The Influence of Internal and External Factors on NPF And NPL
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
<p><em>Indonesia has two types of bank, islamic banking and conventional banking. In their activities, banks are often facing any risks, named financing risk (NPF) in the islamic banking and credit risk (NPL) in the conventional banking. Based on data by OJK, the value of NPF is always higher than NPL. However, in January-August 2020 the NPF tended to decrease while the NPL tended to increase, even indicating a movement that would excited the NPF value. Therefore, it's necessary to the research of the factors that influence both NPF and NPL, including the internal and external conditions of the bank. The data that used as reference is the secondary data from OJK of 10 both islamic and conventional commercial banks from the first quarter of 2019 to the third quarter of 2020. Furthermore, the data is analyzed with panel model fixed effect data analysis with the robust standard error estimation method and panels corrected standard error (PCSE cross-sectional SUR). By using 5% of significance level, this research results that NPF is only significantly and positively influenced by FDR. However, NPL is significantly and negatively affected by the inflation and ROA, also significantly and positively influenced by CAR, LDR, and BOPO.</em></p>
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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