Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian ini bertujuan untuk menguji hubungan antara nilai tukar dan return harga saham di masing-masing negara fragile five, yaitu Indonesia, Brazil, India, Turki, dan Afrika Selatan. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan data harian, yang kemudian dibedakan menjadi dua periode, yakni periode sebelum (2013-2015) dan periode sesudah normalisasi the Fed (2016-2018), untuk mengetahui apakah kenaikan suku bunga the Fed menimbulkan perbedaan pada hubungan kedua variabel di masing-masing negara fragile five. Metode yang digunakan untuk analisis ini adalah granger causality test dan Vector Autoregression (VAR) menggunakan program Eviews 9. Kemudian, penelitian ini dilanjutkan dengan analisis metode Dynamic Conditional Correlation-Multivariate GARCH (DCC MGARCH) menggunakan program Stata 15, yang bertujuan untuk mengetahui bagaimana korelasi dinamis antar pasar maupun antar mata uang di negara fragile five. Hasil pengujian granger menemukan adanya perbedaan hubungan antara variabel nilai tukar dan return harga saham di Indonesia, India, dan Turki pasca normalisasi the Fed. Selanjutnya, hasil pengujian DCC MGARCH menunjukkan bahwa terjadi korelasi dinamis positif yang signifikan pada return indeks harga saham antarnegara fragile five. Hasil yang serupa ditemukan pada pengujian korelasi dinamis yang positif dan signifikan antar nilai tukar masing-masing negara.

---

This research aims to examine the correlation between exchange rate and stock price return in each fragile five countries; Indonesia, Brazil, India, Turkey and South Africa. Using daily data, we investigate and then divide it into two periods; before Fed funds rate normalization (2013-2015) and after normalization (2016-2018), to find out whether the Fed funds rate hike caused a difference in the correlation between the two variables in each fragile five country. The methods used for this analysis are granger causality test and Vector Autoregression (VAR) using Eviews 9 program. Further investigation by analyzing the Dynamic Conditional Correlation-Multivariate GARCH (DCC MGARCH) method using Stata 15 program, which aims to find out the dynamic correlation between stock markets and also between currencies in fragile five countries. Granger test results found a difference in the relationship between variable exchange rates and stock price returns in Indonesia, India, and Turkey after the Fed normalization. Additionally, we learn that exchange rate lead stock price return in these three countries. Furthermore, the results of the DCC MGARCH test show that there is a significant positive dynamic correlation on the stock price index returns between markets. These results prove the existence of capital market integration in fragile five countries. Moreover, we found similar results in testing positive and significant dynamic correlations between the exchange rates of each country. Hence, the depreciation among currencies influences one another during global uncertainties that occur after Fed funds rate normalization."

"Penelitian ini menguji dampak pengumuman private placement terhadap harga saham dan volume perdagangan saham dengan melihat perbedaan abnormal return dan abnormal volume antara sebelum dan sesudah pengumuman private placement. Penelitian ini menggunakan metode studi peristiwa dan menggunakan model pasar dalam menentukan abnormal return. Studi peristiwa dilakukan selama 15 hari sebelum dan 15 hari sesudah pengumuman. Penelitian menggunakan sampel perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2010-2016 yang melakukan private placement sebanyak 37 perusahaan. Analisis dilakukan dengan menggunakan uji t satu sampel dan uji t berpasangan. Penelitian ini menemukan bahwa tidak terdapat perbedaan yang signifikan pada abnormal return sebelum dan sesudah pengumuman private placement; dan terdapat perbedaan yang signifikan pada volume perdagangan sebelum dan sesudah pengumuman private placement.

---

This study examines the impact of the private placement announcement on stock price and stock trading volume by finding the difference of abnormal return and abnormal volume before and after the private placement announced. This study uses the event study method and using the market model in determining the abnormal return. The event study was conducted during 15 days before and 15 days after the announcement. The study used sample companies listed in Indonesia Stock Exchange 2010 2016 period that does private placement of 37 companies. The analysis was performed by using one sample t test and paired t test. The result indicates that there are no significant differences in abnormal returns before and after the private placement announcement and there are significant differences in trading volume before and after the private placement announcement. "

"Runtun waktu adalah salah satu data yang paling umum dan banyak dijumpai di kehidupan sehari-hari. Runtun waktu dianalisis dengan dua tujuan utama, yaitu untuk memodelkan mekanisme stokastik dari runtun waktu tersebut dan untuk melakukan peramalan. Untuk keperluan dua tujuan tersebut, banyak model runtun waktu yang telah dikembangkan, salah satunya adalah model autoregressive moving average (ARMA). Model ARMA adalah model runtun waktu univariat yang cukup populer dan umum digunakan saat ini. Seiring berjalannya waktu, mulai dikembangkan model runtun waktu multivariat, yang dapat memodelkan runtun waktu dengan dua atau lebih variabel. Meng- gunakan model runtun waktu multivariat untuk memodelkan dua atau lebih variabel tentu lebih efektif dibandingkan memodelkannya satu per satu menggunakan model univariat. Selain itu, model runtun waktu multivariat juga dapat menjelaskan hubungan dinamis antarvariabel yang saling terkait. Dalam skripsi ini, akan dijelaskan versi multivariat dari model ARMA, yaitu model vector autoregressive moving average (VARMA), mulai dari karakteristiknya, spesifikasi model, penaksiran parameter, hingga melakukan pera- malan. Penaksiran parameter akan dilakukan dengan menggunakan metode conditional maximum likelihood. Model VARMA ini kemudian akan digunakan untuk melakukan peramalan dua variabel yang cukup berpengaruh dalam ekonomi makro, yaitu data harian indeks harga saham gabungan (IHSG) dan kurs mata uang rupiah terhadap dolar Amerika Serikat. Data tersebut juga akan dimodelkan menggunakan model ARMA(p,q) dan VAR(p). Model yang digunakan adalah model ARIMA(0,1,0) untuk data IHSG, model ARIMA(0,1,2) untuk data kurs rupiah, model VARI(3,1) dan model VARIMA(1,1,1). Menggunakan indikator mean absolute percentage error (MAPE), didapatkan hasil bahwa model VARI(3,1) memberikan hasil peramalan yang paling akurat.

---

Time series is one of the most common data and is often found in everyday life. The purpose of time series analysis is generally twofold: to understand or model the stochastic mechanism that gives rise to an observed series and to predict or forecast the future values of a series based on the history of that series and, possibly, other related series or factors. For the purposes of these two objectives, many time series models have been developed, the most popular one is autoregressive moving average (ARMA) model. The ARMA model is a univariate time series model that is quite popular and commonly used today. Over time, multivariate time series models have been developed, which can model time series with two or more variables. Using a multivariate time series model to model two or more variables is certainly more effective than modeling them one by one using a univariate model. In addition, the multivariate time series model can also explain the dynamic relationship between interrelated variables. In this undergraduate thesis, we will explain the multivariate version of the ARMA model, the vector autoregressive moving average (VARMA) model, starting from its characteristics, model specifications, param- eter estimation, to forecasting. Parameter estimation will be done using the conditional maximum likelihood method. Then, this VARMA model will be used to forecast two maroeconomics indicators: daily data of Indonesia Composite Index and the USD-IDR exchange rate. The data will also be modeled using the ARMA(p,q) and VAR(p) models. In chapter 4, the models used are ARIMA(0,1,0) model for Indonesia Composite Index data, ARIMA(0,1,2) model for USD-IDR exchange rate data, VARI(3,1) model and VARIMA(1,1,1) model. Using the mean absolute percentage error (MAPE) indicator, the results show that VARI(3,1) model provides the most accurate forecasting results."

"Secara historis, beberapa literatur telah menjelaskan tentang perilaku random walk dalam harga saham yang berkaitan dengan efficient market hypothesis dan menemukan bahwa harga saham mengikuti perilaku mean reversion dimana terdapat kecenderungan harga saham bergerak kembali ke jalur tren dari waktu ke waktu. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menyelidiki apakah terdapat tren mean reversion pada harga saham perusahaan dengan koneksi politik di ASEAN-3 (Indonesia, Malaysia, dan Thailand). Selain itu, tujuan penelitian ini juga untuk menyelidiki dampak koneksi politik pada kinerja perusahaan. Tujuan pertama dianalisis menggunakan metode panel unit root test, sedangkan tujuan kedua menggunakan regresi data panel pada 264 perusahaan non-keuangan selama periode 2013-2017. Hasil panel unit root test menunjukkan bahwa terdapat mean reversion pada harga saham perusahaan dengan koneksi politik di negara ASEAN-3. Hasil penelitian mengenai dampak koneksi politik terhadap kinerja perusahaan menunjukkan bahwa di negara ASEAN-3 memiliki dampak positif tetapi tidak signifikan. Penelitian ini memberikan perbandingan yang menarik dengan penelitian sebelumnya mengenai bagaimana perilaku harga saham dan dampak koneksi politik pada kinerja perusahaan khususnya di ASEAN-3.

---

Previous studies have investigated the random walk behavior in stock prices related to the efficient market hypothesis and found that stock prices follow mean reversion behavior means that the stock price return moves to the direction of a reversion level as a reaction to a prior change in the market return.

The purpose of this study is to investigate whether a mean reversion trend exists in the stock price of firms with political connections in Association of Southeast Asian Nations (ASEAN)-3 countries (i.e., Indonesia, Malaysia, and Thailand). In addition, it also examines the impact of political connections on firm performance in 264 non-financial firms.

The results show a mean reversion trend in the stock price of firms with political connections in ASEAN-3 countries. Also, the results show that there is no significant effect of political connections on firm performance. This study provides an interesting finding on the behavior of stock prices and the impact of political connection on non-financial firms, especially in ASEAN-3."

"Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk menunjukkan pengaruh antara ketepatan ramalan labs dengan return saham, dalam hal ini initial return. Hal lain yang diteliti adalah pengaruh antara ramalan labs dengan faktor-faktor yang menentukan ketepatannya, yaitu periode interval listing hingga akhir tahun Initial Public Offering (IPG), umur perusahaan, besaran perusahaan, tingkat leverage, integritas auditor, integritas penjamin emisi, kepemilikan saham Iama dan perubahan Indeks Harga Saham Gabungan (1HSG).Distribusi forecast error sebagai ketidaktepatan ramalan laba pada perusahaan yang melakukan penawaran umum perdana di Bursa Efek Jakarta (BEJ) selama 1997 - 2002, menunjukkan kecenderungan memberikan informasi ramalan labs yang overestimated. Ketidaktepatan ramalan laba yang dinyatakan dengan Forecast Error (FE), Absohrte Forecast Error (AFE) dan Squared Forecast Error (SFE) menunjukkan nilai yang signifikan baik sampel penuh, perusahaan tergolong sektor keuangan dan perusahaan tergolong sektor non keuangan.Pengujian hipotesis menunjukkan bahwa variabel umur perusahaan, besaran perusahaan dan perubahan IHSG mempengaruhi secara signifikan terhadap ketidaktepatan ramalan laba pada sektor keuangan. Arah koefisien yang diharapkan pada pengujian tersebut di atas masing-masing adalah negatif, negatif dan positif, sedangkan ditemukan variabel besaran perusahaan dan perubahan IHSG menunjukkan arah yang berlawanan. Hal ini terjadi dikarenakan perusahaan yang semakin besar, semakin sulit untuk membuat ramalan laba, sehingga ramalan laba menjadi kurang tepat, Sedangkan perubahan IHSG sebagai kondisi pasar juga dimasukkan dalam asumsi pembuatan ramalan laba, jika komponen ini diasumsikan terlalu besar menyebabkan perubahan IHSG yang kecil cenderung membuat ketidaktepatan ramalan laba.Pengujian hipotesis pada sektor non keuangan, variabel periode interval listing hingga akhir tahun IPO dan kepemilikan saham lama mempengaruhi secara signifikan terhadap ketidaktepatan ramalan laba. Koefisien yang diharapkan dari masing-masing variabel ini masing-masing adalah positif dan negatif. Temyata kepemilikan saham lama memberikan arah yang negatif yang menunjukkan bahwa kepemilikan saham lama sernakin besar cenderung meningkatkan ketidaktepatan ramalan laba. Hal ini dapat terjadi akibat adanya moral hazard bagi pemilik saham lama. Pena jian hipotesis secara sampeI penuh, variabel periode waktu interval listing hingga akhir tahun IPO, umur perusahaan dan kepemilikan saham lama mempengaruhi secara signifikan terhadap ketidaktepatan ramalan laba. Arah masing-masing koefisien diharapkan masing-masing adalah positif, negatif dan negatif. Namun variabel kepemilikan saham lama memberikan koefisien yang positif.Ketidaktepatan ramalan laba mempengaruhi secara signifikan terhadap initial return pada sektor non keuangan. Hal ini juga sama dengan yang terjadi pada sampel penuh. Dengan demikian, ketepatan ramalan laba benar mempengaruhi initial return pada penawaran umum perdana di BEJ."

"Prediksi harga saham memiliki manfaat terhadap investor untuk dapat melihat bagaimana investasi saham pada sebuah perusahaan di masa yang akan datang. Prediksi harga saham membantu para investor dalam pengambilan keputusan. Untuk melakukan prediksi harga saham digunakan pendekatan analisis teknis dengan menggunakan metode ridge regresi dan kernel ridge regresi. Ridge regresi merupakan metode regresi yang dapat mengatasi terjadinya masalah multikolinieritas. Kernel ridge regresi merupakan kombinasi antara metode kernel dan ridge regresi dengan memetakan input data ke ruang yang berdimensi lebih tinggi. Pada skripsi ini, diimplementasikan metode ridge regresi dan kernel ridge regresi untuk memprediksi harga saham dengan variabel-variabel regresornya merupakan nilai harga saham pada k-hari sebelumnya. Hasil implementasi pada data yang digunakan dalam skripsi ini menunjukkan bahwa metode kernel ridge regresi memberikan tingkat akurasi rata-rata yang lebih baik dibandingkan metode ridge regresi.

---

Prediction of stock prices has benefits for investors to be able to see how the stock investment in a company in the future. Prediction of stock prices help investors in making decisions. Prediction of stock price used technical analysis approach using kernel ridge regression and ridge regression. Ridge regression is a regression method that can solve the multicollinearity problem. Kernel ridge regression is a combination of ridge regression and kernel methods to map the input data into a higher dimensional space. In this skripsi, the method is implemented to predict the stock price which is the variables regressors based on a value stock price on the previous day. The result of implementation, in this skripsi, indicates that kernel ridge regression method better than ridge regression method."

"Penelitian ini dimaksudkan untuk mengetahui pengaruh laba dan pengaruh nilai buku pada penilaian ekuitas terhadap harga saham dan mengetahui value relevance gabungan laba dan nilai buku pada penilian ekuitas terhadap harga saham pada perusahaan yang terctat pada Bursa Efek Jakarta, yang terklasifikasi dalam 9 sektor atau industri. Data dalam penelitian ini adalah kombinasi dari data runtut waktu dengan karat lintang atau disebut dengan data panel periode 1995 - 2004.Model yang digunakan pada penelitian ini adalah model dari penelitian Ohlson yaitu : Hit=ao+a1L+a2NB+eitHasil pengujian signifikansi untuk setiap sektor dari data panel pada penelitian ini terdapat tiga pendekatan yaitu Common Effect Model untuk sektor pertanian, Fixed Effect Model untuk sektor aneka industri, sektor industri barang konsumsi, sektor keuangan, dan gabungan semua industri. Sedangkan Random Effect Model digunakan untuk sektor pertambangan, sektor industri dasar dan kimia, sektor properti dan real estat, sektor infrastuktur, utilitas dan transportasi, sektor perdagangan dan jasa. Hasil estimasi akhir menunjukkan bahwa pengaruh laba yang memberikan dampak positif dan signifikan terhadap harga saham, seperti yang diduga oleh penulis adalah gabungan semua sektor, sektor pertanian, sektor industri dasar dan kimia, sektor industri barang konsumsi, sektor infrakstuktur, utilitas dan transportasi, sektor property dan real estat. Sedangkan pengaruh nilai buku yang memberikan dampak positif dan signifikan terhadap harga saham, seperti diduga oleh penulis adalah gabungan semua sektor, sektor pertambangan, sektor aneka industri, sektor properti dan real estat, sektor infrastruktur, utilitas dan transportasi, sektor keuangan dan sektor perdagangan, jasa dan investasi. Value relevance menunjukkan kemampuan variabel gabungan laba dan nilai buku untuk menjelaskan harga saham hanya pada untuk sektor pertanian, sektor industri dasar dan kimia, sektor aneka industri, sektor industri barang konsumsi, sektor infrastuktur, utilitas dan transportasi dan sektor keuangan, karena nilai koefisien determinasi khususnya adjusted R2 sudah mencapai diatas 0.5 (50%). Gabungan semua sektor, sektor pertambangan, sektor properti dan real estat dan sektor perdagangan, jasa dan investasi mempunyai adjusted R2 yang tidak mencapai 0.5 sehingga variabel gabungan laba dan nilai buku pads sektor-sektor tersebut tidak mampu menjelaskan harga saham. Hasil penelitian ini belum dapat memberikan petunjuk kepada analis dan investor di pasar modal untuk salah satu mengambil keputusan membeli atau menjual saham yang tercatat di Bursa Efek Jakarta. This research is meant to know how earnings and book values in equity valuation influence to stock price. And to know the value relevance of earnings and book values in equity valuation to stock price of listed company in Jakarta Stock Exchange, which is classified in 9 sectors or industries. The research uses combined data, which consists of time series with cross section or known as panel date in 1995 - 2004 periods. Ohlson Model is used in this research as follow: Hit=ao+a1L+a2NB+eitSignificant test result of each sector of panel data in this research consists of 3 approaches i.e. Common Effect Model for agriculture sector, Fixed Effect Model for variety industry sector, consumer goods industry sector, financial sector and total of all sectors. Meanwhile, Random Effect Model is used for mining sector, chemical industry sector, properly and real estate sector, infrastructure, utility and transportation sectors and trading, services and investment sector. Final estimation result indicates that earnings influence stock price positively and significantly, as assumed by writer, at total of all sectors, agriculture sector, basic and chemical industrial sector, consumer goods sector, infrastructure, utility and transportation sector, property and real estate sector. Meanwhile, book value impact influences stock price positively and significantly at total of all sectors, mining sector, variety industry sector, property & real estate sector, infrastructure, utility and transportation sector, financial sector, and trading services & investment sector. The results of value relevance show that earnings and book values jointly are strongly and significantly related to stock prices at agricultural sector, basic and chemical industrial sector, variety industry sector, consumer goods industry sector, infrastructure, utility and transportation sector and financial sector, since adjusted R2 achieved above 0.5 (50%). Meanwhile adjusted R2 for total of all sectors, mining sector, property and real estate sector, trading, services & investment sector didn't achieve 0.5. The result of this research has not give analysts and investors in stock exchange market to decide whether to buy or sell their stocks. "

"Industri properti mengalami pertumbuhan yang sangat pesat sejak Bank Indonesia mengumumkan ekspansi kredit dan penurunan suku bunga pada awal 1993, di mana para konglomerat segera ikut menanamkan investasinya pada sektor ini. Namun dengan adanya krisis moneter di kawasan Asia yang dimulai dari Thailand dan akhirnya mempengaruhi indonesia pada pertengahan 1997 sehingga terjadi penurunan nilai mata uang rupiah sebesar ± 80% terhadap dolar Amerika akìbatnya terjadi koreksi terhadap industri properti yang cukup besar. PT. X memutuskan untuk melakukan penjualan saham langsung kepada investor dengan menerbitkan saham baru agar perusahaan benar-benar memperoleh dana segar. Menurut penulis. strategi ini harus didukung metode penilaian yang tepat dibarengi dengan analisa kebutuhan dana untuk mempermudah dan memperlancar pelaksanaannya. Pada awalnya telah terjadi kesepakatan antara perusahaan dengan pihak investor atas harga saham per lembar yaitu Rp 850, sayangnya keadaan perekonomian yang kurang baik masih ditambah dengan ketidakpastian politik sehingga pihak investor memutuskan menunda investasinya di Indonesia.Berdasarkan perhitungan dengan metode dividend discount model dan metode nilai sekarang dari arus kas bersìh ekuitas tenyata nilai saham PT X hanya berkisar antara Rp 78 hingga Rp 103 per lembar. Hal ini menunjukkan bahwa indusrti properti yang merupakan ìndustri jangka panjarg nilainya saat ini benar-benar jatuh dan tidak seimbang dengan aset yang dimiliki maupun infrastruktur yang telah dibangun selama ini. Walaupun pada saat ini pihak investor masih belum memberikan tanda-tanda akan kembali, perusahaan hendaknya tetap berusaha untuk menegosiasikan kembali penjualan sahamnya. Apabila pada akhinya investor tersebut membatalkan rencana investasinya pada PT X, maka manajemen harus menerapkan strategi lain, yaìtu dengan melakukan negosiasi dengan pihak kredìtur untuk merestrukturisasi dalam bentuk debt to equity swap. Selain itu apabila perusahaan berhasil inelakukan penjualan saham-saham baru imaupun restrukturisasi hutang maka apabila kondisi perekonomian telah pulih maka perusahaan akan menjadi perusahaan yang lebib etisien, kuat dan tangguh yang manipu bertahan dalain situasi yang seberat apapun juga."

"Peramalan merupakan hal yang sangat penting dalam segala bidang, baik dalam menjalankan usaha maupun dalam penelitian. Semakin lama, semakin banyak metode-metode peramalan yang dikembangkan dalam memenuhi kebutuhan dalam meramal. Walau pengembangan metode peramalan semakin lama semakin maju, satu hal yang pasti adalah, tidak akan pernah ada metode peramalan yang dapat meramal secara tepat, peristiwa yang akan terjadi. Dari beberapa peramalan yang ada, ada beberapa metode yang banyak digunakan secara luas, baik dalam bisnis maupun dalam kehidupan sehari-hari. Peramalan tersebut antara lain adalah metode Regressi, metode Arima dan metode Winter. Tesis ini mencoba untuk menemukan dari ketiga metode yang disebut diatas, mana diantara ketiga metode ini lebih baik bila diterapkan pada peramalan harga saham di bursa efek. Peramalan dilakukan dengan mengunakan harga saham beberapa perusahaan tertentu yang terdaftar di BEJ sejak tahun 1989, dan memenuhi syarat-syarat yang telah ditentukan agar harga saham dan perusahaan yang diramal terbebas dari faktor-faktor yang bersifat subjektif. Setelah dilakukan peramalan, dan dengan mengunakan MSD (mean square deviation) sebagai alat untuk membandingkan antara ketiga metode tersebut, serta mempertimbangkan kelemahan dan kelebihan dari setiap metode dan juga daam proses pengumputan data, ditemukan bahwa metode ARIMA, lebih baik dibanding dengan 2 metode lainnya. Metode ARIMA bukan tanpa kelemahan. Kelemahan utama adalah kesulitan untuk menentukan tingkat kepercayaan (r2). r2 tidak dapat ditentukan di awal analisa, tapi merupakan hasil yang didapat dari model yang ditemukan."