Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Beta pasar adalah ukuran sensitivitas secara umum suatu saham atas gejolak pasar. Karel dan Sackley (KS, 1993) mengemukakan bahwa perbedaan beta pasar antara berbagai perusahaan dipengaruhi secara signifikan oleh faktor-faktor khusus perusahaan yang dapat diukur dengan informasi akuntansi.Dengan informasi akuntansi dapat dihitung beta akunting. Beta akunting adalah cara lain yang dapat digunakan dalam menentukan risiko. Penelitian ini dimaksudkan untuk menguji korelasi antara beta pasar dengan beta akunting pada perusahaan perbankan Indonesia yang telah go public di Bursa Efek Jakarta. Jika beta akunting merupakan estimator yang baik dalam menentukan beta pasar maka beta akunting dapat menggantikan peran beta pasar.Selain itu penulis juga menguji korelasi antara beta pasar dengan beberapa rasio keuangan pada perusahaan perbankan Indonesia yang termasuk dalam sampel. Risiko yang dihitung dengan rasio keuangan ini mempunyai korelasi yang tinggi dengan risiko pasar. Penentuan korelasi antara beta akunting dan rasio keuangan dengan beta pasar diterapkan pada perusahaan perbankan secara individual.Pada perbankan secara individual terdapat hubungan yang signifikan antara beta akunting dengan beta pasar. Dan semua variabel yang diuji, beta akunting berdasarkan ROA, beta akunting berdasarkan ROE, GRO (tingkat pertumbuhan) dan CAP (rasio nilai buku modal terhadap total harta) mempunyai hubungan signifikan dengan beta pasar.Korelasi antara beta pasar dengan beta akunting berdasarkan ROE memperlihatkan tanda koefisien regresi yang tidak konsisten dengan prediksi semula. Beta akunting berdasarkan ROE mempunyai koefisien yang negatif. Hubungan beta akunting berdasarkan ROE negatif terhadap beta pasar ini kemungkinan karena tingkat keuntungan yang diperoleh dari total equity tidak besar, bahkan banyak bank yang mengalami kerugian yang sangat besar. Karena koefisien regresi yang tidak konsisten dengan prediksi semula maka berdasarkan penelitian ini, beta akunting berdasarkan ROE tidak dapat menggantikan peran beta pasar.Sementara itu beta akunting berdasarkan ROA memiliki hubungan negatif pula dengan beta pasar. Hubungan beta akunting berdasarkan ROA yang negatif terhadap beta pasar ini mengindikasikan bahwa tingkat keuntungan yang diperoleh dari total aktiva tidak besar. Bank-bank dalam penelitian ini rata-rata memiliki ROA yang kurang dari rata-rata tingkat bunga deposito. Beta ROA negatif kemungkinan disebabkan oleh ROA yang negatif pada hampir semua bank. Ini dapat diartikan bahwa hampir seluruh perusahaan mengalami kerugian mulai dari tahun 1997 sampai tahun 1999 atau mass krisis moneter. ROA bertanda negatif sangat besar, terjadi hampir pada seluruh perusahaan. Hal ini berarti perusahaan pada umumnya mengalami kerugian sangat besar.DP (dividend payout) berpengaruh negatif terhadap beta pasar yang mengindikasikan bahwa semakin tinggi DP akan semakin rendah beta pasar. Sebaliknya, semakin rendah DP akan semakin tinggi beta pasar.GRO (tingkat pertumbuhan) berpengaruh positif terhadap beta pasar yang mengindikasikan bahwa semakin tinggi GRO akan semakin tinggi pula beta pasarPenelitian ini menemukan adanya korelasi yang signifikan antara rankingyang dibuat berdasarkan beta pasar dengan ranking yang dibuat berdasarkan beta akunting (ROA)."

"Dalam membentuk suatu portfolio dan dengan menggunakan Single-Index Model diperiukan input data berupa beta saham-saham yang dimasukkan ke dalam portfolio. Dengan menggunakan model tersebut akan diperoleh gambaran mengenai hasil dan resiko dari portfolio. Semakin akurat estimasi beta dari masing-masing saham, akan semakin jelas gambaran dari hasil dan resiko portfolio.Masalah dalam penelitian ini adalah apakah kita bisa memperoleh estimasi beta saham yang akurat dengan hanya mengandalkan kepada beta historisnya ataukah diperlukan penyesuaian agar diperoleh hasil yang lebih baik. Terdapat 3 buah tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian. Pertama, ingin diketahui apakah beta historis dapat dijadikan prediktor bagi future beta. Kedua, ingin mengetahui apakah nilai dari future beta cenderung mendekati angka satu atau nilai beta historisnya. Ketiga, ingin mengetahui apakah ada pengaruh antara jumlah jenis saham yang diportfoliokan dengan tingkat akurasi prediksi beta portfolio untuk periode berikutnya.Penelitian dilakukan dengan menggunakan analisis time-series dan cross﷓sectional dengan mengambil sampel sebanyak 26 saham yang tergabung dalam kelompok Indeks LQ 45. Periode penelitian adalah antara bulan Januari 1995 sampai dengan bulan Desember 1996. Dengan meregresikan itudari masing-masing saham secara mingguan terhadap return pasar secara mingguan pula diperoleh beta saham untuk tahun 1995 dan 1996.Prosedur penyesuaian yang diajukan Blume adalah dengan meregresikan nilai beta saham 1996 terhadap beta saham 1995. Persamaan regresi yang diperoleh akan digunakan untuk mengestimasi beta saham untuk tahun 1996. Sementara itu, prosedur yang diajukan oleh Merril Lynch, Pierce, Fenner dan Smith (MLPFS) memiliki kemiripan dengan prosedur Blume di mana nilai beta saham 1996 yang telah disesuaikan dengan angka satu diregresikan terhadap nilai beta saham 1995 yang juga telah disesuaikan terhadap angka satu, yakni nilai beta portfolio pasar.Prosedur terakhir yang digunakan dalam penelitian ini adalah Prosedur Bayes, yaitu dengan menggunakan informasi yang terkandung dalam distribusi nilai beta saham pada periode sebelumnya untuk menghasilkan nilai beta yang telah disesuaikan.Hasil analisis terhadap data sampel menunjukkan bahwa terdapat korelasi yang positif dan cukup tinggi antara beta saham tahun 1996 dan 1995. Selain itu juga dilakukan analisa stabilitas beta pada 2 periode berurutan. Hasilnya menunjukkan bahwa beta historis dapat dipakai sebagai prediktor bagi future beta. Namun akan lebih baik lagi apabila dilakukan sejumlah penyesuaian agar diperoleh nilai estimasi yang lebih baik. Hasil perhitungan MSE dari ke 3 prosedur penyesuaian memperlihatkan tingkat akurasi yang lebih baik. Dari ketiganya, prosedur Blume memberikan pengurangan forecast error terbesar, diikuti oleh prosedur MLPFS dan terakhir prosedur Bayes. Namun perlu diingat bahwa hal tersebut bukan berarti mutlak. Bukan tidak mungkin jika periode pengamatannya diperpanjang akan diperoleh hasil yang berbeda.Hasil perhitungan MSE dari portfolio yang terdiri dari 2, 3 dan 5 saham menunjukkan adanya peningkatan akurasi daya prediksi beta portfolio pada periode berikutnya. Semakin banyak jumlah jenis saham yang di portfoliokan, semakin tinggi akurasi prediksi untuk memperoleh future beta."

"Penelitian dalam karya akhir ini akan membahas mengenai pengaruh pergerakan indikator ekonorai, seperti Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) dan kurs Rupiah (IDR) terhadap US Dollar (USD), terhadap pergerakan Indeks Harga Saham Sektoral yang kemudian dilanjutkan dengan pengukuran lime varying beta industri di Bursa Efek Jakarta (BEJ) periode Januari 1996 - Desember 2001. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder harian yang diperoleh dari informasi yang terdapat di Bursa Efek Jakarta, meliputi Indeks Harga Saham Sektoral dan Indeks Harga Saham Gabungan , serta data mengenai kurs IDR terhadap USD yang diperoleh di Bank Indonesia, Data diawali pada tahun 1996 - 2001 dengan maksud untuk mengetahui fenomena resiko yang akan terjadi dalam resiko investasi saham di pasar modal Indonesia khususnya Bursa Efek Jakarta- Dengan demikian, perbedaan keadaan yang terjadi dapat diketahui dengan jelas pada saat sebelum terjadinya krisis ekonomi, pada saat Indonesia mengalami puncak krisis ekonomi tahun 1998 dan pada saat setelah terjadinya puncak krisis ekonomi.Penelitian ini pun akan mencoba untuk membuat persamaan mengenai pengaruh faktor-faktor tersebut dengan memperhatikan nilai error I residu persamaan, karena residu tidak selamanya bersifat konstan sepanjang waktu (homoscedastic) tetapi residu juga dapat bersifat tidak konstan (heteroscedastic). Dengan memperhatikan pergerakan vofatilitas residu yang ada, maka hal tersebut dapat menjelaskan pergerakan tingkat resiko dimasa yang lalu yang selanjutnya akan digunakan untuk memperkirakan tingkat resiko di masa yang akan datang.Selanjutnya dalam pengukuran time varying beta, interval yang akan digunakan adalah mingguan. Hal ini dimaksudkan untuk mencegah adanya efek diskontinuitas serta mengurangi noise yang terjadi. Model conditional beta dapat bekerja dengan baik apabila didukung oleh kesuksesan dalam membangun model pada conditional volatility dari serial return pada data yang akan diteliti. Untuk menghitung conditional time varying beta, hal yang harus dilakukan terlebih dahulu yaitu menghitung conditional covariance antara IHSS dan IHSG, conditional variance dari masing-masing sektor industri, dan conditional variance dari IHSG.Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengukuran signifikansi faktor-faktor yang mempengaruhi pergerakan Indeks Harga Saham Sektoral menunjukkan bahwa IHSG secara keseluruhan memiliki pengaruh yang cukup berarti dalam pergerakan IHSS pada periode penelitian. Sedangkan kurs rupiah terhadap US dollar kurs hanya mampu mempengaruhi pergerakan IHSS pada beberapa sektor industri saja seperti agriculture, finance, infrastructure, mining, miscellaneous industry, dan property. Sedangkan faktor lag juga turut mempengaruhi masing-masing sektor industri hanya pada periode tertentu saja. Selanjutnya jika dilihat dari hasil penelitian, terbukti bahwa beta industri mingguan pada sektor industri secara umum memang bersifat time varying of risk dan mampu menjelaskan mengenai kemungkinan adanya perbedaan resiko, dan resiko yang conditional terhadap informasi sebelumnya. Beta industri yang tidak terbukti bersifat time varying of risk paling banyak terjadi pada tahun pada tahun 1996, sedangkan pada tahun 1997, seluruh industri memiliki beta yang bersifat time varying of risk. Kinerja yang baik terhadap pembuktian terhadap pemodelan conditional beta ini sangat dipengaruhi oleh suksesnya penggunaan model GARCH(1,1) dalam menjelaskan conditional volatility dalam serial return data yang ada."

"ABSTRAKSalah satu tahapan di dalam proses investasi adalah pembentukan portfolio asset yangdijadikan obyek investasi. Maksud dari pembentukan portfolio adalah untuk menekan risikosedemikian sehingga risiko tersebut berada pada titik optimal, yakni sampai pada kondisi risiko total sama dengan risiko sistematis atau risiko pasar.Ukuran besarnya risiko sistematis saham adalah indeks beta yang menunjukkansensitivitas tingkat pengembalian surat berharga saham terhadap tingkat pengembalian indekspasar yang telah disesuaikan dengan tingkat pengembalian bebas risiko. Tingkat pengembalian pasar ditunjukkan oleh besarnya pengembalian indeks harga saham gabungan ataupun indeks beberapa saham tertentu yang _dianggap representatif Untuk indeks harga saham ini di Bursa Efek Jakarta dikenal ada lliSG dan LQ45.Capital Asset Pricing . Model menempatkan indeks beta sebagai koefisien yangbermanfaat untuk menghitung besarnya tingkat pengembalian investasi pada tingkatpengembalian pasar dan tingkat pengembalian bebas risiko yang sudah tertentu. Meskipunkoefisien beta mempunyai arti yang penting namun metode yang lazim digunakan untukmenghitungnya, misalnya Metode Indeks Tunggal, tidak memaparkan faktor-faktor yangmempengaruhi besarnya variabel tersebut.Beaver, Kettler, dan Scholes menyatakan bahwa Indeks Beta dipengaruhi oleh nilaibesaran-besaran akuntansi: dividend payout (1), asset growth (2), leverage (3), liquidity (4),asset size (5), earning-price ratio deviation standard (6), dan accounting beta yangmerupakan angka sensitivitas keuntungan perusahaan terhadap rata-rata keuntungan seluruhpopulasi atau sampel (7). Menurut model ini variabel dividend pay-out dan liquidity diharapkan mempunyai bubungan negatif dengan indeks beta dan variabel-variabel lainnya mempunyat bubungan positif.Penelitian dilakukan dengan alat analisis regt:esi cross sectional terbadap 80 perusabaanemiten di Bursa Efek Jakarta yang meliputi selurub bidang usaba yang ada selain lembagakeuangan. Alasan tidak menggunakan lembaga keuangan sebagai sampel adalah karena lembaga tersebut mempunyai ukuran ratio-ratio keuangan dan besaran akuntansi yang berbeda dengan jenis usaha lainnya. Hasil penelitian dengan model yang sama menunjukkan babwa terjadi penyimpangan terbadap model, yakni variabel dividend pay-out yang diharapkan mempunyai bubungan negatif temyata hasil penelitian menunjukkan terjadi hubungan positif meskipun tidak sahih. Selain itu variabel likuiditas menurut basil penelitian diketahui mempunyai hubungan positif dengan tingkat signifikansi yang cukup sahib (91,476%). Penelitian juga membabas pengaruh kondisi perekonomian mutakhir yang ditandaimelemahnya nilai tukar rupiah terhadap US$ terhadap kinerja Bursa Efek Jakarta yang diukurdengan IHSG dan LQ45 serta kinerja keuangan sabam-saham yang masuk di dalam kelompok top gainer dan top loser. Bersamaan dengan melemahnya nilai tukar upiah terhadap US dollar, IHSG dan LQ45juga mengalami posisi bearish. Secara individual, laba (rugi) bersib emiten saham-sabam banyak dipengaruhi oleh pos-pos penerimaan (beban). bunga, keuntungan (kerugian) selisib kurs, dan laba (rugi) extra ordinary. "

"ABSTRAKPenelitian ini berusaha mencari hubungan antara kinerja dan risiko perusahaan perbankan di Bursa Efek Jakarta (BEJ), Kinerja merupakan sesuatu yang dicapai atau prestasi yang diperlihatkan atau kemampuan kerja. Indikator kinerja bank yang digunakan dalam penelitian ini adalah capital asset ratio (CAR), interest income to total produclive cm-set (IITTPA), coefficient of variation of return on asset (CVROA), coefficient of variation of return on equity (CVROE), operating expense to operating income (OETOI), loan to deposit ratio (LDR), liquidity (LIQ), coefficient of variation of total deposit (CVDEP), coefficient of variation of earning pershare (CVEPS), dividend payout ratio (DPR) dan loan loss experience dan (LOSS). Risiko merupakan suatu keadaan dimana lebih dari satu kemungkinan basil terjadi. Konsep risika dalam penelitian ini adalah risiko yang berhubungan dengan investasi modal pemilik saham sehingga digunakan ukuran risiko yang ditentukan pasar yang berasal dari teori portofolio_Ukuran risiko yang digunakan adalah beta untuk risiko sistematis, deviasi standar dari residual untuk risiko tidak sistematis dan deviasi standar dari tingkat keuntungan saham individu untuk risiko total. Bank-bank yang menjadi obyek penelitian adalah bank-bank go public yang berjumlah 22 bank. Ukuran kinerja diperoleh melalui data-data yang ada pada laporan keuangan berupa neraca dan laporan nlgi labs tiap-tiap bank tahun 1992 - 1997. Ukuran risiko diperoleh melalui estimasi persamaan Ra = ai + bi Rml + eit, dimana Rit dan Rml, adalah perubahan harga saham bank i dan portofolio pasar tiap bulan. Koefisien b merupakan estimasi β (beta) yang mencerminkan ekpektasi investor terhadap hubungan antara return perusahan dan return pasar (ukuran resiko sistematis) dan untuk ukuran risiko total adalah deviasi standar dari return saham i sedangkan ukuran risiko tidak sistematis merupakan deviasi standar dari residual i, Data untuk mendapatkan ukuran risiko berasal dari daftar kurs resmi bulanan Bursa Efek Jakarta, periode Januari 1992 - Juni 1997. Analisis hubungan antara kinerja dan risiko ini menggunakan persamaan regresi linier berganda dengan kinerja sebagai vanabel bebas dan risiko sebagai variabel tergantung. Guna mendapatkan persamaan regresi yang BLUE (Best Linier Unbiased Estimator) maka dilakukan pengujian terhadap tiga dari enam asumsi dasar klasik regresi yaitu multikoliniaritas, heterokedastisitas dan otokorelasi. Proses perhitungan regresi dan pengujian asumsi dasar klasik dilakukan dengan menggunakan bantuan software program TSP 7. Dalam analisis ini dilihat hubungan antara kinerja dan risiko keseluruhan bank dan dilihat pula perbedaan pengaruh kinerja terhadap risiko antar kelompok bank. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang signifikan antara kinerja terhadap risiko baik risiko sistematis, risiko total juga risiko tidak sistematis. Pada industri perbankan secara keseluruhan bank besarnya kontribusi variasi capital asset ratio, interest income to total productive asset , coefficient of variation of return on equity, operating expense to operating income, loan to deposit ratio, likuiditas, coefficient of variation of total deposit, coefficient of variation of earning pershare, dividend payout ratio dan loss terhadap risiko sistematis sebesar 88,87%, terhadap risiko tidak sistimatis sebesar 88,50% dan terhadap risiko total sebesar 88,32%. Dari kesepuluh variabel bebas tersebut yang mempunyai pengaruh terhadap risiko sistematis, risiko tidak sistematis dan risiko total adalah coeefcient of variation of return of equity. Variabel bebas yang mempunyai pengaruh terhadap risiko tidak sistematis dan risiko total adalah coefficient of variation of earning pershare dan operating expense to operating income. Variabel bebas yang mempunyai pengaru hanya terhadap risiko sistimatis adalah capital asset ratio. Terdapat perbedaan pengaruh kinerja terhadap risiko antar kelompok bank besar dan kelompok bank kecil. Besarnya perbedaan pengaruh loan to deposit ratio terhadap risiko sistematis, risiko tidak sistematis dan risiko total antara kelompok bank besar dan bank kecil adalah sebesar 0,003 untuk risiko sistimatis, sebesar -0,125 untuk risiko tidak sistimatis dan sebesar -0,121 untuk risiko total. Perbedaan pengaruh coefficient of variation of earning pershare terhadap risiko sistematis dan risiko total antar kelompok bank besar dan bank kecil besarnya adalah -0,013 untuk risiko sistimatis dan sebesar -0,184 untuk risiko total. Kinerja yang mempunyai perbedaan pengaruh terhadap risiko tidak sistimatis dan risiko total antar kelompok bank adalah coefficient of variation of return on equity, coefficient of variation of deposit dan loan loss experience. Besar perbedaan pengaruh loan loss experience terhadap risiko tidak sistimatis dan risiko total masing-masing sebesar -2,132 dan -2,098. Besar perbedaan pengaruh coefficient of variation of deposit terhadap risiko tidak sistimatis sebesar -0,619 dan terhadap risiko total sebesar 0,637. Besar perbedaan pengaruh coefficien of variation of return on equity terhadap risiko tidak sistimatis dan risiko total masing-masing sebesar -2,644 dan -2,643. Perbedaan pengaruh capital asset ratio terhadap risiko sistimatis antar kelompok bank besar dan bank kecil adalah sebesar -0,024. "

"Variabel penting di dalam melakukan analisis sekuritas adalah keuntungan yang diharapkan (expected return) dan identifikasi risiko atau sering disebut sebagal risk -return analisis. Beta dapat digunakan sebagai ukuran risiko yang sangat membantu investor dalam memprediksi return dan suatu saham yang dimilikinya. Bela menunjukkan sensitivitas tingcat pengembalian sural berharga saham terhadap tingkat pengembalìan berbagai faktor yang mempengaruhinya, seperti tingkat pengembalian pasar. Tingkat pengembalian pasar chtunjukkan oleh besamya pengembalian indeks barga saham gabungan ataupun indeks beberapa saham lertentu yang dianggap representatif Untuk indeks barga saham ini di Buma Efek Jakarta dikenal adanya IHSG dan LQ45. Variance juga dapal digunakan sehagai alat ukur risiko suatu saham. Variance dibedakan menjadi unconditional variance dan conditional variance. Conditional variance sangat penting bagi para investor untuk melakukan analisis fmansial, misalkan untuk inengukur risiko yang akan terjadi dan memperhitungkan return dan investasinya sehingga risiko investasi dapat dikurangi dan return yang diharapkan dapat diperoleh. Conditional variance dapat diformulasikan dengan menggunakan model ARCH / GARCH Engle (1982) memperkenalkan model Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH). Model ini adalab model time-series untuk kondisi heteroscedasticity yang didasarkan pada conditional variance dimana variance adalah fungsi dan variance sebelumnya. Tim Bollerslev (1986) memperkenalkan model Generalized Autoregressive 2onditional Heteroscedasticity (G ARCH) yang merupakan pengernbangan dan model ARCH Model GARCH merupakan teknik pemodelan time-series yang menggunakan peramalan variance masa lalu untuk meramalkan variance masa depan. Karya akhir ini bertujuan untuk mengetahui besarnya beta dan conditional variance sepuluh perusahaan sektor consumer goods yang memiliki total kapitalisasi pasar terbesar selama 1996-2001 dengan menggunakan model ARCH / GARCH. Adapun untuk pengolaban data digunakan alat bantu software EViews version 3.0, sedangkan untuk pembuatan grafik digunakan bantuan Microsoft Excel 2000. Hasil penelitian menunjukkan bahwa saham-saham consumer goods yang dipengaruhi oleb return 1148G dan return 1148S path vmumnya mempunyai pergerakan yang searah dengan pasar maupun sektoralnya karena sebagian besar basil estimasi menunjukkan nilai beta 1H50 dan beta mss yang positif, serta termasuk saham yang agresif terhadap pasar namun defensif terhadap ektoraJnya, berdasarkan hasil estimasi yang sebagian besar menunjukkan nilai beta IHSG> 1 dan beta IHSS < 1. Secara umum dari tahun 1996 hingga tahun 2001, return saham consumer goods juga dipengaruhi oleh return saham pada han-han sebelumnya namun tidak dipengaruhi oleb return IDR. Berdasarkan model ARCH / cIARCH, dari hasil penelitian didapat bahwa pada Umurnnya volatilitas return saham consumer goods sebelum krisis ekonomi mel anda Indonesia fluktuasinya rendah. Volatìlitas meningkat tajam ketika luisis mulal terasa imbasnya path bulan Juli 1997. Fenomena ini mendukung teoni Steward (1989) bahwa krisis ekonomi akan menyebabkan meningkatnya volatilitas dan volatilitas akan turun ketika terjadi ekspansi ekonomi. Agar investor BEJ bisa mendapatkan keuntungan dan investasinya pada saham-saham consumer goods, maka apabila kondisi penerimaan pasar modal sedang membaik, hampir semua saham consumer goods dapat dijadikan pilihan investasi karena memiliki beta yang positif apalagi jika investor memilih saham consumer goods yang juga memiliki miai beta lebih besar dan satu, seperti misalnya saham INDF, KLBF, dan MYOR. Namun demikian, para investor juga harus mengantisipasi keadaan yang sebaliknya, yaitu jika kondisi pasar modal menjadi memburuk. investor justru bisa mengalami kerugian. Berdasarkan data con!iiionuI variance, untuk investasi jangka panjang, investor BEJ sebaiknya memilib saham consumer goods yang tidak mengalami volatilitas dalam periode yang cukup panjang, seperti misalnya saham MYOR. Selain itu, investor juga disaraTikan agar tidak berinvestasi pada saham consumer goods pada periode yang memiliki volatilitas tinggi. Hal ini dimaksudkan agar investor dapat memperkecil risiko yang terjadi."

"Perdebatan sejauh mana data akuntansi relevan digunakan dalam penilaian risiko perusahaan dan bagairnana melakukan penilaian tingkat risiko perusahan yang tidak go publik telah menjadi latar belakang utama bagi penulis untuk melakukan penelitian tentang kandungan informasi angka aktuntansi terhadap estimasi beta saham terhadap perusahaan-perusahaan go publik di BEJ. Beberapa hasil penelitian yang relevan telah dilakukan di Amerrka oleh Ball and Brown (1968), Beaver, Kettler and Scholes (1970), Rosenberg and Marathe (1975), dan Eskew (1979) membuktlkan bahwa data akuntansi masih akurat digunakan dalam mempredksi tingkat resiko perusahaan masa datang. Penilaian tingkat risiko saham perusahaan yang tidak go publik dapat dilakukan dengan menggunakan estimasi parameter variabel akuntansi Hasil penelitian yang kontrakdiktif diperoleh dari studi Elgers (1980) menemukan bahwa variabel akuntansi tidak memberikan estimasi beta yang lebih akurat dibandingkan dengan model pasar. Hasil penelitian di Indonesia yang dilakukan oleh Rizkianto (1998) menunjukkan hasil adanya korelasi yang kuat antara beta saham historis tahun 1995 clan beta saham berjalan tahun 1996. Studi Haningsih (2001) menunjukkan hasil bahwa beta historis dapat digunakan uutuk prediksi beta saham berjalan. Studi Hidayah (2000) menunjukkan hasil hanya peubah bebas beta akuntansi (βi,roe), CAP dan CRO mempunyai pengaruh signifikan terhadap beta pasar periode berjalan.Penelitian ini dilakukan untuk melihat sejauh mana kandungan informasi beta akuntansi dihasilkan dari estimasi parameter variabel aktuntansi terhadap estimasi beta saham satu tahun periode yang akan datang dan tingkat akurasinya bila dibandingkan dengan kandungan informasi beta saham pasar historis. Penelitian ini juga melihat pengaruh periode sebelum dan setelah krisis terhadap kandungan informasi prediktif variabel data akuntansi dan untuk melihat sejauh mana masing-masing peubah bebas (BETASTIM, BETASTIA, DPR, GROWTH, LEVER, LIQD, SIZE, L4RIVV, AGBETA dan FREEM dapat menjelaskan prediksi beta saham pasar periode satu tahun yang akan datang.Pengujian statistik dilakukan terhadap sampel data beta saham dan variabel akuntansi perusahaan go publik di BET periode 1995 - 1999. Sampel diperoleh 85 perusahaan dengan jumlah 359 data observasi dtunlah data observasi dalam periode sebelum krisis 150 data, periode awal krisis 74 data dan dalam periode saat krisis 135 data. Model persamaan regresi linear berganda digunakan dalam menganalisis hasil penelitian.HasiI penetitian menunjukan peubah-peubah bebas akuntansi secara bersama-sama signifikan mempengaruhi estimasi beta saham waktu t pada periode sebelum dan saat krisis, sedangkan awal krisis pengaruhnya tidak signifikan. Secara individu, hanya peubah bebas DPR dan SIZE mempunyai pengaruh positif secara signitikan terhadap estimasi beta saham periode sebelum krisis, hasil ini konsisten dengan hipotesis penulis dan studi BKS (1970). Pengaruh positif DPR dan 312E terhadap beta saham berjalan tidak sesuai dengan hasil empirik BKS (1970) yang menunjukkan pengaruh negatif, namun sesuai dengan analisis Watt and Zimmerman (1986). Pada awal krisis hanya peubah bebas ACBETA signifikan mempengaruhi positif terhadap estimasi beta saham, hasil ini sesuai dengan hipotesis penulis dan studi BKS (1970). Sedangkan pada periode saat krisis peubah bebas SIZE dan EARNV signifikan mempengaruhi positif estimasi beta saham, hasil ini sesuai dengan hipotesis semula dan studi BKS (1970) dan Watt and Zimmerman (1986).Kandungan prediktif informasi estimasi beta dari estimasi parameter data aktuntansi signifikan pada periode scbelum krisis dan saat krisis, sedangkan awal krisis tidak mempunyai kandungan prediktif sccara signifikan. Meskipun periode sebelum dan saat krisis estimasi beta dari data akuntansi adalah signifikan mempunyai kandungan prediktif terhadap prediktif beta, namun masing-masing parameter yang digunakan dalam estimasi beta saham kedua periode tersebut berbeda. Kandungan prediktif informasi estimasi beta dan data akuntansi signitikan dipengaruhi oleh periode sebelum krisis dan saat krisis (dummy variabel PRIOD, nol sebelum krisis dan satu saat krisis). Tcrjadi perbedaan signifikan nilai estimasi prediksi beta saham satu tahun yang akan datang antara periode sebelum dan saat krisis. Nilai prediksi beta saat krisis lebih rendah 0.2 dibandingkan periode sebelum krisis.Meskipun data akuntansi mempunyai kandungan informasi prediktif pada periode sebelum dan saat krisis, namun akurasiaya dibandingkan dengan data beta pasar historis hanya akurat pada periode saat krisis. Periode sebelum krisis data saham pasar historis lebih akurat memprediksi beta saham satu tahun yang akan datang dibandingkan dengan data akuntansi Dengan menambahkan dummy variabel PRIOD dalam prediksi beta periode sebelum dan saat krisis, data akuntansi lebih akurat mempredlksi beta saham satu tahun yang akan datang dibandingkan data saham pasar historis.Untuk melihat kandungan prediktif masing-masing variabel beta saham pasar historis dan beberapa variabel akuntansi terhadap prediksi beta, maka selama periode sebelum krisis hanya peubah beta saham historis yang dapat menjelaskan prediksi beta saham satu tahun yang akan datang sedangkan variabel-variabel akuntansi tidal dapat menjelaskan. Periode awal krisis peubah beta saham historis dan peubah data akuntansi SIZE signifikan dapat menjelaskan prediksi beta saham sate yang akan datang sedangkan peubah akuntansi lainnya tidak signifikan. Yang paling menank adalah periode saat krisis tidak satupun dari variabel-variabel tersebut signifikan langsung dapat menjelaskan prediksi beta saham. Hasil empirik penelitian ini menunjukan bukti bahwa apabila estimasi beta saham dari parameter variabel akuntansi digunakan dalam prediksi beta saham, maka informasi akuntansi mempunyal kandungan prediktif pada periode saat krisis dari lebih akurat dibandingkan dengan beta saham pasar historis. Apabila data observasi di pool-kan menjadi satu periode 1995 - 1999, maka hanya peubah SIZE dan EARNV signifikan langsung dapat menjelaskan prediksi beta saham satu tahun yang akan datang. Tidak terdapat perbedaan pengaruh yang signifikan periode sebelum dan saat krisis terhadap kandungan prediktif masing-masing peubah batas dalam mempredtksi beta saham satu yang akan dating.Hasil studi empirik ini menunjukkan bukti bahwa selama kondisi makro ekonomi tidak menentu dan sulit diprediksi maka informasi pasar kurang dapat diandalkan oleh investor untuk memprediksi tingkat risiko perusahaan Kondisi ini membuktikan bahwa selama krisis, informasi akuntansi dapat diandalkan dalam penilaian risiko perusahaan dibandingkan dengan informasi pasar. Hal lain yang dapat dipahami adalah informasi aktuntansi merupakan satu-satunya informasi yang dapat memberikan gambaran tentang kegiatan dan tingkat risiko bisnis perusahaan kepada investor dan kreditor."

"Secara rasional tujuan investor dalam melakukan investasi adalah untuk memperoleh keuntungan, dalam hal ini return. Karena investasi yang dilakukan mengandung unsur ketidakpastian maka, investor harus mempertimbangkan fakto-faktor risiko. Menurut CAPM satu-satunya risiko yang patut dipertimbangkan dalam menjelaskan return adalah beta (risiko sistimatik), dimana pengaruh beta terhadap return tersebut adalah positip. Tetapi dalam berbagai studi empiris di Amerika terjadi berbagai kontradiksi pada model CAPM di atas, yaitu ada beberapa kasus yang tidak dapat diterangkan oleh CAPM. Berbagai studi tersebut menemukan bahwa hubungan antara beta dan return saham adalah lemah. Selain itu, temyata terdapat faktor-faktor lain selain beta (size perusahaan, rasio market to book (MUSE) dan price earning ratio (PER)) yang mempengaruhi return saham. Temuan-temuan tersebut menunjukkan bahwa selain beta, terdapat faktor-faktor lain yang dapat digunakan sebagai pengukur dari risiko saham. Berkaitan dengan pengujian CAPM. maka tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisa hubungan antara beta (risiko pasar), size (kapitalisasi pasar), market to book value (ME/BE) dan price earning ratio (PER) terhadap expected return saham di Bursa Efek Jakarta. Penelitian ini adalah yang pertama di Indonesia yang berusaha menyelidiki faktor faktor yang mempengaruhi expected return saham di Bursa Efek Jakarta. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh saham yang tercatat di Bursa Efek Jakarta mulai periode observasi Januari 1994 hingga Desember 1996. Data yang diambil dari populasi tersebut merupakan data sekunder yang dikumpulkan dari Bapepam dan Laporan Bursa Efek Jakarta. Pengambilan sampel dilakukan dengan memilih seratus perusahaan teraktif tiap tahunnya menurut volume perdagangan (shares) dan sampel tersebut dianalisa dengan menggunakan metode OLS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa CAPM telah gagal dalam memprediksi expected return, karena beta yang seharusnya merupakan satu-satunya faktor yang dapat mengungkapkan return ternyata tidak dapat memperlihatkan 'powernya. Sebaliknya ditemukan dua variabel yang berhubungan dengan expected return yaitu size dan ME/BE. Secara keseluruhan (boo/ea) kedua variabel ini memberikan pengaruh negatip yang tidak linier (dalam logaritma) terhadap return. Akan tetapi secaru tahunan hanyo pengaruh yang diberikan oleh variabel size yang signifikan, sedangkan pengaruh yang diberikan oleh variabel ME/BE tidak konsisiten tiap tahunnya. Lebih jauh lagi hubungan antara size dan return secara tahunan dipengaruhi oleh kondisi pasar. Pada kondisi bearish, peningkatan size akan diikuti pula dengan peningkatan return, tetapi apabila kondisinya bullish, saham dengan size kecil akan mempunyai return yang lebih tinggi dibandingkan saham dengan size yang lebih besar. Hal ini konsisten dengan argumen yang menyatakan bahwa size merupakan proksi bagi risiko, karena pada kondisi bearish saham dengan size kecil (risiko tinggi) tentunya akan mengalami penurunan return yang lebih tinggi, sehingga actual return yang terjadi akan lebih rendah dibandingkan saham dengan size yang lebih besar. Sebaliknya pada kondisi bullish, saham yang mempunyai risiko tinggi akan mengalami peningkatan return yang tinggi, sehingga actual return yang dihasilkan akan tinggi pula. Sedangkan pengaruh price earning ratio terhadap return saham-saham di Bursa Efek Jakarta tidak berhasil ditemukan pada penelitian ini."