Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian dalam karya akhir ini akan membahas mengenai pengaruh pergerakan indikator ekonorai, seperti Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) dan kurs Rupiah (IDR) terhadap US Dollar (USD), terhadap pergerakan Indeks Harga Saham Sektoral yang kemudian dilanjutkan dengan pengukuran lime varying beta industri di Bursa Efek Jakarta (BEJ) periode Januari 1996 - Desember 2001. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder harian yang diperoleh dari informasi yang terdapat di Bursa Efek Jakarta, meliputi Indeks Harga Saham Sektoral dan Indeks Harga Saham Gabungan , serta data mengenai kurs IDR terhadap USD yang diperoleh di Bank Indonesia, Data diawali pada tahun 1996 - 2001 dengan maksud untuk mengetahui fenomena resiko yang akan terjadi dalam resiko investasi saham di pasar modal Indonesia khususnya Bursa Efek Jakarta- Dengan demikian, perbedaan keadaan yang terjadi dapat diketahui dengan jelas pada saat sebelum terjadinya krisis ekonomi, pada saat Indonesia mengalami puncak krisis ekonomi tahun 1998 dan pada saat setelah terjadinya puncak krisis ekonomi.Penelitian ini pun akan mencoba untuk membuat persamaan mengenai pengaruh faktor-faktor tersebut dengan memperhatikan nilai error I residu persamaan, karena residu tidak selamanya bersifat konstan sepanjang waktu (homoscedastic) tetapi residu juga dapat bersifat tidak konstan (heteroscedastic). Dengan memperhatikan pergerakan vofatilitas residu yang ada, maka hal tersebut dapat menjelaskan pergerakan tingkat resiko dimasa yang lalu yang selanjutnya akan digunakan untuk memperkirakan tingkat resiko di masa yang akan datang.Selanjutnya dalam pengukuran time varying beta, interval yang akan digunakan adalah mingguan. Hal ini dimaksudkan untuk mencegah adanya efek diskontinuitas serta mengurangi noise yang terjadi. Model conditional beta dapat bekerja dengan baik apabila didukung oleh kesuksesan dalam membangun model pada conditional volatility dari serial return pada data yang akan diteliti. Untuk menghitung conditional time varying beta, hal yang harus dilakukan terlebih dahulu yaitu menghitung conditional covariance antara IHSS dan IHSG, conditional variance dari masing-masing sektor industri, dan conditional variance dari IHSG.Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengukuran signifikansi faktor-faktor yang mempengaruhi pergerakan Indeks Harga Saham Sektoral menunjukkan bahwa IHSG secara keseluruhan memiliki pengaruh yang cukup berarti dalam pergerakan IHSS pada periode penelitian. Sedangkan kurs rupiah terhadap US dollar kurs hanya mampu mempengaruhi pergerakan IHSS pada beberapa sektor industri saja seperti agriculture, finance, infrastructure, mining, miscellaneous industry, dan property. Sedangkan faktor lag juga turut mempengaruhi masing-masing sektor industri hanya pada periode tertentu saja. Selanjutnya jika dilihat dari hasil penelitian, terbukti bahwa beta industri mingguan pada sektor industri secara umum memang bersifat time varying of risk dan mampu menjelaskan mengenai kemungkinan adanya perbedaan resiko, dan resiko yang conditional terhadap informasi sebelumnya. Beta industri yang tidak terbukti bersifat time varying of risk paling banyak terjadi pada tahun pada tahun 1996, sedangkan pada tahun 1997, seluruh industri memiliki beta yang bersifat time varying of risk. Kinerja yang baik terhadap pembuktian terhadap pemodelan conditional beta ini sangat dipengaruhi oleh suksesnya penggunaan model GARCH(1,1) dalam menjelaskan conditional volatility dalam serial return data yang ada."

"ABSTRAKSalah satu tahapan di dalam proses investasi adalah pembentukan portfolio asset yangdijadikan obyek investasi. Maksud dari pembentukan portfolio adalah untuk menekan risikosedemikian sehingga risiko tersebut berada pada titik optimal, yakni sampai pada kondisi risiko total sama dengan risiko sistematis atau risiko pasar.Ukuran besarnya risiko sistematis saham adalah indeks beta yang menunjukkansensitivitas tingkat pengembalian surat berharga saham terhadap tingkat pengembalian indekspasar yang telah disesuaikan dengan tingkat pengembalian bebas risiko. Tingkat pengembalian pasar ditunjukkan oleh besarnya pengembalian indeks harga saham gabungan ataupun indeks beberapa saham tertentu yang _dianggap representatif Untuk indeks harga saham ini di Bursa Efek Jakarta dikenal ada lliSG dan LQ45.Capital Asset Pricing . Model menempatkan indeks beta sebagai koefisien yangbermanfaat untuk menghitung besarnya tingkat pengembalian investasi pada tingkatpengembalian pasar dan tingkat pengembalian bebas risiko yang sudah tertentu. Meskipunkoefisien beta mempunyai arti yang penting namun metode yang lazim digunakan untukmenghitungnya, misalnya Metode Indeks Tunggal, tidak memaparkan faktor-faktor yangmempengaruhi besarnya variabel tersebut.Beaver, Kettler, dan Scholes menyatakan bahwa Indeks Beta dipengaruhi oleh nilaibesaran-besaran akuntansi: dividend payout (1), asset growth (2), leverage (3), liquidity (4),asset size (5), earning-price ratio deviation standard (6), dan accounting beta yangmerupakan angka sensitivitas keuntungan perusahaan terhadap rata-rata keuntungan seluruhpopulasi atau sampel (7). Menurut model ini variabel dividend pay-out dan liquidity diharapkan mempunyai bubungan negatif dengan indeks beta dan variabel-variabel lainnya mempunyat bubungan positif.Penelitian dilakukan dengan alat analisis regt:esi cross sectional terbadap 80 perusabaanemiten di Bursa Efek Jakarta yang meliputi selurub bidang usaba yang ada selain lembagakeuangan. Alasan tidak menggunakan lembaga keuangan sebagai sampel adalah karena lembaga tersebut mempunyai ukuran ratio-ratio keuangan dan besaran akuntansi yang berbeda dengan jenis usaha lainnya. Hasil penelitian dengan model yang sama menunjukkan babwa terjadi penyimpangan terbadap model, yakni variabel dividend pay-out yang diharapkan mempunyai bubungan negatif temyata hasil penelitian menunjukkan terjadi hubungan positif meskipun tidak sahih. Selain itu variabel likuiditas menurut basil penelitian diketahui mempunyai hubungan positif dengan tingkat signifikansi yang cukup sahib (91,476%). Penelitian juga membabas pengaruh kondisi perekonomian mutakhir yang ditandaimelemahnya nilai tukar rupiah terhadap US$ terhadap kinerja Bursa Efek Jakarta yang diukurdengan IHSG dan LQ45 serta kinerja keuangan sabam-saham yang masuk di dalam kelompok top gainer dan top loser. Bersamaan dengan melemahnya nilai tukar upiah terhadap US dollar, IHSG dan LQ45juga mengalami posisi bearish. Secara individual, laba (rugi) bersib emiten saham-sabam banyak dipengaruhi oleh pos-pos penerimaan (beban). bunga, keuntungan (kerugian) selisib kurs, dan laba (rugi) extra ordinary. "

"Beta pasar adalah ukuran sensitivitas secara umum suatu saham atas gejolak pasar. Karel dan Sackley (KS, 1993) mengemukakan bahwa perbedaan beta pasar antara berbagai perusahaan dipengaruhi secara signifikan oleh faktor-faktor khusus perusahaan yang dapat diukur dengan informasi akuntansi.Dengan informasi akuntansi dapat dihitung beta akunting. Beta akunting adalah cara lain yang dapat digunakan dalam menentukan risiko. Penelitian ini dimaksudkan untuk menguji korelasi antara beta pasar dengan beta akunting pada perusahaan perbankan Indonesia yang telah go public di Bursa Efek Jakarta. Jika beta akunting merupakan estimator yang baik dalam menentukan beta pasar maka beta akunting dapat menggantikan peran beta pasar.Selain itu penulis juga menguji korelasi antara beta pasar dengan beberapa rasio keuangan pada perusahaan perbankan Indonesia yang termasuk dalam sampel. Risiko yang dihitung dengan rasio keuangan ini mempunyai korelasi yang tinggi dengan risiko pasar. Penentuan korelasi antara beta akunting dan rasio keuangan dengan beta pasar diterapkan pada perusahaan perbankan secara individual.Pada perbankan secara individual terdapat hubungan yang signifikan antara beta akunting dengan beta pasar. Dan semua variabel yang diuji, beta akunting berdasarkan ROA, beta akunting berdasarkan ROE, GRO (tingkat pertumbuhan) dan CAP (rasio nilai buku modal terhadap total harta) mempunyai hubungan signifikan dengan beta pasar.Korelasi antara beta pasar dengan beta akunting berdasarkan ROE memperlihatkan tanda koefisien regresi yang tidak konsisten dengan prediksi semula. Beta akunting berdasarkan ROE mempunyai koefisien yang negatif. Hubungan beta akunting berdasarkan ROE negatif terhadap beta pasar ini kemungkinan karena tingkat keuntungan yang diperoleh dari total equity tidak besar, bahkan banyak bank yang mengalami kerugian yang sangat besar. Karena koefisien regresi yang tidak konsisten dengan prediksi semula maka berdasarkan penelitian ini, beta akunting berdasarkan ROE tidak dapat menggantikan peran beta pasar.Sementara itu beta akunting berdasarkan ROA memiliki hubungan negatif pula dengan beta pasar. Hubungan beta akunting berdasarkan ROA yang negatif terhadap beta pasar ini mengindikasikan bahwa tingkat keuntungan yang diperoleh dari total aktiva tidak besar. Bank-bank dalam penelitian ini rata-rata memiliki ROA yang kurang dari rata-rata tingkat bunga deposito. Beta ROA negatif kemungkinan disebabkan oleh ROA yang negatif pada hampir semua bank. Ini dapat diartikan bahwa hampir seluruh perusahaan mengalami kerugian mulai dari tahun 1997 sampai tahun 1999 atau mass krisis moneter. ROA bertanda negatif sangat besar, terjadi hampir pada seluruh perusahaan. Hal ini berarti perusahaan pada umumnya mengalami kerugian sangat besar.DP (dividend payout) berpengaruh negatif terhadap beta pasar yang mengindikasikan bahwa semakin tinggi DP akan semakin rendah beta pasar. Sebaliknya, semakin rendah DP akan semakin tinggi beta pasar.GRO (tingkat pertumbuhan) berpengaruh positif terhadap beta pasar yang mengindikasikan bahwa semakin tinggi GRO akan semakin tinggi pula beta pasarPenelitian ini menemukan adanya korelasi yang signifikan antara rankingyang dibuat berdasarkan beta pasar dengan ranking yang dibuat berdasarkan beta akunting (ROA)."

"Investasi selalu dihadapkan pada dua masalah yang kontradiktif yaitu maksimalisasi tingkat imbal hash (return) dan minimalisasi resiko (risk). Tingkat resiko yang dihadapi investor akan semakin tin ggi sebanding dengan tingkat pendapatan yang diperoiehnya, dimana fenomena ini mempakan suatu kewajaran dalam berinvestasi. Resiko yang dihadapi sebisa mungkin diantisipasi sehingga potensi kerugian yang diaiami dapat diminimumkan. Tujuan dari penelitian karya akhir ¡ni adalab tujuan pertama adalah menyusun dinamika efficient frontier saham sektor industri dasar dan kimia di Bursa Efek Jakarta dan saham yang terletak pada daerah efisien yang akan membentuk portfolio selama periode penelitian 1996-2001, dimana efficient frontier adalah kumpulan portfolio efisien yang dihubungkan sehingga membentuk suatu garis. Tujuan kedua adalah merumuskan variabel independen yang berpengaruh secara signifikan terhadap indeks portfolio saham sektor industri dasar dan kimia di Bm-sa Efek Jakarta selama periode 1996-2001, dimana pada penelitian ini diduga indeks harga sahani gabungan (IHSG), indeks harga saham sektoral (IHSS), dan fluktuasi nilai tukar rupiah terhadap US Dollar (DR) merupakan variabel independen yang signifikan. Tujuan ketiga yang merupakan tujuan terakhír dad penelitian ini adalah mengevaluasi tingkat resiko indeks portfolio portfolio saham sektor industri dasar dan kimia di Bursa Efek Jakarta selama periode 1996-200 dengan menggunakan model volatilitas Model ARCH (Autoregresive Conditional Heteroscedasticity)IModel GARCH (Generalized Autoregresive Conditional Heteroscedasticity) (Engle: 1982), dimana ARCHIGARCH merupakan teknik ekonometrik yang digunakan untuk mengestimasikan variance dan data masa lalu untuk estimasi varians masa depan yang bersifat tidak konstan (volatile) yang berguna untuk meningkatkan efisiensi pemodelan. Penelitian karya akhir ini akan membahas mengenai proses pembentukan portfolio saham di suatu sektor industri yaitu industri dasar dan kimia, serta pengaruh dan dampak dan indeks barga saham gabungan (IHSG), indeks barga saham sektoral (IHSS), dan fluktuasi nilai tukar rupiah terhadap US Dollar (IDR) kepada pergerakan indeks portfolio yang dibentuk dan saham sektor industri dasar dan kimia di Bursa Efek Jakarta selama peniode 1996-2001. Penelitian ini pun akan mencoba untuk membuat model persamaan dari lHSG, EHSS, dan IDR sebagai variabel independen dan indeks portfolio saham sektor industri dasar dan kimia sebagai variabel dependen dengan memperhatikan nilai error/residu persamaan, karena residu tidak selamanya bersifat konstan sepanjang waktu (homoscedastic). Pergerakan volatilitas residu dapat menjelaskan pergerakan tingkat resiko masa yang lalu yang relevan untuk memperkirakan resiko pada masa yang akan datang. Hasil penelitian menunjukican bahwa patta masa menjelang krisis ekonomi tahun 1996-1997 terdapat Íebih banyak saham di sektor ¡ni yang terletak path wilayah yang efisien. Puncak ¡crisis pada tahun 1998 mengakibatkan hanya dua sahani yang berada pada wilayah efisien, dimana terjadi penurunan dalam nilai indikator ekonomi, namun ketika terjadi peningkatan pada tahun 1999-2001. Pengukuran variabel independen secan signifikan dengan level 0,05 yang mempenganuhi pergerakan indeks portfolio saham sektor industri dasar dan kimia dipengaruhi oLeh FUSS dan pergeralcan indeks tersebut di masa lalu (lag saham dan portfoho). Penelitian pada tahun 1997 menunjukkan bahwa IHSG, IHSS, dan IDR tidak berpengaruh pada indeks portfolio saham sektor industri dasar dan kimia, IHSG dan IHSS berpengaruh pada indeks portfolio saham sektor industri dasar dan kimia pada tahun 1998, sedangkan pada tahun 1999 indeks portfolio sektor industri dasar dan kimia dipengaruhi oleh IHSG dan pergerakan indeks tersebut di masa lalu (lag saham dan portfolio). Tahun 2000 indeks portfolio saham sektor industri dasar dan kimia hanya dipengaruhi oleh 1HSS sedangkan pada penelitian tahun 2001 saham indeks portfolio saliam sektor industri dasar dan kimia hanya dipengaruhi oleh dan pergerakan indeks tersebut di masa lalu (lag saham dan portfolio). Pengukuran tingkat resiko dengan portfolio saham sektor industri dasar dan kimia dengan model GARCH (1,1) hanya dapat dilakukan pada tahun 1999. Nilai conditional variance yang didapat dapat digunakan dalam berinvestasi karena lebih teliti dalam tingkat pengukuran resiko dibandingkan dengan menggunakan nilai unconditional variance. Kesimpulan yang dapat diambil dan penelitian ini adalah selama periode penelitian dan tahun 1996- 2001 kecenderungan saham yang masuk ke dalam daerah efisien menurun. Faktor lag selama periode penelitian dan tahun 1996-2001, sering menjadi salah satu faktor yang mempengaruhi secara signifikan dengan level 0,05 indeks portfolio saham sektor industri dasar dibandingkan dengan variabel independen LHSG, LHSS, dan DR. Model GARCH (1,1) dapat digunakan pada portfolio tahun 1999. Saran dari penelitian ini adalah saran pertama, dengan model GARCH (1,1) investor dapat menggunakan nilai conditional variance sebagai salah sam alat bantu bagi dalam memperkirakan pergerakan resiko investasi saham dan portfolio dan waktu ke waktu bila dibandingkan dengan menggunakan nilai uncondlional variance. Saran kedua adalah kepada peneliti lain yang ingin meneliti evaluasi portfolio saham sektor industri lainnya selain sektor industri dasar dan kimia di Bursa Efek Jakarta dapat memperbandingkan hasil penelitiannya dengan hash penelitian evaluasi portfolio saham sektor industni dasar dan kimia."

"Penelitian ini menginvestigasi berbagai pendekatan untuk memodelkan risiko sistematis yang bervariasi waktu di negara Indonesia dan Thailand dengan menggunakan data time-series dari tahun 2009 hingga 2017. Penelitian ini meneliti model dinamis beta menggunakan GARCH (1,1), EGARCH, TARCH, Schwert-Seguin, dan kelompok Kalman-Filter untuk secara empiris menemukan model time-varying beta yang paling optimal. Penelitian ini menggunakan model asset pricing Fama-French Five Factors untuk memasukkan faktor-faktor lain yang mungkin mempengaruhi nilai risiko sistematis pada setiap portofolio di setiap negara. Dengan memasukkan estimasi volatilitas dan state space, penelitian ini membandingkan semua model yang diuji berdasarkan kriteria informasi (AIC, SIC, dan HIC). Hasil dari penelitian ini membuktikan bahwa GARCH(1,1) mengungguli model lainnya dalam menangkap risiko sistematis.

---

This study investigates the various approaches to model the time-varying systematic risk in Indonesia and Thailand by using time-series data from 2009 to 2017. This study examines dynamic model of beta using GARCH (1,1), EGARCH, TARCH, Schwert-Seguin, and Kalman-Filter group to empirically find the most optimal time-varying beta model. This study employs the Fama-French Five Factors asset pricing model to incorporate another factors which might influences value of systematic risk for each portfolio in every countries. By incorporating volatility and state space estimation, this study compares all tested models based on information criteria (AIC, SIC, and HIC). The result of this study proves that GARCH (1,1) outperforms the other models in capturing the systematic risk."

"Dual beta become a debate between researchers in finance especially investment and portfolio. This research test CAPM using dual beta predictions in conditional market timing. The research tested unconditional and conditional beta, that show linear and positive affect of return toward risk on single and multiperiods. The beta’s slope skewed but with moderate skewness, and there is no zero beta. However if the investors have less diversified portfolio, its show idiosyncratic risk and systematic risk determine the securities pricing model. Conditional beta test, showed positive slope for SML on bullish market, and negative for bearish market. There is also showed a shock to volatility because of leverage effect and or volatility feedback. The responsiveness of positive shock (bullish market) and negative (bearish market) is positive, howevet the magnitude of SML slope higher for bearish and bullish market. Dual beta remains consistent in explaining positive effect of risk and return. Dual beta able to reduce ethe idiosyncratic risk on bearish market rather than on bullish market. "

"Tujuan penelitian adalah untuk mengetahui apakah variabel bebas (DOL, DFL, aciivity dan liquidity) berpengaruh terhadap risiko sistimatis (BETA) pada periode krisis (tahun 1997-1999) dan pasca krisis (tahun 2000-2002). Penelitian dilakukan dengan menggunakan seluruh sampel perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta (BEJ) selama periode 1995-2002.Sebagai proksi risiko sistimatis digunakan variabel beta., yang diukur dengan menggunakan model pasar dan regresi time series. Beta diukur sebagai koefisien regresi, dimana variabel terikatnya adalah return saham sedangkan variabel bebasnya adalah return pasar (IHSG). Untuk menguji pengaruh variabel bebas (DOL, DFL, activity dan liquidity) terhadap risiko sistimatis (beta) digunakan data panel dengan metode pooled cross-section. Regresi dilakukan dua kali, yaitu pada periode krisis (tahun 1997-1999) dan pasca krisis (tahun 2000-2002).Dari hasil regresi metode pooled cross-section diperoleh variabel DOL terbukti berpengaruh positif terhadap beta pada periode pasca krisis. Tapi, pada periode krisis diperoleh adanya pengaruh yang negatif antara DOL terhadap beta. Adanya perbedaan hasil antara kedua periode tersebut, disebabkan umumnya perusahaan manufaktur memiliki capital intensive yang tinggi, dimana perusahaan melakukan investasi yang besar terhadap pabrik atau mesin-mesin berat yang memerlukan biaya operasi yang besar. Sedangkan, penjualan pada lcrisis ekonomi umumnya mengalami penurunan yang relatif cukup besar akibat menurunnya daya beli masyarakat. Akibatnya, EBIT perusahaan banyak yang negatif. DFL terbukti memiliki pengaruh negatif terhadap beta pada periode pasca krisis, tapi pada periode krisis diperoleh adanya pengaruh yang tidak signifikan. Karena umumnya penxsahaan manufaktur memiliki hutang yang besar untuk membiayai operasinya (baik dalam mata uang rupiah maupun asing). Sehingga, pada saat lcrisis ekonomi banyak perusahaan yang mengalami kesulitan untuk membayar kembali hutangnya karena nilai nominal hutang menjadi tinggi akibat kenaikan kurs. Sedangkan, liquidity untuk kedua periode pengamatan terbukti tidak signifikan berpengaruh terhadap beta. Terbukti adanya pengaruh signifikan yang negatif antara activity terhadap beta hanya pada periode krisis, sedangkan pada periode pasca krisis tidak ditemukan pengaruh yang signiiikan. Ketidakefektifan perusahaan dalam mengelola aset untuk menghasilkan sales dikarenakan tingginya biaya produksi yang harus dikeluarkan akibat adanya kenaikan kurs, sedangkan daya beli masyarakat menurun. Hal ini mendorong perusahaan untuk mengurangi sales-nya agar mereka masih dapat bertahan dalam kondisi kisis ekonomi.

---

This research is aimed at identifying whether free variables (DOL, DFL, activity and liquidity) are influential on the systematic risk (beta) during the period of crisis (1997-1999) and post-crisis period (2000-2002). The research was conducted by using all samples of manufacturing companies registered in Jakarta Stock Exchange (JSX) from 1995 until 2002.Beta variable is used as the proxy of systematic risk, meastued by employing market and time series regression models. Beta is measured as the coefficient of regression where the attached variable is the return shares while the free variable is the return of market. To test the free variable (DOL, DFL, activity and liquidity) on systematic risk (beta), data panel is used by applying pooled cross-section method. Regression is multiplied twice, in the crisis period (1997-1999) and post-crisis period (2000-2002).From the result of regression of pooled cross-section method was obtained DOL variable which proved to have positive impact on beta during post crisis period. However, during the crisis, there was negative impact of DOL on beta. The cause of the difference in the results of both periods was that in general manufacturing companies had high intensity capital, in which they invested large amounts in factories or machinery - heavy machinery requires large operational costs. While sales dining economic crisis in general decreased in a relatively gig manner because of decreased purchase power of the people. Consequently, many EBIT of companies were negative. DFL proved to have a negative impact on beta during post crisis, but during the crisis the impact was not significant. As in general manufacturing companies have large debts for hnancing their operations (in rupiahs as well as foreign denominations), dining the economic crisis many companies met with difficulties to repay their debts. The nominal value of debts became high because of increase in rate of exchange. While liquidity during both periods of observation proved to have insignificant impact on beta. Activity proved to have a negative impact on beta only during the crisis period, and no signiticant impact was found during post crisis. Ineffectiveness of companies in managing their assets in order to produce sales was the results of high cost of production which in turn was caused by increased rate of exchange, while the purchase power of the people decreased. This caused companies to reduce their sales so that they may still survive under the economic crisis condition."

"Secara rasional tujuan investor dalam melakukan investasi adalah untuk memperoleh keuntungan, dalam hal ini return. Karena investasi yang dilakukan mengandung unsur ketidakpastian maka, investor harus mempertimbangkan fakto-faktor risiko. Menurut CAPM satu-satunya risiko yang patut dipertimbangkan dalam menjelaskan return adalah beta (risiko sistimatik), dimana pengaruh beta terhadap return tersebut adalah positip. Tetapi dalam berbagai studi empiris di Amerika terjadi berbagai kontradiksi pada model CAPM di atas, yaitu ada beberapa kasus yang tidak dapat diterangkan oleh CAPM. Berbagai studi tersebut menemukan bahwa hubungan antara beta dan return saham adalah lemah. Selain itu, temyata terdapat faktor-faktor lain selain beta (size perusahaan, rasio market to book (MUSE) dan price earning ratio (PER)) yang mempengaruhi return saham. Temuan-temuan tersebut menunjukkan bahwa selain beta, terdapat faktor-faktor lain yang dapat digunakan sebagai pengukur dari risiko saham. Berkaitan dengan pengujian CAPM. maka tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisa hubungan antara beta (risiko pasar), size (kapitalisasi pasar), market to book value (ME/BE) dan price earning ratio (PER) terhadap expected return saham di Bursa Efek Jakarta. Penelitian ini adalah yang pertama di Indonesia yang berusaha menyelidiki faktor faktor yang mempengaruhi expected return saham di Bursa Efek Jakarta. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh saham yang tercatat di Bursa Efek Jakarta mulai periode observasi Januari 1994 hingga Desember 1996. Data yang diambil dari populasi tersebut merupakan data sekunder yang dikumpulkan dari Bapepam dan Laporan Bursa Efek Jakarta. Pengambilan sampel dilakukan dengan memilih seratus perusahaan teraktif tiap tahunnya menurut volume perdagangan (shares) dan sampel tersebut dianalisa dengan menggunakan metode OLS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa CAPM telah gagal dalam memprediksi expected return, karena beta yang seharusnya merupakan satu-satunya faktor yang dapat mengungkapkan return ternyata tidak dapat memperlihatkan 'powernya. Sebaliknya ditemukan dua variabel yang berhubungan dengan expected return yaitu size dan ME/BE. Secara keseluruhan (boo/ea) kedua variabel ini memberikan pengaruh negatip yang tidak linier (dalam logaritma) terhadap return. Akan tetapi secaru tahunan hanyo pengaruh yang diberikan oleh variabel size yang signifikan, sedangkan pengaruh yang diberikan oleh variabel ME/BE tidak konsisiten tiap tahunnya. Lebih jauh lagi hubungan antara size dan return secara tahunan dipengaruhi oleh kondisi pasar. Pada kondisi bearish, peningkatan size akan diikuti pula dengan peningkatan return, tetapi apabila kondisinya bullish, saham dengan size kecil akan mempunyai return yang lebih tinggi dibandingkan saham dengan size yang lebih besar. Hal ini konsisten dengan argumen yang menyatakan bahwa size merupakan proksi bagi risiko, karena pada kondisi bearish saham dengan size kecil (risiko tinggi) tentunya akan mengalami penurunan return yang lebih tinggi, sehingga actual return yang terjadi akan lebih rendah dibandingkan saham dengan size yang lebih besar. Sebaliknya pada kondisi bullish, saham yang mempunyai risiko tinggi akan mengalami peningkatan return yang tinggi, sehingga actual return yang dihasilkan akan tinggi pula. Sedangkan pengaruh price earning ratio terhadap return saham-saham di Bursa Efek Jakarta tidak berhasil ditemukan pada penelitian ini."

"Perdebatan sejauh mana data akuntansi relevan digunakan dalam penilaian risiko perusahaan dan bagairnana melakukan penilaian tingkat risiko perusahan yang tidak go publik telah menjadi latar belakang utama bagi penulis untuk melakukan penelitian tentang kandungan informasi angka aktuntansi terhadap estimasi beta saham terhadap perusahaan-perusahaan go publik di BEJ. Beberapa hasil penelitian yang relevan telah dilakukan di Amerrka oleh Ball and Brown (1968), Beaver, Kettler and Scholes (1970), Rosenberg and Marathe (1975), dan Eskew (1979) membuktlkan bahwa data akuntansi masih akurat digunakan dalam mempredksi tingkat resiko perusahaan masa datang. Penilaian tingkat risiko saham perusahaan yang tidak go publik dapat dilakukan dengan menggunakan estimasi parameter variabel akuntansi Hasil penelitian yang kontrakdiktif diperoleh dari studi Elgers (1980) menemukan bahwa variabel akuntansi tidak memberikan estimasi beta yang lebih akurat dibandingkan dengan model pasar. Hasil penelitian di Indonesia yang dilakukan oleh Rizkianto (1998) menunjukkan hasil adanya korelasi yang kuat antara beta saham historis tahun 1995 clan beta saham berjalan tahun 1996. Studi Haningsih (2001) menunjukkan hasil bahwa beta historis dapat digunakan uutuk prediksi beta saham berjalan. Studi Hidayah (2000) menunjukkan hasil hanya peubah bebas beta akuntansi (βi,roe), CAP dan CRO mempunyai pengaruh signifikan terhadap beta pasar periode berjalan.Penelitian ini dilakukan untuk melihat sejauh mana kandungan informasi beta akuntansi dihasilkan dari estimasi parameter variabel aktuntansi terhadap estimasi beta saham satu tahun periode yang akan datang dan tingkat akurasinya bila dibandingkan dengan kandungan informasi beta saham pasar historis. Penelitian ini juga melihat pengaruh periode sebelum dan setelah krisis terhadap kandungan informasi prediktif variabel data akuntansi dan untuk melihat sejauh mana masing-masing peubah bebas (BETASTIM, BETASTIA, DPR, GROWTH, LEVER, LIQD, SIZE, L4RIVV, AGBETA dan FREEM dapat menjelaskan prediksi beta saham pasar periode satu tahun yang akan datang.Pengujian statistik dilakukan terhadap sampel data beta saham dan variabel akuntansi perusahaan go publik di BET periode 1995 - 1999. Sampel diperoleh 85 perusahaan dengan jumlah 359 data observasi dtunlah data observasi dalam periode sebelum krisis 150 data, periode awal krisis 74 data dan dalam periode saat krisis 135 data. Model persamaan regresi linear berganda digunakan dalam menganalisis hasil penelitian.HasiI penetitian menunjukan peubah-peubah bebas akuntansi secara bersama-sama signifikan mempengaruhi estimasi beta saham waktu t pada periode sebelum dan saat krisis, sedangkan awal krisis pengaruhnya tidak signifikan. Secara individu, hanya peubah bebas DPR dan SIZE mempunyai pengaruh positif secara signitikan terhadap estimasi beta saham periode sebelum krisis, hasil ini konsisten dengan hipotesis penulis dan studi BKS (1970). Pengaruh positif DPR dan 312E terhadap beta saham berjalan tidak sesuai dengan hasil empirik BKS (1970) yang menunjukkan pengaruh negatif, namun sesuai dengan analisis Watt and Zimmerman (1986). Pada awal krisis hanya peubah bebas ACBETA signifikan mempengaruhi positif terhadap estimasi beta saham, hasil ini sesuai dengan hipotesis penulis dan studi BKS (1970). Sedangkan pada periode saat krisis peubah bebas SIZE dan EARNV signifikan mempengaruhi positif estimasi beta saham, hasil ini sesuai dengan hipotesis semula dan studi BKS (1970) dan Watt and Zimmerman (1986).Kandungan prediktif informasi estimasi beta dari estimasi parameter data aktuntansi signifikan pada periode scbelum krisis dan saat krisis, sedangkan awal krisis tidak mempunyai kandungan prediktif sccara signifikan. Meskipun periode sebelum dan saat krisis estimasi beta dari data akuntansi adalah signifikan mempunyai kandungan prediktif terhadap prediktif beta, namun masing-masing parameter yang digunakan dalam estimasi beta saham kedua periode tersebut berbeda. Kandungan prediktif informasi estimasi beta dan data akuntansi signitikan dipengaruhi oleh periode sebelum krisis dan saat krisis (dummy variabel PRIOD, nol sebelum krisis dan satu saat krisis). Tcrjadi perbedaan signifikan nilai estimasi prediksi beta saham satu tahun yang akan datang antara periode sebelum dan saat krisis. Nilai prediksi beta saat krisis lebih rendah 0.2 dibandingkan periode sebelum krisis.Meskipun data akuntansi mempunyai kandungan informasi prediktif pada periode sebelum dan saat krisis, namun akurasiaya dibandingkan dengan data beta pasar historis hanya akurat pada periode saat krisis. Periode sebelum krisis data saham pasar historis lebih akurat memprediksi beta saham satu tahun yang akan datang dibandingkan dengan data akuntansi Dengan menambahkan dummy variabel PRIOD dalam prediksi beta periode sebelum dan saat krisis, data akuntansi lebih akurat mempredlksi beta saham satu tahun yang akan datang dibandingkan data saham pasar historis.Untuk melihat kandungan prediktif masing-masing variabel beta saham pasar historis dan beberapa variabel akuntansi terhadap prediksi beta, maka selama periode sebelum krisis hanya peubah beta saham historis yang dapat menjelaskan prediksi beta saham satu tahun yang akan datang sedangkan variabel-variabel akuntansi tidal dapat menjelaskan. Periode awal krisis peubah beta saham historis dan peubah data akuntansi SIZE signifikan dapat menjelaskan prediksi beta saham sate yang akan datang sedangkan peubah akuntansi lainnya tidak signifikan. Yang paling menank adalah periode saat krisis tidak satupun dari variabel-variabel tersebut signifikan langsung dapat menjelaskan prediksi beta saham. Hasil empirik penelitian ini menunjukan bukti bahwa apabila estimasi beta saham dari parameter variabel akuntansi digunakan dalam prediksi beta saham, maka informasi akuntansi mempunyal kandungan prediktif pada periode saat krisis dari lebih akurat dibandingkan dengan beta saham pasar historis. Apabila data observasi di pool-kan menjadi satu periode 1995 - 1999, maka hanya peubah SIZE dan EARNV signifikan langsung dapat menjelaskan prediksi beta saham satu tahun yang akan datang. Tidak terdapat perbedaan pengaruh yang signifikan periode sebelum dan saat krisis terhadap kandungan prediktif masing-masing peubah batas dalam mempredtksi beta saham satu yang akan dating.Hasil studi empirik ini menunjukkan bukti bahwa selama kondisi makro ekonomi tidak menentu dan sulit diprediksi maka informasi pasar kurang dapat diandalkan oleh investor untuk memprediksi tingkat risiko perusahaan Kondisi ini membuktikan bahwa selama krisis, informasi akuntansi dapat diandalkan dalam penilaian risiko perusahaan dibandingkan dengan informasi pasar. Hal lain yang dapat dipahami adalah informasi aktuntansi merupakan satu-satunya informasi yang dapat memberikan gambaran tentang kegiatan dan tingkat risiko bisnis perusahaan kepada investor dan kreditor."