The Impact of Covid-19 on Financial Performance and Share Price on Cigarette Companies Listed on Indonesia Stock Exchange (IDX)
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to determine and analyze differences in financial performance and stock prices before and after Covid-19 incigarette companies. Financial performance in this study is measured using three ratios namely Return on Asset (ROA), OperatingProfit Margin (OPM) and Net Profit Margin (NPM). The data used in this study is secondary data from the type of financialstatements of Cigarette Companies from the Indonesia Stock Exchange (IDX) website and the official website of cigarettecompanies, and the sampling method used is sampling census because the samples used in this study are the financial statements ofthe entire population of Cigarette Companies registered with the IDX in the third quarter of 2019 to the fourth quarter of 2020. Theanalysis method in this study is the wilcoxon test using SPSS 26. Based on the results of research obtained show Return on Assets(ROA), Operating Profit Margin (OPM) and stock price showed no significant differences before and after Covid-19. Net ProfitMargin (NPM) shows significant differences before and after Covid-19. To find out and analyze the state of cigarette companies inthe Covid-19 pandemic and also as a consideration for investors and business people in policy making
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».