Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Since the last several years food prices have tendency to unstable condition. In this context, price stabilization policy would be ineffective if volatility of prices are not thoroughly taken into consideration. The aim of this reseach is to analyze volatility of retail prices of some major food commodities, namely rice, white sugar, wheat flour, egg, cooking oil, red chili, and shallot in Indonesia during the last twenty years. Result of the study showed that variance of deflated retail prices of rice, white sugar, wheat flour, red chili, and shallot were heteroscedastic. Because the accuracy of its forecast is time– varying, the better price forecasting model is ARCH/GARCH. Using this model, it is revealed that since the era of Reformation the deflated retail prices of rice, wheat flour, and white sugar were more volatile. On the other hand, the volatility prices of both chili and shallot before and after the Reformation were not significantly different."

"Variabel penting di dalam melakukan analisis sekuritas adalah keuntungan yang diharapkan (expected return) dan identifikasi risiko atau sering disebut sebagal risk -return analisis. Beta dapat digunakan sebagai ukuran risiko yang sangat membantu investor dalam memprediksi return dan suatu saham yang dimilikinya. Bela menunjukkan sensitivitas tingcat pengembalian sural berharga saham terhadap tingkat pengembalìan berbagai faktor yang mempengaruhinya, seperti tingkat pengembalian pasar. Tingkat pengembalian pasar chtunjukkan oleh besamya pengembalian indeks barga saham gabungan ataupun indeks beberapa saham lertentu yang dianggap representatif Untuk indeks barga saham ini di Buma Efek Jakarta dikenal adanya IHSG dan LQ45. Variance juga dapal digunakan sehagai alat ukur risiko suatu saham. Variance dibedakan menjadi unconditional variance dan conditional variance. Conditional variance sangat penting bagi para investor untuk melakukan analisis fmansial, misalkan untuk inengukur risiko yang akan terjadi dan memperhitungkan return dan investasinya sehingga risiko investasi dapat dikurangi dan return yang diharapkan dapat diperoleh. Conditional variance dapat diformulasikan dengan menggunakan model ARCH / GARCH Engle (1982) memperkenalkan model Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH). Model ini adalab model time-series untuk kondisi heteroscedasticity yang didasarkan pada conditional variance dimana variance adalah fungsi dan variance sebelumnya. Tim Bollerslev (1986) memperkenalkan model Generalized Autoregressive 2onditional Heteroscedasticity (G ARCH) yang merupakan pengernbangan dan model ARCH Model GARCH merupakan teknik pemodelan time-series yang menggunakan peramalan variance masa lalu untuk meramalkan variance masa depan. Karya akhir ini bertujuan untuk mengetahui besarnya beta dan conditional variance sepuluh perusahaan sektor consumer goods yang memiliki total kapitalisasi pasar terbesar selama 1996-2001 dengan menggunakan model ARCH / GARCH. Adapun untuk pengolaban data digunakan alat bantu software EViews version 3.0, sedangkan untuk pembuatan grafik digunakan bantuan Microsoft Excel 2000. Hasil penelitian menunjukkan bahwa saham-saham consumer goods yang dipengaruhi oleb return 1148G dan return 1148S path vmumnya mempunyai pergerakan yang searah dengan pasar maupun sektoralnya karena sebagian besar basil estimasi menunjukkan nilai beta 1H50 dan beta mss yang positif, serta termasuk saham yang agresif terhadap pasar namun defensif terhadap ektoraJnya, berdasarkan hasil estimasi yang sebagian besar menunjukkan nilai beta IHSG> 1 dan beta IHSS < 1. Secara umum dari tahun 1996 hingga tahun 2001, return saham consumer goods juga dipengaruhi oleh return saham pada han-han sebelumnya namun tidak dipengaruhi oleb return IDR. Berdasarkan model ARCH / cIARCH, dari hasil penelitian didapat bahwa pada Umurnnya volatilitas return saham consumer goods sebelum krisis ekonomi mel anda Indonesia fluktuasinya rendah. Volatìlitas meningkat tajam ketika luisis mulal terasa imbasnya path bulan Juli 1997. Fenomena ini mendukung teoni Steward (1989) bahwa krisis ekonomi akan menyebabkan meningkatnya volatilitas dan volatilitas akan turun ketika terjadi ekspansi ekonomi. Agar investor BEJ bisa mendapatkan keuntungan dan investasinya pada saham-saham consumer goods, maka apabila kondisi penerimaan pasar modal sedang membaik, hampir semua saham consumer goods dapat dijadikan pilihan investasi karena memiliki beta yang positif apalagi jika investor memilih saham consumer goods yang juga memiliki miai beta lebih besar dan satu, seperti misalnya saham INDF, KLBF, dan MYOR. Namun demikian, para investor juga harus mengantisipasi keadaan yang sebaliknya, yaitu jika kondisi pasar modal menjadi memburuk. investor justru bisa mengalami kerugian. Berdasarkan data con!iiionuI variance, untuk investasi jangka panjang, investor BEJ sebaiknya memilib saham consumer goods yang tidak mengalami volatilitas dalam periode yang cukup panjang, seperti misalnya saham MYOR. Selain itu, investor juga disaraTikan agar tidak berinvestasi pada saham consumer goods pada periode yang memiliki volatilitas tinggi. Hal ini dimaksudkan agar investor dapat memperkecil risiko yang terjadi."

"Global food problem today is triggered by soaring international food prices. The factors underpinning the rising prices include high oil prices and energy costs,wcih lead to higher input costs such as fertilizer and freight costs; increasing demand for rice in India due to substitution of rice for wheat,disaster in Vietnam and Myanmar;panic buying in the Philipines and possible influence of speculators

---

"

"Sejak terjadinya krisis ekonomi pada pertengahan tahun 1997, secara rata-rata pengeluaran konsumsi rumah tangga sebagian besar dialokasikan untuk pengeluaran konsumsi makanan baik di perkotaan maupun di pedesaan. Oleh karena itu kebijakan yang berhubungan dengan barang makanan atau kebijakan pangan merupakan salah satu kebijakan strategis untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Untuk memformulasikan kebijakan tersebut, maka terlebih dahulu diperiukan studi yang membahas perilaku konsumsi makanan masyarakat, baik menurut wilayah pedesaan atau perkotaan maupun menurut tingkat pendapatan masyarakat. Salah sate pendapatan yang digunakan dalam studi tersebut yaitu model Alomost Ideal Demand System (AIDS), dimana dalam penulisan ini diaplikasikan untuk menganalisa permintaan makanan di Jawa Barat, yang dikelompokkan menjadi 8 kelompok.Berdasarkan hasil studi dapat disimpulkan bahwa pola konsumsi makanan rumah tangga di pedesaan dan perkotaan Jawa Barat relatif sama , dengan proporsi pengeluaran yang terbesar yaitu untuk konsumsi kelompok path - padian, kelompok ikan & daging, kelompok sayuran dan kelompok makanan jadi. Semakin tinggi tingkat pendapatan rumah tangga , maka terjadi pergeseran pola konsumsi dari kelompok sayuran & kacang - kacangan dan kelompok padi-padian ke konsumsi kelompok ikan & daging , kelompok telur & susu dan kelompok buah - buahan."

"Pengurangan subsidi Bahan Bakar Minyak (BBM) dan Listrik mengakibatkan kenaikan harga- kedua komoditas tersebut dan berdampak pada meningkatnya biaya produksi di banyak proses produksi sehingga memicu kenaikan harga jual barang-barang lain yang mengarah terjadinya inflasi. Naiknya harga'. barang secara umum tersebut juga disebabkan oleh naiknya biaya produksi yang dipicu oleh kenaikan upah pekerja yang tercermin dari naiknya Upah Minimum Regional (UMR).KULA (1998) mengajukan metode untuk mengetahui perubahan tingkat harga yang rasional sesuai dengan kenaikan biaya input, yang disebut Input Output Costing Model. Penelitiannya di Turki berdasarkan data Statistical National Account (SNA) 1992 menunjukkan prediksi tingkat inflasi yang lebih rendah dibanding kondisi nil untuk tahun 1996 serta mengidentifikasi sektor-sektor yang memperoleh keuntungan ekstra atau sebaliknya.Penelitian ini juga menggunakan metode 1-0 Costing Model untuk diterapkan pada perekonomian Jawa Tengah berdasar data tabel input-output tahun 2000. Untuk mengetahui sektor-sektor yang memperoleh keuntungan ekstra atau sebaliknya pada tahun 2001, dilakukan dengan membandingan indeks harga antara hasil analisis dengan IHPB dan IHK rill yang terjadi. Dengan mengasumsikan dan mensimulasikan tingkat harga yang terjadi tahun 2003, maka inflasi 2003 akan dapat diprediksikan. Prediksi infliasi tersebut dibandingkan dengan target inflasi sesuai dokumen perencanaan (Repetada), sehingga diperoleh kesimpulan berupa asumsi perubahan harga yang membatasi pencapaian target inflasi.Hasil analisis menunjukkan bahwa selama periode tahun 2000-2001 terjadi perubahan harga BBM (32,09%), TDL (18,71%), UMR (32,43%), dan harga Impor (2,0%). Perubahan harga tersebut mengakibatkan perubahan harga sektor lainnya. Sebanyak 29 sektor memperoleh keuntungan ekstra, dimana keuntungan terbesar diperoleh sektor Industri Gula (25,20%), Padi (17,86%), Industri ' Penggilingan - Padi (16,50%), Industri Rokok dan Pengolahan Tembakau (12,66%), dan Industri Alat Angkutan dan Perbaikannya sebesar 10,99%.Sebanyak 4 sektor yang memperoleh keuntungan ekstra merupakan sektor pertanian 'dengan harga output yang masih dikendalikan Pemerintah melalui kebijakan tata niaga. Sehingga sampai pada batas ini, pemerintah dianggap terlalu tinggi menetapkan harga tersebut. Namun disisi lain, keuntungan ekstra yang diperoleh sektor pertanian clan industri pertanian tersebut, tidak mencerminkan tingkat kesejahteraan petani penghasil. Sehingga diduga masih ada mata rantai distribusi yang menikmati laba ekstra antara Pedagang Besar Pertama dengan petani penghasil. Sedang sektor lainnya, harga yang tinggi tersebut disebabkan tingginya mark up yang diraih pengusaha.Sebanyak 7 sektor menerima harga output dibawah harga yang wajar, dengan sektor Industri Mesin dan Perlengkapan Listrik menerima harga terendah sebesar 3,66% dibawah harga wajar. Namun dengan struktur produksi yang didominasi input produksi berasal clad out-put sektor perdagangan serta sepertiga total input berasal dari impor, maka selisih harga yang relatif tidak besar tersebut (dibanding rata-rata 36 sektor) dapat mengindikasikan perlunya pembenahan sektor perdagangan, khususnya pasar input industri tersebut.Semakin banyak sektor yang memiliki selisih dengan rata-rata perbedaan harga tersebut, akan memicu pergerakan perusahaan dari sektor yang menerima harga dibawah harga yang wajar ke arah sektor yang memperoleh laba ekstra, sehingga dapat mengancam stabilitas perekonomian.Akibat kenaikan harga tahun 2000 berupa BBM, TDL, Nilai Tukar, dan UMR, diperkirakan mengakibatkan inflasi 8,24% (berdasar Indeks Harga Perdagangan Besar/IHPB) yang lebih rendah 4,49% dari inflasi riil sebesar 12,73%. Sumbangan inflasi tahun 2001 yang terbesar adalah perubahan harga Upah Minimum Provinsi (UMP) yaitu sebesar 7,18%. Berdasarkan Indeks Harga Konsumen (IHK), prediksi inflasi sebesar 7,89%, yang Iebih' rendah 4,74% dari inflasi Kota Semarang sebesar 12,63%.Hasil simulasi model untuk tahun 2003 menunjukkan bahwa target inflasi sesuai dengan dokumen Rencana Pembangunan Tahunan Daerah (Repetada) ]awa Tengah 2003 sebesar 9,90% akan tercapai dengan asumsi : harga BBM sama dengan harga tahun 2002, nilai tukar US $ 1 sebesar Rp 8.500, TEL Iayak ekonomi sebesar US$ 7 sen/KWh (dengan asumsi nilai tukar US$ 1 = Rp 8.500, dan tercapai pada tahun 2003), UMR sebesar Rp. 400.000/bulan/pekerja, dan peningkatan perolehan pajak tidak Iangsung rata-rata 10%/tahun. Namun apabila mempertimbangkan hasil analisis tahun 2001 yang menunjukkan hasil prediksi lebih rendah dari inflasi riil dan selisihnya digunakan sebagai angka koreksi, maka tingkat inflasi yang terjadi berdasar harga konsumen akan melampaui target inflasi sebesar 0,32% (tingkat inflasi mencapai 10,42%), walaupun dengan pendekatan HPB masih tetap dibawah 2 digit. Berdasarkan pertimbangan data yang digunakan dalam analisis, maka perhitungan dengan menggunakan HPB lebih kecil biasnya. HPB hanya menggunakan sebagian data HPB Nasionai, sementara Harga Konsumen menggunakan pola pengeluaran RT sesuai SNSE Indonesia 1999."

"Penelitian ini menganalisa pengaruh harga bahan bakar minyak Eceran dan Industri (premium dan solar) terhadap indeks harga kelompok komoditi pembentuk indeks harga konsumen (IHK) dan pengaruh antar indeks harga tujuh kelompok komoditi tersebut. Dengan menggunakan Vector Autoregression - Vector Error Correction Model (VAR-VECM) untuk melihat pengaruh kejutan dan kontribusi tiap-tiap variabel terhadap respon dan variabilitas variabel lainnya pada periode bulan Januari 2004 sampai dengan Desember 2008. Berdasarkan analisa impulse respon, harga bahan bakar minyak berpengaruh terhadap indeks harga kelompok komoditi pembentuk indeks harga konsumen (IHK). Pengaruhnya positif terhadap IHK rata-rata sebesar 1,263%. Hal ini bermakna bahwa harga bahan bakar minyak premium eceran berpengaruh positif mendorong meningkatnya IHK rata-rata sebesar 1,263%. Pengaruh terbesar berasal dari kejutan harga bahan bakar minyak premium eceran yang mendapat respon indeks harga kelompok komoditi rata-rata sebesar 1,052%. Kejutan harga bahan bakar minyak industri secara kumulatif mendapat respon indeks harga kelompok komoditi rata-rata sebesar 0,370%. Hal ini bermakna bahwa harga bahan bakar minyak industri berpengaruh positif mendorong meningkatnya IHK rata-rata sebesar 0,370%. Pengaruh terbesar berasal dari kejutan harga bahan bakar minyak solar yang mendapat respon indeks harga kelompok komoditi rata-rata sebesar 0,297 %. Berdasarkan analisa Variance Decomposition, kontribusi harga bahan bakar minyak industri kepada varian indeks harga kelompok komoditi rata-rata sebesar 7,82%. Kontribusi variabel harga bahan bakar minyak eceran lebih berperan dalam varian indeks harga kelompok komoditi dibandingkan harga bahan bakar minyak industri yaitu rata-rata sebesar 23,55%.

---

This study analyzed the influence of retail and industrial fuel prices (gasoline and diesel fuel) to the commodity group price index of forming index consumer price index (CPI) and the effect of inter seven commodity groups price index. Using Vector Autoregression - Vector Error Correction Model (VARVECM to see the impact of shocks and the contribution of each variable to The response and variance of the other variables in the period January 2004 until December 2008. Based on Impulse Response Analysis, the result is fuel prices influence the price index of commodity groups to forming the consumer price index (CPI). The influence is positive averaged 1,263 on the CPI. This means that retail premium fuel prices encourage positive average increase of CPI 1,263% . The biggest influence comes from the premium oil price shock, which received responses the commodity groups price index average 1,052. Respond of commodities price index to industrial gasoline prices shocks average 0.370%. This means that industry fuel prices have encouraged positive CPI increased an average of 0.370%. The biggest influence comes from the premium oil price shock, which received responses the commodity groups price index average 0.297%. Based on Variance Decomposition Analysis, the contribution of industrial fuel prices to variance of commodity group price index average 7.82%. The contribution of retail fuel prices a greater role in changing the variance of the commodity group price index compared to the industry in fuel prices which averaged 23.55%."

"Seorang investor akan berhadapan dengan resiko ketika melakukan investasi pada bursa saham. Resiko Saham dalam penelitian ini akan di lihat melalui volatilitas dari return saham. Penelitian ini menggunakan tiga model peramalan volatilitas, yaitu HISVOL, ARCH, GARCH.Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah volatilitas pada saat ini dipengaruhi oleh volatilitas sebelumnya dan kesalahan sebelumnya secara parsial maupun simultan. Selain itu penelitian ini juga bertujuan untuk mengetahui apakah model penelitian yang diajukan sesuai dengan data yang ada di pasar modal Indonesia.Obyek dari penelitian ini adalah saham LQ45 yang tercatat di Bursa Efek Jakarta (BEJ) tahun 2004. Jumlah obyek penelitian secara keseluruhan adalah 50 saham. Terdapat lima saham yang hanya tercatat pada LQ45 semester satu. Terdapat enam saham yang hanya tercatat pada LQ45 semester dua. Terdapat 39 saham yang tercatat pada LQ45 semester satu dan semester dua Periode penelitian adalah dari Januari 1995 sampai dengan Desember 2004.Hasil dari Penelitian adalah terdapat 41 saham yang secara statistik signifikan pada tingkat signifikansi lima persen dengan menggunakan Model 1: HISVOL, hal ini menandakan volatilitas saham LQ45 semester satu dan semester dua tahun 2004 dipengaruhi oleh volatilitas periode t-l. Terdapat 17 saham yang secara statistik signifikan pada tingkat signifikansi lima persen dengan menggunakan Model 2: ARCH, hal ini menandakan volatilitas saham LQ45 semester satu dan semester dua tahun 2004 dipengaruhi oleh Kuadrat Residual Return periode t-1. Dengan menggunakan Model 3: GARCH terdapat 41 saham yang secara statistik signifikan pada tingkat signifikansi lima persen. Hal ini menandakan volatilitas saham LQ45 semester satu dan semester dua tahun 2004 dipengaruhi oleh volatilitas periode t-l dan Kuadrat Residual Return periode t-1 secara bersama-sama. Dan hanya terdapat enam saham yang secara statistik tidak signifikan pada tingkat signifikansi lima persen dengan menggunakan tiga model yang diajukan.

---

An investor will be dealing with risk when he/she investing in stock market. Stock risk in this research will be seeing from stock return volatility. This Research will used three model of forecasting Volatility, which is HISVOL, ARCH, and GARCH.

Purpose from this research is to know whether today volatility is influence by previous volatility and previous residual return. This research also have purpose to know whether the model that being proposed is can be used according data from Indonesian Stock Market.

Object from this research is LQ45 stocks listed in Bursa Efek Jakarta (BEJ) for the year 2004. There are 50 stocks in total. There are five stocks that listed only in LQ45 first semester. There are six stocks that listed only in LQ45 second semester. There are 39 stocks that listed in LQ45 first semester and second semester. Period of this research is from January 1995 until December 2004.

Result from this research: 41 stocks are statistically significant with five percent significance degree using Model 1: HISVGL, this result shows that volatility of LQ45 first semester and second semester is influenced by previous volatility. 17 stocks are statistically significant with five percent significance degree using Model 2: ARCH, this result shows that volatility of LQ45 first semester and second semester is influenced by previous residual return. 41 stocks are statistically significant with five percent significance degree using Model 3: GARCH, this result shows that volatility of LQ45 first semester and second semester is simultaneously influenced by previous volatility and previous Residual return. There is six stocks that insignificant statistically using with five percent significance degree using all three model that being proposed to analyze volatility."

"ABSTRAKPergerakkan harga domestik dipengaruhi oleh beberapa faktor, seperti harga internasional barang tersebut, harga minyak dunia, nilai tukar, hingga kebijakan pemerintah. Intervensi pemerintah melalui kebijakan dapat dilakukan melalui mengontrol harga, pengaturan ketersediaan stok barang tersebut di masyarakat, dll. Pengujian ekonometrik melalui error correction model digunakan untuk mengetahui seberapa besar penyesuaian harga domestik ketika terjadi kenaikan maupun penurunan harga internasional pada komoditas barang kebutuhan pokok. Hasilnya menunjukkan bahwa terjadi penyesuaian harga domestik ketika terjadi kenaikan maupun penurunan harga internasional pada komoditas tepung terigu, gula pasir, kedelai, daging sapi, dan daging ayam broiler. Penyesuaian harga domestik tidak terjadi pada komoditas beras dan telur ayam ras berdasarkan koefisien dan level signifikansinya.

---

ABSTRACTDomestic price movements are affected by several factors, such as the international price of the goods, world oil prices, exchange rates, and government intervention. Government can do several actions in order to make domestic price of the goods reachable to domestic consumers, such as controlling prices, regulating the procurement of the goods, etc. Econometric testing through error correction model is used to find out how much the adjustment of domestic price when the increase and decrease happened to international price on commodities of staple foods. The results indicate that the adjusments happened in domestic price on the commodities of flour, sugar, soybean, beef, and broiler chicken. Domestic price adjustments do not occur in the commodities of rice and chicken egg based on its coefficient and level of significance. "

"Tesis ini merupakan penelitian tentang kebijakan diskriminasi harga minyak tanah untuk keperluan industri dan rumah tangga. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis dampak disriminasi harga minyak tanah untuk keperluan industri dan rumah tangga degan menggunakan model permintaan.Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder di peroleh dari PT Pertamina, BPS dan instansi terkait Iainnya. Teknik analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah ; pertama, analisis deskriptif yaitu untuk menggambarkan kondisi tentang minyak tanah. Kedua , analisis kuantitatif dilakukan untuk melihat pengaruh permintaan minyak tanah terhadap kebijakan diskriminasi harga minyak tanah. Program SPSS digunakan untuk memperoleh model permintaan minyak tanah dan Metode Eksponensial Smoothing untuk melakukan peramalan variabel bebas terhadap permintaan minyak tanah. Parameter yang dipakai dalam analisis permintaan adalah elastisitas harga dan elastisitan permintaan.Hasil Analisis Elastisitas harga minyak tanah di DKI Jakarta untuk sektor industri -0,642 dan sektor rumah tangga - 0,857. Sedangkan di Jawa Barat elastisitas harga minyak tanah untuk industri -0,591 dan sektor rumah tangga - 0,935. Berdasarkan elastisitas harga tersebut dapat dijelaskan dampak diskriminasi harga minyak tanah untuk sektor industri dan rumah tangga."