Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Effecient market hypothesis stated returns should be unpredictable and has no clear pattern because tock returns should be unpredictable and has no clear pattern because stock price at any date has reflect all available information..."

"The S wave velocity structure at subduction zone under Sumatra-Java was investigated through seismogram analysis in time domain and three Cartesian's components simultaneously....."

"ABSTRAK Studi ini bertujuan meneliti anomali pertumbuhan aset dimana saham dengan tingkat pertumbuhan aset tinggi akan menghasilkan imbal hasil yang rendah di periode selanjutnya. Penemuan di penelitian ini menunjukkan portofolio dengan pertumbuhan aset rendah yang disusun dengan pembobotan setara memiliki rata-rata imbal hasil bulanan lebih tinggi sebesar 0.75% (9% per tahun). Analisis juga diperkuat pada tingkat saham individu menggunakan fixed-effect panel regression. Efek pertumbuhan aset tetap signifikan walau dengan mengontrol variabel determinan lain. Menggunakan two-stage cross-section regression pada Fama dan Macbeth (1973), penelitian ini menemukan bahwa pertumbuhan aset tidak dapat dimasukkan sebagai faktor risiko, namun anomalinya hanya disebabkan oleh mispricing didorong oleh perilaku investor.

---

ABSTRACT

This study examines asset growth anomaly where stocks with high asset growth will be followed by low returns in the subsequent periods. This study finds that an equally-weighted low-growth portfolio outperforms high-growth portfolio by average 0.75% per month (9% per annum). The analysis is extended at individual stock-level using fixed-effect panel regression in which asset growth effect remains significant even with controlling other stock return determinants. Employing two-stage cross-section regression in Fama and Macbeth (1973), this study also shows that asset growth cannot be included as a new risk factor; instead the anomaly is driven by mispricing due to investors? behavior."

"Penelitian ini memiliki tujuan untuk menganalisis pengaruh information days terhadap anomaly return pada perusahaan yang terdapat di indeks KOMPAS100. Untuk mekanisme return yang digunakan pada penelitian ini adalah return harian perusahaan. Kemudian, untuk mengukur tingkat return pada information days menggunakan tingkat net. Dalam penelitian ini, memiliki variabel dependen return dan variabel independen net, Eday, dan Nday. Penelitian ini menggunakan sampel perusahaan perusahaan yang terdaftar secara terus menerus pada indeks KOMPAS100 periode 2015 hingga 2019 dengan teknik penarikan sampel purposive sampling. Jenis data yang digunakan merupakan data panel yang terdiri dari data time series dan cross section. Penelitian ini, memiliki satu model. Hasil pada penelitian ini menunjukan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel return terhadap variabel information days dengan koefisien hasil penelitian menunjukan return tujuh kali lebih rendah pada saat perusahaan menerbitkan berita perusahaan. Sedangkan tingkat return lebih rendah empat kali lebih rendah pada saat perusahaan menerbitkan laporan keuangan.......The purpose of this research is to analyze the effect of information days on anomaly returns for companies listed on the KOMPAS100 index. The mechanism of return used in this research is daily company return. Furthermore, to measure the level of return on information days, the net level is used. In this research, the dependent variable is return and the independent variables are net, Eday, and Nday. The research sample consists of continuously listed companies on the KOMPAS100 index from 2015 to 2019, and the sample was drawn using purposive sampling technique. The data used in this research is panel data, which consists of time series and cross-sectional data. This research employs one model. The results of this research indicate that there is a significant effect between the return variable and the information days variable, with the research coefficient showing that return is seven times lower during the release of company news. Additionally, the level of return is four times lower during the release of financial statements."

"ABSTRAKPemodelan Inversi 3D struktur bawah permukaan berdasarkan data anomali gaya berat dan dan 2D anomali magnetik dilakukan untuk mengidentifikasi keberadaan potensi hidrokarbon di daerah ldquo;X rdquo;, dimana pada daerah penelitian terdapat struktur up dome yang mengindikasikan beberapa kemungkinan, diantaranya intrusi batuan, carbonate bulid up dan juga mud diapir. Model inversi 3D data anomali gaya berat dan magnetik telah dikoreksi dengan 2 dua penampang seismik yang ada pada daerah penelitian. Model inversi 3D dilakuan pada data anomali residual pada model gaya berat dan 2D pada anomali magnetik. Hasil pemodelan inversi 3D data anomali gaya berat menunjukan bahwa puncak up dome berada pada kedalaman sekitar 800 meter dari permukaan daerah penelitian, hasil ini sesuai dengan analisis spektrum dan kedalaman pada penampang seismik, adapun nilai densitas dari tubuh up dome tersebut bernilai sekitar 2,78 g/cm3. Sedangkan pada anomali magnetik yang telah dilakukan, struktur tersebut mengindikasikan merupakan batuan intrusi dengan anomali suceptibilitas sekitar 7.4 SI, yang menunjukan batuan beku.

---

ABSTRACT 3D inversion modeling of subsurface based on gravity anomaly data and 2D magnetik anomaly data used for identifcation hydrocarbon potential in ldquo x rdquo . Where in the study area there are up dome structures that indicate some possibilities, including igneous rock intrusion, carbonate bulid up and also mud diapir. 3D inversion modeling of gravity and magnetic anomaly data correlated to two sesimic section which avilable in study location. 3D inversion model is performed on the residual anomaly data on the gravity model and 2D in the magnetic anomaly. The result of 3D inversion modeling of gravity anomaly data shows that the peak up dome is at a depth of about 800 meters from the surface of the research area, this result corresponds to spectrum analysis and depth on the seismic cross section, while the density value of the up dome body is approximately 2.78 g cm3. While on the magnetic anomaly that has been done, structure of the dome indicates an intrusion structure with suceptibility anomaly approximately 7.4 SI, show the structure of igneous rock."

"ABSTRAKDalam kurun waktu lebih dari dua dekade terakhir, deteksi anomali menjadi salah satu topik yang menarik bagi para peneliti untuk dikembangkan. Collaborative-Representation-Based Detector (CRD) merupakan salah satu metodologi deteksi anomali yang berhasil dikembangkan. CRD melakukan aproksimasi masing-masing piksel pada background yang direpresentasikan oleh piksel-piksel tetangga, sementara itu piksel anomali tidak bisa direpresentasikan sama seperti piksel yang lainnya. Citra yang dihasilkan dari metodologi ini tergolong baik, karena mampu mendeteksi piksel anomali dengan cukup akurat. Kelemahannya adalah, citra hasil deteksi yang dihasilkan cenderung memperlihatkan banyak piksel yang sebenarnya bukan anomali walaupun dengan nilai intesitas yang sangat kecil. Penerapan threshold penyesuaian Root-Mean pada penelitian ini akan melakukan filter terhadap piksel-piksel pengganggu yang tidak diinginkan pada citra hasil proses CRD tersebut sehingga memberikan hasil yang lebih memuaskan. Dari sembilan data yang digunakan pada penelitian ini, hampir semua data menunjukan perbaikkannya setelah dilakukan filter dengan threshold RM.

---

ABSTRACT

Over the last two decades, anomaly detection is one of most interesting topics to develop for researchs. Collaborative-Representation-Based Detector (CRD) becomes one of the methodologies that was successfully developed. In CRD, each pixel in background can be approximately represented by its spatial neighborgoods, while anomalies cannot. The output image of this methodology can be categorized as good enough because it can detect the anomalies pixel accurately. However, the output image tend to show us there are many normal pixels around the anomaly pixel, although in very low intensity. Implementation of Root-Mean Adjustment threshold in this research will filter that unexpected pixel to obtain the statisfactory results. To compare performences of Root-Mean Adjustment threshold. Most of the nine Data show us that its unexpected can be filtered and show the better results.

"