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Enregistrement W3199063268 · doi:10.46806/ja.v9i2.762

PENGARUH LEVEL DIVERSIFIKASI, JUMLAH SEGMEN, DAN JENIS SEKTOR INDUSTRI TERHADAP KINERJA PERUSAHAAN PADA PERUSAHAAN MANUFAKTUR YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA TAHUN 2016 – 2018

2020· article· en· W3199063268 sur OpenAlex
Felicia Felicia, Rizka Indri Arfianti

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJurnal Akuntansi · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinancial Analysis and Corporate Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiversification (marketing strategy)BusinessBusiness administrationStock exchangeCompetitor analysisVariablesSecondary sector of the economyEconomicsEconomyMarketingFinanceMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The high competition in the business world with many competitors has forced the company to develop its business, one of them by diversification. This study aims to investigate the influence of diversification level, segment numbers, and industrial sector types on firm performance measured by the excess value. The theory underlying this research is agency theory, which describes the relationship between the company owner with the company management, The number of samples of this study are 333 companies from miscellaneous industry sector, and consumer goods sector, and basic industry and chemicals sector listed on the Indonesia Stock Exchange throughout 2017 – 2018. The results showed that data can be pooled for 3 years, all classic assumption tests are fulfilled, and partial regression coefficient test found that variable diversification level and variable number of segments > 0.05, then Ho1 and Ho2 rejected, while type of miscellaneous industry sector and Type of consumer goods sector <0.05, then Ho3 and Ho4 received. The conclusion showed that variable diversification level and variable number of segments has not sufficient evidence of negative effect on excess value, while type of miscellaneous industry sector and Type of consumer goods sector sufficient evidence of negative effect on excess value.
 Keywords: Firm Performance, Diversification Level, Number of Segments, and Industrial Sector.
 
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Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,159 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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