Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKPenelitian ini bertujuan untuk menganalisis kemungkinan terjadinya gelembung harga di pasar perumahan di Indonesia dan menentukan determinannya. Variabel penelitian meliputi indeks harga properti residensial (IHPR), pendapatan domestik bruto (PDB), inflasi, suku bunga, pengangguran perkotaan, dan pekerja keuangan-properti-asuransi untuk periode 1999:Q1 hingga 2012:Q4. Penelitian menggunakan metode Vector Error Correction Model (VECM) di mana akan dilakukan uji stasioneritas, kausalitas, penentuan kelambanan optimal, dan kointegrasi data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tidak pernah terjadi gelembung harga di pasar perumahan Indonesia, Sedangkan variabel yang signifikan berperan dalam dinamika perubahan harga jangka pendek adalah PDB.

---

ABSTRAK This study analyzes the possiblity of price bubble formation in Indonesia Housing Market and determines its determinant. The research variables consist of residential property price index (IHPR), income/gross domestic products (GDP), inflation, interest rate, urban unemployment, and finance-property-insurance employee during 1999:Q1 until 2012:Q4. The methodology used is Vector Error Correction Model (VECM) which will apply stationerity, causality, lag choice, and cointegration test on the data The results show that there is no price bubble in Indonesia housing market. Variable that most significantly determining the dynamics changes of short-term price are income (GDP)."

"Penyaluran kredit di Indonesia dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor diantaranya suku bunga kredit, suku bunga SBI, lending capacity, GDP, Indeks Produksi, Indeks Harga Konsumen, rasio modal terhadap asset, NPL. Data yang digunakan adalah data triwulan yang berasal dari BPS, Bank Indonesia, dan CEIC. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melihat variabel yang memiliki pengaruh terkuat dari tingkat koefisiennya. Regresi yang digunakan dalam penelitian ini adalah Ordinary Least Square. Dari hasil yang didapat ternyata GDP dan lending capacity memiliki koefisien yang terbesar yaitu 1,873 dan 0,7084.

---

Credit distribution in Indonesia can be influenced by several factors, including interest rates, SBI, lending capacity, GDP, Production Index, Consumer Price Index, the ratio of capital to assets, NPL. The data used are quarterly data is derived from BPS, Bank Indonesia, and CEIC. The purpose of this study is to look at the variables that have the strongest influence on the rate coefficient. Regression were used in this study is the Ordinary Least Square. From the results obtained it turns out GDP and has a lending capacity of the largest coefficient is 1.873 and 0.7084."

"ABSTRAKSkripsi ini membahas keberlangsungan stock price bubble pada pasar modal Indonesia periode 1997 2015 Pada penelitian ini dihasilkan kesimpulan bahwa terjadi beberapa periode bubble pada pasar modal Indonesia Dari hasil penelitian disimpulkan bahwa terdapat faktor faktor baik eksternal maupun internal yang menyebabkan terjadinya bubble Dari kesimpulan yang diperoleh investor dapat memanfaatkan informasi terjadinya bubble sebagai kesempatan mendapat return yang tinggi serta menghindari resiko atas terjadinya bubble burst.

---

ABSTRACTThis thesis discusses the existence of the stock price bubble in the Indonesian capital market for period 1997 2015 This research concluded that there are some bubble period in the Indonesian capital market The study concluded that there are factors both external and internal factors that caused the bubble The investor can exploit the information bubble as an opportunity to get a high return and to avoid the risk of the bubble burst. "

"Tesis ini dilatarbelakangi oleh fenomena disparitas harga beras Indonesia yang semakin melebar antara level petani dengan level konsumen, sejak tahun 1998. Padahal, sebagai komoditas yang strategis, kebijakan perberasan seharusnya mampu menjamin harga beras yang tinggi di level petani namun tetap terjangkau di level konsumen. Tujuan penelitian ini adalah (1) untuk melakukan analisis pergerakan harga gabah kering panen (GKP) di level petani dengan harga beras di level konsumen, dengan menggunakan pendekatan teori Asymmetric Price Transmission, dan (2) menjelaskan faktor-faktor yang berpengaruh terhadap tingkat integrasi pasar dan transmisi harga beras petani – konsumen, yang dikaitkan dengan kondisi struktur dan perilaku pedagang perantara beras di Indonesia. Model yang digunakan dalam analisa adalah model error correction (ECM), yang diestimasi dari pergerakan data harga GKP di level petani dengan harga beras di level konsumen. Data yang digunakan adalah data sekunder bulanan dengan rentang waktu (time series) dari tahun 2000 sampai dengan tahun 2011. Hasil pendugaan model menunjukkan bahwa dalam jangka pendek transmisi harga GKP petani terhadap harga beras konsumen bersifat simetris, sementara dalam jangka panjang bersifat asimetris. Fenomena transmisi harga tidak simetris pada jangka panjang disebabkan oleh dua hal, yaitu (1) penyalahgunaan market power oleh pedagang perantara, dan (2) kebijakan Pemerintah. Pedagang perantara mendapatkan market power dari kondisi struktur pasar yang bersifat oligopolistik, dimana jumlah pedagang perantara relatif lebih sedikit dibandingkan dengan jumlah petani dan konsumen. Hal ini menyebabkan pedagang perantara memiliki posisi tawar yang lebih tinggi, sehingga memudahkan pedagang perantara untuk mengendalikan harga. Dalam hal kebijakan Pemerintah, berbagai kebijakan perberasan dirancang untuk mengintervensi harga di level petani agar berada di atas level harga Pemerintah, sementara harga di level konsumen diserahkan kepada mekanisme pasar. Hal ini menimbulkan persepsi pedagang perantara bahwa penurunan harga GKP petani hanya bersifat sementara, sehingga pedagang perantara tidak segera bereaksi terhadap penurunan harga GKP petani.

---

The background of this thesis is due to the price disparity between the farm level and the consumer retail in rice sectors in Indonesia. The anomaly is the price disparity has widened after the liberalization of the rice market in 1998. As a strategic commodity in Indonesia, the government should develop a policy that can guarantee the price of rice is high at the farmers level and remain affordable at the consumer level.

The goal of this research is (1) to analyze the price transmission between the farm level and the consumer level in rice sector, by using the Asymmetric Price Transmission approach, and (2) to explain the factors that affect the level of market integration and rice price transmission between the farm level and the consumers level, which associated with the condition of the structure and behavior of Indonesian rice middle man.

The model used in the analysis is the error correction model (ECM), which is estimated from the movements of rice price in the farm level with the consumer level. The data used are monthly price in each level from 2000 to 2011.

Based on the model, the price transmission from the farm level to the consumer level is symmetric in the short term. Meanwhile in the long term, the price transmission is asymmetric. It means that the price transmission is caused by the long term factors, such as abuse of market power by the middle man and the government policy.

Middle man get their market power from the market structure of the middle man level which lead to oligopolistic market, where the number of middlemen are relatively few compared to the number of farmers and consumers. This causes the middle man has a higher bargaining position, so they can easily control the prices.

In terms of policy, the Indonesian government prefer to give more protection to farmer than to consumer. In the farm level, government made the Government Purchase Price Policy which aims to ensure that the farmer always get a better price (high price) by selling their rice. While, prices at the consumer level left to the market mechanism. This gives the perception in the middle man level that the falling price in the farm level only temporary, because the government will immediately intervene the market. This makes the middle man not immediately react for the falling prices in the farm level. On the other hand, the middle man believe that the rising price in the farm level is permanent, so they will increase the rice price in the consumers level immediately."

"

Perumahan adalah bagian dari kebutuhan dasar manusia. Namun, banyak keluarga miskin yang tidak mampu walau hanya sekedar memiliki rumah ukuran kecil. Keadaan ini diperparah dengan peningkatan harga rumah ukuran kecil yang sangat tinggi, dimana lebih tinggi dari peningkatan pada rumah ukuran sedang dan besar. Penelitian ini menganalisis hubungan antara harga rumah dengan variabel-variabel makro ekonomi (suku bunga, produk domestik regional bruto/PDRB per kapita, inflasi, dan biaya konstruksi) sehingga pemerintah pusat dapat memberikan sebuah kebijakan yang sesuai untuk mengendalikan harga rumah. Penelitian ini menggunakan data panel yang terdiri dari 14 kota dan delapan tahun (2009–2016). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat beberapa perbedaan hubungan antar empat pasar rumah berdasarkan ukuran: perumahan keseluruhan, kecil, sedang, dan besar. Walaupun, semua variabel yang signifikan secara statistic menunjukkan hubungan positif terhadap harga rumah. Hubungan positif suku bunga mengindikasikan bahwa sisi suplai pada pasar rumah di Indonesia lebih sensitif daripada sisi permintaan. Lebih lanjut lagi, pemerintah sebaiknya memperhatikan  tingginya pertumbuhan tahunan rata-rata biaya konstruksi di ibu kota negara—Jakarta—dan kota-kota satelit, dimana berkaitan dengan tingginya pertumbuhan harga rumah di daerah tersebut.

---

Housing is part of a human’s basic needs. However, many poor families cannot afford to buy even a low-cost or small property. This is exacerbated by a rapid yearly increase in the price of small housing, which is greater than that of larger houses. This research analyzes the relationship of housing price with macro economy variables (interest, gross regional domestic products/GRDP per capita, inflation, and construction cost) so that the central government can deliver an appropriate policy to control housing price. This research analyzes a data set of 14 cities as cross-sectional data and eight years (2009–2016) as the time span using panel data analysis. The result shows that there are relationship differences among four types of markets: general, small, medium, and large housing. However, all significant variables show positive relations to housing price. Importantly, a positive interest rate indicates that the supply side of the Indonesian housing market is more sensitive to it rather than the demand side. Moreover, the government should be concerned about the high growth of the yearly average construction cost in the capital city—Jakarta—and the satellite cities, which is associated with the high growth of housing price.

"

"ABSTRAK

Tesis ini bertujuan untuk menguji adanya hubungan cross-sectional antara volatilitas harga obligasi dengan aktivitas perdagangan pada pasar obligasi pemerintah di Indonesia. Penelitian ini menggunakan seluruh transaksi obligasi pemerintah di Indonesia pada rentang waktu tahun 2006 sampai dengan 2011. Variabel aktivitas perdagangan yang digunakan penulis antara lain volume perdagangan, jumlah transaksi, umur obligasi, Kupon Obligasi. Model yang digunakan penulis adalah regressi cross-sectional Fama & Macbeth (1973) menggunakan data transaksi mingguan. Hasil dari penelitian ini adalah ditemukan adanya hubungan yang signifikan antara volatilitas harga beberapa variabel aktivitas perdagangan pada pasar obligasi pemerintah di Indonesia.

---

ABSTRACT

---

This research aims to test cross sectional relation between price volatility and trading activities in Bond market located in Indonesia. This research use Indonesia governtment bond data period 2006-2011. Author use several variable to test hypoteses in this research. Trading activities variable is Transaction Volume, Number of Transaction, Age of Bond, Bond Coupon. This research use cross-sectional regressions estimation introduced by Fama & MacBeth (1973) using weekly transaction data. This study found positive relation beetween volatility several trading activity variable in Indonesia goverment bond market.

"

"Upaya Pemerintah dalam meningkatkan transparansi informasi transaksi obligasi dan sukuk antara lain dengan menerbitkan peraturan nomor X.M.3 tentang Pelaporan Transaksi Efek, dan juga mewujudkan lembaga penilai harga efek yang melakukan penilaian dan penetapan harga pasar wajar untuk instrumen Efek bersifat utang, sukuk dan surat berharga. Namun, upaya tersebut belum optimal membantu investor dalam bertransaksi pada instrumen tersebut. Saat ini tersedia beberapa jenis informasi harga obligasi dan sukuk, namun investor berhak mengetahui seberapa signifikan perbedaan antara data dari sumber yang satu dengan yang lainnya, sehingga investor memiliki keyakinan dalam investasi di pasar obligasi dan sukuk. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbedaan perhitungan imbal hasil dan risiko sukuk antara data harga pasar dengan data harga wajar, baik berdasarkan klasifikasi penerbit sukuk, peringkat (rating) sukuk maupun jangka waktu jatuh temponya. Besaran imbal hasil dan risiko sukuk diperoleh dengan melakukan perhitungan pada besaran Holding Period Yield (HPY), Yield to Maturity (YTM), Risk Adjusted Return (RAR) dan standar deviasi HPY. Data yang dipilih merupakan data time series yaitu data sukuk yang dikeluarkan oleh negara maupun korporasi tanpa membedakan industri atau jenis usaha emiten (korporasi) dan sukuk tersebut ditransaksikan di pasar sekunder, serta dilaporkan ke Bursa Efek Indonesia selaku Penerima Laporan Transaksi Efek. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa secara umum terdapat perbedaan yang signifikan secara statistik dari imbal hasil dan risiko sukuk antara yang menggunakan harga pasar dan harga wajarnya berdasarkan beberapa klasifikasi yang ditentukan.

---

Government's efforts in improving the transparency of information bonds and sukuk transactions, among others, by issuing regulations number XM3 about securities Transaction Reporting, and also establish the effects of price appraisal agencies to assess and determine the fair market price for debt securities instruments, sukuk and securities. Government efforts is not fully help investors to invest in such instrument. Several types pricing information of bonds and sukuk are available, but investors are entitled to know how significant the difference between data from one source to another, so that investors have confidence in investing in bonds and sukuk market.

This study aims to determine differences in the calculation of returns and risks between data sukuk market price and fair price data, both based on the classification of sukuk issuer, the rating and sukuk maturity period. Sukuk Returns and Risk is obtained by calculating Holding Period Yield (HPY), Yield to Maturity (YTM), Risk Adjusted Return (RAR) and the standard deviation of HPY. The selected data is time series data are sukuk issued by a state or corporation without distinction as an industry or type of business issuers (corporations) and sukuk are transacted in the secondary market, and reported to the Indonesian Stock Exchange as Beneficiary of Securities Transaction Report.

The conclusion of this study show that there was a statistically significant difference of returns and risks between the use sukuk market price and fair price based on some classification defined."

"ABSTRAKPenelitian ini mengembangkan permodelan gelembung harga saham rasional dan irasional menggunakan model state-space dengan markov switching. Gelembung harga saham merupakan unobserved variable yang dapat ditentukan dengan pendekatan teori ekspektasi rasional dimana dalam penelitian ini gelembung harga saham ditentukan oleh informasi ekstraneus yang terdiri dari faktor eksternal dow jones Index dan Hangseng Index dan faktor internal faktor politik dan keamanan . Untuk menganalisis unobserved variable tersebut digunakan model state-space yaitu Kalman Filter. Selain itu gelembung harga saham dapat megalami perubahan struktural yang juga bersifat unobserved yaitu adanya gelembung harga saham irasional. Dikarenakan gelembung irasional juga bersifat unobserved maka digunakan model markov switching.Untuk melihat bagaimana model state space dengan markow switching bekerja, penelitian ini menerapkan model tersebut pada data harga saham Indonesia periode Januari 1989 hingga Desember 2013. Hasil estimasi model menunjukan bahwa DJIA berpengaruh positif signifikan terhadap gelembung harga saham di Indonesia, sedangkan HSI tidak berpengaruh signifikan. Dari faktor internal, faktor politik berpengaruh negatif signifikan terhadap gelembung harga saham di Indonesia, sedangkan faktor keamanan tidak berpengaruh signifikan. Dengan permodelan ini, gelembung harga saham rasional dan irasional dapat di identifikasi di pasar modal Indonesia namun gelembung harga saham tidak terjadi setiap tahun selama periode penelitian.

---

ABSTRACTThis paper develops a model of rational and irrational stock price bubbles using State Space Model with Markov Switching. Stock price bubbles are the unobserved variables that can be determined with rational expectations theory approach, which in this study is determined by stock price bubbles extraneous information consisting of external factors Dow Jones Index and the Hang Seng Index and internal factors political and security factors . A state space model, Kalman filter, is used to analyze this unobserved variables. Stock price bubbles may undergo structural changes that are also unobserved, namely the irrational stock price bubble. Thus, due to this unobserved nature, the Markov switching model is used to analyze this unobserved structural changes. To see how the model state space with Markov switching works, this study applies the model to the Indonesian stock price data from the period of January 1989 to December 2013. The result of the model estimation shows that the external factor, DJIA has significant positive effects, whereas HSI has no significant effect on the stock price bubble in Indonesia. The result from internal factors shows that a political factor has significant negative effect, whereas the safety factor has no significant effect on the stock price bubble in Indonesia. Furthermore, this model could help identify the rational and irrational stock price bubble in the Indonesian stock market, nonetheless, this stock price bubbles do not occur every year during the study period."

"Indonesia adalah negara yang rawan terkena bencana alam seperti letusan gunung berapi, longsor dan tsunami. Rumah adalah aset yang berharga namun menanggung proporsi kerusakan yang tinggi akibat bencana alam, oleh karena itu penting untuk mengetahui apakah kejadian bencana alam mempengaruhi keputusan rumah tangga untuk memiliki rumah di Indonesia. Paper ini mengadopsi metode harga hedonik untuk menjelaskan dampak dari bencana alam yang terjadi belakangan ini terhadap harga rumah di Indonesia menggunakan data Indonesia Family Life Survey (IFLS) gelombang empat tahun 2014. Harga imputed rent digabung dengan karakteristik standar metode harga hedonik dan kejadian bencana. Estimasi menunjukkan bahwa dari beberapa jenis bencana alam, kejadian letusan gunung berapi berdampak signifikan terhadap harga. Hasil ini menyiratkan bahwa kejadian bencana alam memang mempengaruhi keputusan rumah tangga untuk memiliki rumah, terutama kejadian letusan gunung berapi. Implikasi kebijakan utama yang disarankan pada paper ini adalah meningkatkan kesadaran masyarakat akan dampak bencana alam terutama letusan gunung berapi terhadap pasar perumahan.

---

Indonesia is a country that is prone to many types of natural disaster, such as volcanic eruption, landslide, and tsunami. Houses bear a high proportion of damage from natural disasters, and since a house is one of the most important assets of people's lives, it is important to know whether the occurrence of these natural hazards affects household's decision to own a house in Indonesia. This paper adopts the hedonic pricing method to explain the impact of recent natural disaster onto housing price in Indonesia using data from Indonesia Family Life Survey (IFLS) wave five in 2014. The imputed rent price is coupled with disaster occurrence and other standard characteristics in the hedonic pricing method. The estimation shows that among various types of natural hazard, the occurrence of volcanic hazard has a significant impact on the imputed rent price. This result implies that natural hazard indeed affects people's decision to own a property, especially the volcanic disaster. The main policy implication for this paper is to increase people's awareness of natural disaster's impact especially that of volcanic hazards, on the housing market in Indonesia."

"Kenaikan harga-harga properti hunian di Indonesia pada kurun waktu 2010-2012 telah menimbulkan kekhawatiran akan adanya bubble. Studi ini bertujuan untuk mengidentifikasi potensi bubble di pasar properti hunian dengan menggunakan 5 (lima) indikator: perbandingan antara harga rumah aktual dengan harga rumah berdasarkan predicted value-nya, perbandingan harga aktual dengan harga fundamentalnya berdasarkan ekspektasi rasional, mengukur price to income ratio dan price to rent ratio, menganalisis pertumbuhan kredit properti serta melibatkan control chart. Hasil penelitian menunjukan bahwa properti jenis apartemen menunjukan adanya indikasi bubble, namun untuk tipe perumahan, walaupun mengalami kenaikan di tahun 2012, bukan merupakan indikasi bubble. Hal ini dibuktikan dari hasil regresi yang dibuat menunjukan bahwa kenaikan harga rumah lebih disebabkan oleh perubahan faktor fundamental seperti peningkatan pendapatan penduduk, pertumbuhan populasi, tingkat inflasi yang stabil dan tingkat pengangguran yang cenderung turun, secara signifikan mempengaruhi kenaikan harga rumah.

---

The high increase of Indonesias property prices, particularly in the residential sector, during 2010-2012 has created a concern that it would lead to a bubble. This study aims to investigate the potential housing bubble in Indonesia using a combination of five (5) quantitative indicators, namely: a comparison between actual and predicted housing value, a comparison between actual price and fundamental price based on rational expectation, the price-to-income ratio and the price-to-rent ratio, development of mortgage loans and control chart as a statistical tool to quantify housing / apartment bubbles. The results suggest that the apartment sector was on its way of forming bubble in 2012, whereas the landed-house sector showed no indications of an impending bubble. Furthermore, based on the regression analysis, the rise of landed-house price was in line with fundamental factors such as increase in income, population growth, inflation and lower unemployment rate."