Manajemen Risiko Pada Bank Pembangunan Daerah Jawa Barat dan Banten Tbk
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to identify and analyze risk management in banking, namely risk, operational risk, market risk, liquidity risk, legal risk, compliance risk, yield risk and investment risk. And to analyze the financial ratio reports for the first quarter and second quarter of 2020 at the West Java and Banten (BJB) Tbk development bank. This research uses descriptive quantitative method at PT. West Java and Banten Regional Development Bank Tbk (BJB) Tbk which are listed on the Indonesia Stock Exchange during the period 2018 to 2020. The sample in this study is PT. West Java Regional Development Bank and Banten Tbk (BJB) which are registered on the IDX and are still operating in the 2018-2020 period. Data collection tools in  this study are to use the method of observation on financial data at the bank and internet  research. The results of this study indicate the existence of smooth and bad conditions in management analysis and financial ratio analysis at BJB banks which consist of analysis of CAR, non-performing assets, CKPN, gross NPF, NPF Net, ROA, ROE, NI, NOM, BOPO, and FDR. The results of the overall calculation at PT. West Java Regional Development Bank and Banten Tbk, in the 2018-2020 period experienced an increase and decrease every year.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».