Financial Performance of Telecommunication Sector Companies Before And During The Covid-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
This research aims to analyze the financial performance of telecommunications sektor companies judging from profitability ratios which unclude ROA, ROE, and NPM period before and during the Covid-19 pandemi. Covid-19 has an impact on the weakening of various sektors of the economy. Nevertheless, there are still some sektors that are able togrow. One of them is the telecommunications sektor. The internet plays a big role in community activities that are generally carried out online, causing an increase in the performance of telecommuniciation issuers. The data used in this study is the financial statements of telecommunication companies listed on the Indonesia Stock Exchange quarter 2 of 2019-quarter 1 of 2021 and analyzed using descriptive methods. The results showed that the financial performance of telecommunications sektor companies was guided by the average value of profitability ratios that include ROA, ROE, and NPM obtained results that during the covid-19 pandemi were first confirmed, overall, the average financial performance of telecommunications sektor companies has increased. Assesment with the analysis of Hotteling’s T2 test also provided results that there was no difference in financial performance in terms of the profitability ratio between before and during the covid-19 pandemi
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».