Beberapa penelitian mengenai distribusi tingkat pengembalian menyatakan bahwa distribusi tingkat pengembalian memiliki modus yang lebih runcing dan ekor distribusi yang lebih gemuk dari distribusi normal. Honglin, Hong dan Yong (2013) melakukan pengacakan pada urutan nilai tanda dan nilai mutlak dari tingkat pengembalian untuk mengetahui pengaruh autokorelasi pada distribusi tingkat pengembalian sehingga didapat runtun waktu baru Shuffling Sign Value Series (SSVS) yaitu runtun waktu yang didapat dari hasil pengacakan urutan dari nilai tanda, tetapi tetap mempertahankan urutan nilai mutlaknya, Shuffling Absolute Value Series (SAVS) yaitu runtun waktu yang didapat dari hasil pengacakan urutan dari nilai mutlak, tetapi tetap mempertahankan urutan nilai tandanya, dan Shuffling Sign Absolute Value Series (SSAVS) yaitu runtun waktu yang didapatkan dengan melakukan pengacakan urutan baik pada nilai tanda maupun nilai mutlaknya. Menurut Honglin, Hon dan Yong (2013), skala waktu juga mempengaruhi bentuk dari distribusi tingkat pengembalian. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai pengaruh autokorelasi dan skala waktu pada distribusi tingkat pengembalian dengan menggunakan data dari Shanghai Composite Index.

---

Some researches about return distribution concluded that return distribution has more sharp on mode and more fat on tail than normal distribution. Honglin, Hong and Yong (2013) tried to disorder the sign and absolute value of return distribution to figure out the effect of autocorrelation in return distribution so that it will create some new series, which are, Shuffling Sign Value Series (SSVS) is a series that obtained by disordering the sign value of return but preserving the order of absolute value of return, Shuffling Absolute Value Series (SAVS) is a series that obtained by disordering the absolute value of return but preserving the order of sign value of return, and Shuffling Sign Absolute Value Series (SSAVS) is a series that obtained by disordering both the sign value and the absolute of return. Honglin, Hong and Yong (2013) also concluded that time scale has an impact in return distribution. This paper will be discussed about the effect of autocorrelation and time scale in return distribution by using Shanghai Composite Index data.