Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"

Penulisan ini membahas pengaruh sentimen twitter terhadap mispricing pada perusahaan terdaftar di Indonesia periode tahun 2013-2017. Penulisan ini membandingkan beberapa metode yaitu Naïve Bayes, Support Vector Machine, dan Decision Tree untuk mendapatkan metode klasifikasi sentimen dengan akurasi tertinggi. Hasil yang didapat menunjukkan tingkat akurasi Decision Tree paling tinggi dibandingkan metode lainnya. Pengukuran mispricing menggunakan metode skoring dari Stambaugh, Yu dan Yuan (2012)untuk 9 anomali dengan strategi long/short. Hasil menunjukkan bahwa sentimen berpengaruh rendah dan signifikan terhadap returns saham di Indonesia. Strategi long-leg lebih menguntungkan ketika sentimen rendah atau negatif, dan strategi short-leg lebih menguntungkan ketika sentimen rendah atau positif.

---

This paper examines the impact of twitter sentiment on mispricing in Indonesia listed firms over period 2013-2017. This study also compares machine learning methods for sentiment classification based on Na ve Bayes, Support Vector Machine and Decision Tree algorithm. The results show that Decision Tree has the highest accuracy than other methods. To measure mispricing, we use mispricing score method from Stambaugh, Yu and Yuan (2012)associated with 9 long/short anomalies. The results of this studies show that sentiment exhibits low and significant relation to returns on the long/short strategies. The long-leg strategy is more profitable following low sentiments or negative sentiments. The short-leg strategy is more profitable following low sentiments or positive sentiments.

"

"Mispricing harga saham merupakan salah satu dampak dari lemahnya bentuk efisiensi pasar modal Indonesia. Penelitian terdahulu yang menggunakan indeks sentimen pasar Baker dan Wurgler (2006) menunjukkan bahwa hal tersebut dipengaruhi oleh sentimen investor. Namun seiring dengan perkembangan teknologi, Twitter menjadi salah satu media sosial yang dapat digunakan untuk mengukur sentimen investor yang akurat. Penelitian dengan 600 observasi ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana pengaruh sentimen investor pada Twitter terhadap mispricing harga saham Indonesia tahun 2017. Dengan menggunakan Vector Autoregressive (VAR), mispricing harga saham dibagi menjadi dua komponen, yaitu earning mispricing dan required return mispricing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa harga saham Indonesia tahun 2017 mengalami undervalue sebesar 19,5% dan sentimen investor berhubungan negatif signifikan terhadap mispricing harga saham di Indonesia. Oleh karena itu, investor disarankan untuk memperhatikan kondisi pasar modal dan sentimen pada Twitter sebelum mengambil keputusan investasi.

---

Stock mispricing is one of the effects of the weak form of Indonesia's capital market efficiency. Previous research using market sentiment index by Baker and Wurgler (2006) shows that it was affected by investor sentiment. However, along with the development of technology, Twitter has become one of the social media that can be used to measure investor sentiment accurately. This study, using 600 observations, aims to analyze the impact of investor sentiment on Twitter on Indonesia’s stock mispricing in 2017. By using Vector Autoregressive (VAR), stock mispricing is divided into two components, earning mispricing and required return mispricing. The results show that Indonesia's stock price in 2017 experienced undervalue of 19,5% and investor sentiment had a significantly negative relationship with stock mispricing in Indonesia. Therefore, investors are advised to pay attention to capital market conditions and sentiment on Twitter before making investment decisions."

"Makalah ini bertujuan untuk menyelidiki korelasi antara Twitter dan kinerja pasar saham dengan melihat perspektif tingkat industri untuk perusahaan tertentu yang tergabung dalam IDX30. Indeks saham ini adalah sub-kategori likuiditas dari Headline Index yang terdiri dari perusahaan-perusahaan yang digunakan sebagai referensi untuk menggambarkan situasi pasar saham yang memenuhi kriteria utama memiliki tingkat likuiditas yang tinggi. Untuk mendukung penelitian ini, kami mengumpulkan beberapa pendapat yang diperoleh dari Twitter sebagai sumber data streaming menggunakan pemrograman Python, dan Thomson Reuters untuk mendapatkan informasi harga saham, volume, dan kapitalisasi pasar masing-masing perusahaan. Model penelitian dibangun berdasarkan metode Amihud Illiquidity dan perhitungan volatilitas untuk mengukur korelasi antara analisis sentimen dan kinerja saham. Penelitian ini menunjukkan bahwa analisis sentimen terhadap pernyataan yang diunggah di Twitter memiliki korelasi yang tidak signifikan terhadap likuiditas dan volatilitas saham IDX30 di Indonesia. Namun demikian, penelitian ini belum dapat memisahkan antara tweet yang dihasilkan berdasarkan pendapat pengguna dan tweet yang dibuat berdasarkan permintaan dari pelaku pasar tertentu untuk mempengaruhi nilai saham dengan menyebarkan informasi yang bias untuk memancing reaksi publik.

---

This paper is aimed at investigating the correlation between Twitter and stock market performance by looking at industry-level perspective to specific companies incorporated in the IDX30. This stock index is the sub-category liquidity of the Headline Index which consists of companies that are used as a reference to describe the stock market situation that meet the main criteria of having a high level of liquidity. To support this research, we collected some opinions obtained from Twitter as a source of streaming data using Python programming, and Thomson Reuters to obtain information of stock prices, volumes, and market capitalization of each company. Research models are built based on Amihud Illiquidity method and volatility calculation to measure the correlation between sentiment analysis and stock performance. This research shows that sentiment analysis of statements uploaded on Twitter has insignificant correlation to the liquidity and volatility of IDX30 stock in Indonesia. Nevertheless, this research has not been able to separate between tweets which are generated based on user opinion and tweets which are made based on requests from certain market participants to influence the value of shares by spreading biased information to provoke a public reaction."

"Penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh likuiditas saham terhadap mispricing saham di Indonesia. Likuiditas saham diukur dengan mengunakan tiga ukuran yaitu, amihud illiquidity, amihud risk dan share turnover. Pengujian dilakukan dengan menggunakan regresi berganda dan panel data dengan sampel sebanyak 92 perusahaan yang tercatat di bursa efek Indonesia selama periode 2004-2011. Hasil penelitian ini membuktikan bahwa ukuran (size) perusahaan berpengaruh negatif dan signifikan terhadap mispricing saham. Book to market ratio perusahaan berpengaruh negatif dan signifikan terhadap mispricing saham. Likuiditas saham dengan ukuran amihud illiquidity berpengaruh negatif dan signifikan terhadap mispricing saham. Likuiditas saham dengan ukuran amihud risk berpengaruh negatif dan signifikan terhadap mispricing saham. Namun Likuiditas saham dengan ukuran share turnover berpengaruh positif dan signifikan terhadap mispricing saham.

---

The objective of this research is to analyze the effect of stock liquidity on stock mispricing at indonesia stock exchange. This Research uses multiple regression and panel data with 92 company listed at Indonesia Stock Exchange taken as a sample.

The result of this research shows that size and book to market ratio have negative effect and significantly influence stock mispricing. Stock Liquidity measured by amihud illiquidity shows that liquidity has negative effect and significantly influence stock mispricing.

Stock Liquidity measured by amihud risk also shows that liquidity has negative effect and significantly influence stock mispricing. However, Stock Liquidity measured by share turnover shows that liquidity has positive effect and significantly influence stock mispricing."

"Tesis ini membahas mengenai pengaruh stock mispricing terhadap return reversal saham-saham di Bursa Efek Indonesia. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan menggunakan panel data dari tahun 2006 hingga tahun 2011. Variabel mispricing diukur melalui proksi volatilitas atau standar deviasi dari nilai residual. Terdapat empat variabel dependen di dalam penelitian ini untuk melihat mean reverting saham, yaitu return minggu pertama, return minggu kedua, return minggu ketiga dan return minggu keempat seletah periode mispricing. Hasil dari penelitian ini menyimpulkan bahwa tingkat mispricing suatu saham berpengaruh positif dan signifikan terhadap return reversal. Berdasarkan analisa t-statistic untuk setiap regresi, maka didapatkan hasil bahwa variabel mispricing paling berpengaruh terhadap return reversal saham terhitung pada minggu kedua setelah periode mispricing. Pada minggu ketiga dan keempat setelah periode mispricing, return saham telah mengikuti proses mean reverting, yaitu return berangsurangsur kembali perlahan kepada return semestinya.

---

This thesis discusses the effect of mispricing to return reversal stocks in the Indonesia Stock Exchange. This is a quantitative method using panel data from 2006 until 2011. Mispricing variable was measured by the residual volatility (standar deviation) proxy. There are four dependent variables in this study to look at the mean reverting of stocks, which are return on the first week, return on the second week, return on the third week and return on the fourth week after the mispricing period.

This study concludes that the stock mispricing has a positive and significant impact on return reversal. Based on t-statistic analysis for each regression, the most influence effects starts in the second week after mispricing period. In the third and fourth weeks after mispricing period, stock returns have been following the mean reverting process, which gradually return to the supposed return."

"Tesis ini membahas mengenai pengaruh stock mispricing terhadap keputusan investasi perusahaan-perusahaan di Bursa Efek Indonesia. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan menggunakan panel data dari tahun 2000 hingga tahun 2010. Variabel mispricing diukur dengan menggunakan harga saham yang dirumuskan dalam variance ratio. Dalam penelitian ini, terdapat satu variabel dependen yaitu rasio capital expenditure (belanja modal) terhadap investasi riil perusahaan. Hasil dari penelitian ini menyimpulkan bahwa mispricing yang terjadi pada pasar saham dan cash perusahaan tidak berpengaruh terhadap keputusan investasi perusahaan-perusahaan di Bursa Efek Indonesia. Di pihak lain, variabel-variabel fundamental perusahaan seperti cash flow, leverage, dan sales memiliki pengaruh yang signifikan terhadap keputusan investasi perusahaan.

---

This thesis discusses about the effect of mispricing on corporate investment decisions in Indonesia Stock Exchange. This is a quantitative study using panel data from 2000 until 2010. Mispricing variable is measured using stock price which is defined in the variance ratio. In this study, dependent variable is ratio of firm's capital expenditures to its real investment. The results of this study concluded that the mispricing that occurred in the stock market and corporate?s cash do not affect the corporate investment decisions in Indonesia Stock Exchange. On the other hand, the fundamental variables such as the firm's cash flow, leverage, and sales have a significant effect on corporate investment decisions."

"Penggunaan internet sudah menjadi kebiasaan dan kebutuhan tersendiri di masa setelah diberlakukannya kegiatan bekerja secara hybrid dan juga kegiatan sekolah yang mulai kembali normal seperti sebelum pandemi covid-19. Berdasarkan data yang dirilis oleh Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia, penetrasi internet di Indonesia mencapai 77.02%, kemunculan beragam penyedia layanan internet di Indonesia dengan produk- yang bersaing, dipengaruhi juga dengan meningkatnya penggunaan internet. Belum adanya media ulasan resmi, mendorong masyarakat menggunakan media sosial untuk mengungkapkan ulasan terhadap layanan internet. Pada penelitian ini digunakan data media sosial Twitter untuk mendapatkan nilai sentimen terhadap layanan internet dengan membuat model klasifikasi menggunakan algoritma Naïve Bayes, Support Vector Machine, dan Decision Tree dan juga pengukuran nilai kepuasan pelanggan dan reputasi merek dagang berdasarkan dari analisis sentimen yang didapatkan. Didapatkan hasil analisis sentimen dengan algortima SVM memiliki hasil performa yang paling baik yaitu 75.36 %. Layanan internet Biznet, MNC Play, dan Iconnet mendapatkan nilai kepuasan pelanggan berada pada urutan pertama, kedua, dan ketiga, sedangkan untuk nilai reputasi merek dagang, penyedia layanan internet Biznet dan MNC Play mendapatkan urutan pertama dan kedua baik pada perhitungan hasil pelabelan manual maupun hasil prediksi. Perhitungan CSS dan NBR ini dapat dipertimbangkan oleh perusahaan untuk dijadikan referensi dalam meningkatkan layanannya, selain itu dapat digunakan oleh masyarakat sebagai bahan pertimbangan untuk memilih dan membandingkan penyedia layanan internet terbaik yang akan digunakan.

---

The use of the internet has become a habit and a necessity after the implementation of hybrid work and also school activities which have started return to normal like before the Covid-19 pandemic. Based on data released by the Association of Indonesian Internet Service Providers, internet penetration in Indonesia has reached 77.02%, the appearance of various internet service providers in Indonesia with competitive products is also influenced by the increasing use of the internet. There is no official review media, has encouraged the sociecty to use social media to express reviews of internet services. In this study, Twitter social media data is used to obtain sentiment analysis for internet services by creating a classification model using the Naïve Bayes algorithm, Support Vector Machine, and Decision Tree, and also to measure customer satisfaction and brand reputation score based on the sentiment analysis obtained. The results of sentiment analysis with the SVM algorithm have the best performance, with the accuracy 75.36%. Biznet, MNC Play, and Iconnet get first, second, and third place for customer satisfaction scores, while for net brand reputation scores, Biznet and MNC Play internet service providers get first and second place, for the calculation using manual labeling data or prediction data of classification model. The calculation of the CSS and NBR can be considered by the company as the reference to improve their services, besides that it can be used by the society as a consideration for choosing and comparing the best internet service providers to use."

"Penelitian ini membahas mengenai pengaruh stock mispricing terhadap keputusan investasi perusahaan non keuangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Penelitian kuantitatif ini menggunakan data panel dari tahun 2006 hingga tahun 2015. Variabel dependen dari penelitian ini yaitu keputusan investasi yang diproksikan oleh rasio capital expenditure belanja modal terhadap net property, plant, and equipment. Selain itu, terdapat tiga variabel independen dalam penelitian ini yaitu Tobin Q, Discretionary Accrual, dan Composite Share Issuance. Penelitian ini juga menggunakan variabel leverage, cashflow, cash, dan sales sebagai variabel kontrol. Hasil dari penelitian ini mengindikasikan bahwa stock mispricing yang diproksikan dengan Tobin Q dan Discretionary Accrual berpengaruh signifikan terhadap keputusan investasi dari perusahaan non keuangan di Bursa Efek Indonesia.

---

This study examines the effect of stock mispricing on corporate investment decisions in Indonesian stock exchange. This quantitative study is using panel data from the period of 2006 until 2015. The dependent variable of this study is proxied by the ratio of investment capital expenditure capex to net property, plant, and equipment. There are three independent variables in this study, which are Tobin Q, Discretionary Accrual, and Composite Share Issuance. This study also uses leverage, cashflow, cash, and sales as control variables. The results of this study indicate that the stock mispricing proxied by Tobin Q and Discretionary Accrual have significantly effect on investment decisions of non financial companies in Indonesian stock exchange."

"Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui hubungan kausalitas antara traffic media sosial twitter dengan pergerakan saham perusahaan. Metode penelitian yang digunakan adalah scrapping data dari twitter, adopsi granger causality VAR untuk pengujian kausalitas, dan analisi perilaku herding. Data dalam penelitian ini berupa data time series dari bulan Februari 2020 sampai dengan Oktober 2020 dengan basis 30 menit. Penelitian ini dilakukan pada perusahaan penerbangan komersial terbuka di Indonesia, dengan total didapatkan 89.334 tweet yang sudah tersaring. Penelitian ini memberikan informasi tentang tren volume tweet dan aktivitas pasar saham serta korelasi di antara keduanya. Hasil analisis memberikan kesimpulan bahwa tidak ada kausalitas terarah antara Traffic Twitter dan Pergerakan Saham perusahaan penerbangan komersial Indonesia pada periode penuh, namun ditemukan hubungan causalitas pada periode per dua bulan pada skema 2 periode 4. Penelitian ini menemukan perilaku herding pada periode tersebut dan potensi informasi bahwa pasar saham yang bersangkutan punya penyebaran informasi oleh investor yang belum merata serta bukti yang didapatkan berpotensi menggambarkan pasar yang weak-form.

---

This research is conducted to know the relationship of causality between the traffic of social media twitter and the stock return of the company. The research method uses scrapping data from twitter, adopting granger causality VAR for testing causality, and analyze herding behavior. Data in this research is time-series data from February 2020 until Oktober 2020 on a 30min basis. This research conducted at one aviation company in Indonesia, with total 89.334 filtered tweet found. The analysis gives information about the trend of tweet volume and stock market activity and the correlation between them. Analysis result gives a conclusion that there are no directional causality between the Twitter Traffic and Stock return on IPO Airline Companies. This reserach found herding behavior during that period and the information about the stock market not fully distributed and the evidence obtained could potentially describe a weak-form market."

"ABSTRAKPenelitian ini membahas mengenai strategi "decile" portofolio yang terdiri dari saham-saham mispriced untuk meneliti pengaruhnya terhadap return saham. Tingkat stock mispricing diukur menggunakan variance ratio model, dan return menggunakan return minggu pertama dan minggu kedua setelah periode mispricing. Regresi dilakukan menggunakan panel data dan per portofolio, dan hasil regresi keseluruhan portofolio mengindikasikan tingkat stock mispricing memiliki pengaruh positif signifikan terhadap return, sedangkan regresi untuk masing-masing portofolio menunjukkan hanya portofolio 1 sampai 3 yang berpengaruh positif signifikan, portofolio lainnya menunjukkan tidak ada pengaruh, bahkan portofolio 10 menunjukkan hasil negatif signifikan.

---

AbstractThis study discusses the strategy of "decile" portfolio of mispriced stocks to examine its effect on stock returns. Stock mispricing levels were measured using the variance ratio model, and return using the return the first week and second week after a period of mispricing. Regression was performed using a panel data and a portfolio, and the overall regression results indicate the level of stock mispricing portfolios have significant positive influence on return, while the regression for each portfolio indicates the portfolio is only 3th to 5th portfolio have a significant positive effect, other portfolio showed no effect, even a 10th portfolio showed a significant negative effect."