Determinants of the Profitability of Islamic Rural Banks During Covid-19 in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
The Return on Asset (ROA) value of Islamic rural banks (BPRS) keeps decreasing during the Covid-19 pandemic, specifically from 2020 to 2021. The ROA value of Sharia Commercial Bank and Sharia Business Unit also decreased in 2020 but increased in 2021. During the pandemic, many financial institutions were in trouble, but BPRS was still able to survive in the midst of a crisis. This phenomenon attracted some scholars to study the factors that made BPRS survive during a pandemic. This study aims to analyze the effect of internal and external factors on Islamic rural banks’ profitability from the second quarter of 2020 to the first quarter of 2022. The sample used consisted of 134 Islamic rural banks with complete data to be analyzed. This study used panel data regression with ROA as the dependent variable. The result of regression shows that partially, FDR has a positive impact on ROA, whereas NPF and OER hurt ROA. On the other hand, CAR, GDP, and CPI have no impact on ROA. The finding shows that the internal factors of the BPRS have an important role in dealing with crises during a pandemic. The government is expected to support the digital transformation of BPRS in order to increase the efficiency and convenience of BPRS, so the public is attracted to join BPRS.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».