Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian ini adalah untuk mengetahui diantara model pendugaan return saham bulanan : Standard CAPM (Sharpe, 1964, Lintner, 1965), Market Model (Sharpe, 1963), ICAPM (Merton, 1973), APT (Ross, 1976) dan Multifaktor Model. (Fama dan French, 1996, 1997, Campbell, Lo dan Kinley, 1997) yang mempunyai proporsi terbesar untuk menduga return saham yang listing di BEJ.Periode pengamatan dibagi menjadi dua, bagian I yaitu antara Januari 1998 sampai dengan Desember 2001 dan bagian II yaitu Januari sampai dengan Desember 2002. Bagian 1 dipergunakan untuk pengujian signifikansi setiap perusahaan yang dijadikan contoh terhadap model yang dipergunakan sedangkan bagian II untuk menguji akurasinya dengan RMSE. Perusahaan yang diteliti adalah perusahaan yang listing sebelum Bulan Januari 1998 sampai dengan Desember 2002, tidak ada data yang kosong dan PBV tidak negatif (Utama, 1997); yang memenuhi syarat itu terdapat 70 perusahaan.Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat 65,71 persen signifikan dengan Market Model, 51,43 persen dengan Standard CAPM, 70 persen dengan ICAPM, 70 persen dengan APT dan 58,57 persen dengan Model Multifaktor. Pengujian dengan Chi Square menunjukkan bahwa ICAPM dan APT mempunyai proporsi terbesar dibandingkan dengan model lain. Hasil penelitian Fama dan French (1996, 1997, 1998) menunjukkan bukti yang mendukung model multifaktor (ICAPM), Roll dan Ross (1980), Miff dan Johnson (1988) menunjukkan bukti yang mendukung APT. Tandelin (1997) mengemukakan bahwa variabel ekonomi makro lebih mampu menyerap systematic risk jika dibandingkan dengan variabel fundamental perusahaan.Selain itu, penelitian ini menemukan bahwa variable Rm, Rm-rf dan size merupakan variabel-variabel yang paling banyak signifikan pada perusahaanperusahaan yang diteliti, jika dibandingkan dengan variabel lain dan tandanya konsisten. Selain itu, variabel lain yang patut dipertimbangkan dalam menduga return saham bulanan yaitu : perubaaan nilai kurs Rp terhadap USD dan inflasi.Pengujian akurasi dengan RMSE menunjukkan bahwa terdapat 17,14 persen akurat dengan Market Model 25,71 persen dengan Standard CAPM 14,29 persen dengan ICAPM 12,86 persen dengan APT dan 12,86 persen dengan Model Multifaktor."

"Pasar modal (capital market) menjadi bagian yang sangat penting bagi perkembangan perekonomian suatu negara, karena jika kondisi pasar modal suatu negara baik, dalam arti perkembangan harga saham relatif naik, maka dapat dikatakan bahwa perekonomian Negara tersebut juga baik, Pada masa krisis moneter hebat-hebatnya yaitu periode Januari 1998 sampai dengan Desember 2000, bursa saham mengalami tekanan yang sangat hebat, hal tersebut terlihat dari penurunan harga-harga saham yang luar biasa drastis. Hal tersebut tentunya sangat merugikan investor.Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana sebetulnya hubungan antara variabel-variabel ekonomi makro terhadap Imbal Hasil yang akan diterima oleh investor dalam hal ini diwakili oleh Imbal Hasil 1HSG dan Imbal Hasil LQ45. karena kedua indeks' tersebut mampu mewakili kinerja perusahaan-perusahaan yang ada di Indonesia khususnya yang listing di bursa saham.Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pengaruh dari variabel-variabel makro tersebut tidaklah bersifat individu, namun secara bersama. Model untuk menduga hubungan antara Imbal Hasil IHSG dengan variabel ekonomi makro, sebaiknya menggunakan lag (Sakhowi, 1999; Suripno, 2002), sedangkan Imbal Hasil LQ45 menggunakan model tanpa lag."

"Dalam berinvestasi saham mengharapkan keuntungan (return) dari pembagian deviden dan mendapat capital gain. Keuntungan dari deviden akan diperoleh jika perusahaan penerbit saham mendapatkan keuntungan dari hasil usahanya, sedangkan capital gain akan didapat dari selisih yang positif antara harga beli dan harga jual. Dan biasanya untuk mendapatkan capital gain seorang investor melakukan aktivitas perdagangan saham dipasar sekunder, dengan membeli saham pada saat harga saham mulai meningkat dan menjualnya pada saat harga saham akan turun. Sedangkan untuk memprediksi kapan harga saham akan naik ataupun akan turun itu tidak gampang. Pergerakan harga saham dipengaruhi oleh kondisi ekonomi makro dan ekonomi mikro. Untuk kondisi ekonomi mikro dapat dilihat pada kondisi fundamental perusahaan penerbit saham dan kondisi tersebut hanya dapat mempengaruhi harga saham tertentu. Adapun kondisi ekonomi makro akan berdampak pada pergerakan harga saham secara keseluruhan, termasuk harga saham di sektor pertambangan. Pergerakan harga saham sektor pertambangan di Jakarta Stock Exchange (JSX) cukup tinggi responnya terhadap perubahan kondisi ekonomi makro di Indonesia. Variabel-variabel utama yang signifikan mempengaruhi harga Saham Pertambangan adalah tingkat suku bunga riil SBI, permintaan saham pertambangan, Indeks Harga Saham gabungan (IHSG) dan tingkat suku bunga US$. Selama terjadi kenaikan tingkat suku bunga SBI dan suku bunga dollar Amerika Serikat ternyata menyebabkan penurunan harga saham sektor pertambangan di JSX. Permintaan saham pertambanan dan IHSG juga mempunyai pengaruh positif terhadap harga saham pertambangan. Dari keempat variabel makro diatas variabel tingkat suku bunga SBI adalah variabel yang paling sensitive karena elastisitasnya paling besar, artinya pada saat terjadi perubahaan pada tingkat suku bunga SBI, maka harga saham pertambangan akan dengan cepat merespon terhadap perubahaan tersebut."

"Penelitian mengenai return saham dari bcrbagai sisi selalu mcnarik perhatian, terutama bagi investor. Dengan mengetahui volatilitas return saham maka dapat di pelajari dan antisipasi sebagai salah satu pcrtimbangan dalam keputusan investasi. Di dalam penelitian ini akan dilakukan analisa terhadap volatilitas pergerakan harga saham individual pada sektor perdagangan sejak Januari 1998 sampai dengan Desember 2005. Model yang digunakan untuk mengetahui volatilitas tergantung dari basil uji terhadap varian residual yang digunakan. Jika varian residual tersebut bersifat tidak konstan maka menggunakan model Autoregressive Hcteroskedastic (ARCH) dan Generalized Autoregressive Hereroskedasric (LARCH). Sedangkan untuk varian dari residual bersifat konstan maka akan digunakan model Ordinary Least Square, dalam penelitian ini model yang digunakan adalah Model AR ( Auto Regressivese), MA ( Moving Average ), dan AutoRegressive Moving Average (ARMA).Berdasarkan basil pengolahan data selama periode penelitian ditemukan bahwa terdapat sepuluh emiten yang memiliki volatilitas bersifat homoscedasric yaitu Enseva! Putra Megatrading Tbk (EPMT), Great River International Tbk (GRIV), Hexindo Adiperkasa Tbk (HEXA), Ramayana Lestari Sentosa Tbk (RALS), Millennium Pharmacon Int. Tbk (SDPC). Tira Austenite Tbk (TIRA). AGIS Tbk (TMPI), Tunas Ridean Tbk (TURD, United Tractors Tbk (UNTR), dan Wicaksana Overseas Intl Tbk (WICO).Sementara terdapat duabelas emiten yang bersifat heteroscedastic yaitu AKR Corporindo Tbk (AKRA), Hero Supermarket Tbk (HERO), Intraco Penta Tbk (INTA), Inter Delta Tbk(INTD), Perdana Bangun Pusaka Tbk (KON1), Lautan Luas Tbk (LTLS), Modern Photo Film Company Tbk (MDRN), Matahari Putra Prima Tbk (MPPA), Metro Supermarket Realty Tbk (MTSM), Sona Topas Tourism Inds.Tbk (SONA), Tigaraksa Satria Tbk (TGKA), dan Toko Gunung Agung Tbk (TKGA). Tcrhadap kcduabelas emitcn ini akan dibuatkan estimasi model conditional variace dcngan metode ARCH/ GARCH untuk mcramalkan volatilitas replan saham emitcn yang bcrgcrak dalam sektor perdagangan.Berdasarkan basil penelitian ini jugs ditemukan emitcn yang memiliki ARCHIGARCH yang volatilitasnya bersifat persisten yang ditandai dcngan nilai a + R I schingga mengurangi kestabilan model ARCHIGARCH. Emiten yang volatilitasnya bersifat persisten yaitu AK RA, KON1, MTSM, dan TGKA

---

Research towards stock's return from every aspect has always attracts attention, especially with respect for the investors. By be acquainted with the stock volatility returns there are a chance to examine and forecast event, as part of the investing consideration realization. In this research, the analysis will focus on the volatility movement on individual stock's price in retail sector from January 1998 until December 2005. The models that are applied to analyze the volatility depend on the output from the residual variances that are being analyzed. If the variance inconstant, consequently there is a need to use Autoregressive Heteroskedasticity (ARCH) and Generalized Autoregressive Heleroskedaslicity (GARCH).In addition to constant residual variances, the model that are going to be used is Ordinary Least Square, whereas in this research the model that are going to be used are AR Model (Auto Regressive), MA model (Moving Average) and Auto Regressive Moving Average (ARMA).Based on the data accumulation during the research period, it has been found that there are ten (10) items that has homoscedastic volatility. These items are Enseval Putra Megatrading Tbk (EPMT), Great River International Tbk (GRIV), Hexindo Adiperkasa Tbk (HEXA), Ramayana Lestari Sentosa Tbk (RALS), Millennium Pharmacon Int. Tbk (SDPC), Tira Austenite Tbk (TIRA), AGIS Tbk (TMPI), Tunas Ridean Tbk (TURI), United Tractors Tbk (LFNTR), and Wicaksana Overseas Int'l Tbk (WICO).In contrary, there are twelve (12) items that are heteroscedastic. These items are AKR Corporindo Tbk (AKRA), Hero Supermarket Tbk (HERO), Intraco Penta Tbk (INTA), Inter Delta Tbk (1NTD), Perdana Bangun Pusaka Tbk (KONI), Lautan Luas Tbk (LTLS), Modem Photo Film Company Tbk (MDRN), Matahari Putra Prima Tbk (MPPA), Metro Supermarket Realty Tbk (MTSM), Soria Topas Tourism lnds_Tbk (SONA), Tigaraksa Satria Tbk (TGKA), dan Toko Gunung Agung Tbk (TKGA). Relating to these twelve items, there is a need to make conditional variance estimation model with ARCHIGARCH method to predict stocks volatility return towards retail item.This research also found that there are items that has ARCHIGARCH with persistent volatility that marked with a + ? 1 which decrease the ARCHIGARCH model stability. Items that are persistent in this research are AKRA, KONI, MTSM, and TGKA"

"Tujuan penelitian ini adalah untuk mengukur dan mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi volatilitas pergerakan saham individual pada sektor infrastruktur, utilitas, dan transportasi sejak Januari 1998 sampai dengan Desember 2005. Model yang digunakan untuk mengetahui volatilitas tergantung dari hasil uji terhadap varian residual yang digunakan. Jika varian residual tersebut bersifat tidak konstan maka menggunakan model Autoregressive Heteroskedastic (ARCH) dan Generalized Autoregressive Heteroskedastic (GARCH). Namun bila varian dari residual konstan akan menggunakan model Ordinary Least Square, dalam penelitian ini model yang sesuai adalah AutoRegressive Moving Average (ARMA).Berdasarkan hasil pengolahan data selama periode penelitian ditemukan bahwa terdapat enam emiten yang volatilitasnya bersifat hornoscedastic, yaitu PT Berlian Laju Tanker (BLTA), PT Bukaka Utama (BUKK), PT Citra Marga Nusapala (CMNP), PT Petrosea (PTRO), PT Zebra (ZBRA) dan PT Telekomunikasi Indonesia (TLKM). Untuk kondisi demikian maka digunakan model AutoRegressive Moving Average (ARMA).Sementara terdapat enam emiten yang bersifat heteroseedastic yaitu PT Centris Multi Persada (CMPP), PT Humpus Intermoda (HITS), PT Indosat (ISAT), PT Rigs Tender (RIGS), PT Mitra Rajasa (MIRA) dan PT Steady Safe (SAFE), sehingga digunakan model ARCH dan GARCH. Selain itu, terdapat emiten yang memiliki ARCH/GARCH yang volatilitasnya bersifat persisten yang ditandai dengan nilai a + I yaitu RIGS (1998, 1999, 2000, 2001, 2002, 2004, 2005) HITS (1999), CMPP (2000). Adanya persistensi dalam volatilitas mengurangi kestabilan model ARCH/GARCH. Hal ini disebabkan sepanjang periode penelitian data return saham tersebut bersifat stagnan atau pergerakan return yang sangat tinggi dan tajam.

---

The objectives of this research are to recognize and measure factors affecting the volatility of individual shares movement in infrastructure, utility and transportation sector during January 1998 - December 2005. Model used to identify volatility depend on the result of the test of the varian of residual on the used data. Should the varian of the residual act inconstantly then we use Autoregressive Heteroskedastic (ARCH) and Generalized Autoregressive Heteroskedastic (GARCH) model. But if the varian of the residual act constantly then we use Ordinary Least Square model, which in this research the model that fit the data is AutoRegressive Moving Average (ARMA) model.Base on the result of the data processing on the research period, it is found that there are six emitens whose volatility is homoscedastic, which are PT Berlian Laju Tanker (BLTA), PT Bukaka Utama (BUKK), PT Citra Marga Nusapala (CMNP), PT Pelrosca (PTRO), PT Zebra (ZBRA) dan PT Telekomunikasi Indonesia (TLKM). Therefore model used for these emitens is Auto Regressive Moving Average (ARMA) model.While there are six emitens whose volatility is heteroscedastic which are PT Centris Multi Persada (CMPP), PT Humpus lntermoda (HITS), PT Indosat (ISAT), PT Rigs Tender (RIGS), PT Mitra Rajasa (MIRA) dan PT Steady Safe (SAFE). Therefore model used for these emitens are either Autoregressive Heteroskedastic (ARCH) or Generalized Autoregressive Heteroskedastic (GARCH) model.It is also found within the research that there are six emitens whose models has a value of a + b ≥ 1, which depicts a persistency. They are RIGS (1998, 1999, 2000, 2001, 2002, 2004, 2005) HITS (1999), CMPP (2000). The presence of a persistency of a model may decrease the stability of the ARCHIGARCH model. This problem may occur due to the movement of the data which are very fluctuate or too stagnant."

"Penelitian ini bertujuan pertama mengetahui dan menganalisa pengaruh faktor BETA, DER, EPR, LN. ME, dan PBV terhadap R saham di BEJ periode sebelum krisis dan selama krisis. Kedua mengetahui dan menganalisa ada tidaknya perbedaan pengaruh faktor BETA, DER, EPR, LN. ME, dan PBV terhadap R antara dua periode tersebut.Berdasarkan CAPM pengaruh BETA terhadap return adalah positif. Sementara studi empiris ditemukan adanya kontradiksi pada model CAPM: Basu (1977) menemukan pengaruh EPR terhadap return adalah positif. Stattman (1980) ; Rosenberg(1985) dan Fama&French (1992) menemukan pengaruh BE/ME terhadap return adalah positif (pengaruh negatif PBV terhadap return). Banz (1981); Reinganum (1981); Brown dkk.(1983) dan Fama&French (1992) menemukan bahwa leverage punya pengaruh positif terhadap return .Sementara Fama&French (1992) dalam penelitian yang sama tanpa ada uji pembedaan menemukan ada perbedaan pengaruh faktor Beta, Size dan BeIMe terhadap return secara individual antara periode 1963-1976 dan periode 1977-1990, begitupun penemuan Davis periode observasi antara Januari 1940-1962 dan Pebruari-Desember 1940-1962. Penelitian di Indonesia dilakukan Sulastri,1999 yang menguji perbedaan pengaruh beta (risiko) terhadap return antara periode sebelum dan selama krisis, hasilnya adalah ada perbedaan yang signifikan pada pemodal domistik.Berdasarkan studi empiris tersebut maka hipotesa pertama dalam penelitian ini adalah ada pengaruh positif yang signifikan faktor BETA, DER dan EPR terhadap R , ada pengaruh yang negatif yang signifikan faktor ME dan PBV terhadap R dan hipotesa kedua adalah ada perbedaan pengaruh faktor BETA, DER, EPR, LN. ME, dan PBV terhadap R antara periode sebelum dan selama krisis.Metode penelitian melalui beberapa tahap pertama seleksi sampel yaitu saham teraktif dan mempunyai market equity besar selama periode observasi sebelum krisis dan selama krisis (Januari 1995 - Juli 1999). Tahap kedua merupakan analisis pengaruh faktor BETA, DER, ERR, LN. ME, dan PBV terhadap R periode sebelum, selama krisis dan gabungan. Dan tahap ketiga adalah analisis uji perbedaan pengaruh faktor BETA, DER, EPR, LN. ME, dan PBV terhadap R antara periode sebelum dan selama krisis. Ketiga tahap ini dilakukan terhadap data observasi sebelum dan setelah dikeluarkan data yang tidak normal (outlier). Pada analisa setelah outlier dikeluarkan juga dilakukan analisa terhadap variabel Leverage dan BE/ME.Hasil penelitian sebelum outlier dikeluarkan adalah pertama dari analisis pengaruh secara individual ditemukan faktor paling signifikan berpengaruh terhadap return pada periode sebelum krisis, selama krisis dan periode gabungan masing-masing EPR(0.0008,**), PBV(-0.032,***) dan BETA (0.068,1'11. Variabel DER merupakan faktor paling tidak berpengaruh dan tidak signifikan selama periode observasi. Sedang dari analisis pengaruh pada regresi cross section berganda ditemukan bahwa diantara faktor lainnya variabel DER paling tidak berpengaruh dan tidak signifikan terhadap R. Ditemukan ada indikasi multikolinier antara variabel EPR dan Ln. ME. Maka dibentuk model regresi dengan mengeluarkan variabel DER dan Ln. ME hasilnya adalah terjadi model regresi yang signifikan secara partial dan keseluruhan pada periode sebelum, selama dan gabungan dengan nilai Fmasing -masing 2.323*, 23.65*** dan 11.x88***Uji perbedaan pengaruh dengan variabel dummy secara individual ditemukan faktor -faktor yang signifikan mempunyai pengaruh yang berbeda antara periode sebelum dan selama krisis yaitu EPR (***], Ln. ME {*) dan PBV(*). Uji perbedaan pengaruh dengan uji dummy secara berganda ditemukan faktor - faktor yang signifikan mempunyai pengaruh yang berbeda antara periode sebelum dan selama krisis yaitu EPR (***} dan PBV(**).Hasil penelitian setelah outlier dikeluarkan adalah pertama dari analisis pengaruh secara individual ditemukan diantara faktor BETA, DER, EPR, LN. ME, dan PBV LEV. dan BEJME, faktor yang pal signifikan berpengaruh terhadap R pada periode sebelum krisis adalah BETA (*) dan EPR(*). Sedang dari analisis pengaruh pada regresi cross section berganda ditemukan tidak satupun variabel tersebut berpengaruh dan tidak signifikan terhada R.Uji perbedaan pengaruh dengan variabel dummy secara individual ditemukan hanya faktor BETA yang signifikan mempunyai pengaruh yang berbeda antara periode sebelum dan selama krisis. Dan secara berganda ketika model regresi dibentuk dengan variabel independen BETA, DER, EPR, LN. ME, dan PBV sebelum dan selama krisis, kecuali PBV. Sedang ketika model regresi dibentuk dengan variabel independen BETA, EPR, LN. ME, LEV. dan BE/ME hasilnya adalah hanya variabel EPR signifikan mempunyai pengaruh yang berbeda antara periode sebelum dan selama krisis terhadap R .Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa ada faktor lain selain BETA yang selalu konsisten dan signifikan mempengaruhi return saham di BEJ yaitu EPR. Pengaruh kedua faktor terhadap return ini adalah signifikan berbeda antara periode sebelum dan selama krisis."

"Capital Asset Pricing Model menyatakan bahwa beta merupakan satusatunya faktor yang dapat menjelaskan average return saham. Penelitian empiris lainnya menyatakan bahwa beta tidak eukup, bahkan tidak dapat membantu menjelaskan return saham. Sebaliknya variabel yang tidak berkaitan dengan teori seperti market equity yang menyatakan ukuran perusahaan (Bann (1981), Reinganum (1981)), book to market equity ratio (Rosenberg, Reid and Lanstein (1985)), cash flow yield (James L. Davis (1994), Lakonishok (1991)) memiliki kekuatan menjelaskan return saham yang signifikan.Beberapa penelitian tentang return saham dilakukan dengan menggunakan metode cross-section dalam analisisnya. Demikian juga dengan penelitian ini, yang menggunakan sampel terbatas pads perusahaan yang memiliki beta (risiko sistematik) positif dengan memakai periode pengamatan sebelum krisis (Januari 1995 aid Desember 1996) clan periode selama krisis (Januari I997 aid Desember 1999).Penelitian ini merupakan salah satu bagian dari banyak penelitian yang berusaha menguji Capital Asset Pricing Model dan perluasan CAPM serta pengaruh variabel anomali terhadap average return saham. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini yaitu beta, likuiditas, size, cash flow yield dan price to book value.Permasalahan yang diajukan dalam penelitian ini ada tiga hal. Pertama, apakah variabel beta dan likuiditas mempunyai pengaruh terhadap average return saham di Bursa Efek Jakarta pada periode sebelum krisis maupun selama krisis. Kedua, apakah pengaruh variabel-variabel firm size, price to book value, dan cash flow yield yang merupakan anomali, mempunyai pengaruh terhadap average return saham di Bursa Efek Jakarta pada periode sebelum krisis dan selama krisis. Ketiga, apakah variabel-variabel yang merupakan anomali dapat menggantikan beta dan likuiditas ataukah variabel-variabel tersebut hanya menambah kemampuan menjelaskan average return selain variabel beta clan likuiditas pada periode sebelum krisis dan selama krisis.Penelitian empiris ini membuktikan kebenaran pengaruh beta dan relative bid-ask spread (sebagai proksi dari likuiditas) terhadap average return pada periode sebelum krisis maupun selama krisis menunjukkan basil yang sesuai dengan perluasan CAPM dan mampu menjawab hipotesis yang diajukan. Pengaruh variabel yang emrupakan anomali (size, price to book value dan cash flow yield) secara tunggal pada periode sebelum krisis menunjukkan basil yang signifikan pada tingkat kepercayaan 5%.Demikian juga pada periode selama krisis. Sedangkan untuk regresi berganda pada periode selama krisis menunjukkan terdapat sate variabel yang signifikan pada tingkat kepercayaan 10% yaitu price to book value.Pada periode sebelum krisis perluasan CAPM memiliki kekuatan menjelaskan average return sebesar 0.166661. Sedangkan variabel anomali hanya mampu menjelaskan average return sebesar 0.122381, sehingga berdasarkan perbandingan besarnya nilai Adjusted R-square menunjukkan variabel anomali tidak mampu menggantikan standard CAPM dalam menjelaskan averag return. Variabel anomali hanya mampu menambah kemampuan CAPM dalam menjelaskan average return, hal ini ditunjukkan dengan adanya perubahan nilai Adjusted R-square yang memungkinkan kenaikan maupun penurunan.Dari semua regresi secara tunggal maupun berganda berdasarkan besarnya nilai Durbin Watson terlihat bahwa tidak terdapat serial correlation karena nilai DW terletak antara du < DW < 2 dengan 2 < DW < 4-du. Sedangkan untuk uji asumsi homoskedasticity berdasarkan nilai probabilitas White Heteroscedasticity test menunjukkan basil yang diharapkan yaitu varians error dari semua variabel adalah konstan.Penelitian ini terbatas pada perusahaan yang merniliki nilai beta (risisko sistematik) positif sehingga jumlah sampel sangat kecil yaitu 36 perusahaan. Untuk penelitian yang akan datang sampel dapat diperbanyak dengan memperpanjang periode pengamatan. Disarnping itu penelitian belum mencakup pertanyaan mengenai pengaruh variabel-variabel beta dan anomali terhadap average return pada jenis industri yang berbeda."

"Ekspektasi atau motivasi setiap investor adalah mendapatkan keuntungan dari transaksi investasi yang mereka lakukan. Para investor yang bermain di pasar modal, khususnya saham, pasti memiliki motivasi yang sama pula, yaitu mendapatkan keuratungan. Bermain saham memiliki potensi keuntungan dalam dua hal, yaitu pembagian deviden dan kenaikan harga saham (capital gain).Satu hal penting lain yang harus dipertimbangkan adalah ketidakpastian alias risiko karena investasi tidak akan terlepas dari pendapatan dan risiko. Untuk menghindari kemungkinan risiko kerugian, investor dapat mcnghubungi penasihat atau pialang yang dapat memberikan nasihat mengenai investasi yang dilakukan. Di samping itu, sebaiknya pemegang saham mampu memprediksikan sendiri apakah perusahaan emiten mempunyai prospek yang bagus atau tidak, bagaimana kinerja perusahaannya, perkembangan industri di mana perusahaan berada, kondisi mikro dan malaria ekonomi juga perlu diperhatikan. Oleh karena pertimbangan inilah maka penelitian ini dilakukan.Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui variabel fundamental apa saja yang berpengaruh terhadap return saham. Penelitian ini hanya dibatasi pada saham-saham yang terdaftar sebagai saham LQ45 di Bursa Efek Jakarta. Sahara LQ45 dipilih karena Pergerakan IHSG sangat dipengaruhi oleh saham-saham berkapitalisasi pasar yang besar.Sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah sejumlah 20 perusahaan, pada kurun waktu tahun 2003-2005, dengan melibatkan enam variabel rasio keuangan (EPS, ROE, PER. PBV, DER, dan ROA).Penelitian ini menghasilkan model regresi:Y = 0,316_0,35 Ln(EPS) t-1+0,646ROE t-1-0,002 PER t-1-0,044 PBV t-1-0.007 DER t-1-0,246 ROA t-1Di mana:

Y it	= Return saham perusahaan i pada penutupan akhir periode t-1
EPS it	= EPS perusahaan i pada periode t-1
ROE it	= ROE perusahaan i pada periode t-1
PER it	= PER perusahaan i pada periode t-1
PBV?	= PBV perusahaan i pada periode t-1
ROAi,	= ROA perusahaan i pada periode t-1

Nilai R Square yang dihasilkan adalah 26,6%, dapat disimpulkan bahwa model regresi dengan variabel independen yaitu EPS, ROE, PER, PBV, dan ROA mampu menerangkan return saham pada periode t sebesar 26,6%; sedangkan sisanya, yaitu sebesar 73,4% diterangkan oleh variabel lain.

---

Expectation and motivation for every investor is to gain profit from their investment transactions. Investors who trade in the stock market, especially stock, surely have same motivation, which is to gain profit. Trading stocks has potential profit from two sources, which are: dividend sharing and capital gain.

Another important thing to be considered is the uncertainty, in other words, risks. Because investments is always related to profit and risk. To avoid possibility of loss, an investor will contact his/her anent to have some advice on his/her investments. Also, it is important for share holder to be able to predict himself/herself whether the emitten has a good prospect or not, the progress of the company, industry where the company exists, micro and macroeconomics condition. This research is Based on these consideration.

This research is conduct to probe the fundamental variables which contribute most to the stock return. This research is limited to the stocks which are registered as LQ45 in JSX. These LQ45 stocks arc chosen due because they impacts IHSG most.

There are 20 companies to be researched, on the period of 2003-2005, involving 6 financial ratios (EPS, ROE, PER. PBV, DER, and ROA).

This research results a regression model:

Y = 0,316_0,35 Ln(EPS) t-1+0,646ROE t-1-0,002 PER t-1-0,044 PBV t-1-0.007 DER t-1-0,246 ROA t-1
where	
Y it	= stock Return i on the closing period of t-1
EPS it	= EPS i on the periode of t-1
ROE it	= ROE i on the period of t-1
PER it	= PER i on the period of t-1
PBV?	= PBV i on the period of t-1
ROAi,	= ROA i on the period of t-1

This research has r-square 26.6%, which means that this regression model using EPS, ROE, PER, PBV, and ROA is able to explain stock realm on the period of t by 26.6%, and the remain 73.4% are explained by other variables."

"Untuk mengukur perekonomian suatu negara, salah satu tolok ukurnya adalah tingkat investasinya dimana makin banyak investasi yang dilakukan di negara tersebut makin tinggi pula tingkat perekonomiannya. Berbicara mengenai investasi, banyak cara yang dapat dilakukan untuk melkkukan investasi di pasar modal. Seperti deposito, saham, obligasi, kurs, dan banyak instrumen lainnya yang menawarkan keuntungan bagi para investor. Yang menjadi subyek penelitian pada penelitian ini adalah investasi pada saham khususnya saham pads sektor rokok.Dari data-data harga saham sektor rokok pada Bursa Efek Jakarta, dapat dilakukan perhitungan regresi sehingga dapat dilihat perbandingannya terhadap Indeks Harga Saharn Gabungan (IHSG) untuk mengukur tingkat expected return dan risk dari suatu sekuritas. Salah satu caranya dengan menggunakan metode yang sudah cukup popular seperti CAPM. Metode CAPM dapat membantu menentukan tingkat return dan risk dan suatu saham. Capital Asset Pricing Model ( CAPM) adalah suatu model keseimbangan yang menentukan hubungan antara risiko dan tingkat return."

"The influences of several Indonesian macro economics and Studi ini bertujuan untuk menganalisis beberapa variabel makro ekonomi yang mempengaruhi tingkat pengembalian (return) portofolio saham pada perusahaan publik dalam industri consumer goods yang telah terdaftar di PT. Bursa Efek Jakarta. Model pembentukan portofolio didasarkan atas nilai kapitalisasi pasar dengan metode analisis Ordinary Least Square (OLS) digunakan untuk menguji enam variabel bebas secara simultan yang diduga mempengaruhi tingkat pengembalian portofolio saham, yaitu: Indeks Harga Saham Gabungan di Bursa Efek Jakarta, nilai ekspor non migas, nilai tukar Rupiah terhadap mata uang US Dollar, tingkat suku hunga deposito berjangka satu bulan pada salah satu bank Pemerintah, harga emas serta Indeks Harga Konsumen dalam industri makanan.Dengan menggunakan sampel dari perusahaan dalam industri consumer goods yang telah go public selama periode Januari 2000 - Desember 2003, diperoleh sebanyak 48 observasi. Hasil analisis rnenunjukkan bahwa tidak semua faktor yang diteliti mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap tingkat pengembalian portofolio saham, Dari keenam variabel bebas tersebut diatas, hanya variabel bebas tingkat pengembalian pasar atau Return Market dan variabel bebas emas pada kelompok portofolio bentukan pertama serta tambahan satu variabel bebas yaitu variabel Indeks Harga Konsumen pada industri makanan pada kelompok portofolio bentukan kedua yang signifikan terhadap tingkat pengembalian portofolio saham, sedangkan nilai ekspor non migas, nilai tukar Rupiah terhadap mata uang US Dollar, tingkat suku bunga deposito berjangka satu bulan pada salah satu bank Pemerintah berpengaruh kurang signifikan.Hasil studi ini diharapkan dapat menjelaskan termuan yang berguna bagi para praktisi dan akamedisi. Bagi para investor dan calon investor hasil penelitian ini diharapkan dapat memberi masukan dalam rangka pengambilan keputusan untuk membentuk portofolio saham sehubungan dengan harapannya untuk mendapatkan tingkat pengembalian (return) atas investasi dalam instrumen saham di pasar modal yang semaksimal mungkin. Bagi para akamedisi hasil studi ini diharapkan dapat memberi masukan atas issues terhadap variabel makro ekonomi yang mempengaruhi tingkat pengembalian saham, khususnya pada perusahaan publik di Indonesia.

---

The purpose of this study is analyzing a few of macro economics variables which are influencing the rate of return of stocks portfolios from all public companies in consumer goods industry which are already listing at Jakarta Stocks Exchange. The model in building a portfolio is based on market share with Ordinary Least Square (OLS) analyzing method is using to test the six-independent variables simultaneously which are predicted influencing the rate of return in every portfolio, which are Stock Price Index in Jakarta Stocks Exchange, non-gas and petroleum export, the currency of Rupiah, rate of interest, price of gold and Consumer Price Index in food industry.

The sample uses in this study is taking from all go-public companies in consumer goods industry during January 2000 - December 2003 period of time and gets 48 observations. The analysis result is showing that not all the independent variables which are predicted having a significant influence through the rate of return of stock portfolio. From the six-independent variables which are studied, found only Market Return and gold price variable in the first group portfolio and another one variable that is Consumer Price Index in food industry in the second group portfolio are significant through the rate of return of stocks portfolio. the other independent variables are found influence in less significant.

The result of this study is expecting be able to explain some items that are useful for practitioner and academicians. For the investor or candidate of investor, the result of this study is expecting be able to give some inputs in order to making a decision to build a stock portfolio match to their expectation to get the maximum rate of return on investment of stock instrument in stock market. For academicians, this study is expecting be able to give some inputs about issues through macro economics variables which are influencing the rate of return, especially for the public company in Indonesia."