The issue in Indonesian palm oil stock decision making: Sustainable and risk criteria
Notice bibliographique
Résumé
The palm oil industry has a strategic role in economic development in Indonesia, especially in alleviating poverty and creating other businesses that can support the industry. Operational activities in the palm oil industry are closely related to environmental issues (deforestation, land-use change, and air pollution) and social conflict. The certification program is an effort for the palm oil industry to implement sustainable development. The certified palm oil industry will increase industrial profitability in the long run to increase investor interest in the future. The decision to choose palm oil industry stocks that carry out sustainable practices and generate maximum returns is an exciting issue, but how investors can choose the right stocks and the minimum risk level. This study aims to apply the decision-making model to choose the optimal stock in the palm oil industry, which involves sustainable certification and risk criteria. The method used in this study was the Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation (PROMETHEE) based on the Indonesia Stock Exchange (IDX) data. Determinants of stock selection decisions from previous research are considered criteria for decision making. Through the PROMETHEE method, a list of the rankings of the oil palm industry shares can be generated. The sustainable certification and risk criteria can be used as a reference for relevant stakeholders such as investors. Further studies need to be developed by adding non-financial criteria in the firm and developing the criteria to differentiate each other.
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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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».