Millennial Generation’s Islamic Banking Behavioral Intention: The Moderating Role of Profit-Loss Sharing, Perceived Financial Risk, Knowledge of Riba, and Marketing Relationship
Notice bibliographique
Résumé
Despite tons of studies on Islamic banking (IB) behavior, there is a lack of understanding of the Millennial generation’s attitude to and subjective norms surrounding Islamic banking, as well as of their behavioral intention toward Islamic banking. Therefore, the present study investigates the influence of the Millennial generation’s attitude and subjective norms on their behavioral intention toward Islamic banking products and services. This study also focuses on the moderating roles of profit-loss sharing, perceived financial risk, knowledge of riba, and relationship marketing on the nexus of antecedent and behavioral intent of Islamic banking. This study has developed a conceptual framework, employed a questionnaire to collect data for understudying relationships, and constructed a predictive model. Within the proposed conceptual framework, structural equation modeling is employed to investigate the extent and direction of the link. We discovered that Millennial generation consumers’ attitudes and subjective norms influence and predict their behavioral intention towards Islamic banking. With the exception of perceived financial risk, all moderators have direct effects on behavior intention toward Islamic banking and could be antecedents of behavior intention toward Islamic banking. Profit-and-loss sharing and knowledge of riba moderate the nexus of attitude and behavioral intention and the nexus of subject norms and behavioral intention. Our findings thus extend the literature on Islamic banking and consumer behavior context.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 ».