The effect of financial technology on Islamic banks performance in Jordan: Panel data analysis
Notice bibliographique
Résumé
Thanks to technological advancements in finance, Islamic banking might surely spread throughout developing nations and become more viable in the financial industry. The present investigation aims to thoroughly explore the impact of fintech upon Islamic banks and also investigate how fintech facilities affect Islamic banks performance within Jordan. A strategy known as a quantitative-descriptive inquiry was used in the inquiry. This study made use of yearly data (a panel data) that was collected from banking organizations using statistics based on yearly reports provided by Jordan Islamic bank, Safwa Islamic Bank and International Arab Islamic Bank listed alongside the Amman Stock Exchange between 2017 and 2021. The study discovered that financial performance of Islamic Banks was significantly impacted by Fintech services including online banking along with mobile banking. The increased beta value predicts that between 2017 to 2021, the financial prosperity of Arab Islamic International Bank, Jordan Islamic Bank, and Safwa Islamic Bank would be positively correlated with Fintech services. Additionally, it was discovered that SMS Financing and crowdsourcing had a detrimental impact on Islamic Banks financial performance. The investigation concludes by recommending that Islamic banking included in the study step up their attempts to educate the public about Islamic banking facilities.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 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 ».