The Moderating Role of SSB Conflicts of Interest and Audit Committee Independence in Good Corporate Governance and Islamic Bank Performance in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
The Sharia Supervisory Board (SSB) and the Audit Committee (AC) are crucial components of Good Corporate Governance (GCG) in Islamic banks. This study investigates the moderating role of SSB conflicts of interest arising from cross-membership in various Islamic Financial Institutions (IFIs) and AC members’ independence in the relationship between GCG and Islamic bank performance in Indonesia. Using a sample of ten full-fledged Islamic banks from 2014 to 2023, a Moderated Regression Analysis (MRA) was employed to test three hypotheses. The key findings indicate a significant positive relationship between GCG and Islamic bank financial performance. However, no significant moderating effects of SSB conflicts of interest on the GCG–performance relationship were found. Conversely, a significant positive moderating effect of AC independence was identified. These results have important implications for practitioners, regulators, and stakeholders of the Islamic banking industry. Islamic banks should prioritize the establishment of independent audit committees to strengthen their governance framework. While SSB cross-membership may not necessarily harm performance, banks should implement appropriate oversight mechanisms to manage potential conflicts of interest. The Indonesian Financial Services Authority (OJK) and similar regulatory bodies should continue to emphasize the importance of audit committee independence in their governance guidelines.
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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 | 0,007 | 0,018 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».