I nte rna t io na l J o urna l o f   Adv a nces in Applie d Science s   ( I J AAS)   Vo l.   10 ,   No .   2 ,   J u n e  2 0 2 1 ,   p p .   115 ~ 1 2 1   I SS N:  2 2 5 2 - 8 8 1 4 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijaas.v 1 0 . i 2 . p p 115 - 1 2 1          115       J o ur na l ho m ep a g e :   h ttp : //ij a a s . ia esco r e. co m   Co nfirma tory  f a c tor a na ly sis :  m o del t esti ng  of f ina n cia l  ra tio s   with  d ecisio n sup po rt  sy stems a ppr o a ch       T .   H us a in 1 ,   M a u la na   Ardhia ns y a h 2 ,   Dedin F a t hu d in 3   1 De p a rtem e n t  o f  In f o rm a ti o n   S y st e m s,  S TM IK W id u ri,   In d o n e sia   2, 3 De p a rtme n t  o f  I n f o rm a ti c s E n g i n e e rin g ,   Un i v e rsitas   P a m u lan g ,   In d o n e sia       Art icle  I nfo     AB S T RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J u n   5 ,   2 0 20   R ev is ed   No v   2 5 ,   2 0 20   Acc ep ted   J an   2 3 ,   2 0 2 1       Th e   d e c isio n   s u p p o rt   sy ste m s  a p p ro a c h   c a n   b e   d e v e lo p e d   in to   b o th   c o m p u ter - b a se d   a n d   q u a n ti tativ e   a n a ly sis  to o ls.  T h is  re se a rc h   u se s  a   m o d e l  tes t  with   a   c o n firma to r y   fa c to r  a n a ly sis  (CF A)  tec h n iq u e   o n   m a tri x   c o v a rian c e   a g a in st  str u c tu ra l  e q u a ti o n   m o d e ll i n g   ( S EM )   m e th o d s  to   m e a su re   fin a n c ial  ra ti o s .   De c isio n   s u p p o rt  sy ste m   ( DSS )   a n a l y sis  u se s  n u m e rica l  c a lcu latio n s a id e d   b y   m a th e m a ti c a l  m o d e ls t h r o u g h   si x   p h a se s .   Th e   first  th re e   p h a se s  o f   a   str u c tu re d   a p p r o a c h   t o   b u i ld i n g   m u lt iv a riate   m o d e ls  a n d   th e   n e x t   th re e   p h a se s,  n a m e ly   e stim a ti o n ,   i n terp re tati o n ,   a n d   v a li d a ti o n ,   a re   d e v e lo p in g   fro m   d a ta  in p u t  th a t   h a s  b e e n   se lec ted   u sin g   LI S R EL   v e rsio n   8 . 7 2 .   T h e   fin a n c ial  ra ti o ’ s  tes ti n g   m o d e l  wit h   a   CF A  a p p ro a c h   d e ri v e d   i n to   a   m a th e m a ti c a l  (q u a n ti tati v e )  m o d e l  c a n   e x p la in   t h e   c o m p lex it y   o f   t h e   re latio n sh i p   b e twe e n   t h e   g o o d n e ss - of - fit   m o d e ls   (G OF)  with   a   d iffere n t  a p p ro a c h   fro m   p ri o r   re se a rc h .   T h e   g o o d n e ss - of - fi t  tes t  re su lt s   i n   th is  st u d y   p ro d u c e d   sc o re s  o n   e a c h   o f  t h e   fin a n c ial   ra ti o   m e a su re m e n t  m o d e ls  a t   a n   a c c u ra c y   le v e l  o f  CR  o f  7 8 . 4 9 ,   T ATO  o f  1 . 2 6 ,   DER  o f  4 1 . 4 1 ,   RO A  o f  m in u s  0 . 0 3 3 ,   a n d   P BV o f  5 4 0 . 9 2 .   T h is me a n s  th a t  P BV h a s  th e   h i g h e st   s tan d a rd ize d   lo a d i n g   fa c to rs  t o   d e term in e   th e   m e a su re m e n t  o f  fin a n c ial  ra ti o s .   Th e   CF A  m e a su re m e n t  b a se d   o n   S E M   c a n   b e   u se d   t o   m a k e   a p p r o p riate   d e c isio n s  a n d   c o m b in e   a   m o d e l  c o m p a riso n   a n d   re d e v e lo p m e n t  o f  th e   CF A  tec h n i q u e   a n d   m o d e l  tes ti n g   wit h   o th e r  so f twa re   su c h   a s S P S S ,   P LS ,   AMOS ,   a n d   o th e rs.   K ey w o r d s :   C o n f ir m ato r y   f ac to r   a n aly s is   DSS ap p r o ac h   Go o d n ess - of - f it   Ma th em atica l m o d els   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   T .   Hu s ain   Dep ar tem en t o f   I n f o r m atio n   Sy s tem s   STM I K  W id u r i   Palm er ah   B ar at   Stre et   No .   3 5 3 ,  So u th   J ak ar ta - 1 2 2 1 0 ,   I n d o n e s ia   E m ail: th u s ain 0 5 0 6 8 6 @ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   Dec is io n   s u p p o r t  s y s tem s   ( D SS )   ap p r o ac h   ca n   b e  d ev elo p ed   in to   ap p r o ac h es  o r   m et h o d s ,   b o t h   co m p u ter - b ased   s y s tem s   o r   b y   d ev elo p i n g   m et h o d s   o r   s tan d ar d s   f o r   q u a n titativ e  an aly s is   to o ls .   T h is   f u n ctio n   ca n   b e  u s ed   to   s o lv e   p r o b lem s   in   m ak in g   s em i  an d   u n s tr u ct u r ed   d ec is io n s .   Acc o r d in g   t o   Sh ar d a,   Dele n ,   an d   T u r b an   [ 1 ] ,   t h at  th ese  k ey   D SS   ab ilit ies  an d   ch ar ac ter is tics   p er m it  d ec is io n - m ak er s   t o   m ak e  b etter ,   f u r th e r   o r d er ly   d ec is io n s   p r o m p tly .   Mo d elin g   im p lies   tr an s f ig u r in g   th e  r eal - wo r ld   h ass le  in to   a  r elev an t  p r o to ty p e   s tr u ctu r e  ( m o d el) ;  T u r b an   et  a l .   ar g u e  th at   m ath em atical  m o d el  is   o n e  o f   th e   ap p r o ac h es  d er iv ed   f r o m   s cien tific   m an ag em en t  p r o cess es  to   d escrib e  a  r eal - wo r ld   p r o b lem   w ith   p r o to ty p es  an d   alg e b r aic  ex p r ess io n s   s o   th at   m o d elin g   s o lu ti o n s   can   b e  s o lv ed   u s i n g   f ast   an d   ef f icien t  ap p r o ach es   [ 2 ] .   T h e  class ical  s tati s tical  ap p r o ac h   h as   f o cu s ed   o n   p r ed ictin g   o b s er v a tio n s   th r o u g h   q u an titativ e  a n a ly s is ,   in   p ar ticu lar ,   m ath em ati ca l  m o d elin g   b ased   o n   th e  r elatio n s h ip   o f   f ac to r s .   [ 3 ] .   Facto r   an aly s is   is   a  s ta t is tical  ap p r o ac h   with   a  d u al  v ar iab le  in s p ec tio n   tech n iq u e  t h at  d eter m in es  th e  m ain   co m p o n e n ts   an d   m an if e s ts   th e  in ter r elatio n s   am o n g   v ar iab les.  Acc o r d in g   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N : 2 2 5 2 - 8 8 1 4   I n t J Ad v   Ap p l Sci ,  Vo l.   10 ,   No .   2 ,  J u n e  2 0 2 1 :   1 1 5   –   1 2 1   116   to   Hair   et  a l . ,   f ac to r   an aly s is   h as   th e  m ain   o b jectiv e  t o   d is co v er   a  s ch em e  d esig n ate  th e  o u tp u t  ca r r ied   in   th e   q u an tity   o f   th e  n ativ e  v ar iab le s   in s id e  a  r ec en t in f o r m atio n   a s s em b lag e  o f   r ef in e  [ 4 ] .   Fu r th er m o r e,   to   ca r r y   o u t   a  co n f ir m ato r y   f ac to r   an aly s is ,   it  ca n   u s e  r aw  d ata  as  i n p u t  d ata  in   th e  f o r m   o f   co v ar ian t  m atr ices  o r   tem p o r ar y   co r r elatio n   m atr ice s   to   co n f ir m   th e   f ac to r   m u s t f ir s t  d ef in e  laten t   co n s titu en ts   b ec au s e  th ese  f ac to r s   ca n n o t b e   m ea s u r ed   d ir ec tly   b u t th r o u g h   in d icato r s   o r   m ea s u r em en ts   th at  r ep r esen t th e   co n s tr u ct  [ 5 ] .   Sev er al  r ec en t  s tu d ies  [6 ] - [ 9 ]   h av e   s u g g ested   th at  th is   r esear ch   is   a  m u ltiv ar iate  m o d el   u s in g   th e   Pair - C o p u la  ap p r o ac h   th at  f u n ctio n s   o f   two   v ar iab les  s im u ltan eo u s ly   u s in g   a  h ier ar c h ical  m o d el  co n s tr u ct ,  b iv ar iate  co p u lae ,   an d   co p u la  m o d els  ( R - v in e) .   C o n d itio n i n g   u s in g   s im p le  b u ild in g   b lo ck s ,   th en   ca n o n ical   v in e  co p u las  in v o lv in g   b o t h   o b s er v ed   an d   laten t  v a r i ab les  allo ws  tail,  asy m m etr ic,   an d   n o n - lin ea r   d ep en d e n ce .   Usi n g   a   g o o d n es s - of - f it  in d e x   f o r   th e   lea st - s q u ar es  m o d elin g   to   s im u late  an d   co m p ar e   th e  in d ex   with   th e  m o d el   f it  in   th e   s tr u c tu r al  eq u atio n   m o d el  an d   also   a  n ew  g o o d n ess - of - f it  ap p r o ac h   o f   s im u latio n   R - v in e  s p ec if icatio n s .   Acc o r d in g   to   Hen s eler   an d   Sar s ted t,  th e  r esu lts   ca n   v alid ate  h o w  we ll  a  m o d el  ex p lain s   d ata  d if f er en ce s   [ 10 ] .   T h e  m o d el ,  s tr u ctu r al  eq u atio n   m o d ellin g   ( SEM ),   with   m ax im u m   lik elih o o d   esti m atio n   ( ML E )   ap p r o ac h   ac co r d in g   to   with   s tan d ar d   er r o r   ( SE)   o p e r ates  a  m o d el  s p ec if icatio n   test   an d   in f o r m atio n   m atr ix   with   th e  lik elih o o d   r atio   ( L R )   s tati s tic  f r o m   Alb er to   Ma y d eu - Oliv ar es  r esear ch ,   th ese  f in d in g   th at  is   o p tim izin g   th e  SE' s   ca lcu lated   in   co n ce r n   a  m ea n - an d   v ar ia n ce   alter   L R   s cr ip t  s tatis tic  f o r   th e  lo o k   ah ea d   to   in f o r m atio n   m atr ix   [ 11 ] .   T h e  cu s to m er   s atis f ac tio n   m o d el   o f   leasin g   en ter p r is e  u s er s   to   e n tail  5 0   r esp o n d e n ts   o f   th e   tem p t   a  s am p le   in   c o n j u n ctio n   with   th e   p u r p o s e  o f   Pil ai,   L am b d a,   F,  a n d   W ilk ’ s   test   with   th e  ass is t  o f   SP SS   f r o m   R izk ian a  a n d   Hen d ik awa ti  r esear ch ,   th ese  f in d i n g s   th at   th r ee - f ac t o r   o f   d is cr i m in an t  a n aly s is   f ar   s id e  o f   th e  z - s co r e  p r o ce ed s   o f   th e   attestatio n   wh ich   ap p ea r ed   th e   p r ec is io n   s co r e  o f   th e  m o d el  wh ich   s o m ewh at  u p p er   at  5 4   p er ce n t  [ 12 ] .   T h e  u s e  o f   co v ar ian ce - b ased   s im u latio n   m o d els  in v o lv es   9 5   p er ce n t  c o n f i d en ce   in te r v als  with   s am p le  n =1 0 0   u s e  d ep e n d en t  v ar iab les  in   p air s   in   d eter m in in g   c o v ar ian ce s ,   s u ch   as   th e  Vale – Ma u r elli   ap p r o ac h   th at  f o cu s es  o n   id en tify in g   an d   im p r o v in g   s k ewn ess   s co r es  an d   u n iv ar iate  k u r to s is   w ith   co v ar ian ce   s tr u ctu r es  f r o m   Gr ø n n eb er g   a n d   Fo ld n es  r esear ch ,   th ese  f i n d in g s   th at  wh en   co v a r ian ce   is   wea k ly   co r r elate d ,   r esu lts   b ased   o n   th e  m eth o d   o th er   s im u latio n s   will  p o te n tially   g iv e  s im ilar   r esu lts   [ 13 ] .  C o m p u tatio n al   co g n itiv e  e n g in ee r in g   m o d e l  co m p a r es  d if f e r en ce s   in   m o d els  th r o u g h   cr iter ia   b a s ed   o n   p r e d ictiv e   p er f o r m an ce   an d   g en er ativ e  m o d els  to   s ee   f ea s ib ilit y   an d   s im u latio n s   with   a  co g n itiv e  s cien tific   ap p r o a ch   f r o m   Palm in ter i  et  a l . ,   r esear c h .   T h e  r esu lts   o f   co m p u tatio n al  en g in ee r in g   m o d els  ca n   ass is t  in   r ea lizin g   th e  m ec h an is m s   th at  m an ag e  th o u g h ts   an d   b eh a v io r   to   th e  o t h er   s id e  o f   th e  g en er atio n   o f   alg o r ith m s   in   th e  r ep r o d u ctio n   o f   t h e  im p ac t  o f   co g n itiv e  a s p ec ts   v iz.   o n e' s   b eh av io r   [ 14 ] .   B o tes  et  a l .   ar g u e  th at   ar r an g ed   d ec is io n   s u p p o r t sy s tem s   to   g et  a  m eter   o f   b ac k d ated   e n er g y   ef f icien cy   m o d elin g   o p tio n s   o b jectiv ely   o p er ate d   to   ass is t  in   th e  p r o ce s s   o f   c o n s id er atio n   in   th e  d ec is io n - m ak in g   u s in g   th e  weig h ted - s u m   m eth o d .   T h ese   f in d in g s   o f   th e  f i n an cial  co m p ar is o n   ap p ea r e d   th at  s ec tio n   1 2 L   tax   in ce n tiv e  o f   t h e  m o n etar y   wo r th   o f   th e   ascen d an cy   am o u n t  o f   1 0   p er ce n t  also   3 3   p er ce n t  if   n o   m e d iu m   wer e  o n   h an d   t o   o b tain   th e  last   m o d el   [ 15 ] .  Sh k ee r   an d   Awa n g   ar g u e   th at  th e  Ma r k etin g   I n f o r m atio n   Sy s tem   s et  u p   with   a  f ac to r   an aly s is   s tu d y   in v o l v in g   1 0 0   r esp o n d e n ts   th r o u g h   KM O  an d   B ar tlett' s   te s t  an d   c o m p o n en t  m atr ices  f r o m   ea c h   item   an d   in ter n al   r eliab ilit y   to   m ea s u r e  in s tr u m en ts   in   th e  d ec is io n - m ak in g   p r o ce s s   r esu ltin g   in ef f ec tiv en ess   in   m ea s u r in g   m ar k etin g   d ec is io n   s u p p o r t  s y s tem s   [ 16 ] .   T .   Hu s ain   a n d   Ma u lan a  Ar d h ian s y ah   a r g u e   th at  th e  s im u latio n   m o d el  o f   Fin an cial  R atio   ca n   ex p lain   th e  co m p a r is o n   o f   th e  in teg r ated   m o d el  test in g   with   DSS  a  p ar ticu lar   s tatis t ical  ap p r o ac h ,   i.e . ,   Pair - Sam p le  T - T est  [ 17 ] .   I n   th e   p r esen t  s tu d y ,   th e   m at h em atica l  m o d elin g   b ased   o n   th e  r elatio n s h ip   o f   f ac to r s   th r o u g h   C FA  tech n iq u e  an d   SEM   m eth o d s   u s es  to   co n f ir m   wh eth er   th e  c o n s tr u ct  test ed   h as  a  s tan d ar d ized   lo ad in g   f ac to r   ( SLF)   s co r e  th at  m ee ts   th e  r eq u ir em en ts   f o r   d ec is io n - m ak in g .   T h is   s tu d y   u s es  a  d i f f er en t a p p r o ac h   f r o m   p r io r   s tu d ies,  wh er e  f ac to r   an aly s is   b ased   o n   SEM   h as  n o t  b ee n   u s ed   in   p r ev io u s   s tu d ies.  T h is   m o d el  is   co n s id er ed   p o wer f u l,  wh ich   ca n   ex p lain   th e  m o d el' s   as s es s m en t  th r o u g h   th e  s tag es  o f   th e  SL F  an d   g o o d n ess - of - f it  ( Go F)   test .   T h e  o p t io n   o f   r esear ch   s u b jects  is   d r iv en   b y   a  f ew  s tu d ies  o f   th e   C FA  tech n iq u e  test   b ased   o n   th e   d ec is io n   s u p p o r t  s y s tem   ap p r o ac h   in   th e  r esear ch   o f   s o cial  s cien ce   ca teg o r ies  in   I n d o n esia.  T h e  p r ev io u s   r esear ch   is   s till   lim ited   an d   d o m in ated   b y   r esear ch   o n   th e   e x ac t  o r   m ath em atica l   s cien ce   s tu d ies  r elate d   t o   DSS.   T h er ef o r e,   th e  im p o r tan ce   o f   t h is   r esear ch   is   to   p r o v i d e  id ea s   to   s p ec if y   an d   test   th e  m o d e l  in   a  n ew  f r am ewo r k   f o r   f u tu r e   r esear c h   f o r   a   r esear ch er .   Ho wev e r ,   th e  c u r r en t   s tu d y   tr ies  to   a n o th er   f o cu s ,   w h er e  co v ar ian ce   v alu es th r o u g h   t h e  C FA te ch n iq u e  s er v e  as a   g u id e  in   d ev elo p in g   a  m o d el  DSS.  T h e  r esear ch   aim s   to   ad ap t  th e  f r am ewo r k   f o r   f o cu s in g   o n   s ec o n d a r y   d ata,   i. e. ,   th e  r elea s e  o f   th e  I n d o n es ian   s to ck   ex ch an g e  ( I DX)   wh ich   c o m p a n ies  th at  co n d u ct  in itial  p u b lic  o f f er i n g s   ( I PO)   as  f if ty - f iv e  n ew  i s s u er 's  in   2 0 1 9   b y   ad d in g   d ata  f r o m   th e  p r e v io u s   y ea r ' s ,   in   2 0 1 8   [ 18 ] ,   wh o   h a v e  m et  th e  r eq u ir em en ts   f o r   u s in g   th e  m ax im u m   lik elih o o d   esti m atio n   ( ML E )   t ec h n iq u e  i n   SEM .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ad v   Ap p l Sci   I SS N:  2 2 5 2 - 8 8 1 4       C o n fir ma to r y  fa cto r   a n a lysi s :   mo d el  test in g   o f fin a n ci a l  r a tio s   w ith   d ec is io n   s u p p o r t …   ( T.   Hu s a in )   117   2.   RE S E ARCH   M E T H O D   T h is   s tu d y   u s es  an   in ter d ep e n d en t  m eth o d   th at  aim s   to   r ed u ce   th e  o r ig in al  v a r iab les  to   b e   an aly ze d .   T h e  in f o r m atio n   u s ed   is   s till   o wn ed   an d   d ev elo p ed ,   an d   it  is   k n o wn   as  an   ab s tr ac t  c o n ce p t   [ 19 ] .   DSS  an aly s is   u tili zin g   n u m er al  ca lc u latio n s   ass is ted   with   ar ith m etic  ca lc u latio n   o r   o th er   q u a n titativ e  m o d els  th at  ca n   b e   ex p an d e d   with   a  c o v ar ian ce   m atr ix   an aly s is   ap p r o ac h   with   m o d elin g .   T h e  d ev elo p ed   p ar a d ig m   co n s is ts   o f   s ix   s tag es.  T h e  f ir s t  th r ee   s t ag es  o f   th e  s tr u ctu r ed   ap p r o ac h   ar e  to   co n s tr u ct  a  m u ltiv ar iate  m o d el.   T h e  n ex t  th r ee   s tag es  ar e  to   esti m ate,   in ter p r et,   an d   v alid ate  th e  f ac t o r   m o d e l.  T h ese  ar e  ad d itio n al  s tep s   to   ass is t  in   s elec tin g   s u b s titu te  v ar iab les,  co m p u ta tio n al  f ac to r   s co r es,  o r   c r ea tin g   s u m m ar y   s ca les,  f o r   ap p licatio n   to   o t h er   m u ltiv ar iate  tech n iq u es  [ 4 ] .   T ab le  1   is   s h o win g   t h e   d ef i n itio n   an d   m ea s u r em en t  m o d el ,   Fig u r e  1   is   s h o win g   th e  f r am ewo r k   o f   C FA  u s in g   q u an titativ e  m o d el  an d   DSS  ap p r o ac h   an d   T ab le  2   is   s h o wi n g   c h ar ac ter is tic  o f   f it in d ices .       T ab le  1 .   T h e  d ef in itio n   an d   m ea s u r em en t m o d el  [ 2 0 ]   D e f i n i t i o n   M e a su r e me n t   Li q u i d i t y   R a t i o s  i s  a p p e a r e d   a   f i r m's   l i q u i d i t y   i n   g i v i n g   s h o r t - r a n g e   o b l i g a t i o n s  o r   i n d e b t e d n e ss  t h a t   i s   sch e d u l e d .   CR =               A c t i v i t y   R a t i o 's   a r e   u s e d   t o   m e a s u r e   o n e   o f   t h e   e f f i c i e n c i e s   w h i c h   t h e   f i r m   u s i n g   a n   a sse t   t o   g e n e r a t e   s a l e s   TATO =              D e b t   r a t i o s  a r e   u s e d   t o   m e a s u r e   o n e   o f   t h e   e n l a r g e m e n t s   o f   r i sk   a n d   r e t u r n   t h r o u g h   t h e   u se  o f   f i x e d   c o st   f i n a n c i n g   D ER =     ℎ ℎ   ′   P r o f i t a b i l i t y   R a t i o 's   a r e   u se d   t o   me a su r e   o n e   o f   t h e   e f f e c t i v e n e ss  l e v e l s  o f   man a g e me n t   i n   y i e l d i n g   p r o f i t s   R O A =            M a r k e t   s h a r e   r a t i o s   w h i c h   a r e   u se d   t o   e n u mera t e   t h e   c o n t e m p o r a r y   sh a r e   p r i c e ,   t o   sp e c i a l   a c c o u n t i n g   v a l u e s   P ER =      ℎ       /      ℎ       Fin an cial  r atio s   m o d elin g   with   m atr ix   co v a r ian ce   ap p r o ac h   is   co m p u te  as:     R =     +   1   ( 1 )     TATO =     +   2   ( 2 )     DE R =     +   3   ( 3 )     R OA =     +   4   ( 4 )     PER =     +   5   ( 5 )     Mo d el  esti m atio n ,   in ter p r etatio n ,   an d   v alid atio n   ar e  d e v e lo p in g   f r o m   d ata  in p u t  th at   h as  b ee n   s elec ted   u s in g   L I SR E L   v er s io n   8 . 7 2 .   T h is   r esear ch   u s es  a  m ax im u m   lik elih o o d   esti m atio n   ( ML E )   tech n iq u e,   wh ich   r eq u i r es  r an g es  f r o m   5 0 - 2 0 0   d ata  o b s er v atio n s .   T h is   r esear ch ' s   o b jectiv e  in v ite  in v o l v es  a  m ath em atica l simu latio n   m o d el  u s in g   d ata  m in in g   an d   s tr u c tu r al  eq u atio n   m o d eli n g   ( SEM ) .   Sev er al  g u id elin es  wer e  u s ed   to   ass ess   th e  s u itab ilit y   in d ex   b ased   o n   th e  r esear ch   m o d el  with   s ep ar ate  s am p le  s izes,  m o d el  ch an g e s ,   an d   er r o r   r ates  i n   m o d el  s p ec if icatio n s   to   id en tify   th e  v ar io u s   s u itab ilit y   in d ices   [ 4 ] .   I f   th e  d ev elo p e d   m o d el  h as  a  r ea s o n ab le  er r o r   ap p r o x im ate  to   r eso lv e  wh eth er   th e   m o d el  ca n   p r o d u ce   th e  m ea s u r em en t o u tp u t f u r th er   test ed   o r   r etu r n   to   th e  p r e v io u s   p h ase  [ 21 ] .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N : 2 2 5 2 - 8 8 1 4   I n t J Ad v   Ap p l Sci ,  Vo l.   10 ,   No .   2 ,  J u n e  2 0 2 1 :   1 1 5   –   1 2 1   118   I n d e x   C a p i t a l   M a r k e t   D i r e c t o r y           ( I C M D ,   I D X   –   2 0 1 8 - 2 0 1 9 ) D a t a   S u m m a r i z a t i o n   a n d   I d e n t i f y i n g   S t r u c t u r e s ,   D a t a   R e d u c t i o n S t r u c t u r a l   E q u a t i o n   M o d e l i n g   ( S E M ) C o n f i r m a t o r y T y p e   o f   F a c t o r   A n a l y s i s ( w h a t   i s   b e i n g   g r o u p e d   o r   –   v a r i a b l e s   o r   c a s e s ? ) E x p l o r a t o r y w h a t ,   h o w ,   a n d   a m o u n t   o f   s a m p l e   s i z e s R e s e a r c h   D e s i g n 1 .   S t a n d a r d i z e d   L o a d i n g s   F a c t o r s   ( S c o r e ) 2 .   G o o d n e s s - o f   F i t   ( S t a t i s t i c s ) M o d e l   S p e c i f i c a t i o n   a n d   I n t e r p r e t i n g S e l e c t i o n ,   C o m p u t a t i o n   a n d   C r e a t i n g   o f   F i n a n c i a l   R a t i o ’ s   s c o r e   a n d   s c a l e s V a l i d a t i o n   o f   t h e   F a c t o r   M o d e l   A n a l y s i s R e s p e s i f i c a t i o n c o m p o n e n t   &   c o m m o n   f a c t o r s   a n a l y s i s S e l e c t i n g   a   F a c t o r   M o d e l     Fig u r e  1 .   T h e  f r a m ewo r k   o f   C FA u s in g   q u an titativ e  m o d el  a n d   DSS ap p r o ac h   [ 3 ] ,  [ 4 ] ,  [ 20 ]       T ab le  2 .   C h ar ac ter is tic  o f   f it in d ices   N u mb e r   o f   S t a t .   ( O b ser v e   va r i a b l e s   -   m )   =   1 2   I n d e x   C u t   o f f   v a l u e s  b a s e d   o n   m o d e l   c h a r a c t e r i s t i c s   2   I n si g n i f i c a n t   p - v a l u e s   p r e d i c t e d   C F I   /   TLI   0 . 9 7   o r   p r e f e r a b l e   R N I   M a y   n o t   d i a g n o se   mi ss p e c i f i c a t i o n   w e l l   S R M R   B i a s e d   u p w a r d ,   u s e   m o r e   i n d i c e s   Th e   R M S EA   W o r t h   <   0 . 0 8   by   C F I   =   0 . 9 7   o r   h i g h e r       3.   RE SU L T S AN D  AN AL Y SI S   3 . 1 .   Da t a   s um ma riza t io n,  identif y ing   s t ruct ures a nd   da t a   re du ct io ns   T h e  p u r p o s e  o f   s u m m ar izin g   d ata  in   d ef in in g   s ev er al  s p ec if ic  f ac to r s   is   to   ac h iev e  th e  r ep r esen tatio n   o f   m an y   c o n s tr u cts.  T h is   s u m m ar izatio n   p r o ce s s   ex p lo r e s   th e  co m b in atio n   o f   s tr u ctu r es  th at  h av e  b ee n   d ef in ed   i n   th e  m ea s u r em en t  o f   th e  i n ter r elatio n s h ip s   b etw ee n   f ac to r s   th at   allo w  f o r   th e   s p ec if icatio n   o f   a   s m all  n u m b er   o f   d im en s io n s   ( f ac to r s )   th at  illu s tr ate  p ar t  o f   t h e  g en u in e  v ar iab le.   Data   r ed u ctio n   also   d ep en d s   o n   f ac t o r   l o ad in g   b u t  f o r   id e n t if y in g   f ac to r s   f o r   f u r t h er   a n aly s is   with   o th er   tec h n iq u es   o r   f o r m in g   esti m atio n s   o f   th em s elv es  ( f ac to r   s co r es  o r   ad d itio n   s ca les),   wh ich   th en   r esto r e  th e  g en u in e  v a r iab le s   af ter   th e  an aly s is   p h ase.   T h is   s tu d y   u s es  f iv e  f in an cial  r atio   m ea s u r em en t  f ac t o r s   co n s is ts   o f   C R ,   T AT O,   D E R ,   R OA,   an d   PER   ( p r o x y )   o b tain e d   f r o m   p r o s p ec tu s   r ep o r ts   a n d   f in an cial   s tatem en ts   o f   f if ty - f iv e  I PO  co m p an ies  in   2 0 1 9   an d   r ed u ce d   b y   two   co m p an y   s o   t h at  th e  o b s er v a tio n   d ata  th at   m ee t  th e  s u b s et  o f   r ep r esen tativ e  v ar iab les  in   th is   p h ase  is   5 3   x   2   y ea r s   o f   o b s er v atio n .     3 . 2 .   Desig nin g   a   f a ct o r  a na l y s is   m o del   Facto r   an aly s is   is   d esig n ed   as  a  b asis   f o r   ca lcu latin g   d ata  i n p u t  an d   class if icatio n ,   f o r   th e  g r o u p in g   o f   o b s er v atio n al  d ata,   m ea s u r em en t  p r o p er ties ,   an d   v a r iab l es,  as  well  a s   u s in g   th e  s am p le  s ize  r eq u ir em en ts   n ee d ed   to   a n aly ze   d ec is io n - m ak in g .   T h e   s am p le  ca lcu latio n   in   t h e  p r ev io u s   p h ase  was  1 0 6   d ata   o b s er v atio n s   th at  h av e  f u lf illed   th e  r e q u ir em en ts   in   th e  esti m atio n   tech n iq u e  b ased   o n   m ax im u m   lik elih o o d   esti m atio n   ( ML E ) .   Fu r th er m o r e,   co n s id er atio n   o f   th ese  co m p o n en ts '   s elec tio n   was  co n ce p tu alize d   in to   a  m o d el  with   a   co n f ir m ato r y   f ac t o r   an aly s is   ( C FA)   tech n iq u e.   Fig u r e  2   is   s h o win g   p at h   d iag r am : in itial  m o d el .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ad v   Ap p l Sci   I SS N:  2 2 5 2 - 8 8 1 4       C o n fir ma to r y  fa cto r   a n a lysi s :   mo d el  test in g   o f fin a n ci a l  r a tio s   w ith   d ec is io n   s u p p o r t …   ( T.   Hu s a in )   119       Fig u r e  2 .   Path   d iag r am : in itial  m o d el       3 . 3 .   M o del sp ec if ica t io n a nd   inte rpre t ing   Mo d el  s p ec if icatio n s   d esig n e d   in   th e  p ath   d ia g r am   ar e  co n v er ted   in t o   co v ar ian ce   m at r ix   eq u atio n   s tr u ctu r es c o n s is tin g   o f :   λ   =  co v ar ian ce   m atr i x   b etwe e n   lo ad in g   in d icato r s   o f   a  f ac t o r     =  th e  co n s tr u ct  o f   ea ch   f ac to r     =  m ea s u r em en t e r r o r   o f   ea ch   f ac to r   T h e  esti m ated   m o d els  in   t h is   s tu d y   wer e  test ed   u s in g   t h e  L I SR E L   v er s io n   8 . 7 2   s o f twar e.   T h e  m o d el   s p ec if icatio n   s tar ts   with   th e  it em   v alid ity   test   ( in d icato r )   to   co n f ir m   a  f ac to r   lo ad   s tan d ar d   with   th e  p r o v is io n s   th at  if   th e  t - v alu e> t - c r itical  o r   s tan d ar d ized   lo a d in g   f ac t o r s   ( SLF)   v alu e  was  m o r e  th an   0 . 5 ,   th en   th e  in d icato r   is   d ec lar ed   v alid   o r   v ice  v e r s a.   Nex t,  a n   e v alu atio n   o f   f ac t o r   cr iter ia   ca r r ied   o u t  with   a n   esti m ated   m o d el   b ased   o n   th r ee   m ea s u r em e n t   cr iter ia,   c o n s is ts   o f   ab s o lu t e,   in cr em e n tal,   an d   p ar s im o n io u s   f it  m ea s u r es  ( o v er all  m o d el  f it)  o r   k n o wn   a s   g o o d n ess - of - f it st atis tics   ( G OF) .     3 . 4 .   Va lid a t io n/d eplo y m ent   m o d el   T h e  ev alu atio n   s tag e  is   ex ec u t ed   p ass   two   s u b - test s   i.e . ,   −   Stan d ar d ized   lo a d in g   f ac to r s   CR =   0 . 27F R   + 78 , 49     TATO =   − 0 . 055F R   + 1 , 26   DE R =   0 . 29F R   + 41 , 41   R OA =   0 . 22F R   − 0 , 033   PBV = − 1 . 65F R + 540 , 92   Fin an cial   R atio ' s   g iv es  a  v er y   im p ac t  o n   th e  ac cu r ac y   o f   ea ch   m ea s u r em en t,  in clu d i n g   C R   o f   7 8 . 4 9 ,   T AT O  o f   1 . 2 6 ,   DE R   o f   4 1 . 4 1 ,   R OA  o f   o n ly   m i n u s   0 . 0 3 ,   an d   PB V  o f   5 4 0 . 9 2 .   T h is   m ea n s   th at  PB V  h as  th e  h ig h est  s tan d ar d ized   lo ad in g   f ac to r s   to   d eter m in e  th e  m ea s u r em en t  o f   Fin an cial  R atio 's.   F ig u r e  3   is   s h o win g   p ath   d iag r a m : m ea s u r em e n t m o d el .           Fig u r e  3 .   Path   d iag r am : m ea s u r em en t m o d el   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N : 2 2 5 2 - 8 8 1 4   I n t J Ad v   Ap p l Sci ,  Vo l.   10 ,   No .   2 ,  J u n e  2 0 2 1 :   1 1 5   –   1 2 1   120   −   Go o d n ess - of - f it st atis tic s   (G o F)   C h i - s q u ar e  test   p r o d u ce s   a   s co r e  o f   1 . 1 0   with   a   p - v alu e   o f   0 . 9 5 4 0 5 .   T h e   C FI/T L I   test   y ie ld s   a  s co r e   o f   - 8 . 8 2 ,   wh ic h   m ea n s   it  s h o ws  p o o r - f it.  A  s tan d a r d ized   R MR  0 . 0 2 6   with   an   R MSE A  o f   0 . 0 0   r esu lts   in   a   clo s e - f it in d ex .   GFI   a n d   AGFI   v alu es o f   1 . 0 0   also   p r o d u ce   a  clo s e - f it in d ex .     3 . 5 .   Ana ly s is   T h e  C FA  tech n iq u e  is   o p er a ted   to   p r o v e  t h e  ac c u r ac y   o f   th e  m o d el   d ev el o p m en t   v al u e  in   th is   r esear ch   th r o u g h   s u m m ar izatio n ,   d esig n ,   s p ec if icatio n ,   an d   v alid atio n   s tag es  o n   th e   DSS  ap p r o ac h   p ass ed   d o wn   in s id e  s tatis tical   in   SE M  with   f in an cial  r atio ' s   o b jects.  T h ese  illu s tr atio n s   ex p lain   t h at  d esig n in g   a  p ath   d iag r am   f o r   m ea s u r em en t  p r o p er ties   an d   d etec tin g   er r o r s   in   th e  u s e  o f   m ea s u r em en ts   at  an   ea r ly   s tag e.   Her ea f ter ,   it  s p ec if ies  th e  d esig n   f o r   th e  n ex t  s tag es  to   co n v er t  in to   a  co v a r ian ce   m atr ix   to   in ter p r et  a   f o r war d in g   d ec is io n - m a k in g   m o d el.   I n   th is   r esear ch ,   t h e   C F A  tech n iq u e  u s in g   o r   k n o wn   as  f ir s t - o r d er   co n f ir m ato r y   in   SEM   u s ed   to   s ee   wh ich   m ea s u r e m en ts   m ee t   th e  f ac to r   lo ad   r eq u ir em en ts .   I f   th e   v alu e   is   m o r e   th an   0 . 5 ,   th e n   th e  m ea s u r em e n t  is   co n s id er ed   v alid   o r   v ice   v er s a.   Fu r th er m o r e ,   g o o d n es s - of - f it  ( Go F)  was  ex ec u ted   b ased   o n   th e  th r ee   cr iter ia  ab o v e   to   ass ess   wh eth er   th e  m o d el  p r o p o s ed   in   th is   s tu d y   co u l d   b e   co n tin u ed   at  t h e  d ep lo y m en t  s tag e  o r   n o t.  I f   it   d o es   n o t   m ee t  th e  m o d el   s u itab ilit y   ass ess m en t  cr iter ia   in d e x ,   th en   a  r e - s p ec if icatio n   o r   m o d if icatio n   in d i ce s   s tep   ca n   b e  m ad e  th r o u g h   a  r ec o m m e n d at io n   f r o m   th e  o u t p u t  wh en   u s in g   th e  L I SR E L   Ver s io n   8 . 7 2   a p p licatio n   with   c h an g e  th e  in itial  s y n tax   b y   co r r elatin g   a  p air   o f   v alu es  b etwe en   er r o r   v a r ian ce s .   T h is   f in d in g   p r esen ts   th e  v a lu e  o f   R MSE A  as  a  b a s is   f o r   d ec is io n   m ak in g   to   v alid ate  th e  m o d el,   wh ich   r eq u ir es a   v alu e  o f   less   th an   0 . 0 8 .   Sev er al  s tu d ies  s h o w  f in d in g s   with   ea ch   ap p r o ac h   to   a n s wer   r esear ch   p r o b lem s ,   s u ch   as   th e  Pair - C o p u la  ap p r o ac h   b y   a  h ier ar c h ical  m o d el  co n s tr u ct  with   ass ess m en t  th r o u g h   o b s er v ed   a n d   laten t  v ar iab les   [6 ] - [ 8 ] .   T h e  s am e  is   th e  ca s e   with   th e  u s ag e  o f   Go F  to   ex p lain   a  m o d el;  h o wev e r ,   it  u s es  an   ap p r o ac h   to   p ar tial  least  s q u ar es  p ath   m o d elin g   an d   also   Ken d all' s - T   co p u la  m o d el  ( R - v i n e)   [ 10 ] ,   [ 9 ]   wh ile  th is   r esear ch   u s es  a  C FA  tech n iq u e  a n d   a ls o   ad o p ted   b y   th e   ML E   a p p r o ac h   b u t  i n   th is   s tu d y   d i d   n o t  ca lcu lated   with   va r ian ce   alter   L R   an d   a  m ea n   test   s tatis tic   [ 11 ] .   Mo r e o v e r ,   ac co r d in g   to   d eter m in e  t h e   s ig n if ican ce   o f   th e   f u n ctio n   d is cr im in an t  an d   test in g   av er a g e  d if f e r en ce   b etwe en   s ev er al  g r o u p s ,   t h is   is   also   th e  s am e  at  th e   s p ec if icatio n   s tag e  f o r   test in g   th e  q u ality   o f   th e  p r o p o s ed   m ea s u r em en t  in s tr u m en t  [ 12 ] ,   wh ile  th is   r esear ch   u s es a n   SLF  co n f ir m ato r y   tech n iq u e.   C o v ar ian ce   m o d els  with   v in e  to   an y th in g   ( ViT A )   wer e  d ev elo p ed   b ased   o n   a  m u ltiv ar iate  d is tr ib u tio n   k n o wn   as  th e  R - Vin es  co n ce p t   with   h ig h - lev e l  co n tr o l  s p ec if ically   f o r   th e   n ee d   d ata  with   n o n - n o r m ality   m u ltiv ar iate  th r o u g h   th e  s k ewn ess   an d   k u r to s is   s co r e  [ 13 ] ,   wh ile  th is   r esear c h   u s es  a  Go F  s co r e   v iewe d   b ased   o n   clau s e  g r e ater   th an   0 . 5   ( p - v alu es;  C h i - Sq u ar e  s co r e ) .   W ith   c o m p u tatio n al  co g n itiv e  m o d elin g ,   e x p ec tan t  m o d els'   s im u latio n   is   o b lig ato r y   to   co u n ter f eit  th e  m o d els  an d   s u p p o r t  d ef in ite  co g n itiv e   f u n ctio n   claim s .   Ho wev er ,   th ey   o v er lo o k ed   th eir   p r ed ictiv e  p er f o r m a n ce   [ 14 ] ,  wh ile  th is   r esear ch   u s es  a   C FI/T L I   test   y ield   s co r e  th a t  is   - 8 , 8 2   v iewe d   b ased   o n   clau s e  g r ea ter   th an   0 . 9 7   s o   it' s   v er y   d if f er en t  f r o m   t h at  clau s e.   A  s y s tem atic  DSS  as  ev alu atio n   in g r e d ien t  m o d elin g   as  a   b ase  f o r   d ec is io n - m ak in g   u s ed   to   a   weig h ted - s u m   m eth o d   to   p ick   a  f in al  m o d el  wh ich   u s es  th e  m o n etar y   wo r t h   o f   th e  Sectio n   1 2 L   tax   in ce n tiv e   f ac to r   with   a  s co r e  b etwe en   0 . 1   to   0 . 3 3   [ 15 ] ,   wh ile  i n   th is   r esear ch   u s es  an   R MR  s co r e  th at  is   0 . 0 2 6   v iewe d   b ased   o n   a   clau s e  th at  m ee ts   th e  r eq u i r em en ts   is   less   th an   s am e  with   0 . 0 8 .   T h e   co n s tr u ct  o f   m ar k etin g   DSS   with   ex p lo r at o r y   f ac to r   an aly s is   ( E FA)   an d   KM O  an d   B ar tlett's   test   with   y ield   v alid   an d   r eliab le  in s tr u m en t   wh ich   is   s im ilar   to   th i s   r esear c h   lo o k in g   at  C h i - Sq u ar e  s co r e  an d   p - v al u es  [ 16 ] ,   wh ile  p air - s am p le  T - test   with   a  y ield   o f   n o r m ality   a n d   L ev e n e' s   test   i s   ev alu atio n   an d   ass ess m en t  o f   th e  m o d el   with   th e  DSS  ap p r o ac h   as  a   co m p ar ativ e   s tu d y   [ 17 ] .  B ased   o n   th e   ab o v e  a n aly s is ,   th e  C FA  m ea s u r em en t  o n   an   SEM   b asis   is   co n s id er e d   to   an s wer   o r   r ep r esen t  t h e  a cc u r ac y   o f   s ev er al  r esu lts   o f   p r ev i o u s   s tu d ies.  DSS  ab ilit ies  p er m it  d ec is io n - m ak er s   to   m a k e  p r ef er a b le,   o r d er ly   d ec is io n s   p r o m p tly   if   co n jo in ted   with   C FA  m ea s u r em en t  f o r   s p ec if i ca tio n   m o d elin g .       4.   CO NCLU SI O N   T h e  f in an cial  r atio   test in g   m o d el  with   a  C FA  ap p r o ac h   a ttain   in to   a  m ath em atica l  ( q u an titativ e)   m o d el  ca n   d escr ib e  t h e  co m p l ex ity   o f   th e  lin k   b etwix t  th e  g o o d n ess - of - f it  m o d el  ( GOF) .   T h e  d eter m in atio n   o f   th e  n u m b e r   o f   s am p les  r an g in g   f r o m   5 0 - 2 0 0   is   s u itab le  u s in g   th e  m ax im u m   lik elih o o d   esti m atio n   ( ML E )   tech n iq u e.   C h i - s q u ar e   s tatis tic s   (χ 2 )   o f   1 . 1 0   with   a  p - v alu e  g r ea ter   th a n   0 . 5   an d   th e   R MSE A  s co r e  th at   s h o ws   a  m o d el   th at  m ee ts   th e  cl o s e - f it  cr iter ia  is   th e   b asis   o r   r ef er e n ce   th at   th e  m o d el   d o es n o t n e ed   to   b e   ca r r ied   o u t   re - s p ec if icatio n   o r   im p r o v e m e n t.  T h e  g o o d n ess - of - f it  test   r esu lts   in   th is   s tu d y   p r o d u ce d   s c o r es  o n   ea ch   o f   th e  f in an cial  r atio   m ea s u r em en t  m o d els  at  an   ac cu r ac y   lev el  o f   C R   o f   7 8 . 4 9 ,   T AT O  o f   1 . 2 6 ,   DE R   o f   4 1 . 4 1 ,   R OA  o f   m in u s   0 . 0 3 3 ,   an d   PB V  o f   5 4 0 . 9 2 .   T h is   m ea n s   th at  PB V   h as  th e  h ig h est  s tan d ar d ized   lo ad in g   f ac to r s   to   d eter m in e  th e  m ea s u r em en t  o f   Fin an cial  R atio 's.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ad v   Ap p l Sci   I SS N:  2 2 5 2 - 8 8 1 4       C o n fir ma to r y  fa cto r   a n a lysi s :   mo d el  test in g   o f fin a n ci a l  r a tio s   w ith   d ec is io n   s u p p o r t …   ( T.   Hu s a in )   121   T h e  m ea s u r e m en t  o f   C FA  b a s ed   o n   SEM   ca n   b e   u s ed   as  a  co n s id er atio n   i n   m a k in g   ap p r o p r iate   d ec is io n s .   T h is   r esear ch   p r o p o s es  p r ac tical  r eso lv es  f o r   h e r ea f ter   in v esti g atio n   th at  in te g r ate  co n s o lid ate   a   m o d el  ap p ea l  an d   r e d ev elo p m en t  o f   t h e  C FA  s o   th at  m o d el  t esti n g   ca n   b e   u s ef u l f o r   th e  d e n o m in atio n   o f   h o w   well  an o th er   p ath   m o d el  ca n   d escr ib e  d is tin ct  s et s   o f   d ata  an d   u s e  o th er   s o f twar e  s u ch   as  S PS S,  PL S,  AM O S,  an d   o th e r s .       RE F E R E NC E S   [1 ]   Ra m e sh   S h a rd a ,   Du rsu n   De len ,   E fra im  Tu rb a n ,   B u sin e ss   In telli g e n c e   a n d   A n a lytics :  S y ste ms   fo r  De c isio n   S u p p o rt ,  1 0 t h   e d .   NJ :  P e a rso n ,   2 0 1 5 .   [2 ]   Efr a im  Tu rb a n ,   Ja y   E .   Aro n so n ,   Ti n g - P e n g   Li a n g ,   Rich a rd   V.   M c Ca rth y ,   De c isio n   S u p p o rt  S y ste ms   a n d   I n telli g e n t   S y ste ms ,   7 th   e d . :  P re n ti c e - Ha l!  o f  In d ia P r iv a ted   Li m it e d ,   2 0 0 7 .   [3 ]   G a li t  S h m u e li ,   Niti n   R.   P a tel,   P e ter  C.   Bru c e ,   Da t a   M in i n g   fo r  B u sin e ss   In telli g e n c e :  Co n c e p ts,  T e c h n iq u e s,  a n d   Ap p li c a ti o n s i n   M icr o so ft   Offi c e   Exc e l  wit h   XL M in e r ,   2 n d   e d .   Ca n a d a :  Jo h n   Wi le y   &   S o n s,  I n c ,   2 0 1 0 .   [4 ]   Jo se p h   F .   Ha ir,   Wi ll iam   C.   Blac k ,   Ba rry   J.  Ba b in ,   Ro lp h   E .   A n d e rs o n ,   M u lt iv a ria te  D a ta   A n a lys is ,   7 th   e d .   L o n d o n :   P e a rso n   Ed u c a ti o n   Li m it e d ,   2 0 1 4 .   [5 ]   Ag u s  Dj o k o   S a n to sa ,   L IS RE L   8 . 7   i n   Res e a rc h   D a ta   Pro c e ss in g   ( in   B a h a sa ),   Yo g y a k a rta:  P u b li sh e r   Ke p e l  P re ss ,   2 0 2 0 .   [6 ]   Kje rsti  Aa s,  Clau d ia  Cz a d o ,   Arn o ld o   F r ig e ss i,   He n rik   Ba k k e n ,   “ P a i r - c o p u la  c o n stru c ti o n s  o f  m u lt ip le  d e p e n d e n c e , ”  In su ra n c e :  M a th e ma ti c s  a n d   Eco n o mic s ,   v o l.   4 4 ,   n o .   2 ,   p p .   1 8 2 - 1 9 8 ,   Ap ril   2 0 0 9 .   [O n l in e ]  Av a il a b le:   h tt p s:/ /d o i. o rg / 1 0 . 1 0 1 6 /j . i n sm a th e c o . 2 0 0 7 . 0 2 . 0 0 1 .   [7 ]   S a y y e d   H.   Ka d h e m ,   Aristid is  K.  Nik o l o u lo p o u lo s,  “ F a c to r   c o p u la  m o d e ls  fo r  m ix e d   d a ta,”  W o rk sh o p   a t  th e   T e c h n ica l  U n ive rs it y   o f  M u n ich ,   p p .   1 - 2 8 ,   Ju ly   2 0 1 9 .   [O n li n e ]  A v a il a b le:  h t tp s:// a r x iv . o r g /ab s/1 9 0 7 . 0 7 3 9 5 v 1 .   [8 ]   Kje rsti  Aa s,  “ P a ir - Co p u la  Co n str u c ti o n s  fo r  F i n a n c ial  Ap p li c a ti o n s:  A  Re v iew , ”   Eco n o me trics ,   v o l.   4 ,   n o .   4 ,   p p .   1 - 1 5 ,   2 0 1 6 .   [On l in e ]  Av a il a b le:  h tt p s:// d o i . o r g /1 0 . 3 3 9 0 /ec o n o m e tri c s4 0 4 0 0 4 3 .   [9 ]   U lf  S c h e p sm e ier,  “ A  g o o d n e ss - of - fit   tes t  fo r  re g u lar  v i n e   c o p u la  m o d e ls,”   Eco n o me tric  Rev iews ,   v o l .   3 8 ,   n o .   1 ,   p p .   25 - 4 6 ,   2 0 1 9 .   [On li n e ]  Av a i lab le:  h tt p s:/ /d o i. o rg / 1 0 . 1 0 8 0 /0 7 4 7 4 9 3 8 . 2 0 1 6 . 1 2 2 2 2 3 1 .   [1 0 ]   Jö r g   He n se ler  a n d   M a r k o   S a rste d t,   “ G o o d n e ss - of - fi t  i n d ice s  fo r   p a rti a l  lea st  sq u a re s  p a th   m o d e li n g , ”  Co mp u ta ti o a l   S ta t ist ics ,   v o l.   2 8 ,   p p .   5 6 5 - 5 8 0 ,   2 0 1 3 .   [On li n e ]  Av a i lab le:  h tt p s:/ /d o i. o r g / 1 0 . 1 0 0 7 /s 0 0 1 8 0 - 0 1 2 - 0 3 1 7 - 1 .   [1 1 ]   Alb e rto   M a y d e u - Oli v a re s,  “ M a x i m u m   Li k e li h o o d   Esti m a ti o n   o f  S tru c tu ra l  E q u a ti o n   M o d e ls  fo r  C o n ti n u o u s  Da ta:   S tan d a rd   Err o rs  a n d   G o o d n e ss   o f  F it , ”  S tr u c tu ra l  Eq u a ti o n   M o d e li n g :  A  M u l ti d isc i p li n a ry   J o u rn a l ,   v o l.   2 4 ,   n o .   3 ,   p p .   3 8 3 - 3 9 4 ,   F e b ru a ry   2 0 1 7 .   [On l in e ]  Av a il a b le:  h tt p s:// d o i. o r g /1 0 . 1 0 8 0 / 1 0 7 0 5 5 1 1 . 2 0 1 6 . 1 2 6 9 6 0 6 .   [1 2 ]   A.  Rizk ian a ,   P .   He n d i k a wa ti ,   “ Clas sifica ti o n   o f   Cu st o m e r  S a ti s fa c ti o n   Le v e ls  with   Disc rimin a n t  An a ly sis   (in   b a h a sa ), ”  M IPA   o f  J o u rn a ls ,   v o l.   3 8 ,   n o .   1 ,   p p .   8 9 - 1 0 0 ,   No v e m b e r  2 0 1 5 .   [O n li n e ]  Av a il a b le:   h tt p s:/ /j o u rn a l. u n n e s.a c . id / n ju / in d e x . p h p /JM /article / v iew /5 4 9 0 .   [1 3 ]   S teffe n   G rø n n e b e rg ,   Njå l  F o ld n e s,  “ Co v a rian c e   M o d e l  S imu latio n   Us in g   Re g u la r  Vi n e s,”   Psy c h o me trika ,   v o l .   8 2 ,   n o .   4 ,   p p .   1 0 3 5 - 10 5 1 ,   Ja n u a ry   2 0 1 7 .   [On li n e ]  Av a il a b le:  h tt p s:// d o i . o rg / 1 0 . 1 0 0 7 /s1 1 3 3 6 - 0 1 7 - 9 5 6 9 - 6 .   [1 4 ]   S tefa n o   P a lmi n teri,   Va len ti n   Wy a rt,   Et ien n e   Ko e c h li n ,   “ Th e   Im p o rtan c e   o f   F a lsifi c a t io n   in   Co m p u tat io n a l   Co g n it iv e   M o d e li n g , ”   T re n d s  i n   Co g n it ive   S c ien c e s ,   v o l.   2 1 ,   n o .   6 ,   p p .   4 2 5 - 4 3 3 ,   Ju n e   2 0 1 7 .   [O n li n e ]  Av a il a b le:   h tt p s:/ /d o i. o rg / 1 0 . 1 0 1 6 /j . ti c s. 2 0 1 7 . 0 3 . 0 1 1 .   [1 5 ]   L.   A.  Bo tes ,   W.   B o o y se n ,   M .   J.   M a th e ws ,   M .   Kle in g e ld ,   “ A  sy ste m a ti c   d e c isio n   su p p o rt  sy ste m   to   o b jec ti v e ly   e v a lu a te  re tro sp e c ti v e   e n e rg y   e ffi c ie n c y   m o d e li n g   o p ti o n s,”   J o u rn a l  o f  E n e rg y   in   S o u t h e rn   A frica ,   v o l.   3 0 ,   n o .   2 ,   p p .   5 2 - 6 3 ,   M a y   2 0 1 9 .   [ O n li n e ]  A v a il a b le:  h tt p s:/ /d x . d o i. o rg / 1 0 . 1 7 1 5 9 / 2 4 1 3 - 3 0 5 1 / 2 0 1 9 / v 3 0 i 2 a 5 7 4 0 .   [1 6 ]   Am g e d   S a leh   S h k e e r,   Zain u d i n   Aw a n g ,   “ E x p l o ri n g   th e   Item s  fo r  M e a su rin g   th e   M a rk e ti n g   I n fo r m a ti o n   S y ste m   Co n stru c t:   An   Ex p lo ra t o ry   F a c to r   An a ly sis, ”  I n ter n a t io n a l   Rev iew  o f  M a n a g e me n t   a n d   M a rk e ti n g ,   v o l.   9 ,   n o .   6 ,   p p .   87 - 9 7 ,   2 0 1 9 .   [On li n e ]  Av a i lab le:  h tt p s:/ /d o i. o rg / 1 0 . 3 2 4 7 9 /i rm m . 8 6 2 2 .   [1 7 ]   T.   Hu sa in ,   M a u lan a   Ard h ian sy a h ,   “ P a ir - S a m p les   T  Tes t:   S imu lati o n   M o d e l  o f   F i n a n c ial  Ra ti o ' s  M e a su re m e n t  wit h   De c isio n   S u p p o r t  S y ste m s  (DS S )   Ap p ro a c h , ”   In ter n a ti o n a l  J o u r n a l  o f  A d v a n c e d   T re n d s  in   E n g i n e e rin g ,   S c ien c e   a n d   T e c h n o lo g y   IJ AT ES T ,   v o l.   5 ,   n o .   4 ,   p p .   1 3 - 1 7 ,   J u ly   2 0 2 0 .   [On li n e ]  Av a il a b le:  h tt p :/ /www . ij a tes t. o rg /wp - c o n ten t/ u p lo a d s/ v 5 . i4 . 3 . P a ir - S a m p les - T - Tes t - S imu lati o n - M o d e l - of - F in a n c ial - Ra ti o s - M e a su re m e n t - with - De c isio n - S u p p o rt - S y tem s - DSS - Ap p ro a c h . p d f .   [1 8 ]   In d o n e sia   S t o c k   Ex c h a n g e ,   D e c e m b e r  IDX ,   2 0 1 9 .   [O n li n e ]  Av a il a b le:  h tt p s:// ww w.i d x . c o . id / p e ru sa h a a n - terc a tat/ak ti v it a s - p e n c a tata n / .   [1 9 ]   S u p ra n to ,   Na n d a n   Li m a k risn a ,   Pra c ti c a l  Gu id e li n e s  fo r  S c ien ti fi c   Res e a rc h   fo r  Pre p a rin g   T h e sis,  T h e sis  a n d   Diss e rta ti o n   ( in   b a h a s a ) ,  5 th   e d .   Bo g o r :   P u b li s h e r   M it ra   Wac a n a   M e d ia,  2 0 1 3 .   [2 0 ]   S h e rid a n   Ti tma n ,   Art h u r   J.   Ke o w n ,   J o h n   D.  M a rti n ,   Fi n a n c ia l  M a n a g e me n t:   Pri n c ip les   a n d   Ap p li c a ti o n s ,   1 2 th   e d .   Bo sto n ,   USA:  P re n ti c e   Ha ll ,   2 0 1 3 .   [2 1 ]   T.   Hu sa in ,   “ An   A n a ly sis  o f  M o d e li n g   Au d it   Qu a li t y   M e a su re m e n t  Ba se d   o n   De c isio n   S u p p o r t  S y ste m s  (DSS ), ”   Eu ro p e a n   J o u r n a l   o f  S c ien ti fi c   Exp l o ra ti o n ,   v o l.   2 ,   n o .   6 ,   p p .   1 - 9 ,   De c e m b e r  2 0 1 9 .   [O n li n e ]  Av a il a b le:   h tt p s:/ /www . sy n i u tajo u rn a ls.c o m /i n d e x . p h p /E J S E/ a rti c le/v iew / 1 2 8 / 1 1 8 .             Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.