Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Skripsi ini menganalisis pengaruh historical market-to-book terhadap leverage. Dengan variabel independen dalam penelitian ini adalah historical market-to-book yang diukur menggunakan rasio market-to-book sedangkan variabel dependen dari penelitian ini ialah leverage yang diukur menggunakan factor-faktor yang mempengaruhi leverage, diantaranya penerbitan saham, penerbitan hutang, dan laba ditahan baru. Penelitian menggunakan metode OLS. Selain, rasio market-to-book terdapat juga beberapa variable kontrol yang digunakan untuk mengukur perubahan leverage. Hasil penelitian ini menunjukkan adanya hubungan negative antara rasio market-to-book dengan perubahan leverage, penerbitan saham dan laba ditahan baru. Dimana, hasil penelitian ini konstisten dengan teori market timing

---

This research examines the analysis of the relationship between historical market-to-book to leverage. With the independent variable in this research is historical market-to-book which is scaled with market-to-book ratio and the dependent variable is the leverage change which is scaled with net equity issue, net debt Issue, and retained earnings. The in-depth research uses OLS method. This research findings show a significant negative correlation between market-to-book ratio and leverage changes, net equity issues and retained earnings. Which, this result of the test is consistent with the market timing theory."

"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. "

"Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh laba per lembar saham dan risiko finansial terhadap imbal hasil saham pada perusahaan sektor keuangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2006 ndash; 2015. Penelitian ini menggunakan 39 perusahaan sektor keuangan dengan total 289 observasi. Laba per lembar saham sebagai salah satu variabel bebas di dalam penelitian ini diproksikan dengan unexpected earnings, sedangkan risiko finansial menggunakan 7 proksi, yaitu risiko suku bunga, risiko likuiditas, risiko kredit, risiko solvabilitas, risiko harga saham, risiko pasar dan risiko nilai tukar. Sementara itu imbal hasil saham sebagai variabel terikat di dalam penelitian ini menggunakan proksi cumulative abnormal retun. Hasil dari penelitian ini adalah: 1 Laba per lembar saham berpengaruh secara positif signifikan terhadap imbal hasil saham; 2 Risiko harga saham berpengaruh secara positif signifikan terhadap imbal hasil saham, sedangkan pengaruh 6 risiko finansial lainnya terhadap imbal hasil saham tidak signifikan.

---

The purpose of this research is to examine the effect of earnings per share and financial risks on stock returns from financial companies listed at Indonesia Stock Exchange period 2006 2015. This research use 39 financial firms as samples with 289 total observations. Earnings per share as one of the independent variable is proxied by unexpected earnings, meanwhile financial risks are proxied by 7 different type of financial risks which are interest rate risk, liquidity risk, credit risk, solvability risk, stock price risk, market risk and exchange risk. Stock returns as dependent variable is proxied by cumulative abnormal return. The results of this research are 1 Earnings per share has a positive significant effect on stock returns 2 Stock price risk has a positive significant effect on stock returns while the other 6 financial risks effect on stock returns aren rsquo t significant."

"Penelitian ini membahas kinerja portofolio yang dibentuk berdasarkan Model Investasi Warren Buffet dan penerapannya pada Bursa Efek Indonesia. Penelitian ini mengambil sampel 45 saham yang terdaftar pada Indeks KOMPAS100 periode tahun 2008 ndash; 2015. Betting Againt Beta dan Quality Minus Junk memberikan kriteria pemilihan saham yang murah, risiko rendah, dan berkualitas sesuai dengan Model Investasi Warren Buffet. Portofolio yag dibentuk berdasarkan kriteria investasi Warren Buffet mampu menciptakan alpha yang lebih baik apabila dibandingan dengan return pasar atau Indeks Harga Saham Gabungan. Portofolio yang dibentuk berdasarkan Quality Minus Junk mampu memperoleh Sharpe ratio sebesar 0,65. Portofolio yang dibentuk berdasarkan kriteria Investasi Warren Buffet mampu memperoleh Sharpe ratio sebesar 0,59. Dari hasil penelitian ini, faktor Betting Against Beta dan Quality Minus Junk mampu memberikan pengaruh yang signifikan terhadap beberapa saham individual maupun terhadap portofolio yang dibentuk sehingga Model Investasi Warren Buffet ini dapat diterapkan di Bursa Efek Indonesia.

---

The focus of this strudy is to understand the stock portfolio based on Warren Buffet Investment Model and its application in Bursa Efek Indonesia. The data sampled from 45 stocks which are selected in KOMPAS100 index for the period 2008 ndash 2015. Betting Againts Beta and Quality Minus Junk Factor give the criteria of cheap, low risk, and high quality stocks. Portfolio which are selected based on Warren Buffet Investment Model criteria could create positive alpha compared to market return. Quality Minus Junk portfolio could reach Sharpe ratio of 0.65 and Warren Buffet portfolio could reach 0.59. From this study Betting Againts Beta and Quality Minus Junk Factor could effect the individual stocks return and the portfolio return which could be applied in Bursa Efek Indonesia."

"Fenomena yang diambil dari Bursa Efek Indonesia pada periode krisis pandemi Covid-19, dimana kondisi ekonomi mengalami perlambatan namun kinerja Pasar Modal Indonesia mencatatkan kemajuan yang positif dengan nilai IHSG all-time high, nilai transaksi yang meningkat signifikan dan juga bertambahnya jumlah investor. Beberapa kebijakan diambil oleh Pemerintah guna menjaga stabilisasi Pasar Modal di Indonesia, yang berimbas kepada pengimplementasian kebijakan pemendekan jam perdagangan di yang efektif pada 30 Maret 2020.  Penelitian terdahulu yang menganalisis reaksi pasar terhadap kebijakan yang dibuat selama periode pandemi menghasilkan bahwa terdapat penurunan return dan abnormal return pada saham dan sektor tertentu. Penelitian ini bertujuan untuk melihat dampak atas kebijakan pemendekan jam perdagangan dengan menggunakan 10 indeks yang dijadikan basis investasi dengan menggunakan metode event study, penelitian ini mengambil event window 20 hari dan 10 hari sebelum dan setelah implementasi pemendekan jam perdagangan serta normalisasi jam perdagangan dan menganalisis cumulative abnormal return (CAR) yang dihasilkan dari masing-masing indeks pada periode pengamatan. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat inkonsistensi perbedaan CAR pada tiap event window sehingga hubungan antara pemendekan jam perdagangan dengan CAR indeks sampel tidak permanen. Dari 10 indeks sampel, JII merupakan indeks yang masih mengalami pertumbuhan pada periode pengamatan.

---

During the period of Pandemic Covid-19, which is regarded as a period of global crisis, the Indonesia Capital Market experienced phenomenal growth, which strengthened the Indonesian economy. The Jakarta Composite Index (JCI) has reached an all-time high, and both transaction volume and the number of investors are growing significantly. The Indonesian government implemented a new policy in response to the stabilization of the economy, which impacted the capital market. IDX instituted shortened trading hours on March 30, 2020. During a pandemic, not only Indonesia but also several other exchanges employ a shortened trading hours policy. Previous research using the event study method examined market reactions during the pandemic period and discovered that return and abnormal return on specific sectors plummeted. The purpose of this study was to examine the impact of shortened trading hours implementation on 10 investment indices using event study and a 20-day and 10-day event window before and after the implementation of shortened trading hours and normalization trading hour, so that investors may consider whether this shortening of trading hours has a permanent or transient effect on the abnormal returns of the JCI and Investment Index when making investment decisions. This study will examine the cumulative abnormal return (CAR) from each sample indices and its relationship to the shortened trading hours policy. As a result, since the policy was implemented during the early stages of the pandemic, there is no significane difference and correlation between shortened trading hours and CAR. Furthermore, JII is one of the indices that is growing during the event window. Adding knowledge of trading hours policy effect to achieve higher market performance during the global crisis period, so that investors know which indices to use for investment and consider employing shortened trading hours policy after pandemic."

"Memiliki model prediksi yang baik akan memberikan keuntungan tersendiri bagi investor dan perusahaan dalam mengambil keputusan. Support Vector Machine SVM adalah salah satu algoritma pembelajaran mesin yang diawasi yang dapat digunakan untuk klasifikasi atau regresi. Banyak penelitian menunjukkan bahwa prediksi menggunakan model Support Vector Machine SVM lebih akurat daripada model lainnya. Penelitian terbaru menunjukkan bahwa kinerja tertinggi dari sistem prediksi terjadi ketika periode input indikator teknikal sama dengan periode perkiraan. Dengan menggunakan kombinasi dari periode perkiraan dan periode input indikator teknikal dengan kerangka waktu yang lebih banyak dan Support Vector Machine SVM , penelitian ini ingin mengetahui seberapa besar akurasi yang dihasilkan SVM untuk memprediksi pergerakan harga saham-saham di pasar Indonesia, apakah kinerja tertinggi dari sistem prediksi terjadi ketika periode input indikator teknikal sama dengan periode perkiraan, dan apakah aplikasi penggunaan SVM untuk perdagangan dapat memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan strategi buy and hold. Data transaksi saham yang kami gunakan dari Maret 2006 hingga Februari 2018 untuk tiga puluh satu saham perusahaan dan menggunakan kombinasi dua puluh delapan periode perkiraan dan tiga puluh periode input indikator teknikal. Hasil penelitian yang diperoleh yaitu model prediksi dapat memberikan hasil akurasi yang baik karena sebanyak 25 dari 31 saham memberikan hasil akurasi lebih dari 50 tetapi kinerja tertinggi model prediksi tidak terjadi saat periode input indikator teknikal sama dengan periode perkiraan dan diperoleh 21 saham yang memberikan imbal hasil signifikan ketika menggunakan aplikasi model prediksi SVM untuk melakukan perdagangan dibandingkan strategi buy and hold.

---

Having a good predictive model will provide its own advantages for investors and companies in making decisions. Support Vector Machine SVM is one of the supervised machine learning algorithms that can be used for classification or regression. Many studies have shown that predictions using the Support Vector Machine SVM model are more accurate than other models. Recent research shows that the highest performance of the prediction system occurs when the technical indicator input period is equal to the forecast period. Using a combination of forecast periods and technical indicator input periods with more time frames and Support Vector Machine SVM , this study wanted to know how much accuracy SVM generates to predict the movement of stock prices in the Indonesian market, what is the highest performance of the prediction system occurs when the technical indicator input period is equal to the forecast period, and whether the application of SVM usage for trade can give better results than the buy and hold strategy. We used stock transaction data from March 2006 to February 2018 for the thirty one shares of the companies and using a combination of twenty eight forecast periods and thirty periods of input of technical indicators. The result of the research is prediction model can give good accuracy result because 25 of 31 stocks give accurate result more than 50 but highest performance prediction model does not occur when technical indicator input period is same with forecast period and 21 stocks yield return significant when applying SVM prediction model to trade compared to buy and hold strategy."

"Contents :An introduction to the markets -- Technical indicators I: market positioning system, momentum, and candlesticks -- Technical indicators II: moving averages, bollinger bands, and volume -- Trading well is not only about trading systems -- Trading blind and risk -- Waves and fibs -- Success and habit -- Simple to complex : long -- Your trading journal -- Simple to complex : short -- Discipline, dedication, and endirance -- The ideal trade setup -- Common formations -- Skill set recap -- Self preservation and support structures."

"ABSTRAKKarya Akhir ini bertujuan untuk mengetahui sejauhmana penerapan dan P/Eratio dalam menilai harga dari suatu saham di bursa dan untuk melihat seberapa besarpengaruh dan signifikansi dari variabel-variabel pembentuk nilai P/E ratio yaitu :dividend payout ratio, earnings growth, serta standar deviasi dan tingkat pertumbuhanrata-rata. Jumlah sampel diambil dari populasi perusahaan manufaktur yang terdaftardi Bursa Efek Jakarta terdiri dari 42 perusahaan dan dapat dikelompokkan berdasarkan3 sub industri, yaitu : consumer goods industry, basic & chemical industry danmiscellaneous industry. Periode pengambilan data dan tahun 1991 sampai tahun 1996digunakan untuk membentuk persamaan regresi linier berganda P/E ratio tahun 1995. Hasil penelitian dari ketiga kelompok industri secara umum menunjukkanbahwa variabel bebas (dividend payout ratio, tingkat pertumbuhan EPS, dan standardeviasi) dalam persamaan regresi berganda memiliki pengaruh yang signifikanterhadap nilai P/E ratio. Ditemukan pula bahwa dari hasil persamaan regresi tandaminus maupun plus dari masing-masing variabel bebas yang menunjukkan hubunganlinier antara variabel tersebut dengan nilai P/E ratio tidak sesuai dengan dugaan awal,kecuali untuk miscellaneous industry. Dengan menggunakan persamaan P/E ratio basil regresi dapat diketahui apakahsuatu saham dalam kondisi undervalued ataupun overvalued. Kemudian dilakukanpembuktian melalui analisis return yaitu dengan membandingkan return tahun 1995dengan return tahun 1996. Hasil yang diperoleh dan analisis di atas secarakeseluruhan menunjukkan bahwa return saham undervalue lebih besar dibandingkandengan return saham yang overvalue."