Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Dalam berinvestasi saham mengharapkan keuntungan (return) dari pembagian deviden dan mendapat capital gain. Keuntungan dari deviden akan diperoleh jika perusahaan penerbit saham mendapatkan keuntungan dari hasil usahanya, sedangkan capital gain akan didapat dari selisih yang positif antara harga beli dan harga jual. Dan biasanya untuk mendapatkan capital gain seorang investor melakukan aktivitas perdagangan saham dipasar sekunder, dengan membeli saham pada saat harga saham mulai meningkat dan menjualnya pada saat harga saham akan turun. Sedangkan untuk memprediksi kapan harga saham akan naik ataupun akan turun itu tidak gampang. Pergerakan harga saham dipengaruhi oleh kondisi ekonomi makro dan ekonomi mikro. Untuk kondisi ekonomi mikro dapat dilihat pada kondisi fundamental perusahaan penerbit saham dan kondisi tersebut hanya dapat mempengaruhi harga saham tertentu. Adapun kondisi ekonomi makro akan berdampak pada pergerakan harga saham secara keseluruhan, termasuk harga saham di sektor pertambangan. Pergerakan harga saham sektor pertambangan di Jakarta Stock Exchange (JSX) cukup tinggi responnya terhadap perubahan kondisi ekonomi makro di Indonesia. Variabel-variabel utama yang signifikan mempengaruhi harga Saham Pertambangan adalah tingkat suku bunga riil SBI, permintaan saham pertambangan, Indeks Harga Saham gabungan (IHSG) dan tingkat suku bunga US$. Selama terjadi kenaikan tingkat suku bunga SBI dan suku bunga dollar Amerika Serikat ternyata menyebabkan penurunan harga saham sektor pertambangan di JSX. Permintaan saham pertambanan dan IHSG juga mempunyai pengaruh positif terhadap harga saham pertambangan. Dari keempat variabel makro diatas variabel tingkat suku bunga SBI adalah variabel yang paling sensitive karena elastisitasnya paling besar, artinya pada saat terjadi perubahaan pada tingkat suku bunga SBI, maka harga saham pertambangan akan dengan cepat merespon terhadap perubahaan tersebut."

"The influences of several Indonesian macro economics and Studi ini bertujuan untuk menganalisis beberapa variabel makro ekonomi yang mempengaruhi tingkat pengembalian (return) portofolio saham pada perusahaan publik dalam industri consumer goods yang telah terdaftar di PT. Bursa Efek Jakarta. Model pembentukan portofolio didasarkan atas nilai kapitalisasi pasar dengan metode analisis Ordinary Least Square (OLS) digunakan untuk menguji enam variabel bebas secara simultan yang diduga mempengaruhi tingkat pengembalian portofolio saham, yaitu: Indeks Harga Saham Gabungan di Bursa Efek Jakarta, nilai ekspor non migas, nilai tukar Rupiah terhadap mata uang US Dollar, tingkat suku hunga deposito berjangka satu bulan pada salah satu bank Pemerintah, harga emas serta Indeks Harga Konsumen dalam industri makanan.Dengan menggunakan sampel dari perusahaan dalam industri consumer goods yang telah go public selama periode Januari 2000 - Desember 2003, diperoleh sebanyak 48 observasi. Hasil analisis rnenunjukkan bahwa tidak semua faktor yang diteliti mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap tingkat pengembalian portofolio saham, Dari keenam variabel bebas tersebut diatas, hanya variabel bebas tingkat pengembalian pasar atau Return Market dan variabel bebas emas pada kelompok portofolio bentukan pertama serta tambahan satu variabel bebas yaitu variabel Indeks Harga Konsumen pada industri makanan pada kelompok portofolio bentukan kedua yang signifikan terhadap tingkat pengembalian portofolio saham, sedangkan nilai ekspor non migas, nilai tukar Rupiah terhadap mata uang US Dollar, tingkat suku bunga deposito berjangka satu bulan pada salah satu bank Pemerintah berpengaruh kurang signifikan.Hasil studi ini diharapkan dapat menjelaskan termuan yang berguna bagi para praktisi dan akamedisi. Bagi para investor dan calon investor hasil penelitian ini diharapkan dapat memberi masukan dalam rangka pengambilan keputusan untuk membentuk portofolio saham sehubungan dengan harapannya untuk mendapatkan tingkat pengembalian (return) atas investasi dalam instrumen saham di pasar modal yang semaksimal mungkin. Bagi para akamedisi hasil studi ini diharapkan dapat memberi masukan atas issues terhadap variabel makro ekonomi yang mempengaruhi tingkat pengembalian saham, khususnya pada perusahaan publik di Indonesia.

---

The purpose of this study is analyzing a few of macro economics variables which are influencing the rate of return of stocks portfolios from all public companies in consumer goods industry which are already listing at Jakarta Stocks Exchange. The model in building a portfolio is based on market share with Ordinary Least Square (OLS) analyzing method is using to test the six-independent variables simultaneously which are predicted influencing the rate of return in every portfolio, which are Stock Price Index in Jakarta Stocks Exchange, non-gas and petroleum export, the currency of Rupiah, rate of interest, price of gold and Consumer Price Index in food industry.

The sample uses in this study is taking from all go-public companies in consumer goods industry during January 2000 - December 2003 period of time and gets 48 observations. The analysis result is showing that not all the independent variables which are predicted having a significant influence through the rate of return of stock portfolio. From the six-independent variables which are studied, found only Market Return and gold price variable in the first group portfolio and another one variable that is Consumer Price Index in food industry in the second group portfolio are significant through the rate of return of stocks portfolio. the other independent variables are found influence in less significant.

The result of this study is expecting be able to explain some items that are useful for practitioner and academicians. For the investor or candidate of investor, the result of this study is expecting be able to give some inputs in order to making a decision to build a stock portfolio match to their expectation to get the maximum rate of return on investment of stock instrument in stock market. For academicians, this study is expecting be able to give some inputs about issues through macro economics variables which are influencing the rate of return, especially for the public company in Indonesia."

"Capital Asset Pricing Model menyatakan bahwa beta merupakan satusatunya faktor yang dapat menjelaskan average return saham. Penelitian empiris lainnya menyatakan bahwa beta tidak eukup, bahkan tidak dapat membantu menjelaskan return saham. Sebaliknya variabel yang tidak berkaitan dengan teori seperti market equity yang menyatakan ukuran perusahaan (Bann (1981), Reinganum (1981)), book to market equity ratio (Rosenberg, Reid and Lanstein (1985)), cash flow yield (James L. Davis (1994), Lakonishok (1991)) memiliki kekuatan menjelaskan return saham yang signifikan.Beberapa penelitian tentang return saham dilakukan dengan menggunakan metode cross-section dalam analisisnya. Demikian juga dengan penelitian ini, yang menggunakan sampel terbatas pads perusahaan yang memiliki beta (risiko sistematik) positif dengan memakai periode pengamatan sebelum krisis (Januari 1995 aid Desember 1996) clan periode selama krisis (Januari I997 aid Desember 1999).Penelitian ini merupakan salah satu bagian dari banyak penelitian yang berusaha menguji Capital Asset Pricing Model dan perluasan CAPM serta pengaruh variabel anomali terhadap average return saham. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini yaitu beta, likuiditas, size, cash flow yield dan price to book value.Permasalahan yang diajukan dalam penelitian ini ada tiga hal. Pertama, apakah variabel beta dan likuiditas mempunyai pengaruh terhadap average return saham di Bursa Efek Jakarta pada periode sebelum krisis maupun selama krisis. Kedua, apakah pengaruh variabel-variabel firm size, price to book value, dan cash flow yield yang merupakan anomali, mempunyai pengaruh terhadap average return saham di Bursa Efek Jakarta pada periode sebelum krisis dan selama krisis. Ketiga, apakah variabel-variabel yang merupakan anomali dapat menggantikan beta dan likuiditas ataukah variabel-variabel tersebut hanya menambah kemampuan menjelaskan average return selain variabel beta clan likuiditas pada periode sebelum krisis dan selama krisis.Penelitian empiris ini membuktikan kebenaran pengaruh beta dan relative bid-ask spread (sebagai proksi dari likuiditas) terhadap average return pada periode sebelum krisis maupun selama krisis menunjukkan basil yang sesuai dengan perluasan CAPM dan mampu menjawab hipotesis yang diajukan. Pengaruh variabel yang emrupakan anomali (size, price to book value dan cash flow yield) secara tunggal pada periode sebelum krisis menunjukkan basil yang signifikan pada tingkat kepercayaan 5%.Demikian juga pada periode selama krisis. Sedangkan untuk regresi berganda pada periode selama krisis menunjukkan terdapat sate variabel yang signifikan pada tingkat kepercayaan 10% yaitu price to book value.Pada periode sebelum krisis perluasan CAPM memiliki kekuatan menjelaskan average return sebesar 0.166661. Sedangkan variabel anomali hanya mampu menjelaskan average return sebesar 0.122381, sehingga berdasarkan perbandingan besarnya nilai Adjusted R-square menunjukkan variabel anomali tidak mampu menggantikan standard CAPM dalam menjelaskan averag return. Variabel anomali hanya mampu menambah kemampuan CAPM dalam menjelaskan average return, hal ini ditunjukkan dengan adanya perubahan nilai Adjusted R-square yang memungkinkan kenaikan maupun penurunan.Dari semua regresi secara tunggal maupun berganda berdasarkan besarnya nilai Durbin Watson terlihat bahwa tidak terdapat serial correlation karena nilai DW terletak antara du < DW < 2 dengan 2 < DW < 4-du. Sedangkan untuk uji asumsi homoskedasticity berdasarkan nilai probabilitas White Heteroscedasticity test menunjukkan basil yang diharapkan yaitu varians error dari semua variabel adalah konstan.Penelitian ini terbatas pada perusahaan yang merniliki nilai beta (risisko sistematik) positif sehingga jumlah sampel sangat kecil yaitu 36 perusahaan. Untuk penelitian yang akan datang sampel dapat diperbanyak dengan memperpanjang periode pengamatan. Disarnping itu penelitian belum mencakup pertanyaan mengenai pengaruh variabel-variabel beta dan anomali terhadap average return pada jenis industri yang berbeda."

"Prospek investasi saham berdasarkan syariah di Indonesia diperkirakan akan terus berkembang seiring dengan kesadaran masyarakatnya yang sebagian besar beragama Islam. Pada dasarnya prinsip syariah adalah suatu perjanjian ataupun kontrak yang berdasarkan hukum Islam antara pemilik dana dengan peminjam dana untuk pengelolaan dana, keperluan pembiayaan usaha, atau kegiatan lain yang sesuai dengan prinsip syariah, mengandung unsur pembagian basil berdasarkan nisbah ekuivalen atau bagi basil (mudharabah).Karp akhir ini untuk mencari faktor yang paling berpengaruh dari perubahan ekonomi makro terhadap perubahan return Jakarta Islamic Indeks dan Indeks Harga Saham Gabungan. Maka peneliti akan mencoba mencari korelasi perubahan Jakarta Islamic Indeks dan indeks Harga Saham Gabungan yang dipengaruhi oleh perubahan variabel makro ekonomi mulai tahun 2001 sampai tahun 2005.Hasil analisa data dapat terlihat bahwa kurs dan inflasi yang terdistribusi normal sedangkan rJIJ, rihsg, rsbi dan rri2 tidak terdistribusi normal. Hasil uji satasioner dapat dilihat bahwa data return Jakarta Islamic Indeks (JII), Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG), inflasi, kurs, m2 adalah stasioner sedangkan rsbi (1 bulan) tidak stasioner !arena probability adalah 0.7436 lebih besar dari 0,05 maka perlu dilakukan transfonnasi first difference yaitu dari ordo 0 menjadi ordo 1.Dan analisa data dapat dilihat bahwa inflasi dan sbi 1 bulan terdapat korelasi yang lebih besar dari 0,05 yaitu sebesar 0.228342, Kurs dan uang beredar (M2) juga terdapat korelasi lcbih besar dari 0,05 yaitu sebesar 0.600638. Uang beredar (M2) terdapat korelasi yang lebih besar dari 0,05 yaitu sebesar 0,098219. Hal ini menunjukan bahwa antar variabel tersebut mernpunyai korelasi positif atau terjadi multikolinieritas. Peningkatan nilai inflasi maka pemerintah akan mena&kan suku bunga untuk mengendalikan laju inflasi. Dengan adanya kenaikan suku bunga maka masyarakat akan cenderung untuk menabung daripada untuk mcmbclanjakannya sehingga uang yang beredar (M2) akan naik pula. Hal ini menunjukan bahwa antar variabel tersebut terjadi multikolinieritas. Walaupun terdapat korclasi antar variabel diatas dan signifikan, namun tetap dimasukan regresi karma salah satu penyelesaian bila terdapat korelasi antar variabel adalah dengan mendiamkan saja atau tetap memasukkan variabel tersebut ke dalam model regresi (Gujarati,2003).Hasil uji D-W menunjukkan bahwa Jakarta Islamic Index dan Index Harga Saham Gabungan diarca tidak ada autokorelasi. Dari basil analisa berdasarkan E-views 5.0, temyata yang signifikan pada a = 5% adalah kurs dengan probability dibawah 0,05 (0.00330) untuk Jll dan probability dibawah 0,05 (0.00250) untuk IHSG. Hubungan antara return Jakarta Islamic Index dan return Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) dengan variabel makro dapat dilihat dari persamaan seperti dibawah ini:Rill = 0.0153 - 0.2999 inflasi - 0.8384 kurs + 0.7582m2 - 8.75796dsbiRIHSG = 0.0156 - 0.2290 inflasi - 0.7454 kurs + 0.4028 m2 - 10.6913 dsbiAnalisis dilakukan dengan menggunakan Granger causality test bahwa hubungan return Jll dengan sbi terdapat pengaruh, dimana probabilitasnya di bawah 5% (Ho ditolak) hanya untuk lag 1, begitu sebaliknya antara sbi dengan return ill terdapat pengaruh, dimana probabilitasnya di bawah 5% (Ho ditolak) hanya untuk lag 1 sedangkan antara return Jll dengan variabel ekonomi makro Iainnya (kurs, inflasi, uang beredar) tidak terdapat pengaruh, dimana probabilitasnya lebih dari 5% (Ho diterima).

---

The prospect of investment in Islamic stock exchange in Indonesia is expected to grow due to the fact that most Indonesians arc Moslems. The basis of Islamic (Syariah) principle is an agreement or contract base on Islamic law between lender and borrower for fund management, business financing, or any other activity, which contain a profit sharing.The purpose of this study is to find out what element in macro economics change which is the most influencing factor towards the return of Jakarta Islamic Index (JIl) and the IHSG. In this study I try to look for the correlation between the changes in .111 and II-ISG which are influents by the change in macro economic variables since the year 2001 to 2005.We could see from the result of data analysis that exchange rate and inflation were distributed normally while 011, rihsg, rsbi, and rm2 were not distributed normally. From the stationary test we could see that the data of return .Ill, IHSG, inflation, exchange rate, m2 were stationer, while return of sbi (I month) is not stationary. The probability of rsbi was 0.7436 (more than 0.05), so it is necessary to perform first difference transformation from order 0 to order I .Data analysis showed that correlation of inflation and sbi (I month) is 0.228342, correlation of exchange rate and m2 is 0.600638, and correlation of m2 is 0.098219, all three are larger than 0.05. The data revealed that those variables have a positive correlation or multi colinierity. With an increase of inflation rate, the government will increase the saving rate to control the inflation. Rather than spending it, people tend to save their money when the saving rate increased, which will have an effect on the m2, so there are multi colinierity for those variables. Those variables are included in the regression because the solution of correlation of variables is to leave it or to include the variables into the regression (Gujarati, 2003).D-W test result revealed that there is no auto correlation of i l l and IHSG. E-views 5.0 analysis showed that variables which are significant at a = 5% is exchange rate, with probability less than 0.05 (Ml = 0.00330 and IHSG = 0.00250).Formula ofill and IHSG are:R11l = 0.0153 - 0.2999 inflation - 0.8384 exchange rate + 0.7582 m2 -- 8.7579 dsbi R1 HSG = 0.0156 - 0.229 inflation -0.7454 exchange rate + 0.4028 m2 - 10.6913 dsbiAnalysis is completed using Granger causality test which showed influence of sbi to return ill and vice versa for lag 1 (probability less than 5%, Ho rejected). There is no influence of other variables (exchange rate, inflation, m2) to return ill (probability more than 5%, Ha accepted)."

"Penelitian ini adalah untuk mengetahui diantara model pendugaan return saham bulanan : Standard CAPM (Sharpe, 1964, Lintner, 1965), Market Model (Sharpe, 1963), ICAPM (Merton, 1973), APT (Ross, 1976) dan Multifaktor Model. (Fama dan French, 1996, 1997, Campbell, Lo dan Kinley, 1997) yang mempunyai proporsi terbesar untuk menduga return saham yang listing di BEJ.Periode pengamatan dibagi menjadi dua, bagian I yaitu antara Januari 1998 sampai dengan Desember 2001 dan bagian II yaitu Januari sampai dengan Desember 2002. Bagian 1 dipergunakan untuk pengujian signifikansi setiap perusahaan yang dijadikan contoh terhadap model yang dipergunakan sedangkan bagian II untuk menguji akurasinya dengan RMSE. Perusahaan yang diteliti adalah perusahaan yang listing sebelum Bulan Januari 1998 sampai dengan Desember 2002, tidak ada data yang kosong dan PBV tidak negatif (Utama, 1997); yang memenuhi syarat itu terdapat 70 perusahaan.Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat 65,71 persen signifikan dengan Market Model, 51,43 persen dengan Standard CAPM, 70 persen dengan ICAPM, 70 persen dengan APT dan 58,57 persen dengan Model Multifaktor. Pengujian dengan Chi Square menunjukkan bahwa ICAPM dan APT mempunyai proporsi terbesar dibandingkan dengan model lain. Hasil penelitian Fama dan French (1996, 1997, 1998) menunjukkan bukti yang mendukung model multifaktor (ICAPM), Roll dan Ross (1980), Miff dan Johnson (1988) menunjukkan bukti yang mendukung APT. Tandelin (1997) mengemukakan bahwa variabel ekonomi makro lebih mampu menyerap systematic risk jika dibandingkan dengan variabel fundamental perusahaan.Selain itu, penelitian ini menemukan bahwa variable Rm, Rm-rf dan size merupakan variabel-variabel yang paling banyak signifikan pada perusahaanperusahaan yang diteliti, jika dibandingkan dengan variabel lain dan tandanya konsisten. Selain itu, variabel lain yang patut dipertimbangkan dalam menduga return saham bulanan yaitu : perubaaan nilai kurs Rp terhadap USD dan inflasi.Pengujian akurasi dengan RMSE menunjukkan bahwa terdapat 17,14 persen akurat dengan Market Model 25,71 persen dengan Standard CAPM 14,29 persen dengan ICAPM 12,86 persen dengan APT dan 12,86 persen dengan Model Multifaktor."

"Right issue merupakan salah satu jalan mudah untuk memperoleh dana segar di kala suatu perusahaan membutuhkannya. Hal tersebut disebabkan karena dalam right issue, perusahaan tidak terbebani untuk mengembalikan dana tersebut dalam tempo tertentu dan tanpa ada jaminan dibandingkan dengan meminjam data dari lembaga keuangan. Di sini penulis mencoba mengamati mengenai pengaruh penerbitan right issue terhadap tingkat harga saham suatu emiten (kecenderungannya bagaimana) yang kemudian dibandingkan dengan perhitungan model GARCH terutama untuk mengetahui tingkat volatilitas harga saham suatu emiten.Terdapat satu hipotesa yang menjadi dasar penelitian tesis ini, yaitu bahwa right issue mempengaruhi tingkat perubahan volatilitas saham. Penelitian ini dilakukan hanya terbatas pada 5 (lima) emiten dari berbagai jenis usaha yang berbeda dari tahun 1999 sampai dengan 2003, yang menerbitkan right issue di tahun 2001. Dan pengolahan terhadap harga saham ke lima emiten tersebut, akan dapat ditarik suatu kesimpulan bagaimana peranan model GARCH sesungguhnya yang dihubungkan dengan penerbitan right issue.Kesimpulan yang diperoleh penulis dari penelitian ini adalah temyata model GARCH dapat digunakan untuk membuktikan tingkat volatilitas dan forecast harga suatu emiten yang berkeinginan menerbitkan right issue dan penerbitan right issue yang dilakukan perusahaan semata-mata dilakukan karena membutuhkan dana bukan dari besar kecilnya tingkat volatilitas.

---

Right issue is an easy way to have fresh money for a company need. Compare to a financial institution, right issue would be more favorable to a company due to no need of interest, certain period of payment, and collateral. The writer is observing the publication effect of right issue to rate of stock price (tendency direction), which will be compared to GARCH calculation model, especially to find out stock's price level of volatility.

Basic hypothesis in this research is that right issue will affect the rate of volatility exchange. The research only use 5 (five) emitten from various sector from the year of 1999 until 2003, which issued the right issue in 2001.The result of the research would give conclusion on how would the role of the GARCH Model connected to the right issue publication.

Conclusion of the research is that GARCH Model could be use to prove the rate of volatility and giving forecast to a company's price who intend to publish the right issue not because the volatility rate but only due to financial need."

"Pasar modal (capital market) menjadi bagian yang sangat penting bagi perkembangan perekonomian suatu negara, karena jika kondisi pasar modal suatu negara baik, dalam arti perkembangan harga saham relatif naik, maka dapat dikatakan bahwa perekonomian Negara tersebut juga baik, Pada masa krisis moneter hebat-hebatnya yaitu periode Januari 1998 sampai dengan Desember 2000, bursa saham mengalami tekanan yang sangat hebat, hal tersebut terlihat dari penurunan harga-harga saham yang luar biasa drastis. Hal tersebut tentunya sangat merugikan investor.Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana sebetulnya hubungan antara variabel-variabel ekonomi makro terhadap Imbal Hasil yang akan diterima oleh investor dalam hal ini diwakili oleh Imbal Hasil 1HSG dan Imbal Hasil LQ45. karena kedua indeks' tersebut mampu mewakili kinerja perusahaan-perusahaan yang ada di Indonesia khususnya yang listing di bursa saham.Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pengaruh dari variabel-variabel makro tersebut tidaklah bersifat individu, namun secara bersama. Model untuk menduga hubungan antara Imbal Hasil IHSG dengan variabel ekonomi makro, sebaiknya menggunakan lag (Sakhowi, 1999; Suripno, 2002), sedangkan Imbal Hasil LQ45 menggunakan model tanpa lag."

"Saham merupakan instrumen investasi yang digemari karena adanya kemungkinan investor mendapatkan keuntungan dalam jumlah besar dan dalam waktu yang cenderung singkat. Bersamaan dengan adanya kemungkinan keuntungan dalam jumlah besar tersebut, terdapat pula kemungkinan kerugian yang tak kalah besar. Hal inilah yang menyebabkan investor yang telah memilih saham sebagai instrumen investasinya hams mampu mengelola risiko yang menyertai perdagangan saham.Secara umum, harga saham yang dibentuk di pasar modal dipengaruhi oleh kondisi perusahaan. Jika performa yang ditunjukkan perusahaan baik, maka terdapat kecenderungan harga saham perusahaan terkait meningkat begitupula sebaliknya. Beberapa kondisi yang mampu mempengaruhi fluktuasi harga saham adalah kinerja perusahaan, kredibilitas susunan pengurus, iklim ekonomi negara, regulasi secara makro dan masih banyak Iagi.Penelitian yang dilakukan pada karya akhir ini bertujuan untuk mengetahui hubungan dan pengaruh rasio keuangan terhadap beta yang merupakan risiko sistematik sebuah saham. Risiko sistematik perusahaan adalah risiko yang terkait erat dengan kondisi pasar dan tidak dapat dihilangkan melalui diversifikasi saham. Penelitian yang dilakukan Tandelilin (1997) menemukan bahwa rasio keuangan mampu memiliki pengaruh yang signifikan terhadap risiko sistematik saham. Rasio keuangan merupakan bagian dari tampilan kondisi keuangan perusahaan. Bagi perusahaan publik, terdapat kewajiban untuk mempublikasikan laporan keuangan tersebut secara periodik yakni secara triwulanan dan tahunan. Tujuannya adalah untuk mempertanggungjawabkan perusahaan yang sahamnya dimiliki oleh publik. Obyek penelitian yang dipilih pada penelitian ini adalah saham-saham perusahaan industri perbankan yang memiliki volume perdagangan tertinggi selama periode Januari 2004 hingga September 2006. Bank yang termasuk dalam penelitian ini adalah Bank Central Asia, Bank Rakyat Indonesia, Bank Danamon, Bank Mandiri, Bank Niaga, Bank Internasional Indonesia, Bank Lippo dan Bank Panin. Selain memiliki volume perdagangan tertinggi di lantai bursa, kedelapan saham ini memiliki aset lebih besar dan Rp. 20 Triliun, sehingga dapat dikategorikan sebagai bank besar. Diharapkan kriteria obyek penelitian ini mampu mewakili kondisi perbankan Indonesia secara umum.Sesuai dengan peraturan Bank Indonesia mengenai faktor-faktor yang menentukan tingkat kesehatan sebuah bank mencakup permodalan, kualitas aset, manajemen, pendapatan dan likuiditas, maka variabel yang dipilih untuk diteliti adalah Return on Equity (ROE), Capital Adequacy Ratio (CAR), Loan to Deposit Ratio (LDR), Non Performing Loan (NFL) dan Earnings Per Share (EPS). ROE dan EPS dapat mewakili faktor pendapatan (earnings), sementara faktor likuiditas diwakili oleh rasio LDR, NPL dan CAR. Rasio-rasio tersebut merupakan rasio yang penting dalam dunia perbankan. Berdasarkan pengalaman di masa lalu, maka Bank Indonesia juga telah mengeluarkan ketetapan yang mewajibkan pihak bank memenuhi sejumlah tertentu nilai rasio tersebut, antara lain CAR dan NPL. Tujuannya tak lain adalah untuk memastikan tingkat kesehatan perbankan nasional.Data-data yang didapat berupa harga saham mingguan, Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) mingguan dan informasi rasio keuangan yang didapat dari laporan keuangan kwartalan perusahaan. Selanjutnya, semua data tersebut diolah dalam tiga tahap. Tahap pertama adalah mencari return indidual dan return market. Tahap kedua, dilakukan pencarian beta masing-masing saham melalui regresi indeks tunggal antara return individual dengan return market. Tahap terakhir adalah mencari bentuk regresi yang dapat mewakili hubungan antara beta saham dengan rasio-rasio keuangan dengan bantuan program SPSS.Hasil penelitian menunjukkan bahwa ROE dan CAR memiliki hubungan yang berlawanan dengan beta. Rasio LDR, NPL dan EPS menunjukkan hubungan yang searah dengan beta. Hal ini berati kenaikan variabel ROE dan CAR akan berdampak pada penurunan nilai beta. Kenaikan pada LDR, NPL dan EPS akan dapat meningkatkan risiko sistematik saham. Nilai risiko sistematik rata-rata cukup besar, yakni 1.32. Artinya risiko kepemilikan saham ini berkaitan erat dengan kondisi pasar.Uji elastisitas yang dilakukan pada beta dan rasio-rasio keuangan menunjukkan bahwa kepekaan beta tertinggi disebabkan justru oleh variabel CAR. Hal ini mungkin terjadi disebabkan sejarah masa lalu. Kejatuhan dunia perbankan di masa lampau disebabkan minimnya cadangan dana di bank sendiri yang akhirnya mengakibatkan kesulitan likuiditas bagi bank.Hasil akhir dari penelitian menunjukkan bahwa regresi multi-index yang didapatkan belum dapat menjelaskan seluruhnya mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi beta saham. Walaupun demikian, persamaan ini dapat dijadikan salah satu indikator alternatif dalam menilai kondisi perbankan dan saham-saham perusahaan perbankan.

---

Stocks, one of the investment's instruments were chosen by investor because of the attractiveness of return gained in large amount and in shorter time compared to other instruments. The consequence of high return that an investor might get was the risk. This is the reason why an investor must be able to manage the risk that come along with the investment decision in stocks.Stock?s price formed in the market, were influenced by the condition of the company itself. In detail, the conditions that might influence a company's stock price volatility are the company's performance, staffs credibility, regulation, macro economic and many more.The research's purpose is to find out how the financial ratios influence the systematic risk (beta) of a stock. Systematic risk of a company is a risk that related to market condition and can not be eliminated through portfolio diversification. This research based on Tandelilin study on 1997 that finds macro indicator such inflation rate and GDP does not significantly influence systematic risk, financial ratios do. Financial ratios revealed the financial condition of a company. There was an obligation for the public corporation to publish their financial report periodically, quarterly and yearly. The purpose of this obligation is to be responsible to the public that own the company through their shares. The research objects chosen are banking company stocks that had the highest selling volume during January 2004 until September 2006. Those banks are Bank Central Asia (BCA). Bank Rakyat Indonesia (BRI). Bank Danamon, Bank Mandiri, Bank Niaga, Bank Internasional Indonesia (BII), Bank Panin, and Lippo Bank. These banks also had assets for more than Rp. 20 Billions and categorized as Capital, asset quality, management, earnings and liquidity were the main factors to form a credible bank, according to the Indonesian Bank (BI). That is, the financial ratios chosen in this research are Return on Equity (ROE), Capital Adequacy Ratio (CAR), Loan to Deposit Ratio (LDR), Non Performing Loan (NPL) and Earnings Per Share (EPS). ROE and EPS represent the earnings factor, while LDR, NPL and CAR represent the liquidity factor. Those five ratios were the most important ratios in banking industry. Based on history and to maintain the credibility of national banking industry, Indonesian Bank had defined several minimum percentages of CAR and NPL.Data used in this research are weekly stock's price, weekly Jakarta's Composite Index and financial ratios that taken from quarterly financial report. It was calculated in three steps. The first step is to calculate market return and stock's individual return by using stock price and composite index data. The second step is to calculate beta, using single index regression of market return and individual return. The last step is to form a multi regression that could represent the influence of each financial ratio to systematic risk. All the calculations were done using Microsoft Excel and SPSS 13 program.The results show that ROE and CAR influence systematic risk negatively. LDR, NPL and EPS ratios influence systematic risk positively. This means that the increasing of ROE and CAR will decrease the level of systematic risk. Increasing LDR, NPL and EPS point will increase the level of systematic risk. From this research, we find out that the systematic risk of sample is above I or high enough (average 1.32). It means that the stock's risk strongly related to the market risk.Elasticity test that also done in this research shows that the highest sensitivity of was beta caused by CAR variable. This might explain that liquidity is the most important thing in banking industry. The research's results also show that multi-index regression still unable to explain the whole factors that influence systematic risk. Despite, the regression can be used as the alternative indicator to control banking industry and also banks' stocks."

"ABSTRAKReverse split dilakukan oleh manajemen perusahaan dengan berbagai tujuan, antara lain untuk mempertahankan harga saham pada kisaran yang optimal, memberikan sinyal mengenai pmspek saham di mesa yang akan datang serta untuk meningkatkan likuiditas dan marketability saham.Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah terdapat perbedaan likuiditas setelah terjadi reverse split di Bursa Efek Jakarta (BEJ) dengan ataupun tanpa mempertimbangkan variabel kontrol seperti harga, volatilitas dan volume. Penelitian ini juga ditujukan untuk mengetahui perbedaan pengaruh dari variabel-variabel kontrol tersebut terhadap variabel likuiditas. Likuiditas diukur dengan menggunakan dua proxi, yaitu: relative spread untuk mengukur likuiditas dua dimensi (immediacy dan width); dan depth to relative spread untuk mengukur likuiditas tiga dimensi (immediacy, width dan depth).Sampel dari penelitian ini adalah saham-saham yang melakukan reverse split di Bursa Efek Jakarta dari Januari 2001 sampai dengan Juli 2006. Untuk melakukan analisa terhadap perbedaan likuiditas setelah reverse split tanpa mempertimbangkan variabel kontrol dilakukan uji beds rerata baik terhadap sampel secara keseluruhan maupun terhadap kelompok sampel yang mengalami perubahan fraksi harga dan yang tidak mengalami perubahan fraksi harga setelah reverse split. Sementara itu untuk dua tujuan penelitian lainnya dilakukan analisa data dengan melakukan regresi model yang menggunakan data panel.Hasil penelitian ini mendapatkan bahwa reverse split secara signifikan meningkatkan likuiditas dua dimensi saham untuk keseluruhan sampel perushaan dan untuk kedua kelompok sampel yang dibagi berdasarkan perubahan fraksi harga. Akan tetapi reverse split tidak memperbaiki likuiditas tiga dimensi saham sampel, bahkan cenderung menurunkan likuiditas tiga dimensi. Sementara itu, peristiwa reverse split memilild pengaruh positif terhadap likuiditas dua dimensi saham setelah dikontrol oleh variabel harga, volatilitas dan volume transaksi. Peristiwa reverse split meningkatkan likuiditas dua dimensi saham, namun hat yang sama tidak berlaku untuk likuiditas tiga dimensi. Berdasarkan koefisien interaksi antara variabel kontrol dengan variabel dummy waktu, diketahui bahwa adanya reverse split mempengaruhi dampak dari variabel kontrol tersebut terhadap variabel likuiditas.

---

ABSTRAK

Corporate management makes a decision to reverse split company's stock for many purposes, i.e.: optimal price trading range; signaling future's prospects; and to improve the stock's liquidity and marketability. The purpose of this study is to find differences in liquidity after reverse split in Jakarta Stock Exchange. This purpose is narrowed down into three specific purposes: (i) to study differences in liquidity without considering control variables; (ii) to study differences in liquidity with considering control variables (price, volatility and volume); and (iii) investigates the difference of the control variables' effect on the liquidity variables. In this study, liquidity is measured with two proxies: relative spread to measure two-dimension liquidity (immediacy and width); and depth to relative spread to measure three-dimension liquidity (immediacy, width and depth)

The samples of this study are companies which have done reverse split in Jakarta Stock Exchange during the period of January 2001 to July 2001. Compared mean test are used in analyzing difference in liquidity after reverse split without considering control variables. The test is done for the whole sample, samples with the same tick size after reverse split and samples with different tick size. Regression model with panel data is used to analyze the data for the other purposes.

The result of this study found that reverse split significantly increases the stock's two-dimension liquidity for the whole sample, samples with the same tick size after reverse split and samples with different tick size.. Meanwhile, reverse split does not improve the three-dimension liquidity and most likely decreases the three-dimension liquidity. This study also discovers that after controlled by price, volatility and transaction volume, reverse split has positive effect on two-dimension liquidity but it has not been improving the three-dimension liquidity. Based on coefficient of the interaction between control variables and time, as a dummy variable, the reverse split event influences the effect of control variables on liquidity variables."

"Tujuan penelitian ini adalah untuk mengukur dan mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi volatilitas pergerakan saham individual pada sektor infrastruktur, utilitas, dan transportasi sejak Januari 1998 sampai dengan Desember 2005. Model yang digunakan untuk mengetahui volatilitas tergantung dari hasil uji terhadap varian residual yang digunakan. Jika varian residual tersebut bersifat tidak konstan maka menggunakan model Autoregressive Heteroskedastic (ARCH) dan Generalized Autoregressive Heteroskedastic (GARCH). Namun bila varian dari residual konstan akan menggunakan model Ordinary Least Square, dalam penelitian ini model yang sesuai adalah AutoRegressive Moving Average (ARMA).Berdasarkan hasil pengolahan data selama periode penelitian ditemukan bahwa terdapat enam emiten yang volatilitasnya bersifat hornoscedastic, yaitu PT Berlian Laju Tanker (BLTA), PT Bukaka Utama (BUKK), PT Citra Marga Nusapala (CMNP), PT Petrosea (PTRO), PT Zebra (ZBRA) dan PT Telekomunikasi Indonesia (TLKM). Untuk kondisi demikian maka digunakan model AutoRegressive Moving Average (ARMA).Sementara terdapat enam emiten yang bersifat heteroseedastic yaitu PT Centris Multi Persada (CMPP), PT Humpus Intermoda (HITS), PT Indosat (ISAT), PT Rigs Tender (RIGS), PT Mitra Rajasa (MIRA) dan PT Steady Safe (SAFE), sehingga digunakan model ARCH dan GARCH. Selain itu, terdapat emiten yang memiliki ARCH/GARCH yang volatilitasnya bersifat persisten yang ditandai dengan nilai a + I yaitu RIGS (1998, 1999, 2000, 2001, 2002, 2004, 2005) HITS (1999), CMPP (2000). Adanya persistensi dalam volatilitas mengurangi kestabilan model ARCH/GARCH. Hal ini disebabkan sepanjang periode penelitian data return saham tersebut bersifat stagnan atau pergerakan return yang sangat tinggi dan tajam.

---

The objectives of this research are to recognize and measure factors affecting the volatility of individual shares movement in infrastructure, utility and transportation sector during January 1998 - December 2005. Model used to identify volatility depend on the result of the test of the varian of residual on the used data. Should the varian of the residual act inconstantly then we use Autoregressive Heteroskedastic (ARCH) and Generalized Autoregressive Heteroskedastic (GARCH) model. But if the varian of the residual act constantly then we use Ordinary Least Square model, which in this research the model that fit the data is AutoRegressive Moving Average (ARMA) model.Base on the result of the data processing on the research period, it is found that there are six emitens whose volatility is homoscedastic, which are PT Berlian Laju Tanker (BLTA), PT Bukaka Utama (BUKK), PT Citra Marga Nusapala (CMNP), PT Pelrosca (PTRO), PT Zebra (ZBRA) dan PT Telekomunikasi Indonesia (TLKM). Therefore model used for these emitens is Auto Regressive Moving Average (ARMA) model.While there are six emitens whose volatility is heteroscedastic which are PT Centris Multi Persada (CMPP), PT Humpus lntermoda (HITS), PT Indosat (ISAT), PT Rigs Tender (RIGS), PT Mitra Rajasa (MIRA) dan PT Steady Safe (SAFE). Therefore model used for these emitens are either Autoregressive Heteroskedastic (ARCH) or Generalized Autoregressive Heteroskedastic (GARCH) model.It is also found within the research that there are six emitens whose models has a value of a + b ≥ 1, which depicts a persistency. They are RIGS (1998, 1999, 2000, 2001, 2002, 2004, 2005) HITS (1999), CMPP (2000). The presence of a persistency of a model may decrease the stability of the ARCHIGARCH model. This problem may occur due to the movement of the data which are very fluctuate or too stagnant."