Financial system stability in Indonesia and its relationship with economic growth before and during the Covid-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to assess the condition of financial system stability in Indonesia both before and during the Covid-19 pandemic and to look at its relationship with economic growth. This study develops six sub-sector groups described in 19 indicators in order to assess the condition of the financial system. Quarterly data for 6.5 years from Quarter I 2016 to Quarter II 2022 was evaluated. To assess the condition of the financial system, this study uses a composite index approach with the normalized max-min method. The correlation analysis method is used to assess the relationship between the index of financial system conditions and economic growth. The results showed that during the pandemic, there was a more significant increase in pressure on financial conditions than before the pandemic. The financial system instability index during the pandemic in the second quarter of 2020 was 3 times higher than the average and more than 5 times higher than the same quarter in 2019. In addition, the relationship between the financial condition index and economic growth is at 0.77 (strong category). The implication is this research can provide insight to the government, financial institutions, and the public regarding the condition of financial system stability before and during the Covid-19 pandemic. This research suggests that the government should control credit restructuring policies during the pandemic and strengthen financial institutions. This research has limitations in terms of objects that only include conventional financial institutions. Further studies can use other objects such as Islamic financial institutions.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».