Perbankan Umum Syariah Jangka Panjang Dan Pendek Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di Indonesia (Error Correction Model)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Purpose: This study aims to analyze the influence of Islamic banking which is reflected in: assets, financing, and third party funds of Islamic banking on economic growth in Indonesia. The data used in this study is time series data in the form of quarter period 2011:Q1-2020:Q4. Research methodology: This study uses regression analysis methods OLS (Ordinary Least Square) and ECM (Error Correction Model). The data used is time series data in the form of quarterly period 2011:Q1-2020:Q4. Results: The results of this study indicate that the asset variable in Islamic banking has a positive and significant effect on economic growth in Indonesia in the short and long term. The financing variable in Islamic banking has a positive and significant effect on economic growth in Indonesia in the short and long term. Likewise, the DPK (Third Party Funds) variable for Islamic banking has a positive and significant impact on economic growth in Indonesia, both in the short term and in the long term.Limitations: The limitation of this research is that there are many variables outside the model that are not included in the study. Contribution: The positive performance of the financial sector will have a positive correlation with the economic performance of a country. The financial sector can be the main source of growth in the real sector of the economy. Keywords: 1. Sharia Banking 2. Economic Growth 3. ECM (Error Correction Model)
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle