Analisis pengaruh variabel makroekonomi terhadap outstanding sukuk di Indonesia
Bibliographic record
Abstract
مستخلص البحث \n \nيهدف هذا البحث إلى تحليل متغيرات النمو الاقتصادي، وأسعار الصرف، وأسعار الفائدة، والتضخم والميزان التجاري على تفوق الكفالة الإسلامية في إندونيسيا، وكذلك تحليل ووصف قيمة إسهام النمو الاقتصادي، وأسعار الصرف، وأسعار الفائدة، والتضخم على تفوق الكفالة الإسلامية في إندونيسيا. \n \nيستخدم هذا البحث طريقة vector error correction model وتعتبر البيانات في هذا البحث هي بياناتtime seriesمن فترة الربع الأول 2010 إلى الربع الرابع 2018. تستخدم معالجة البيانات في هذا البحث Eviews8 كآلة اختبار البحث. \n \nتدل نتيجة VECM على أن متغيرات الاقتصاد الكلي لا تؤثر تأثيرا هاما على تفوق الكفالة الإسلامية في إندونيسيا في فترة قصيرة. ولكن في فترة طويلة تكون متغيرات النمو الاقتصادي، وأسعار الصرف، وأسعار الفائدة، والميزان التجاري لها علاقة هامة على تفوق الكفالة الإسلامية في إندونيسيا. بجانب إلى ذلك، اعتمادا على نتيجة اختبار variance decomposition، تكون متغيرة أسعار الفائدة أكثر المتغيرات إسهاما على تفوق الكفالة الإسلامية في إندونيسيا من فترة ثانية إلى فترة عاشرة. \n \nABSTRACT \n \nThe purpose of this research is to analyze and describe the influence of economic growth variables, exchange rates, interest rates, inflation, balance of trade to outstanding sukuk in Indonesia. And the second is to analyze and describe how much the contribution of economic growth, exchange rates, interest rates, inflation and trade balance to outstanding sukuk in Indonesia. \n \nThis research used vector error correction model or VECM method. In this study used time series data with period 2010 quarter 1 to 2018 quarter 4. Data processing in this study used Eviews8 as a research test tool. \n \nThe VECM results that all variable of macroeconomy have no significant relationship to outstanding sukuk in Indonesia in the short term. While in the long run, the variables of economic growth, exchange rates, interest rates and balance of trade have a significant relationship to outstanding sukuk in Indonesia. In addition, based on the variance decomposition test, the interest rate variable is the variable that has most contributed to outstanding sukuk in Indonesia from the second to the tenth period. \n \nABSTRAK \n \nTujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis dan mendiskripsikan pengaruh variabel pertumbuhan ekonomi, nilai tukar, suku bunga, inflasi, dan neraca perdagangan terhadap outstanding sukuk di Indonesia. Serta untuk menganalisis dan mendisripsikan berapa besar kontribusi variabel pertumbuhan ekonomi, nilai tukar, suku bunga, inflasi dan neraca perdagngan terhadap outstanding sukuk di Indonesia. \n \nMetode yang digunakan dalam penelitian ini adalah vector error correction model atau VECM. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data time series dengan periode tahun 2010 kuartal 1 sampai 2018 kuartal 4. Pengolahan data pada penelitian ini menggunakan Eviews8 sebagai alat uji penelitian. \n \nHasil VECM menyatakan bahwa variabel makroekonomi tidak berpengaruh signifikan terhadap outstanding sukuk di Indonesia dalam jangka pendek. Sedangkan dalam jangka panjang, variabel pertumbuhan ekonomi, nilai tukar, suku bunga dan neraca perdagangan memiliki hubungan yang signifikan terhadap outstanding sukuk di Indonesia. Selain itu berdasarkan uji variance decomposition, variabel suku bunga merupakan variabel yang paling banyak berkontribusi terhadap outstanding sukuk di Indonesia sejak periode ke dua sampai ke sepuluh.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".