to the movements of existing economic growth. DOI : https://doi.org/10.26905/jkdp.v25i2.5212
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle