Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Reksa dana adalah wadah yang dipergunakan untnk menghimpun dana dari maayarakat pemodal, untuk selanjutnya di investasikan kembali dalam portfolio efek Investasi dalam reksa dana pada saham-saham dipasar modal tentu akan memberikan hasil (return) dengan menghadapi risiko (risk), karenanya para investor harus mendiversifikasikan sahamnya kedalam portfolio sehingga memberikan return dan risk yang optimal.Observasi terhadap saham-saham mayoritas yang terdapat dalam reksa daua saham terpilih 22 saham yang akan dianalisia lebih lanjut untuk dibentuk portfolio optimal. Adapun saham-saham tersebut adalah ; Astra International (ASH), Bank Negara Indonesia (BBNI), Bank Dagang Nasional Indonesia (BDNI), Berlian Laju Tanker (BLTA), Bimantara Citra (BMTR), Bank International Indonesia (BNII), Citra. Marga Nusapala (CMNP), Daya Guna Samudra (DMA), Gajah Tunggal (GHTL) Gudang Garam (GGRM), HM.Sampoerna (HMSP), Indofood Sukses Makmur (INDF), Indah Kiat Pulp & Paper (INKP), Indosat (SAT), Lippo Bank (LPBN), Lippo Securities (LPPS), Mulia Industrindo (MLIA), Multi Polar (MLPL), Matahari Putra Prima (MPPA), Mayora Indah ( MYOR), Semen Gresik (SMGR), Telekomunikasi Indonesia (TLKM).Periode yang diamati dari bulan Juli 1996 sanrpai dengan bulan Juni 1997. Dari 22 saham mayoritas yang diminati oleh reksa dana, terpilih hanya 10 saham yang mempunyai return positif dan botanya signifikan. Adapun saham yang terpilih adalah Astra Internatinonal (ASH), Bank Dagang Nasional Indonesia (BDNI), Lippo Securities (LPPS), Matahari Putra Prima (MPPA), Bank International Indonesia (BNH), Bimantara Citra (BMTR), Gudang Garam ((K]RM), Telekomunikasi Indonesia (TLKM), Bank Negara Indonesia (BBNI), dan Mayora (MYOR).Analisa data menggunakan due model yaitu Single Index Model, dan Constant Correlation. Dengan methode Single Index sham-wham yang dapat dibentuk portfolio optimal sebanyak 5 saham yaitu. Astra International (ASII) dengan porsi sebesar 52,50 %, Bank Dagang Nasional Indonesia (BDNI) 13.95 %, Lippo Securities (LPPS) 16.52 %, Matahari Putra Prima (MPPA) 11.75%, dan Bank International Indonesia 5,28 %.Expected Return portfolio yang dibentuk dengan methode Single Index ini menghasilkan return portfolio sebesar 2,03166 dengan variance dan standar deviasi masing-masing 16,87631 dan 4,10807.Dengan metade Constant Correlation saham-saham yang dapat dibentuk portfolio optimal jugs sebanyak 5 wham yaitu :Antra International (ASII) dengan proporsi sebesar 33,69%, Bank Dagang Nasional Indonesia (BDN1) 21,690%0, Lippo Securities(LPPS) 17.29%, Matahari Putra Prima (MPPA), 11,30% dan Bank International Indonesia (BNII) 16,03%. Portfolio yang dibentuk dengan methode constant correlation ini menghasilkan expected return portfolio sebesar 1,90446 dengan variance dan standar deviasi masing-masing 14,44787 dan 3,80103.Dari kedua model tersebut terlihat baik pada model Single Index maupun model Constant Correlation pada periode observasi yang lama didapat saham yang sama untuk dibentuk portfolio optimal, yang membedakannya hanyalah proporsi masing-masing wham Proporsi saham ditentukan oleh tingkat risiko (β). Untuk saham saham yang mempunyai nilai β kurang dari 1 akan mendapat porsi lebih besar dibanding dengan saham-saham yang mempunyai nilai diatas 1 hal ini sesuai dengan konsep teori portfolio."

"Elton, Gruber dan Padberg memperkenalkan metode sederhana penentuan kombinasi aktiva yang optimum dan metode ini dikenal dengan nama Simple Ranking Device yang terdiri atas dua model yalcni model Single Indeks (Single Index Model - SLM dan model Korelasi Konstan (Constant Correlation - CC). Penelitlan ini bertujuan untuk mencari kombinasi saham yang optimum dari saham-saham likuid yang tercantum dalam indeks LQ45 Bursa Efek Jakarta dengan menggunakan metode simple ranking device.Dengan dasar model pasar sederhana Sharpe, nilai beta masing-masing saham dihitung dengan menggunakan metode regresi linier sederhana. Data penelitian diperoleh dari data indeks harian saham individual (IHSI) dan indeks harian LQ45 Bursa Efek Jakarta. Perhitungan beta dilakukan dengan piranti lunak SPSS versi 10 sementara perhitungan nilai CutOff Rate kedua model baik Single lndeks Model maupun Constant Correlations menggunakan spreadsheet Excel yang sederhana.Hasil penelitian menunjukkan bahwa perhitungan sederhana Simple Ranking Device dengan model SIM menghasilkan 12 saham yang terpilih untuk masuk dalam portfolio sedangkan model CC mendapatkan 8 saham terpilih. Evaluasi perbandingan expected return portfolio menunjukkan bahwa portfolio Model SIM menghasilkan return yang lebih baik tapi tingkat risiko yang lebrh besar dibandingkan dengan portfolio Model CC. Evaluasi kinerja dengan Treynor Measme dan Sharpe Measure menunjukan preferesi portfolio yang tidak konsistert Treynor Measure menunjukkan relum portfolio bentukan model SIM lebih baik daripada model CC, tapi Sharpe Measure menunjukan yang sebaliknya. Evaluasi kinerja portfolio dengan menggunakan data 1 dan 2 tahun berikutnya menunjukkan bahwa dengan model SIM saham-saham terpilih memberikan return yang lebih kecil daripada saham-saham tidak terpilih. Untuk model Constant Correlation, saham-saham terpilih menghasilkan return portfolio yang lebih besar dibandingkan dengan saham-saham yang tidak terpilih."

"Pasar modal merupakan alternatif baru pembiayaan pembangunan yang mencakup segi-segi idealisme Pancasila.Tetapi investasi dalam bentuk kepemilikan saham di pasar modal mengandung resiko yang besar karena kondisi ketidakpastian. Untuk itu perlu dilakukan diversifikasiinvestasi dalam bentuk portofolio optimal saham. Data penelitian diperoleh dari Bursa Efek Jakarta, BAPEPAM dan studi kepustakaan. Portofolio optimal saham ditentukannielalui Single Index Model dan Mean Variance Model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa portofolio optimal saham dapat mengurangi resiko investasi dalam bentuk kepemilikansaham. Jadi portofollo optimal saham dapat meminimalisir resiko karena fluktuasi yang terjadi di pasar modal akibat systematic dan unsystematic risk."

"Penelitian ini berluj uan untuk mengetahui saham-saham yang tergabung dalam LQ45 Bursa Efek Indonesia yang memenuhi kriteria penyeleksian saham sesuai dengan metode Benjamin Graham. Dari hasil seleksi tersebut dilakukan pembentukan portofolio optimal agar memastikan bahwa komposisi portofolio yang terbentuk mampu menghasilkan relurn yang setingi-Lingginya bagi investor.Hasil penelitian ini menyamnkan bahwa hasil portofolio yang di bentuk dengan kriteria investor defensif dan investor aktif memiliki return portofolio yang lebih besar dibandingkan dengan portofolio optimal yang dibentuk dengan menggunakan seleksi berdasarkan average refurn tertinggi dan deviasi standar terendah. Namun ketika dilakukan uji hipotesis terhadap rata-rata return portofolio yang terbentuk diperoleh hasil bahwa tidak terdapat perbedaan rerurn yang signifikan antara portofolio optimal yang terbentuk sesuai kriteria Graham dengan portofolio optimal yang dibentuk berdasarkan average retum tertinggi dan standar deviasi terendah.

---

This research aims to identify stocks that joined LQ45 Indonesia Stock Exchange that meet criteria for selecting stocks according to Benjamin Graham method. The results of the selection was made to ensure the establishment of an optimal portfolio composition, that capable of generating high returns for investors.

The results of this study suggest that portfolio result from the portfolio which formed with the defensive and active investors criteria, will have a larger portfolio return compared to the optimal portfolio which is fomied using the highest average returns and lowest standard deviation. However the hypothesis test on average portfolio returnfound that there was no significant difference in returns between the optimal portfolio formed according to Graham's criteria with the optimal portfolio formed based on the highest average returns and lowest standard deviation."

"Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pembentukan portofolio dengan menggunakan model Fama-French Lima Faktor dengan modifikasi pada variabel profitabilitas. Pembentukan portofolio yang berbeda akan dilakukan untuk tiga macam variabel, yaitu berdasarkan laba operasional tahunan per total ekuitas RMW, laba operasional bulanan per total ekuitas ROE, dan laba operasional tahunan per total aset ROA. Portofolio jenis pertama ditujukan untuk variabel RMW, portofolio jenis kedua untuk variabel ROE, dan jenis ketiga untuk variabel ROA. Model penelitian yang digunakan dalam penelitian ini berbasiskan model Fama-French Lima Faktor 2015. Hasil penelitian ini menunjukkan pembentukan portofolio untuk variabel RMW memiliki pengaruh yang paling tinggi terhadap return saham. Hasil ini sesuai dengan hasil penelitian Fama-French 2015.

---

This study aims to analyze the portfolio formations using Fama French five factors model with modification on profitability variable. Different portfolio formations are performed for three kinds of profitability variables, which are annual operating profit per total equity RMW, monthly operating profit per total equity ROE, and annual operating profit per total assets ROA. The first portfolio formation type is for RMW variable, the second portfolio formation type is for ROE variable, and the third portfolio type is for ROA variable. The method used in this study is based on the Fama French Five Factor Model 2015. The result shows portfolio formation for RMW variable has the highest impact on stock return. This result is consistent with the results of the Fama French 2015. "

"Investasi pada saham untuk saham-saham yang telah go-public di pasar modal akan memberikan return (hasil) dan risk (risiko) bagi investornya. Sehubungan dengan return dan risk ini maka investor harus memilih kombinasi saham yang dapat memberikan return dan risk yang optimal. Pengamatan pada saham-saham yang paling aktif tiap bulannya di Bursa Efek Jakarta antara bulan Oktober 1993 sampai dengan September 1994 terpilih 20 saham sebagai saham kandidat, yaitu saham-saham: 1. Argha Karya Prima Industry (disingkat AKPI), 2. Astra International Incorporation (ASII), 3. Bank Danamon (BDMN), 4. Bank Dagang Nasional Indonesia (BDNI), 5. Bank Internasional Indonesia (BNII), 6. Barito Pacific Timber (BRPT), 7. Duta Anggada Realty (DART), 8. Dharmala Intiland (DILD), 9. Gajah Tunggal (GJTL), 10. Hanjaya Mandala Sampoerna (HMSP), 11. Indah Kiat Pulp and Paper (INKP)5 12. Intl Indorayon Utama (INRU), 13. Indocement Tunggal Perkasa (INTP), 14. Jakarta International Hotel and Development (JIHD), 15. Japfa Comfeed Indonesia (JPFA), 16. Pan Brothers Tex (PBRX), 17. Panin Bank (PNBN), 18. Surabaya Agung Industry Pulp (SHIP), 19. Smart Corporation (SMAR) dan 20. Tjiwi Kimia (TKIM).Model penentuan proporsi portfolio optimal yang digunakan pada penelitian ini adalah Model Single Index: (disingkat Model SI) dan Model Constant Correlation (Model CC). Dengan mengamati data Indeks Harga Saham Individual (IHSI) diperoleh return saham individu. Dari data suku bunga deposito / bulan pada bank-bank pemerintah diperoleh return untuk risk free assets. Dari data Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) diperoleh return pasar.Pengolahan data di atas, dengan menggunakan Model Single Index, terpilih 5 saham terpilih, yaitu saham-saham: 1. HMSP, 2. INTP, 3. INKP, 4. BDNI dan 5. TKIM; dengan proporsi optimal untuk masing-masingnya adalah: 1. 80,90175%, 2. 8,65353%, 3. 6,89664%, 4. 1,88740% dan 5. 1,46068%. Sedangkan dengan menggunakan Model Constant Correlation, terpilih 3 saham terpilih, yaitu saham-saham: 1. HMSP, 2. INKP dan 3. INTF; dengan proporsi masing-masingnya adalah: 1. 91,70473%, 2. 7,80834% dan 3. 0,486937..Setelah penentuan proporsi portfolio optimal dengan kedua model di atas, kemudian dihitung: expected return portfolio, variance return portfolio dan standard deviation portfolio untuk masing-masing model. Pada Model Single Index, di mana 5 saham terpilih, menghasilkan return (yang ditunjukkan oleh expected return portfolio) yang lebih kecil dengan risk (variance dan standard deviation return portfolio) yang lebih kecil pula. Sedangkan pada Model Constant Correlation, dengan 3 saham terpilih, menghasilkan return yang lebih besar dan risiko yang lebih besar pula."

"Seiring dengan berkembangnya investasi di pasar modal khususnya di Bursa Efek Jakarta, informasi mengenai arah pergerakan harga-harga saham menjadi sesuatu yang sangat diminati oleh investor. Dengan mengetahui informasi tersebut investor dapat memutuskan kapan saat yang tepat dalam melakukan transaksi saham. Banyak ditemukan baik investor maupun manajer investasi mencoba melakukan peramalan arah pergerakan harga-harga saham dengan beberapa metode seperti analisis fundamental maupun teknikal. Namun menurut konsep Efficient Market Hypothesis (EMH) apabila pasar efisien maka sulit bagi investor dalam menentukan arah pergerakan harga saham karena harga saham berjalan acak (random walk). Walaupun hipotesis tersebut masih menjadi salah satu acuan bagi pelaku pasar, namun hingga kini pertentangan akan konsep tersebut masih ramai diperdebatkan oleh para peneliti yang menemukan adanya anomali-anomali di pasar modal.Salah satu anomali atau geja!a yang cukup populer ialah anomali overreaction yang ditemukan oleh penelitian De Bondt dan Thaler (1985). Berdasarkan penelitian yang menggunakan data pasar modal Amerika Serikat (NYSE), mereka menemukan suatu anomali baru yang bertentangan dengan teori pasar efisiensi yang dikenal fenomena reaksi yang berlebihan (overreaction phenomenon). De Bondt dan Thaler menemukan bahwa saham-saham yang menunjukkan tingkat pengembalian ekstrim positif (winner) atau negatif (loser) selama suatu periode akan mengalami pembalikan tingkat pengembalian (return) pada periode berikutnya atau return dari saham loser akan mengungguli saham winner.Berdasarkan hal tersebut, penulis akan mencoba mengamati apakah keberadaan anomali overreaction terdapat di Bursa Efek Jakarta khususnya pada saham-saham yang tergabung dalam perhitungan indeks LQ 45 selama tahun 2002 sampai dengan tahun 2005 serta melihat apakah anomali overreaction yang terdapat di BEJ memiliki ciri-ciri yang sama dengan anomali overreaction yang ditemukan dalam penelitian sebelumnya oleh De Bandt-Thaler.Penelitian ini menggunakan data return saham yang terdapat pada indeks LQ 45 sesuai dengan periode penelitian yang dilakukan dengan menggunakan perhitungan saham-saham winner dan loser yaitu dengan menggunakan metode market adjusted excess returns dimana Ujt - Rjt - Rmt, dimana winner dan loser portofolio dibentuk berdasarkan penerimaan return yang berlebihan dimasa lampau. Penulis membagi periode penelitian menjadi tiga yaitu periode tiga bulanan, enam bulanan dan periode tahunan untuk setiap periode pembentukan portofolio dan periode observasi portofolio. Kemudian untuk membuktikan apakah teijadi gejala overreaction, penulis, penguji tingkat pengembalian yang diamati dengan uji signifaksi t-student.Berdasarkan perhitungan yang diperoleh, dalam penelitian yang dilakukan dengan menggunakan periode tiga bulanan menunjukan beberapa kali teijadi gejala overreaction. Berdasarkan pengamatan penulis gejala overreaction tersebut terjadi pada observasi periode bulan ke tiga. Walaupun faktanya demikian, uji signifikansi gejala overreaction pada ACAR winner< 0, ACAR loser> 0 dan selisih ACAR loser winner > 0 tidak terbukti secara statistik dan tingkat konsistensi anomali overreaction sangat rendah.Pengamatan pada replikasi periode enam bulanan pun mendapatkan hasil yang relatif sama dengan periode replikasi 3 bulanan dimana terdapat beberapa kali gejala overreaction namun dengan tingkat konsistensi yang rendah. Beberapa gejala overreaction yang terjadi kemudian dilakukan uji statistik pada seluruh ACAR winner, ACAR loser dan nilai selisih ACAR loser winner yang menunjukan nilai dihitung 0.553 (bulan 1), 0,07723 (bulan 3) dan 0.338 (bulan 4) tidak masuk dalam area penerimaan altematif hipotesis sehingga overreaction tidak terjadi pada penelitian periode replikasi enam bulanan.Observasi dilanjutkan pada replikasi tahunan yang juga ditemukan beberapa gejala overreaction. Pada periode observasi ini terbukti apa yang dikemukakan De Bondt dan Thaler bahwa efek dari overreaction sangat berpengaruh pada portofolio loser. Hal ini tergambar dalam grafik pergerakan ACAR periode tahunan yang menunjukan lonjakan pembalikan arah yang ekstrim pada ACAR loser. Observasi ini pun memiliki tingkat konsistensi gejala overreaction yang relatif tinggi. Namun hasil pengujian statistik pada nilai ACAR winner, ACAR loser dan ACAR loser winner pada periode obseryasi ini masih memiliki t-hitung yang tidak masuk ke dalam tingkat signifikansi uji statistik sehingga gejala overreaction tidak terbukti.Dengan tidak terjadinya anomali overreaction pada penelitian ini khususnya pada saham-saham LQ 45, maka dapat disimpulkan bahwa pasar modal di Indonesia memiliki bentuk pasar yang efisien.Walaupun ditemukan beberapa kali gejala overreaction dalam penelitian ini, strategi kontrarian belum dapat sepenuhnya dilakukan untuk mendapatkan abnormal return. Hal ini disebabkan tingkat konsistensi gejala overreaction pada penelitian ini sangat rendah sehingga sulit bagi investor dalam memprediksi kapan saat yang tepat menentukan pembelian atau penjualan portofolio winner-loser."

"ABSTRAKLaporan magang ini menjelaskan mengenai proses valuasi pada saham PT BlueBird Tbk di PT XYZ Securities Indonesia hingga memperoleh rekomendasiinvestasi untuk tahun 2017. Dalam melakukan valuasi, XYZ menggunakan metode3-stage Discounted Cash Flow untuk sampai pada price target sebesar Rp 9.100.Dengan price target Rp 9.100, saham Blue Bird memiliki forecast stock returnlebih dari 6% di atas market return assumption, sehingga rekomendasi investasiyang diberikan oleh XYZ adalah Buy. Hasil relative valuations denganmembandingkan P/E, P/BV, dan EV/EBITDA Blue Bird dengan perusahaan sejenisjuga menunjukkan Blue Bird sebagai perusahaan yang premium namun masihmemiliki potensi untuk berkembang.

---

ABSTRACTThis internship report explains about valuation process on PT Blue Bird Tbk stockdone by PT XYZ Securities Indonesia to get investment recommendation for 2017.XYZ used 3-stage discounted cash flow in valuing the stock to arrive on the pricetarget of Rp 9.100. With price target of Rp 9.100, Blue Bird stock had forecast stockreturn beyond 6% above the market return assumption, therefore the most suitablerecommendation was Buy rating. Moreover, result obtained from relativevaluations by comparing P/E, P/BV, and EV/EBITDA Blue Bird with othercomparable companies showed that Blue Bird had premium value but still had agreat opportunities to develop."