Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Perkembangan pasar modal di negara Asia Tenggara cenderung meningkat dan diminati oleh para investor. ASEAN berusaha mewujudkan kerjasama pasar modal yang lebih erat dengan memperdalam integrasi ekonomi regional untuk memaksimalkan return, yang tidak terlepas dari faktor risiko sehingga dapat memilih portofolio yang optimal. Penelitian ini menganalisis pengaruh dari risiko pasar, risiko ukuran perusahaan dan risiko nilai terhadap return portofolio saham periode Januari 2004 sampai Desember 2012 pada 3 (tiga) negara ASEAN yaitu Indonesia, Filipina dan Thailand serta mengidentifikasi adanya integrasi antara bursa saham 3 (tiga) negara tersebut.Model yang digunakan adalah model pricing Tiga Faktor Fama-French dalam melihat pengaruh tiga faktor risiko terhadap return portofolio saham dengan metode regresi Ordinary Least Square (OLS) dan metode Johansen untuk uji kointegrasi, dengan menggunakan bantuan software Eviews versi 7.Hasil penelitian antara lain risiko pasar memiliki pengaruh signifikan dan positif terhadap return portofolio saham negara ASEAN-3 tersebut. Untuk risiko ukuran perusahaan rata-rata memiliki pengaruh signifikan dan positif kecuali portofolio saham B/L (perusahaan besar dengan nilai buku perusahaan terhadap pasar rendah). Untuk risiko nilai (value risk) rata-rata memiliki pengaruh signifikan dan positif terhadap portofolio saham dengan nilai buku perusahaan terhadap pasar yang tinggi (value stock) sedangkan pada portofolio saham dengan nilai buku perusahaan terhadap pasar yang rendah (growth stock) memiliki pengaruh negatif, kecuali negara Thailand dikarenakan kondisi perekonomian yang labil pada beberapa tahun terakhir akibat bencana alam banjir. Dalam hal uji kointegrasi terhadap indeks pasar saham dengan menggunakan metode Johansen, dapat disimpulkan bahwa ketiga negara tersebut terintegrasi secara keseluruhan maupun parsial antara dua negara.

---

The Development of capital markets in Southeast Asian countries is likely to increase and attractive to investors. ASEAN cooperation trying to make capital markets more closely to deepen regional economic integration to maximize the return, which is influenced by risk factors in order to select the optimal portfolio. This research analyzes the influence of market risk, size risk and value risk to return of stock portfolio for period January 2004 to December 2012 in 3 (three) ASEAN countries, namely Indonesia, Filipina and Thailand and identify the integration among stock exchanges of three countries.The model used is the Fama-French Three Factor pricing model in view of the influence of the three risk factors for stock portfolio return by using method of ordinary least squares regression (OLS) and the Johansen method of cointegration test, with the help of Eviews software version 7.The result of this study are market risk has significant and positive influence to return of stock portfolio of ASEAN-3 countries. The risk of firm size has a significant and positive effect in average except stock portfolio B/L (large firms with low book to market value). Value risk has significant and positive influence of stock portfolio with high book to market value (value stock) in average. While portfolio of stock with low book to market value (growth stock) has negative influence, except for Thailand because the country unstable economic conditions in recent years due to natural disasters flood. In terms of cointegration test of stock market indices using the Johansen method, it can be concluded that the three countries as a whole integrated and partially integrated between the two countries."

"Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui tingkat likuiditas serta nilai return dan risiko sistematik saham pada perusahaan ndash perusahaan yang terdaftar pada bursa efek periode 2009 sampai 2012 Analisis dilakukan setelah menggolongkan perusahaan berdasarkan tingkat likuiditasnya LMx digunakan untuk menghitung tingkat likuiditas sedangkan beta digunakan untuk menghitung risiko sistematik saham Hasil penelitian menunjukkan sejak 2009 ndash 2012 selalu terjadi peningkatan likuiditas saham ndash saham pada Bursa Efek Indonesia Selain itu dari penelitian ini kita juga dapat mengetahui bahwa nilai average return dari saham ndash saham di Bursa Efek Indonesia selama periode penelitian selalu bernilai positif Penelitian ini juga menunjukkan bahwa tidak terdapat korelasi antara tingkat likuiditas dengan return pada Bursa Efek Indonesia dan juga bahwa terdapat korelasi antara tingkat likuiditas dengan risiko sistematik beta namun tidak terdapat korelasi antara return dengan beta.

---

This study conducted to investigate liquidity rate stock return and systematic risk on listed companies in Indonesia Stock Exchange 2009 2012 Analysis conducted after dividing companies based on their liquidity rate LMx was used to calculate liquidity rate meanwhile beta was used to calculate stock systematic risk Result of this study show that since 2009 until 2012 liquidity rate of stocks in Indonesia Stock Exchange always increase Furthermore from this study also we know that average retun of the stocks at Indonesia Stock Exchange during research period always has positive value This study also shows that there is no correlation between liquidity rate and return at Indonesia Stock Exchange and also there is correlation between liquidity rate and systematic risk beta but there is no correlation between return and beta."

"Tesis ini bertujuan untuk melihat kondisi pengelolaan risiko perbankan di Indonesia dan pengaruh risiko terhadap return yang diperoleh dari harga saham untuk pengamatan antara tahun 2008 sampai 2013. Risiko yang diamati adalah interest rate risk, credit risk dan solvency risk, serta menambahkan natural hedging strategy, dan variabel yang dibentuk sebagai proxy untuk menggambarkan risiko tersebut adalah net interest margin to total asset (NETIM), net non interest margin to total asset (NONIM), provision to total assets (PROV) dan Capital Adequacy Ratio (CAR).Terhadap variabel risiko tersebut dilakukan analisis multivariat untuk menghasilkan empat buah model risiko yang akan diamati. Untuk mengetahui hubungan antara risiko dan return harga saham perbankan, maka dilakukan analisis regresi dari model risiko terhadap harga saham. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa trend pengelolaan risiko menurun pada periode pengamatan. Dan risiko yang berpengaruh terhadap return saham perbankan adalah interest rate risk.

---

This research aims to look at the condition of banking risk management in Indonesia and impact of the risk to stock return for observations period 2008 to 2013. Observed risk in this research is interest rate risk, credit risk and solvency risk, as well as adding a natural hedging strategy. The variabels used as a proxy to describe the risk is the net interest margin to total assets (NETIM), net non-interest margin to total assets (NONIM), provision to total assets (PROV) and the Capital Adequacy Ratio (CAR).

The risk variable is proccesed using multivariate analysis to produce four models of risk that will be observed. A regression analysis is performed to determine the relationship between risk and stock return. The results of this study indicate that the risk management in declining trend over the observed period. And risks affecting the stock returns of banks is interest rate risk."

"ABSTRAKPenelitian ini bertujuan untuk menganalisa tail risk pada variabel pembentuk risiko pasar, yakni risiko indeks saham, nilai tukar, dan suku bunga di Jepang, Cina, Korea Selatan, Negara ASEAN-5 dan Amerika Serikat. Pada penelitian ini digunakan metode GARCH-M-GED (General Autoregressive Conditional Heteroschedascity in Mean with General Error Distribution Parameter) untuk mencari tahu pembentukan dan besaran tail risk, dan dilengkapi dengan metode VAR (Vector Autoregressive) IRF (Impulse Response Function) untuk menganalisa pola dari transmisi global di masing-masing variabel. Penelitian juga dilakukan dengan melakukan perbandingan antara data rentang waktu harian dengan data rentang waktu mingguan dalam rangka menganalisa resistensi investasi terhadap tail risk berdasarkan rentang waktu investasi. Hasil dari penelitian ini menemukan bahwa tail risk merupakan hal yang lazim terjadi, dengan volatilitas tertinggi ditunjukkan oleh variabel suku bunga. Dan investasi dengan rentang waktu mingguan dirasa lebih resisten terhadap tail risk dibanding investasi pada rentang waktu harian.

---

ABSTRACTThis study aims to analyze tail risk on three variables that generate the market risk. They are equity index, exchange rate, and interest rate risk in Japan, China, South Korea, ASEAN-5 Countries, and United States of America. In this study, GARCH-M-GED (General Autoregressive Conditional Heteroschedascity in Mean with General Error Distribution Parameter ) method used to find out about the establishment and magnitude of the tail risk, and will be completed with VAR (Vector Autoregressive) IRF(Impulse Response Function) method in order to analyze the pattern of global transmission in each variable. This study also done a comparative study between daily time series data with weekly time series data to analyze the resistence of investment towards tail risk, based on the investment time horizon. Finally, this study find out that tail risk is something prevalent, and the highest volatility showed by interest rate variable. And weekly time horizon investment considered more resistance toward tail risk rather than daily time horizon investment."

"Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa dan mengetahui apakah terdapat pengaruh dari tingkat suku bunga di Indonesia terhadap perilaku pengambilan risiko pada bank bank umum di Indonesia yang tercatat pada Bursa Efek Indonesia pada periode 2004 ? 2012 semiannual, sesuai dengan fenomena yang terjadi pada bank di negara negara Eropa. Pengukuran risiko akan dibagi menjadi tiga yaitu dari Risk Weighted Asset (Asset Tertimbang Menurut Risiko), Non Performing Loan (Kredit Macet), dan Z-Score . Sementara itu pengukuran tingkat suku bunga juga akan dibagi menjadi tiga yaitu Short-Term Rate (tingkat jangka pendek), Long-Term Rate (tingkat jangka panjang) dan Central Bank Rate (tingkat bank sentral). Tujuan pembagian kedalam ketiga ukuran tersebut adalah untuk melihat pengaruh tingkat suku bunga yang lebih konsistent, serta melihat pengaruhnya terhadap ketiga alat ukur risiko yang berbeda beda. Selain variabel variabel tersebut, model ini akan disertakan juga variabel variabel kontrol untuk mengetahui pengaruh variabel kontrol tersebut terhadap perilaku pengambilan risiko bank tersebut, serta untuk memperbaiki model penelitian. Dan pengolahan data dilakukan dengan menggunakan metode regresi data panel.Hasil dari penelitian ini adalah bahwa benar terdapat pengaruh dari tingkat suku bunga terhadap perilaku pengambilan risiko pada bank bank Indonesia. Hal tersebut terlihat dari variabel short-term rate, long-term rate dan central bank rate yang memiliki pengaruh negatif signifikan terhadap risk weighted asset suatu bank. Namun sebaliknya, tiga suku bunga ini memiliki pengaruh positif signifikan terhadap non performing loan suatu bank. Dan juga masing-masing suku bunga memiliki pengaruh positif signifikan terhadap z- score suatu bank. Yang mengartikan bahwa ketiga alat ukur tingkat suku bunga memiliki arah pengaruh yang konsisten dalam mempengaruhi satu ukuran risikonya. Selain itu, variabel kontrol ROA memiliki pengaruh negatif signifikan terhadap risk weighted asset, namun memiliki pengaruh positif signifikan terhadap non performing loan, dan zscore bank tersebut. Sementara itu variabel capitalization (kapitalisasi pasar), dan loan deposit ratio (pertumbuhan pinjaman bank) memiliki pengaruh signifikan terhadap risk weighted asset, non performing loan serta z score. Disisi lain, variabel size (ukuran bank) tidak berpengaruh signifikan terhadap risk weighted asset dan non performing loan bank di Indonesia.

---

This study aims to analyze and determine whether there is influence of interest rates in Indonesia against the risk taking behavior of commercial banks in Indonesia that are listed on the Indonesia Stock Exchange in the period 2004 - 2012 taken semiannualy. This research shows more Indonesia?s market perpectives by comparison with the phenomena that occur on the banks in European countries. Risk measurement will be divided into Risk Weighted Assets, Non-Performing Loans, and Z-Score. Where the measurement of interest rate will be divided into Short-Term Rate, Long-Term Rate and the Central Bank Rate. Both independent variable and dependent variable are divided to three measurement analyze whether the three interest rate measurement have a consistent effect to each of the three different risk measurement. In addition, the model will also be included control variables to determine the effect of the control variables of the bank's risk-taking behavior, as well as to focus the research model enhancement. This research use Panel Data Regression.

The result of this study primarily examined the effect of the interest rate on risk-taking behavior in Indonesian banks. As a result, the short-term variable rate, long-term rate and the central bank rate has a significant negative effect on a bank's risk-weighted assets. Whereas, these 3 variables have a significant positive effect on a bank's nonperforming loans. And also these independent variable have a significant positive effect on the z-score of a bank. Which means that all the interest rate measurement have a consistent direction of effect in influencing the size of the risk. In addition, the control variable ROA has a significant negative effect on the risk-weighted assets, but has a significant positive effect on non-performing loans, and the bank's z-score. While the variable capitalization, and loan-deposit ratio has a significant influence on risk-weighted assets, non-performing loans and z score. On the other hand, the variable size did not significantly influence the riskweighted assets and non-performing loans of banks in Indonesia."

"Hasil penelitian mengenai default risk dengan menggunakan data saham di Amerika oleh Vassalou dan Xing (2004) secara empirik membuktikan bahwa ada hubungan yang positif antara default risk dengan return saham. Sedangkan, hasil riset dari Gharghori, Chan, Faff. (2009) di Australia dengan menggunakan data Australia membuktikan bahwa antara default risk dengan return saham tidak ada hubungan yang positif. Metode penelitian ini menggunakan metode perhitungan default risk yang dipakai oleh Vassalou dan Xing (2004) yang merupakan pengembangan dari Option based Black-Scholes-Metode Merton (1974). Hasil penelitian dengan menggunakan data saham ASEAN memberikan hasil tidak ada hubungan yang positif antara default risk dan return saham. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa di wilayah ASEAN default risk tidak memberikan hasil positif terhadap return saham

---

Vassalou dan Xing (2004) emprical result on default risk in equity returns research in American stocks stated positive relationship between default risk in equity returns. Meanwhile Gharghori, Chan, Faff. (2009) researched on Australian stocks stated negative relationship between default risk in equity returns. This study follows default risk calculation method by Vassalou dan Xing (2004) as further development of Option based Black-Scholes-Metode Merton (1974). Research results on ASEAN stocks market there is negative relationship between default risk and equity returns"

"Dalam iklim globalisasi yang begitu dinamik, ketidak pastian merupakan ha! yang mau tidak mau perlu diperhatikan. Dengan scmakin besarnya ketidak pastian, berimplikasi pada semakin besar risiko yang dihadapi. Dleh karena itu, pengukuran risiko menjadi kata kunci dalam berbisnis saat ini. Pengukuran risiko secara formal, sudah lama dilakukan oleh institusi finansial, terutama bank. Akhir-akhir ini, pengukuran secara formal juga mulai dilakukan pads sektor lainnya, seperti pada sektor energi, dan telekomunikasi.Tingginya kebutuhan untuk mengukur risiko secara lebih tepat, menyebabkan banyaknya metode-metode pengukuran yang diusulkan, balk dari para peneliti maupun praktisi. Dari sekian banyak metode pengukuran risiko yang ada, hanya Value at Risk (VaR) yang paling banyak digunakan, dan menjadi de facto standar pengukuran risiko. VaR menjadi populer karena metode ini menggabungkan keunggulan dari pengukuranpengukuran risiko sebelumnya.Banyak pengukuran VaR yang didasari pada asumsi distribusi normal. Seperti diketahui, distribusi normal memiliki banyak karakteristik yang menarik; selain karakteristik distribusi ini hanya dibedakan dari kedua momen pertamanya, banyak alat analisis statistik yang didasarkan pada distribusi ini. Salah satu model pengukuran VaR yang berdasarkan pada asumsi ini adalah model RiskMetrics dari J.P. Morgan.Berdasarkan studi empiris yang telah dilakukan, banyak return instrumen finansial yang tidak mengikuti pola distribusi normal. Distribusi return instrumen finansial ini umumnya memiliki karakteristik kurva yang lancip ditengah, dan ekor yang Iebih tebal (far tail), atau dikatakan jugs bersifat leptokurtosis. Penyimpangan terhadap asumsi ini menimbulkan persoalan tersendiri, yaitu seberapa tepatkah pengukuran VaR dengan menggunakan asumsi distribusi normal, terhadap distribusi return aset yang bersifat leptokurtosis.Penelitian ini bertujuan untuk melihat seberapa jauh implikasi penggunaan asumsi distribusi normal, terhadap perhitungan VaR pada return aset finansial yang bersifat leptokurtosis. Disamping itu, penelitian ini ditujukan untuk menguji seberapa jauh penggunaan distribusi t-student, sebagai alternatif distribusi normal, dapat meningkatkan ketepatan pengukuran VaR.Penelitian ini merupakan studi kasus dengan menggunakan empat saham, yaitu saham PT. Astra International Tbk. (ASII), saham PT. Indosat Tbk. (ISAT), saham PT. Samudra Indonesia Tbk. (SMDR), dan saham PT. Unilever Indonesia (UNVR) sebagai obyek penelitian. Pemilihan saham-saham ini terutama karena rnemiliki sifat leptokurtosis. Selain itu saham-saham ini berbeda dan sektor usahanya.Model volatilitas yang digunakan dalam pengukuran VaR pada penelitian ini adalah model volatilitas Gaussian-GARCH, dan t-GARCH. Model Gaussian-GARCH adalah model GARCH yang berlandaskan pada asumsi distribusi normal. Sedangkan model t-GARCH adalah model yang-berlandaskan pada asumsi distribusi t-student.Berdasarkan uji statistik Akaike dan Scwarz, model volatilitas t-LARCH lebih ungguI dibanding Gaussian-GARCH untuk ke empat return wham yang diteliti. Sedangkan basil uji Kupiec terhadap VaR pada selang kepercayaan 99%, atau VaR(99%), yang dihitung berdasarkan asumsi distribusi t-student, hanya lebih balk untuk return SMDR dan ISAT. Sebaliknya, basil uji Kupiec terhadap VaR(95%) berdasarkan asumsi distribusi normal, Iebih balk dibanding dengan perhitungan VaR(95%) dengan asumsi distribusi t-student. Hal ini disebabkan karena basil pengukuran VaR(95%) berdasarkan asumsi distribusi t-student, menyebabkan over confident (persentase kesalahan secara statiatik signifikan lebih kecil dari 5%) untuk ke empat saham.

---

Nowadays, many companies, face with dynamic globalizations challenge. One characteristic brought by this new situation is uncertainty becomes bigger, hence drags companies to prepare with better risk measurement. Currently, not so many companies provide themselves with formal procedure for measuring risk. The obvious industry which has prepared this for a Iong time is financial institution, especially bank. Other sectors, for example energy, and telecommunication, start to develop their own style procedures.

The need to have such well proven tools for measuring risk blooms many methods proposed by dedicated researches, as well as practitioners. Among these, Value at Risk . (VaR), become de-facto standard accepted by many companies in the world. This because, VaR combines many advantages brings by previous risk measurement methods.

Many VaR measurement techniques, are based on normal distribution assumptions. As it is well known, normal distribution has several attractive properties; it is easy to use, and it produces several tractable results in many analytical exercises; all moments of positive order exist, and it is completely characterized by its first two moments, thus establishing the link with the mean-variance optimization theory. One popular technique, RiskMetric from J. P. Morgan, does not also run away from this assumption.

Many studies revealed that many financial returns do not conform to normal distribution pattern, but they tend to have peak curve, and fat tail characteristic, or also known as Leptokurtosis characteristic. The deviation from this assumption leads to important issue in risk measurement, which is, how accurate VaR calculation based on this assumption can capture real risk facing by companies.

The main purpose of this study is to identify implication of using normality assumption, when calculating VaR on return of financial instrument having leptokurtosis characteristic. The other purpose is to examine whether student-t distribution, as an alternative to normal distribution, provides better VaR calculation in said situation.

To support this study, four stocks are used. They are stocks of PT. Astra International Tbk. (ASH), PT. Indosat Tbk. (ISAT), PT. Samudra Indonesia Tbk. (SMDR), and PT. Unilever Indonesia (UNVR). The reason behind the selection is mainly because the conditional distributions of these four returns have leptokurtosis characteristic. The other reason is these stocks come from different sectors.

Volatility model used as input to VaR calculation are Gaussian-GARCH, and t-GARCH. Gaussian-GARCH is GARCH model based on normality assumption. Whereas t-GARCH is GARCH model based on student-t distribution assumption.

Statistic test results using Akaike Information Criteria (AIC), and Scwarz Criteria (SC) statistics, give conclusion that t-GARCH is better than Gaussian-GARCH when applied to four returns under study. Other interesting results come from Kupiec tests. These tests show that VaR using 99% level of confidence or Var(99%) calculation based on t-student distribution assumption, only superior, compare to VaR(99%) calculation based on normal assumption, when employed to SMDR and ISAT returns. On the other hand, VaR(95%) calculation based on normal distribution assumption is better than the ones based on t-student distribution assumption. This is because t-student-based-VaR(95%) computation produces over-confident VaR values (fault percentage statistically significant less than 5%) for all returns under study."

"Penelitian ini membahas manajemen risiko reputasi perusahaan perbankan yang terdaftar di bursa efek negara emerging markets di Asia Tenggara. Perusahaan perbankan di Indonesia, Filipina, Malaysia, Singapura, dan Thailand tahun 2010-2019 dipilih karena masing-masing negara memiliki perwakilan perusahaan perbankan yang masuk dalam daftar 15 besar bank terbesar di Asia Tenggara berdasarkan total assets di tahun 2019, sebelum penyebaran kasus virus COVID-19 dengan jumlah observasi sebanyak 57 Bank. Penelitian menggunakan data sekunder dari Thomson Reuters dan analisis konten laporan tahunan. Penelitian menganalisis faktor yang memengaruhi suatu perusahaan perbankan untuk menerapkan Manajemen Risiko Reputasi dengan variabel independen yaitu firm size, leverage, return-on-assets, big four auditor, risk awareness, dan reputation awareness terhadap variabel dummy yaitu reputation risk management (RRM). Lalu, dilihat apakah penerapan RRM menambah nilai perusahaan (Tobin’s Q). Hasil penelitian menunjukan bahwa semakin besar firm size dan reputation awareness maka kecenderungan perusahaan menerapkan RRM semakin besar secara signifikan. Sementara, semakin besar leverage dan risk awareness maka kecenderungan perusahaan menerapkan RRM semakin kecil dan signifikan. Penerapan manajemen risiko reputasi memengaruhi nilai perusahaan walau tidak signifikan. Hasil univariat perbedaan mean perusahaan yang menerapkan RRM memiliki Tobin’s Q yang lebih tinggi daripada yang tidak menerapkan RRM, mendukung tanda awal hubungan positif antara RRM dengan nilai perusahaan

---

This study discussed about reputation risk management of banking firms listed in South East Asian countries’ emerging markets. Publicly listed bank companies in Indonesia, Philippines, Malaysia, Singapore, and Thailand from Year 2010-2019 were selected, as each country has at least one bank that made it to top 15 biggest bank in South East Asia based on total assets in 2019, before COVID-19 virus spread with total of 57 banks. This study data was acquired from Thomson Reuters and content analysis for each annual report available. Study analyze the determinants that affect firm’s decision on implementing reputation risk management with independent variables are as firm size, leverage, return on asset, Big Four auditor, risk awareness, and reputation awareness to dependent dummy variable for reputation risk management (RRM). Then, we examine the value of RRM to firm’s value with Tobin’s Q as the proxy. This study showed that with increasing value of firm size and reputation awareness, they increase the probability of firms to implement RRM. Whereas each increase in leverage and risk awareness, they decrease the probability of firms to implement RRM. RRM implementation also showed a positive sign to firm’s value although not statistically significant. The univariate analysis showed a support to the regression output with firms that implement RRM have higher firm’s value than those who don’t."

"Keterbukaan perekonomian global menimbulkan suatu risiko yang harus dihadapi oleh perusahaan sebagai akibat ketidakpastian pergerakan nilai tukar suatu mata uang terhadap mata uang negara lain. Dalam penelitian ini dipaparkan analisis mengenai pengaruh risiko nilai tukar mata uang asing terhadap imbal hasil saham perusahaan publik di Indonesia menggunakan metode Ordinary Least Square dan ARCH-GARCH. Perusahaan yang menjadi sampel penelitian adalah perusahaan yang secara konsisten termasuk kedalam daftar perusahaan LQ45 pada BursaEfek Indonesia selama periode tahun 2009-2013. Dari hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh signifikan dengan arah yang berbeda-beda dari nilai tukar enam mata uang asing terhadap imbal hasil saham perusahaan publik di Indonesia.Keenam mata uang tersebut adalah US Dollar, Singapore Dollar, Japanese Yen, Australian Dollar, British Poundsterling dan Euro, yang merupakan mata uang yang digunakan oleh mitra dagang utama Indonesia dalam aktivitas perdagangan internasional.

---

Given the global nature of business, companies are impacted by foreign currency movements largely. This study focused on analyzing the effect of the exchange rate risk on the stock return of the Indonesian public listed companies using Ordinary Least Square and ARCH-GARCH method. The sample of the research are the companies that consistently include on the LQ45 index on Indonesia Stock Exchange during the period 2009-2013. The result show that stock return of the Indonesian public listed companies are significantly exposed to six foreign exchange rates that used by Indonesia major international trading partners US Dollar, Singapore Dollar, Japanese Yen, Australian Dollar, British Poundsterling and Euro with different directions and sensitivity level."

"Penelitian ini membahas mengenai pengaruh yang timbul dengan penambahan variabel risiko likuiditas pada metode CAPM (Capital Asset Pricing Model) dalam menentukan return untuk saham-saham yang likuid dan kurang likuid di Bursa Efek Indonesia periode Januari 2009 - Desember 2011. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah perubahan liquidity risk premium yang diperoleh dengan metode perhitungan bid-ask spread mampu mempengaruhi perubahan return saham dan seberapa besar pengaruhnya. Penelitian ini menggunakan metode perhitungan bid-ask spread yang dikembangkan Corwin dan Schultz (2012). Saham-saham yang digunakan sebagai sampel penelitian dari indeks LQ45 dan Kompas100 yang dibedakan antara saham likuid dan kurang likuid. Penelitian ini menggunakan prosedur multiple regression analysis. Penelitian ini menemukan bahwa market risk premium memiliki pengaruh terhadap return saham selama periode Januari 2009 - Desember 2011. Akan tetapi liquidity risk premium tidak mempengaruhi return saham selama periode penelitian. Oleh karena itu penambahan risiko likuiditas dalam metode CAPM tidak memiliki pengaruh dalam menentukan return saham selama periode Januari 2009 - Desember 2011.

---

This study discusses the effects that arise with the addition of liquidity risk on the method of CAPM (Capital Asset Pricing Model) in determining the return for stocks that are less liquid and liquid in the Indonesia Stock Exchange from January 2009 - December 2011. This study aims to determine whether the change of liquidity risk premium which obtained by the method of calculation of the bidask spread is able to affect the change of stock return and how big an impact. This study uses the calculation method of bid-ask spread which developed by Corwin and Schultz (2012). Stocks that used as research sample are from the LQ45 and Kompas100 which distinguish between liquid and less liquid stocks. This study uses multiple regression analysis procedure. This study found that the market risk premium has an influence on stock returns over the period January 2009 - December 2011. However, the liquidity risk premium does not affect the stock return during the research period. Hence the addition of liquidity risk in the CAPM method has no effect in determining stock returns over the period January 2009 - December 2011."