MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4415365632 · doi:10.31958/ab.v5i2.15803

The Impact of Capital Adequacy, Financing Risk, and Profitability on the Market Share of Islamic Banks in Indonesia

2025· article· W4415365632 sur OpenAlexaff
Taufiq Ridwan Murtadho, Ade Ponirah, Nendi Nur Hidayat, Gina Sakinah

Notice bibliographique

RevueAl-bank Journal of Islamic Banking and Finance · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIslamic Finance and Communication
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProfitability indexReturn on assetsMarket shareCapital adequacy ratioReturn on capital employedCapital (architecture)IslamCapital marketQuality (philosophy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to analyze the effect of the Capital Adequacy Ratio, Net Non-Performing Financing, and Return on Assets on the market share of Islamic Commercial Banks in Indonesia. Market share is measured as the percentage of Islamic Commercial Banks assets relative to total national banking assets. The study employs a quantitative approach using multiple linear regression analysis with quarterly aggregate data of Islamic Commercial Banks from Q1 2010 to Q4 2024. Data were obtained from the Islamic Banking Statistics published by the Financial Services Authority. The results reveal that Capital Adequacy Ratio and Net Non-Performing Financing significantly influence market share, while Return on Assets does not. Simultaneously, the three variables significantly affect market share with a coefficient of determination of 70.4%. These findings highlight that capital adequacy and financing quality are the primary factors driving the competitiveness of BUS, while profitability Return on Assets does not have a direct impact on market share expansion

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,572
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAl-bank Journal of Islamic Banking and FinanceMême sujetIslamic Finance and CommunicationTravaux en français237 207