Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Peramalan merupakan hal yang sangat penting dalam segala bidang, baik dalam menjalankan usaha maupun dalam penelitian. Semakin lama, semakin banyak metode-metode peramalan yang dikembangkan dalam memenuhi kebutuhan dalam meramal. Walau pengembangan metode peramalan semakin lama semakin maju, satu hal yang pasti adalah, tidak akan pernah ada metode peramalan yang dapat meramal secara tepat, peristiwa yang akan terjadi. Dari beberapa peramalan yang ada, ada beberapa metode yang banyak digunakan secara luas, baik dalam bisnis maupun dalam kehidupan sehari-hari. Peramalan tersebut antara lain adalah metode Regressi, metode Arima dan metode Winter. Tesis ini mencoba untuk menemukan dari ketiga metode yang disebut diatas, mana diantara ketiga metode ini lebih baik bila diterapkan pada peramalan harga saham di bursa efek. Peramalan dilakukan dengan mengunakan harga saham beberapa perusahaan tertentu yang terdaftar di BEJ sejak tahun 1989, dan memenuhi syarat-syarat yang telah ditentukan agar harga saham dan perusahaan yang diramal terbebas dari faktor-faktor yang bersifat subjektif. Setelah dilakukan peramalan, dan dengan mengunakan MSD (mean square deviation) sebagai alat untuk membandingkan antara ketiga metode tersebut, serta mempertimbangkan kelemahan dan kelebihan dari setiap metode dan juga daam proses pengumputan data, ditemukan bahwa metode ARIMA, lebih baik dibanding dengan 2 metode lainnya. Metode ARIMA bukan tanpa kelemahan. Kelemahan utama adalah kesulitan untuk menentukan tingkat kepercayaan (r2). r2 tidak dapat ditentukan di awal analisa, tapi merupakan hasil yang didapat dari model yang ditemukan."

"Salah satu hal penting yang harus dipertimbangkan oleh perusahaan yang akan menawarkan sahamnya kepada masyarakat adalah penentuan harga saham perdana. Berdasarkan keputusan Ketua BAPEPAM No. KEP-01/PM/1988 tanggal 22 Pebruari 1988 pasal 11, disebutkan bahwa harga saham perdana ditetapkan berdasarkan kesepakatan bersama antara emiten dan penjamin emisi. Harga saham tersebut haruslah merupakan harga yang wajar, artinya bahwa harga saham tersebut sesuai dengan kondisi keuangan dan prospek usaha yang dimiliki perusahaan dan dapat diterima oleh para calon penanam modal.Pembicaraan mengenai harga sebuah saham juga menyangkut perkiraan prestasi perusahaan di masa mendatang yang dinilai dari kinerja keuangan selama waktu tak terhingga, yang dapat diamati dari laporan keuangan yang dikeluarkan secara periodik. Dalam penulisan karya akhir ini, penulis rnencoba menganalisis kinerja keuangan dan menghitung harga wajar saham perdana PT. Pembangunan Jaya Ancol, Tbk dengan menggunakan Iaporan keuangan selama periode tahun 1999-2003. Dalam melakukan penilaian fair price dari PT. Pembangunan Jaya Ancol, Tbk. penulis menggunakan metode Free Cash Flow to Equity Model dan P/E Multiple Model.Dalam Penawaran Umum Perdana Saham, PT. Pembangunan Jaya Ancal, Tbk. perkiraan harga saham perusahaan dilakukan dengan analisis internal perusahaan yang meliputi kinerja yang telah dicapai perusahaan, strategi yang akan dikembangkan perusahaan di masa mendatang. Hasil perhitungan yang diperoleh dari metode Free Cash Flow to Equity constant growth model memperlihatkan harga wajarnya sebesar Rp. 913,00, sedangkan two stage model memperlihatkan harga wajarnya sebesar Rp. 991,00.Hasil perhitungan metode P/E Multiple Model yang berdasarkan acuan PT. Ciputra Development memperlihatkan harga wajamya sebesar Rp. 637, 00. P/E Multiple model yang menggunakan acuan PIE Industri menghasilkan harga wajar sebesar Rp. 1070,00.Dengan menghitung rata-rata harga saham berdasarkan keempat perhitungan diatas maka harga wajarnya adalah sebesar Rp. 903,00: Dengan membandingkan harga saham perdana yang ditawarkan sebesar Rp. 1.025 dengan harga rata-rata tersebut, maka harga saham perdana yang ditawarkan PT. Pembangunan Jaya AncoI, Tbk dapat dikatakan overvalued.

---

One of the important factors that must be considered by a company when offering its share to public is determining the initial price. According to Keputusan Ketua BAPEPAM No. KEP-01IPM/1988 February 22, 1988 pasal 11 (government regulation), the initial price should be based on the agreement between the company and Effect Guaranteed Company. The share price must be a fair price. This suggests that it must be based on financial conditions, the company's ability to grow in the future and accepted by the investor.Share price also involves a prediction on the company's performance in the future. The performance counted till infinite time and could be kept track from financial report periodically. In this thesis, the writer attempts to analyze the financial performance of PT. Pembangunan Jaya Ancol, Tbk and calculate the fair price for its initial public offering using its financial report from 1999 to 2003. Two methods were used to valuate the fair price for PT. Pembangunan Jaya Ancol, Tbk, i.e. free Cash Flow to Equity Model and PIE Multiple Model.In the Initial Public Offering stage, PT. Pembangunan Jaya Ancol, Tbk estimated their share price using an Internal Analysis which includes the company's performance and the strategy applied for the future.Free Cash Flow to Equity Constant Growth model indicated a fair price of Rp. 913,00 per share. Meanwhile two stage model indicated a fair price Rp. 991 00. PIE Multiple Model with reference from PT. Ciputra Development indicated a fair price of Rp. 637, 00. Whereas the result from PIE Multiple Model with reference Property and Real Estate Industry indicated a fair price of Rp. 1.070, 00.By using the average share price based on the above calculations, the fair price is Rp 903.00. If we compare the initial public offering, that is Rp 1.025 with the average price, we can conclude that PT. Pembangunan Jaya Ancol, Thk's IPO stock price is over valued."

"Prediksi harga saham memiliki manfaat terhadap investor untuk dapat melihat bagaimana investasi saham pada sebuah perusahaan di masa yang akan datang. Prediksi harga saham membantu para investor dalam pengambilan keputusan. Untuk melakukan prediksi harga saham digunakan pendekatan analisis teknis dengan menggunakan metode ridge regresi dan kernel ridge regresi. Ridge regresi merupakan metode regresi yang dapat mengatasi terjadinya masalah multikolinieritas. Kernel ridge regresi merupakan kombinasi antara metode kernel dan ridge regresi dengan memetakan input data ke ruang yang berdimensi lebih tinggi. Pada skripsi ini, diimplementasikan metode ridge regresi dan kernel ridge regresi untuk memprediksi harga saham dengan variabel-variabel regresornya merupakan nilai harga saham pada k-hari sebelumnya. Hasil implementasi pada data yang digunakan dalam skripsi ini menunjukkan bahwa metode kernel ridge regresi memberikan tingkat akurasi rata-rata yang lebih baik dibandingkan metode ridge regresi.

---

Prediction of stock prices has benefits for investors to be able to see how the stock investment in a company in the future. Prediction of stock prices help investors in making decisions. Prediction of stock price used technical analysis approach using kernel ridge regression and ridge regression. Ridge regression is a regression method that can solve the multicollinearity problem. Kernel ridge regression is a combination of ridge regression and kernel methods to map the input data into a higher dimensional space. In this skripsi, the method is implemented to predict the stock price which is the variables regressors based on a value stock price on the previous day. The result of implementation, in this skripsi, indicates that kernel ridge regression method better than ridge regression method."

"Runtun waktu adalah salah satu data yang paling umum dan banyak dijumpai di kehidupan sehari-hari. Runtun waktu dianalisis dengan dua tujuan utama, yaitu untuk memodelkan mekanisme stokastik dari runtun waktu tersebut dan untuk melakukan peramalan. Untuk keperluan dua tujuan tersebut, banyak model runtun waktu yang telah dikembangkan, salah satunya adalah model autoregressive moving average (ARMA). Model ARMA adalah model runtun waktu univariat yang cukup populer dan umum digunakan saat ini. Seiring berjalannya waktu, mulai dikembangkan model runtun waktu multivariat, yang dapat memodelkan runtun waktu dengan dua atau lebih variabel. Meng- gunakan model runtun waktu multivariat untuk memodelkan dua atau lebih variabel tentu lebih efektif dibandingkan memodelkannya satu per satu menggunakan model univariat. Selain itu, model runtun waktu multivariat juga dapat menjelaskan hubungan dinamis antarvariabel yang saling terkait. Dalam skripsi ini, akan dijelaskan versi multivariat dari model ARMA, yaitu model vector autoregressive moving average (VARMA), mulai dari karakteristiknya, spesifikasi model, penaksiran parameter, hingga melakukan pera- malan. Penaksiran parameter akan dilakukan dengan menggunakan metode conditional maximum likelihood. Model VARMA ini kemudian akan digunakan untuk melakukan peramalan dua variabel yang cukup berpengaruh dalam ekonomi makro, yaitu data harian indeks harga saham gabungan (IHSG) dan kurs mata uang rupiah terhadap dolar Amerika Serikat. Data tersebut juga akan dimodelkan menggunakan model ARMA(p,q) dan VAR(p). Model yang digunakan adalah model ARIMA(0,1,0) untuk data IHSG, model ARIMA(0,1,2) untuk data kurs rupiah, model VARI(3,1) dan model VARIMA(1,1,1). Menggunakan indikator mean absolute percentage error (MAPE), didapatkan hasil bahwa model VARI(3,1) memberikan hasil peramalan yang paling akurat.

---

Time series is one of the most common data and is often found in everyday life. The purpose of time series analysis is generally twofold: to understand or model the stochastic mechanism that gives rise to an observed series and to predict or forecast the future values of a series based on the history of that series and, possibly, other related series or factors. For the purposes of these two objectives, many time series models have been developed, the most popular one is autoregressive moving average (ARMA) model. The ARMA model is a univariate time series model that is quite popular and commonly used today. Over time, multivariate time series models have been developed, which can model time series with two or more variables. Using a multivariate time series model to model two or more variables is certainly more effective than modeling them one by one using a univariate model. In addition, the multivariate time series model can also explain the dynamic relationship between interrelated variables. In this undergraduate thesis, we will explain the multivariate version of the ARMA model, the vector autoregressive moving average (VARMA) model, starting from its characteristics, model specifications, param- eter estimation, to forecasting. Parameter estimation will be done using the conditional maximum likelihood method. Then, this VARMA model will be used to forecast two maroeconomics indicators: daily data of Indonesia Composite Index and the USD-IDR exchange rate. The data will also be modeled using the ARMA(p,q) and VAR(p) models. In chapter 4, the models used are ARIMA(0,1,0) model for Indonesia Composite Index data, ARIMA(0,1,2) model for USD-IDR exchange rate data, VARI(3,1) model and VARIMA(1,1,1) model. Using the mean absolute percentage error (MAPE) indicator, the results show that VARI(3,1) model provides the most accurate forecasting results."

"Penelitian ini dimaksudkan untuk mengetahui pengaruh laba dan pengaruh nilai buku pada penilaian ekuitas terhadap harga saham dan mengetahui value relevance gabungan laba dan nilai buku pada penilian ekuitas terhadap harga saham pada perusahaan yang terctat pada Bursa Efek Jakarta, yang terklasifikasi dalam 9 sektor atau industri. Data dalam penelitian ini adalah kombinasi dari data runtut waktu dengan karat lintang atau disebut dengan data panel periode 1995 - 2004.Model yang digunakan pada penelitian ini adalah model dari penelitian Ohlson yaitu : Hit=ao+a1L+a2NB+eitHasil pengujian signifikansi untuk setiap sektor dari data panel pada penelitian ini terdapat tiga pendekatan yaitu Common Effect Model untuk sektor pertanian, Fixed Effect Model untuk sektor aneka industri, sektor industri barang konsumsi, sektor keuangan, dan gabungan semua industri. Sedangkan Random Effect Model digunakan untuk sektor pertambangan, sektor industri dasar dan kimia, sektor properti dan real estat, sektor infrastuktur, utilitas dan transportasi, sektor perdagangan dan jasa. Hasil estimasi akhir menunjukkan bahwa pengaruh laba yang memberikan dampak positif dan signifikan terhadap harga saham, seperti yang diduga oleh penulis adalah gabungan semua sektor, sektor pertanian, sektor industri dasar dan kimia, sektor industri barang konsumsi, sektor infrakstuktur, utilitas dan transportasi, sektor property dan real estat. Sedangkan pengaruh nilai buku yang memberikan dampak positif dan signifikan terhadap harga saham, seperti diduga oleh penulis adalah gabungan semua sektor, sektor pertambangan, sektor aneka industri, sektor properti dan real estat, sektor infrastruktur, utilitas dan transportasi, sektor keuangan dan sektor perdagangan, jasa dan investasi. Value relevance menunjukkan kemampuan variabel gabungan laba dan nilai buku untuk menjelaskan harga saham hanya pada untuk sektor pertanian, sektor industri dasar dan kimia, sektor aneka industri, sektor industri barang konsumsi, sektor infrastuktur, utilitas dan transportasi dan sektor keuangan, karena nilai koefisien determinasi khususnya adjusted R2 sudah mencapai diatas 0.5 (50%). Gabungan semua sektor, sektor pertambangan, sektor properti dan real estat dan sektor perdagangan, jasa dan investasi mempunyai adjusted R2 yang tidak mencapai 0.5 sehingga variabel gabungan laba dan nilai buku pads sektor-sektor tersebut tidak mampu menjelaskan harga saham. Hasil penelitian ini belum dapat memberikan petunjuk kepada analis dan investor di pasar modal untuk salah satu mengambil keputusan membeli atau menjual saham yang tercatat di Bursa Efek Jakarta. This research is meant to know how earnings and book values in equity valuation influence to stock price. And to know the value relevance of earnings and book values in equity valuation to stock price of listed company in Jakarta Stock Exchange, which is classified in 9 sectors or industries. The research uses combined data, which consists of time series with cross section or known as panel date in 1995 - 2004 periods. Ohlson Model is used in this research as follow: Hit=ao+a1L+a2NB+eitSignificant test result of each sector of panel data in this research consists of 3 approaches i.e. Common Effect Model for agriculture sector, Fixed Effect Model for variety industry sector, consumer goods industry sector, financial sector and total of all sectors. Meanwhile, Random Effect Model is used for mining sector, chemical industry sector, properly and real estate sector, infrastructure, utility and transportation sectors and trading, services and investment sector. Final estimation result indicates that earnings influence stock price positively and significantly, as assumed by writer, at total of all sectors, agriculture sector, basic and chemical industrial sector, consumer goods sector, infrastructure, utility and transportation sector, property and real estate sector. Meanwhile, book value impact influences stock price positively and significantly at total of all sectors, mining sector, variety industry sector, property & real estate sector, infrastructure, utility and transportation sector, financial sector, and trading services & investment sector. The results of value relevance show that earnings and book values jointly are strongly and significantly related to stock prices at agricultural sector, basic and chemical industrial sector, variety industry sector, consumer goods industry sector, infrastructure, utility and transportation sector and financial sector, since adjusted R2 achieved above 0.5 (50%). Meanwhile adjusted R2 for total of all sectors, mining sector, property and real estate sector, trading, services & investment sector didn't achieve 0.5. The result of this research has not give analysts and investors in stock exchange market to decide whether to buy or sell their stocks. "

"Secara historis, beberapa literatur telah menjelaskan tentang perilaku random walk dalam harga saham yang berkaitan dengan efficient market hypothesis dan menemukan bahwa harga saham mengikuti perilaku mean reversion dimana terdapat kecenderungan harga saham bergerak kembali ke jalur tren dari waktu ke waktu. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menyelidiki apakah terdapat tren mean reversion pada harga saham perusahaan dengan koneksi politik di ASEAN-3 (Indonesia, Malaysia, dan Thailand). Selain itu, tujuan penelitian ini juga untuk menyelidiki dampak koneksi politik pada kinerja perusahaan. Tujuan pertama dianalisis menggunakan metode panel unit root test, sedangkan tujuan kedua menggunakan regresi data panel pada 264 perusahaan non-keuangan selama periode 2013-2017. Hasil panel unit root test menunjukkan bahwa terdapat mean reversion pada harga saham perusahaan dengan koneksi politik di negara ASEAN-3. Hasil penelitian mengenai dampak koneksi politik terhadap kinerja perusahaan menunjukkan bahwa di negara ASEAN-3 memiliki dampak positif tetapi tidak signifikan. Penelitian ini memberikan perbandingan yang menarik dengan penelitian sebelumnya mengenai bagaimana perilaku harga saham dan dampak koneksi politik pada kinerja perusahaan khususnya di ASEAN-3.

---

Previous studies have investigated the random walk behavior in stock prices related to the efficient market hypothesis and found that stock prices follow mean reversion behavior means that the stock price return moves to the direction of a reversion level as a reaction to a prior change in the market return.

The purpose of this study is to investigate whether a mean reversion trend exists in the stock price of firms with political connections in Association of Southeast Asian Nations (ASEAN)-3 countries (i.e., Indonesia, Malaysia, and Thailand). In addition, it also examines the impact of political connections on firm performance in 264 non-financial firms.

The results show a mean reversion trend in the stock price of firms with political connections in ASEAN-3 countries. Also, the results show that there is no significant effect of political connections on firm performance. This study provides an interesting finding on the behavior of stock prices and the impact of political connection on non-financial firms, especially in ASEAN-3."

"Penelitian ini menguji dampak pengumuman private placement terhadap harga saham dan volume perdagangan saham dengan melihat perbedaan abnormal return dan abnormal volume antara sebelum dan sesudah pengumuman private placement. Penelitian ini menggunakan metode studi peristiwa dan menggunakan model pasar dalam menentukan abnormal return. Studi peristiwa dilakukan selama 15 hari sebelum dan 15 hari sesudah pengumuman. Penelitian menggunakan sampel perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2010-2016 yang melakukan private placement sebanyak 37 perusahaan. Analisis dilakukan dengan menggunakan uji t satu sampel dan uji t berpasangan. Penelitian ini menemukan bahwa tidak terdapat perbedaan yang signifikan pada abnormal return sebelum dan sesudah pengumuman private placement; dan terdapat perbedaan yang signifikan pada volume perdagangan sebelum dan sesudah pengumuman private placement.

---

This study examines the impact of the private placement announcement on stock price and stock trading volume by finding the difference of abnormal return and abnormal volume before and after the private placement announced. This study uses the event study method and using the market model in determining the abnormal return. The event study was conducted during 15 days before and 15 days after the announcement. The study used sample companies listed in Indonesia Stock Exchange 2010 2016 period that does private placement of 37 companies. The analysis was performed by using one sample t test and paired t test. The result indicates that there are no significant differences in abnormal returns before and after the private placement announcement and there are significant differences in trading volume before and after the private placement announcement. "

"Pemodelan dan peramalan harga saham merupakan hal yang sangat penting bagi seorang investor. Harga saham selalu mengalami perubahan seiring berjalannya waktu. Perubahan ini tidak konstan dan sangat berdampak jika diabaikan karena hal tersebut dapat menimbulkan risiko kerugian. Banyak model yang sudah dibuat dengan tujuan untuk meminimalkan risiko kerugian tersebut. Pada penelitian ini, akan digunakan model ARIMA-GARCH untuk meramalkan volatilitas dalam harga saham. Alasan dari penggunaan gabungan kedua model tersebut adalah karena Model ARIMA saja tidak dapat menangani data dengan volatilitas besar dan yang non-linear. Maka, diharapkan bahwa penggunaan dari model gabungan ini dapat menangani masalah tersebut. Data harga saham yang digunakan pada penelitian ini adalah data harga penutupan dalam dua saham yang termasuk dari indeks LQ45. Pada penelitian ini, data tersebut akan dimasukkan kedalam model gabungan tersebut untuk mendapat peramalan di hari selanjutnya. Setelah itu, akan digunakan metode Walk Forward untuk mendapat semua hasil peramalannya. Dari hasil tersebut, didapat bahwa pengabungan dari ARIMA (1,1,1)-GARCH (1,1) memberikan perdiksi harga saham yang terbaik untuk kedua saham yang dipilih. Lalu, menggunakan hasil MAE dan RMSE dari saham, dapat disimpulkan bahwa model ARIMA-GARCH merupakan model yang dapat memprediksi harga saham dengan baik.

---

For an Investor, modelling and forecasting the stock prices are very important. Stock price fluctuate as time goes and these changes vary from one point of time to another. These changes can be really dangerous if ignored because the risk of loss it might create. Many models have been created with the purpose of minimizing the risk of loss. In this study, the ARIMA-GARCH model will be used to predict closing price in the stock prices which contain volatility. The reason for using the combination of the two models is due to ARIMA model unable to handle large volatility along with non-linear data. Thus, it is hoped the use of this combined model can solve this problem. The data that is used on this study is the closing price of 2 stocks that is part of the LQ45 index. In this research, the data will be used on the combined model to get the forecast price of the next day. Then, the rest of the forecast price will be found using a process called Walk Forward. After acquiring all the forecasted price, it is found that the combination of ARIMA (1,1,1)-GARCH (1,1) yield the best result in forecasting the stock prices. Then, by using MAE and RMSE to check the error of the results, it can be concluded that the ARIMA-GARCH model is a model that is able to predict stock prices well."

"ABSTRAKFenomena perubahan volatilitas seiring perubahan tìngkat nilai aktiva berisiko telahmenjadi perhatian para ahli finansial. Fischer Black yang mengamati fenomena tersebutmemaparkan bahwa perubahan volatilitas aktiva berisiko yang memiliki arah yang berlawanandengan pergerakan nilal aktìva berisiko tersebut.Pengamatan Efek Fischer Black akan tampak lebih jelas pada perubahan impliedvolatility pada sekuritas opsi sebagai akibat dari perubahan nilai underlying assetnya- Impliedvolatility ialah volatilitas yang diperlukan sebagai masukan bagi formula option valuation BlackScholes agar nilai pasar dan opsi tersebut sama dengan nilai teoritis berdasarkan formula BlackScholes.Penulis menetapkan hipotesis awal bahwa efek Fischer Black tidak terlihat padapengamatan perubahan langsung atas pergerakan aktiva berisìko, karena perubahan impliedvolatility pada suatu model contingent claim berdasarkan formula Black Scholes didasarkan atasasumsi investor yang bersifat risk neutral, yang tidak ditemui dalam kondisi pada keadaan nyata.Metodologi penelitian yang digunakan dalam karya akhìr ini mencakup dua hal pokok,yakni estimasi conditional volatility dan return mingguan IHSG dengan menggunakanpendekatan ARCH (Autoregresive Conditional Heterocedasticity), serta regresi linear antaralogaritma natural conditional standard deviasi yang diperoleh dengan logaritma natural niaiIHSG dalam pendekatan model Constant Elasticity of Variance Cox & Ross guna memperolehnilai constant elasticity of variance serta tingkat signifikansi IHSG sebagai faktorheterocedasticity.Karya akhir ini berupaya untuk mengobservasi ada tidaknya Fischer Black Effect melaluipengamatan langsung atas perubahan volatilitas dan pergerakan time series aktiva benisiko,dalam arti tidak dilakukan melalui pengamatan perubahan implied volatility dan suatu modelcontingent claim.Penyusun menetapkan hipotesis awal bahwa efek Fischer Black tidak terlihat padapengamatan perubahan langsung atas pergerakan aktiva benisiko, karena perubahan impliedvolatility pada suatu model contingent claim berdasarkan formula Black Scholes didasarkan atasasumsi investor yang bersifat risk neutral, yang tidak ditemui dalam kondisi pada keadaan nyata.Pengujian ada tidaknya efek Fischer Black pada pergerakan IHSG mingguan periodeJanuari 1994 hingga September 1997 berdasarkan model constan elasticity of variance Cox-Rossmenunjukkan bahwa terdapat hubungan berbanding terbalik antara tingkat aktiva berisiko danvolatilitas dati return aktiva berisiko tersebut. Dalam hal ini Efek Fischer Black juga teramatipada pengamatan langsung aktiva berisiko, akan tetapi pengujian tingkat UISG sebagai faktorheterocedastic tidak memberikan hash yang signifikan."

"ABSTRAKPenanaman modal dalam bentuk saham, pada awal mulanyarelatif kurang menarik, karena selain yield dalam bentukdeviden yang kecil, juga sebagai akibat pasar modal yang tidakjalan menyebabkan kemungkinan untuk memperoleh capital gainmenjadi semacam impian belaka. Tekad pemerintah untuk kembali menghidupkan pasar modalagar dapat dimanfaatkan sebagai salah satu sarana pembiayaanbagi dunia usaha, tercermin dengan telah diambilnya serangkaian kebijaksanaan deregulasi seperti : penyederhanaan prosedurdan persyaratan emisi, diijinkannya pemodal asing utukmelakukan investasi di Indonesia, dan lain sebagainya. Hasildari serangkaian kebijaksanaan deregUlasi tersebut telahmemperlihatkan kiprahnya, yaity ditandai oleh jumlah perusahaan yang go public mencapai 116 buah dengan nilai kapitalisasi sebesar Rp. 10.702,4 milyar, Indeks Harga Saham Gabungan(IHSG) melonjak dari 83,5 pada akhir 1988 menjadi 624,3 padabulan Juni 1990, dan nilai transaksi perdagangan per hari.untuk bulan Juni 1990 mencapai angka sekitar Rp. 32,5 milyar. Saham merupakan salah satu dari kebutuhan manusia, diproduksi oleh produsen yang dalam hal ini adalah emiten dandikonsumsikan oleh pemodal untuk ,memuaskan kebutuhannya, yaituharapan akan memperoleh penghasilan baik berupa deviden maupuncapital gain. Saham mengandung resiko. Artinya, harga sahambisa naik atau turun atau bahkan bisa menjadi tidak berhargasama sekali jika emitennya bangkrut. Akan tetapi resiko didalam saham adalah resiko yang dapat diperkirakan, sehinggaunsur ekspektasi memegang peranan. Dalam rangka pemilikan saham, pemodal menanggung resikosistematis yang disebut juga resiko pasar. Ukurannya dikenaldengan istilah beta. Jika beta suatu saham tertentu samadengan satu, maka nilai saham tersebut diharapkan bergerakbaik naik ataupun turun dalam proporsi yang sama dengan pergerakkan naik dan turunnya pasar, dengan asumsi faktor?faktorlain tidak berubah. Untuk suatu saham dengan beta >1, misalnya1,5 maka dapat dikatakan sebagai saham agresif, dimana nilaisaham itu akan cenderung bergerak naik maupun turun secaraproporsional sebesar 1,5 kali dan naik atau turunnya pasar.Demikian pula halnya bagi saham dengan beta <1, yang disebutsebagal saham yang defensif."