The Differences of Bank Efficiency, Risk, And Performance Before and During the Covid-19 In Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to analyze the differences in efficiency, risk, and performance between small and big banks before and during the Covid-19 pandemic. Commercial banks included in KBMI 1 are classified as small banks, and commercial banks included in KBMI 2, 3, and 4 are classified as big banks. This study used a sample of 23 small banks and 23 big banks with research periods from the second quarter of 2018 to the first quarter of 2020 (before the Covid-19 pandemic) and the second quarter of 2020 to the first quarter of 2022 (during the Covid-19 pandemic). BOPO proxy as bank operational efficiency, LDR proxy as liquidity risk, and Gross NPL proxy as credit risk. In addition to banking performance indicators, the authors use ROA, ROE, and NIM proxies. Data analysis methods used descriptive statistical analysis and non-parametric tests with the Mann Whitney-U test method with a significance level of 5% because the normality and homogeneity tests were not fulfilled. The results showed significant differences in the variables BOPO, Gross NPL, LDR, ROA, ROE, and NIM between big and small banks before and during the Covid-19 pandemic.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».