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Enregistrement W4361749880 · doi:10.32424//1.jame.2022.24.4.6542

Analysis of the Effect of Financial Ratio on Financial Disress in the Hospital Sector in the List of Sharia Securities Affected by the Covid-19 Pandemic

2022· article· en· W4361749880 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueJurnal Akuntansi Manajemen dan Ekonomi · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIslamic Finance and Communication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStock exchangeBusinessFinancial ratioQuarter (Canadian coin)FinanceDebt ratioCurrent ratioReturn on assetsDebt-to-equity ratioBankruptcyPanel dataNonprobability samplingDebtAccountingFinancial systemEconomicsEconometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to examine the effect of the current ratio, debt to asset ratio, return on assets and tobin's q in influencing the incidence of financial distress in hotel sector companies affected by the COVID-19 pandemic. The data used in this study is secondary data obtained from the company's financial statements in 2020 - 2021. The object of this research is the hotel sector company which is listed on the Indonesia Stock Exchange and is included in the category of the Sharia Securities List. This study uses a purposive sampling method in determining the research sample, then obtained 8 companies with a total of 56 financial reports from the first quarter of 2020 to the third quarter of 2021. The hypothesis testing used is panel data regression with a significance level of 5%. The results of this study are showing that return on assets have no effect on financial distress. Meanwhile, the current ratio, debt to asset ratio, and Tobin's q have an effect on financial distress.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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