The Influence of Liquidity, Exchange Rate Profitability and Firm Size on Hedging Decision Making in Bank Companies on the Indonesian Stock Exchange
Notice bibliographique
Résumé
Risk within banking companies' operational activities is a crucial thing. Investment in the banking financial market has a performance decline as there is uncertainty in gaining higher profits. GDP in the financial service sector declined from 4.49% in the second quarter of 2019 to 1.03% in the second quarter of 2020 with the amount of decline about -77.06% (BPS, 2020). Therefore, banking companies need to do hedging in order to mitigate the risk. This study was quantitative and had a Systematic Literature Review. Moreover, the population was banking companies that had complete financial statements during 2018-2022 and were listed on IDX. Furthermore, the data were secondary and library research. The data analysis technique used discriminant analysis and descriptive analysis. Additionally, the statistical test results showed that liquidity, exchange rate, and firm size of banking companies did not affect hedging decisions. However, profitability which was referred to as ROA affected hedging decisions. It meant the function of discriminant showed that ROA had a strong divide in the companies' tendency of hedging. As a suggestion, the next researcher needed to use other variables outside the study with different years of observation and analysis models; in order to have optimal output
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».