Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penentuan alokasi saham menggunakan Mean-Variance Optimization membutuhkan estimasi dari return setiap saham yang akan dioptimasi. Proses estimasi return saham tersebut menjadi tantangan karena terlalu banyak faktor yang dapat memengaruhi return sehingga dapat memengaruhi kualitas keputusan dari hasil proses optimasi. Proses estimasi return ini biasanya bergantung kepada prediction error atau seberapa jauh predicted return dengan actual return. Padahal, minat investor dalam proses alokasi bobot saham adalah decision error atau seberapa jauh best predicted decision dengan best actual decision. Selain itu, proses estimasi return dengan konsiderasi decision error, atau biasa disebut Smart Predict-then-Optimize, sejauh ini belum mengeksplorasi beberapa auxiliary features selain momentum. Oleh karena itu, kontribusi dari penelitian ini adalah untuk feature engineering dalam proses Smart Predict-then-Optimize. Hasil penelitian menunjukkan dengan auxiliary feature dan parameter model tertentu, rata-rata return bulanan bisa mencapai 5.7% dengan confidence untuk break-even bisa mencapai 99% yakni peningkatan sebesar 8.5% dibandingkan dari algoritma Smart Predict-then-Optimize tanpa auxiliary features meskipun IHSG dan indeks mayor seperti IDX30, LQ45, dan KOMPAS100 tidak menunjukkan performa terbaiknya.

---

Stock allocation with Mean-Variance Optimization requires estimating stock returns, which is challenging due to numerous influencing factors that affect optimization quality. This process typically focuses on prediction error, while investors prioritize decision error. Moreover, the return estimation process that considers decision error, commonly referred to as Smart Predict-then-Optimize, has so far not explored several auxiliary features beyond momentum. Therefore, the contribution of this research is to test whether auxiliary features can improve the results from the Smart Predict-then-Optimize process. The research results show that, by using auxiliary features with specific model parameters, the average monthly return can reach up to 5.7%, with the confidence of break-even point can reach up to 99%, a 8.5% increase compared to the Smart Predict-then-Optimize algorithm without auxiliary features, even though the IHSG and major indices such as IDX30, LQ45, and KOMPAS100 did not show their best performance. "

"Penelitian ini memiliki tujuan untuk menguji kemampuan karakteristik perusahaan dalam menjelaskan perbedaaan idiosyncratic risk antar perusahaan. Penelitian ini menggunakan pendekatan Fama Macbeth Cross Sectional Regression dengan menguji karakteristik perusahaan yang populer dan idiosyncratic risk yang diukur dengan pendekatan direct method yang dipopulerkan oleh Ang (2006, 2009). Hasil penelitian menunjukan saham dengan idiosyncratic risk yang tinggi kemungkinan terkait dengan karakteristik book to market yang rendah, ukuran perusahan yang kecil, tingkat leverage yang tinggi, dan tingkat kepemilikan investor institusi yang rendah.

---

This research has purpose to investigate the effect of several firm characteristic to account for idiosyncratic risk in cross sectional analysis. This research using Fama ? Macbeth cross sectional regression approach and measure idiosyncratic risk by following a popular direct decomposition method used by Ang (2006, 2009). The research suggest, in cross sectional analysis stock that have high level of idiosyncratic risk is associated with a low book to market, small company size, high leverage, and low company institutional ownership."

"Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah ada pola pembalikan dalam jangka panjang ketika harga saham-saham perusahaan besar mengalami penurunan sedikitnya 20 person, lantas apakah penyebab terjadinya penumnan harga tersebut, dan apakah benar semakin besar penurunan harga awal maka akan semakin besar pembalikan harga pada periode berikutnya (overreaction hypothesis), serta terakhir apakah industri memiliki peranan yang berbeda dalam pembalikan harga. Penelitian ini menggunakan sampel saham-saham yang terdaftar pada LQ.45 dari periode Januari 1998 hingga Desember 2001.Untuk menguji pembalikan harga akan digunakan uji-t dan uji tanda, untuk menguji penyebab penurunan harga akan digunakan uji Durbin-Watson terhadap model time series. Sedangkan untuk menguji over-reaction hypothesis dan peranan industri terhadap pembalikan harga akan di gunakan regresi cross-section.Dari hasil penelitian diperoleh bahwa dalam jangka pendek (interval [1,6] bulan) tidak ditemukan bukti adanya pembalikan harga. Hasil serupa juga diperoleh untuk jangka panjang (interval [1,36] bulan) dimana tidak ditemukan bukti adanya pembalikan harga.Tidak ditemukannya pembalikan harga diperkuat dengan hasil uji Durbin-Watson pada model kedua yang membuktikan adanya kehadiran otokorelasi positif Ini berarti setelah terjadinya penurunan harga, pada periode selanjutnya harga terus menurun dan tidak membalik. Kehadiran otokorelasi positif juga rnengindikasikan bahwa penurunan harga disebabkan oleh investor yang underreact terhadap informasi baru.Hasil penelitian mengindikasikan tidak terjadinya pembalikan harga pada persamaan dengan CAR yang dihitung selama satu dan dua tahun. Analisis pembalikan antar industri memperlihatkan hasil yang bervariasi. Industri jasa keuangan memperlihatkan pola pembalikan pada semua interval, industri manufaktur memperlihatkan pembalikan harga pada interval [1,6] dan [1,12] bulan, sedangkan pada industri lainnya tidak ditemukan adanya pembalikan pada semua interval.

---

The objective of this research is to find out if there is a long-run reversal pattern when the stock price in LQ.45 declines at least 20 percent, then what factors make the declines. Respectively, to find out whether the greater the initial price declines, the greater the price reversal in the following period (overreaction hypothesis). This research is also done to find out whether LQ.45 has a particular role in price reversal. The sample used in this research is taken from stocks price listed in LQ.45 during January 1998 until December 2001 period.T-test and sign test is used in examining the price reversal. Durbin-Watson test is also used in examining the cause of price declines toward time series model. Meanwhile, cross section regression is applied in examining the overreaction hypothesis and the role of industry toward the price reversal as well.From the research, it is obtained that in short-run (interval [1 ,6] month) there is no evidence of price reversal. The similar result is also revealed that there is, also, no evidence of price reversal in long-run (interval [1,36] month ).No price reversal is strengthening through the second model of Durbin-Watson test result which proves the existence of positive correlation. lt means that after the price reversal, in the following period tends to decline and does not reverse. The existence of positive correlation indicates that the price declines caused by investor underreaction toward new information.The research result indicates no price reversal in CAR equation which counts along one and two year. The result of the reversal analysis among industries shows the variation result. Financial service industry shows the reversal pattern in variation result, whereas manufacture industry shows the price reversal in interval [1,6] and [1,12] month. Meanwhile, in other industries, it is not found the reversal in all the interval."

"Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh faktor pasar (market), ukuran (size), nilai (value), dan momentum pada Carhart Four Factor Model terhadap excess return portofolio menggunakan metode value weighted dan equally weighted, mengetahui kemampuan Carhart Four Factor Model dalam menjelaskan variasi rata-rata imbal hasil (the variation of average return) pada Bursa Efek Indonesia, dan mengetahui pengaruh variabel momentum di Bursa Efek Indonesia. Dengan menggunakan metode value weighted, hanya faktor pasar (market) dan faktor nilai (value) yang memiliki pengaruh signifikan terhadap excess return portofolio. Dengan menggunakan metode equally weighted, hanya faktor pasar (market), faktor ukuran (size), dan faktor nilai (value) yang memiliki pengaruh signifikan terhadap excess return portofolio. Carhart Four Factor Model mampu menjelaskan variasi rata-rata imbal hasil (the variation of average return) pada Bursa Efek Indonesia bila menggunakan metode equally weighted. Variabel momentum tidak berpengaruh secara signifikan di Bursa Efek Indonesia.

---

This research aims to determine the effect of market factor, size factor, value factor, and momentum factor on Carhart Four Factor Model towards portfolio excess return using value weighted and equally weighted method, to determine the power of Carhart Four Factor Model to capture the variation of average return at the Indonesia Stock Exchange, and to determine the effect of momentum variable at the Indonesia Stock Exchange. Using value weighted method, only market factor and value factor which have a significant effect towards portfolio excess return. Using equally weighted method, only market factor, size factor, and value factor which have a significant effect towards portfolio excess return. Carhart Four Factor Model is able to capture the variation of average return at the Indonesia Stock Exchange when using equally weighted method. Momentum variable does not have a significant effect at the Indonesia Stock Exchange."

"Penelitian ini menganalisis perbandingan strategi investasi antara pendistribusian modal secara sekaligus atau biasa disebut dengan Lump-Sum LS dan pendistribusian modal secara bertahap atau biasa disebut dengan Dollar-Cost Averaging DCA . Penerapan setiap strategi investasi harus didasarkan pada karakteristik dari instrumen investasi yang dipilih oleh investor dan karakteristik dari investor atas investasi yang dilakukan. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis return dan risk pada portofolio instrumen investasi yang menerapkan LS dan DCA. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah uji-t t-test atau biasa disebut dengan uji parsial untuk menguji hipotesis mengenai return dan risk pada portofolio instrumen investasi yang menerapkan LS dan DCA. Sampel penelitian ini adalah portofolio instrumen investasi terdiri dari saham yang terdaftar di indeks Kompas100 pada periode Agustus 2007-Januari 2017. Hasil dari penelitian ini menyatakan bahwa selama periode penelitian portofolio instrumen investasi yang menerapkan LS memiliki return yang lebih tinggi, jika dibandingkan dengan return pada portofolio instrumen investasi yang menerapkan DCA. Hasil dari penelitian ini kemudian menyarankan kepada investor untuk menerapkan strategi investasi LS pada portofolio instrumen investasi yang dimiliki.

---

These studies analyze the comparison between the distribution of capital investment strategy at once or commonly known as Lump Sum LS and the distribution of capital investment strategy gradually or commonly known as Dollar Cost Averaging DCA. The application of any investment strategy should be based on the characteristics of the chosen investment instruments by investors and the characteristics of investors over the investments made.

The purpose of this research is to analyze the return and risk on portfolio investment instruments that apply the LS and DCA. Research methods used in this research is t test or commonly referred to as a partial test for testing the hypothesis concerning the return and risk on portfolio investment instruments that apply the LS and DCA. The sample of this research is the investment instruments portfolio consists of stocks listed on the Kompas100 index in the period August 2007 January 2017.

The results of this study stated that during the period of the research portfolio investment instruments that apply the LS has higher return, if compared to the return on a portfolio of investment instruments that implement the DCA. The results of this research later suggests to investors to implement investment strategies investment instruments portfolio in LS."

"Wabah pandemi Covid-19 tidak hanya menyebabkan panik di sektor kesehatan namun juga melemahkan ekonomi di dunia. Pasar saham yang merupakan salah satu barometer ekonomi juga terdampak pandemi. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh pandemi Covid-19 terhadap return saham di Bursa Efek Indonesia. Dengan menggunakan data pertumbuhan harian total kasus positif Covid-19, kasus kematian Covid-19, dan data saham perusahaan-perusahaan terdaftar di Bursa Efek Indonesia dengan periode penelitian mulai dari 2 Januari 2020 sampai dengan 31 Desember 2020. Regresi data panel digunakan sebagai model penelitian untuk mengetahui estimasi hasil penelitian. Studi ini menemukan bahwa return saham di Bursa Efek Indonesia merespon negatif signifikan dengan pertumbuhan harian total kasus positif Covid-19, begitu juga dengan hasil return saham di Bursa Efek Indonesia merespon negatif signifikan dengan pertumbuhan harian total kasus kematian Covid-19. Penelitian ini juga menemukan bahwa return saham pada sektor industri kimia dasar merupakan sektor yang terdampak Covid-19. Hasil penelitian ini dapat digunakan bagi praktisi untuk mengkonsiderasi keputusan investasi pada pasar saham untuk menghindari dampak signifikan yang ditimbulkan oleh penyebaran virus seperti Covid-19 di masa depan.

---

The pandemic Covid-19 caused panic not only in health sectors but also weakened the world’s economy. The stock market, as one of the barometers of the economy was also hit by the pandemic. Therefore, this study aims to seek whether the Covid-19 outbreak affects stock returns in Indonesia Stock Exchange. Using daily growth of total Covid-19 confirmed cases, Covid-19 deaths cases, and stock returns data from Bursa Efek Indonesia throughout January 1, 2020, to December 31, 2020. The panel-data regression model is used to estimate the result of the study. This study shows that stock returns in Indonesia Stock Exchange respond negatively significant as the number of confirmed cases increases also stock returns in Indonesia respond negatively significant to the daily growth of death cases. This study also finds that stock return in basic chemical industry were the impacted industry caused by pandemic Covid-19. Empirical findings could be used for the practitioner to consider investing in the stock market to avoid the significant impact of such outbreaks like Covid-19 in the future."

"Penelitian ini menganalisis pengaruh ESG terhadap kinerja keuangan perusahaan dengan menggunakan proksi ROA, ROE, dan Tobin’s Q. Variabel kontrol dalam penelitian ini adalah firm size, financial leverage, asset turnover, dan asset growth. Penelitian ini menggunakan 80 perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada periode 2017 2022 dengan menggunakan purposive sampling technique. Penelitian ini menggunakan data panel yang diolah menggunakan Stata 17. Penelitian ini menggunakan ESG score Bloomberg dan data laporan keuangan melalui Refinitiv Eikon sebagai sumber data. Hasil penelitian menunjukan bahwa ESG tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap kinerja keuangan perusahaan yang diukur dengan masing-masing proksi Return on Asset, Return on Equity, dan Tobin’s Q.

---

This study analyzes the impact of ESG on corporate financial performance using proxies such as ROA, ROE, and Tobin's Q. The control variables in this study are firm size, financial leverage, asset turnover, and asset growth. The study employs 80 companies listed on the Indonesia Stock Exchange during the period 2017-2022, using a purposive sampling technique. Panel data is processed using Stata 17. The study utilizes Bloomberg ESG scores and financial report data from Refinitiv Eikon as data sources. The results show that ESG does not have a significant impact on corporate financial performance as measured by the proxies Return on Assets, Return on Equity, and Tobin's Q."

"ABSTRAKPenelitian ini bertujuan untuk melihat pengaruh Asset Growth Rate terhadap future stock return di mana dalam penelitian terdahulu diketahui bahwa asset growth rate memiliki kekuatan dalam memprediksi keuntungan masa depan dari sebuah saham. Penelitian ini juga menggunakan dua variabel kontrol yaitu, size dan book-to-market ratio. Penelitian ini menggunakan regresi data panel pada 309 perusahaan yang tercatat di Bursa Efek Indonesia (BEI) selama periode 2014-2018. Diperoleh bahwa Asset growth rate tidak memiliki pengaruh pada future stock return pada perusahaan yang tercatat di BEI namun variabel kontrol yang berupa size memiliki pengaruh pada future stock return

---

ABSTRACTThis study discusses the impact of asset growth rate on future stock return of listed companies in Indonesia Stock Exchange (IDX). Asset growth rate is one of the strongest predictors to predict future stock returns. Furthermore, this study also used two control variabels which has been proved to be one of the best predictors for future stock return such as size and book-to-market ratio. This study is quantitative research study with multiple regression method for data panel with 309 listed companies during the period 2014-2018 for the sample. The result of this study provides evidence that independen variabel included in the model (asset growth rate) show no significant impact to future stock return of listed companies in IDX. On the other hand, the control variabels which is size gave a positive and significant impact to stock return."

"Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui keberadaan volatility effect di Bursa Efek Indonesia tahun 2011-2013. Metode yang digunakan dalam penelitian ini mengacu pada penelitian Ang, Hodrick, Zing, dan Zhang (2006) dengan membandingkan return dan alpha (CAPM dan model tiga faktor Fama-French) antara portofolio high volatility dengan low volatility. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tidak terdapat volatility effect di Bursa Efek Indonesia. Walaupun demikian, penelitian ini menemukan adanya return premium pada low volatility stock. Adanya return premium pada low volatility stock tersebut terjadi sebagai akibat dari premium atas kinerja perusahaan dan limit to arbitrage.

---

The objective of this study is to show the volatility effect in Indonesia Stock Exchange for the period 2011-2013. This study is using the method from Ang, Hodrick, Zing, and Zhang (2006) by comparing return and alpha (CAPM and Fama-French three factors model) between high and low volatility portfolio. The results do not find volatility effect in Indonesia Stock Exchange. Nevertheless, this study shows that low volatility stock has a return premium. The return premium on low volatility stock is the result of premium on firm?s performance and limit to arbitrage."

"Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh penerapan Penutupan Kode AB terhadap kualitas pasar saham di Bursa Efek Indonesia (BEI). Penerapan penutupan Kode AB diukur dengan indikator dummy atas periode sebelum dan setelah penutupan Kode AB. Pengukuran kualitas pasar terdiri dari volatilitas high low saham, bid-ask-spread, total depth Value dan volume transaksi. Pengujian hipotesis dilakukan dengan menggunakan model regresi Fixed Effect Ordinary least squares (OLS) dan Fixed Effect Two-Stage Least Square (2SLS) dan menggunakan sampel seluruh saham yang aktif bertransaksi selama periode 04 Desember 2020 s.d. 06 Desember 2022. Hasil penelitian memberikan bukti empiris bahwa Penutupan Kode AB berpengaruh positif atau meningkatkan volatilitas 330 saham teraktif, berpengaruh negatif terhadap bid-ask-spread Volume atau bid-ask spread kecil. Di sisi lain, penerapan penutupan kode AB berpengaruh positif atau meningkatkan Total depth Value akan tetapi berpengaruh negatif sangat kecil pada volume transaksi.

---

This study aims to determine the effect of the implementation of Anonymity Broker ID on the quality of the stock market on the Indonesia Stock Exchange (IDX). The application of Anonymity Broker ID is measured by dummy indicators over the period before and after Anonymity Broker ID. Market quality measurement consists of high low volatility of stocks, bid-ask-spread, total depth Value and volume. Hypothesis Testing was carried out using Fixed Effect Ordinary least squares (OLS) and Fixed Effect Two-Stage Least Square (2SLS) regression models and using a sample of all stocks that were actively transacting during the period 04 December 2020 to 06 December 2022. The results provide empirical evidence that Anonymity Broker ID has a positive effect on the volatility and Total depth Value of the 330 most active stocks, negatively effects on Bid Ask Spread and Volume. It can generally be concluded that Anonymity Broker ID can effectively dampen excessive market reaction during enactment."