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Enregistrement W7014349150

Pengaruh Profitabilitas, Financial Leverage dan Ukuran Badan Usaha terhadap Income Smoothing pada Badan Usaha yang Terdaftar di BEI Tahun 2015-2017

2020· other· id· W7014349150 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueUbaya Repository (University of Surabaya) · 2020
Typeother
Langueid
Domaine
Thématique
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeverage (statistics)Financial analysisDebtPublic organization
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh profitabilitas, financial leverage¸ dan ukuran badan usaha terhadap income smoothing. Untuk mengukur nilai profitabilitas menggunakan nilai Return on Equity, nilai financial leverage menggunakan Debt to Equity, sedangkan nilai ukuran badan usaha menggunakan ln (Total Assets). Objek penelitian menggunakan semua badan usaha yang go public, badan usaha go public non-keuangan, badan usaha go public non-keuangan yang memiliki laba negatif, badan usaha go public non-keuangan yang memiliki laba positif, badan usaha go public non keuangan yang memiliki aset besar, dan badan usaha go public non-keuangan yang memiliki aset kecil, yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia untuk periode 2015, 2016, dan 2017. Penulis menggunakan metode analisis regresi untuk mengetahui seberapa besar pengaruh profitabilitas, financial leverage, dan ukuran badan usaha terhadap income smoothing. Hasil dari penelitian ini adalah (1) pada badan usaha go public variabel profitabilitas, financial leverage, dan ukuran badan usaha tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap praktik income smoothing; (2) pada badan usaha go public non-keuangan variabel proftabilitas dan financial leverage tidak berpengaruh signifikan terhadap income smoothing, sedangkan ukuran badan usaha berpengaruh signifikan terhadap income smoothing; (3) pada badan usaha go public non-keuangan (laba positif) variabel profitabilitas dan financial leverage tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap income smoothing, sedangkan ukuran badan usaha berpengaruh signifikan terhadap income smoothing; (4) pada badan usaha go public non-keuangan (laba negatif) variabel profitabilitas dan financial leverage tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap income smoothing, sedangkan ukuran badan usaha berpengaruh terhadap income smoothing; (5) pada badan usaha go public non-keuangan (aset besar) variabel profitabilitas dan financial leverage tidak bepengaruh terhadap income smoothing, sedangkan ukuran badan usaha berpengaruh terhadap income smoothing; (6) pada badan usaha go public non-keuangan (aset kecil) variabel profitabilitas, financial leverage, dan ukuran badna usaha tidak berpengaruh signifikan terhadap income smoothing
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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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,303
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0060,003
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,191 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2020
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Résumé présentoui

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