THE EFFECT OF LIQUIDITY, GOOD CORPORATE GOVERNANCE, AND COMPANY SIZE ON COMPANY’S FINANCIAL PERFORMANCE (STUDY IN THE PANDEMIC TIME OF COVID-19)
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to determine and analyzed the impact of pandemic time of covid 19 to financial performance of company that can be analysed from 3 variable independent, such as: liquidity, good corporate governance, and company size. The research is in companies that listed in Indonesian Stock Exchange (IDX) during pandemic time of covid 19. The sampling technique used purposive sampling and the type of data uses is quantitative with regression analysis method. Based on the test results, it is concluded that institutional ownership has a significant effect on the company's financial performance. Besides having its own meaning, this research also has its own limitations. First, analysis only for Indonesia area (because researcher only took the sample only from companies that listed in IDX). If the sample of companies increases and different countries will give different result and analysis. Second, this research only analyzed the impact during second quarter during pandemic time, if time is extended for one year, will be give different result and supposed to be if the time extended, the result will give more implications. The research implication are as follows: For all high level management in companies, to strengthen decision making during pandemic time of covid 19 should be check and analyzed the financial statement of companies and can give more valuable interpretations analysis for all the user of financial statement.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».