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Enregistrement W4387348520 · doi:10.12928/jreksa.v10i1.7750

The Dynamic of Red Plate Bank's Financial Performance Before and During the Pandemic

2023· article· en· W4387348520 sur OpenAlexaboutno aff
Khavid Normasyhuri, Nuria Erisna, Panji Aji Setiawan

Notice bibliographique

RevueJurnal REKSA Rekayasa Keuangan Syariah dan Audit · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinancial Analysis and Corporate Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)PandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Sample (material)BusinessFinanceEconomicsFinancial systemGeographyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic has disrupted business activities, including the banking industry. The Indonesian State Bank (BNI) might face the same challenges as other banks. However, as a well-established red plate bank, the dynamic of this bank needs to be further investigated to show how the pandemic affects its financial performance. The main objective of this study is to provide empirical evidence on whether the COVID-19 pandemic affects the financial performance of the red plate bank. In doing so, the current researchers conducted a comparative analysis using paired sample t-tests. Time series data based on BNI's quarterly financial reports from the first quarter of 2017 to the fourth quarter of 2022 were collected through documentation. The data were partitioned into two groups, which were data before the pandemic and during the pandemic. The paired sample t-test results show that, in general, there is no statistical difference in BNI's financial performance before and during the pandemic. The finding confirmed that, as a red plate bank, BNI is a well-established bank with a sound financial state regardless of the pandemic.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,188
Score d'incertitude au seuil0,884

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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