Highlighting Differences in Cash Flow from Investing Activities and Capital Adequacy Ratio Relationship between Indonesian and Malaysian Commercial Banks
Notice bibliographique
Résumé
This study compares the impact of Cash Flow from Investing Activities (CFI) on the Capital Adequacy Ratio (CAR) between Indonesian and Malaysian commercial banks. The study uses time-series data from the countries' big-five banks from 2009 to 2013. This study engages the regression model to measure the CFI's impact on CAR and then applies a Chow test to compare the discrete regression output between the two countries. The statistical tests reveal that the CFI of Indonesian banks correlated negatively with the CAR, while Malaysian banks showed a positive correlation. Consistent with the correlations, the influence of CFI on CAR in both countries is equally significant. By a Chow test, this study concluded that the CFI's impact on CAR significantly differs between the banks in the countries. From the literature perspective, the CFI and CAR relationship of Malaysian banks is closer to the findings of previous detached studies. The figures indicate that nowadays, Malaysian banking harvests cash inflow from their past investments. Otherwise, the Indonesian banks portray the ongoing spending for long-term investment during the recent five years. This preference results in a consistent decrease in CFI when the CAR moves upward. Departing from the existing differences, to optimize the CFI and CAR relationship, this study suggests the CFI and CAR equilibrium formulation for banks to avoid cash shortages and failure to earn interest due to capital buffer retaining to maintain a high ratio of capital adequacy.
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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 | 0,006 |
| 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) | 0,002 | 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 ».