The influence of market power and revenue diversification on the profitability and stability of Indonesian banking during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The present study aims to assess and scrutinize the impact of market power and revenue diversification on the level of Non-Performing Loans (NPL), which serves as an indicator of banking stability, through profitability during the COVID-19 pandemic. The population of interest includes all non-Sharia commercial banking institutions listed on the Indonesia Stock Exchange (IDX) from 2020 to 2022. A purposive sampling method was employed, resulting in a total of 264 observations. The data analysis was performed using panel data regression with the assistance of EViews version 10 software. The findings of this research reveal a direct positive and significant influence of market power and revenue diversification on bank profitability, as well as a direct negative and significant impact of market power, revenue diversification, and bank profitability on NPL. A noteworthy result derived from this study is the partial mediating role of profitability in the relationship between market power, revenue diversification, and NPL. Consequently, it is concluded that market power and revenue diversification play a pivotal role in enhancing profitability, mitigating credit risk, and ultimately improving banking stability. This study lends support to the non-structural approach of NEIO (New Empirical Industrial Organization), the Competition Fragility theory, and the Product Portfolio Theory. However, it is important to acknowledge the limitations of this research, such as the focus solely on non-Sharia banking institutions due to their distinct characteristics compared to conventional commercial banks, as well as data constraints.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».