The effects of profit volatility, income smoothing, good corporate governance and non-performing financing on profit quality of sharia commercial banks
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to analyse the effects of profit volatility (X1), income smoothing (X2), corporate governance (X3), and non-performing financing (X4) on profit quality (Y) of sharia banks in Indonesia. The samples of this study were 10 sharia commercial banks in the period of 2012-2018 with 66 panel data that had been tested for outliers and normality. This study used a purposive sampling method, and it used the classical assumption tests, namely multicollinearity, autocorrelation, heteroscedasticity, and normality tests. This study used panel data regression analysis. The results of the study showed that profit volatility was detrimental to profit quality as evidenced by a beta coefficient of 0.0929 and the significance level of 0.1100, income smoothing was detrimental to profit quality as evidenced by a beta coefficient of -0.015 and the significance level of 0.1009, corporate governance had a negative influence on profit quality as evidenced by a beta coefficient of 0.0468 and the significance level of 0.293, non-performing financing was detrimental to profit quality as evidenced by a beta coefficient of -0.0096 and the significance level of 0.9139. The predictive ability of the four variables on profit quality was 16.34% while the remaining 83.66% was influenced by other factors not included in the research model.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 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 ».