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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 OpenAlexaboutno aff
Felicia Felicia, Rizka Indri Arfianti

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. References: Amyulianthy, R., & Nuraini, Sari. (2013), “Pengaruh Diversifikasi Terhadap Kinerja Perusahaan”, Binus Business Review, Vol.4, no.1, pp.215–230. Berger, P. G., & Eli, O. 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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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
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