Full Description

Cataloguing Source LibUI ind rda
Content Type text (rdacontent)
Media Type unmediated (rdamedia); computer (rdamedia)
Carrier Type volume (rdacarrier); online resource (rdacarrier)
Physical Description x, 111 pages : illustration ; appendix
Holding Institution Universitas Indonesia
Location Perpustakaan UI
 
  •  Availability
  •  Digital Files: 1
  •  Review
  •  Cover
  •  Abstract
Call Number Barcode Number Availability
T34431 15-22-74548889 TERSEDIA
No review available for this collection: 20341820
 Abstract
Seiting dengan membaiknya kondisi perekonornian Indonesia, perdagangan obligasi perneiintah atau Surat Utang Negara (SUN) mulai berkembang pesat. Berdasarkan infom1asi yang dikeluarkan oleh Bursa Efek Surabaya, pada tahun 2006 terdapat penambahan 7 (tujuh) seri obligasi pemerlntah sehingga sampai dengan saat ini jumlah Seri keselumhannya mencapai 56 seri, dengan nilai nominal Rp 418,75 triliun, meningkat 4,72 % dibandingkan dcngan nilai nominal pada tahun 2005, sebesar Rp 399,86 triliun. Dari informasi tersebut diatas, terlihat bahwa pasar obligasi di Indonesia mengalami perkembangan yang cukup baik. Sejalan dengan perkembangan pasar obligasi yang semakin marak terscbut, para pemain di bursa membutuhkan suatu acuan atau benchmark dalam menentukan arah pergerakan pasar. Alat yang dapat dijadikan benchmark di pasar obligasi tersebut biasa disebut dengan yield curve. Meiihat perkembangan pasar obligasi di Indonesia dan mulai banyaknya penelitian mengenai metode pembentukan yield curve I term structure yang diadikan scbagai benchmark dalam mcnentukan arah pergerakan pasar, rnembuat ketertarikan penulis untuk melihat penggunaan term structure sebagai indikator dalam perekonomian di Indonesia. Permasalahan yang ingin dilihat oleh penulis adalah apakah term structure dari obligasi pemerintah ini dapat rnemberikan informasi mengenai intlasi di Indonesia Metode eslirnasi yang dilakukan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan model regresi dan untuk melihat keseimbangan jangka pendek dilakukan dengan menggunakan model koreksi kesalahan (Error Correction Model/ ECM).