Ppt seminar

7/13/2010

1

LATAR BELAKANG TUJUAN

PERMASALAHAN MANFAAT

BATASAN

WEALTHY STOCK MARKET

(MACRO ECONOMY)

ACCOUNTANCY

INFORMATION

EFFECT OF EX DIVIDEND

DATE

RESEARCH

1. French,Varson

dan Moon (2005)

2. Michaely dan

Villa (1995)

3. Campbell dan

Beranek (1955)

INDONESIA

Lani Siaputra (2006)

Paired Sample t-test

INTERVENTION ANALYSIS

1.Siti Ratna

2. Sularso (2003)



BATASAN

1. Bagaimana model terbaik harga saham harian perusahaan

perbankan di Bursa Efek Indonesia dengan adanya pengaruh

ex divident date dengan pendekatan time series intervensi?

2. Bagaiman pengaruh ex dividend date tersebut terhadap

harga saham pada hari-hari berikutnya ? Kapan waktu

pertama kali efek terasa dan berapa lama pengaruhnya

terhadapa harga saham pada hari-hari berikutnya?

LATAR BELAKANG TUJUANPERMASALAHAN MANFAAT

BATASAN

1. Memodelkan harga saham harian perusahaan perbankan di

Bursa Efek Indonesia dengan adanya pengaruh ex divident

date tahun 2008-2009

2. Menganalisis waktu pertama kali efek terasa dan lama

pengaruh terhadap harga saham pada hari-hari berikutnya.


PERMASALAHAN MANFAATBATASAN

• KAJIAN ILMIAH TENTANG TIME SERIES INTERVENSI

AKADEMISI

• INFORMASI DALAM MEMBUAT KEBIJAKAN DI PASAR MODAL

• PENGONTROL KEGIATAN PASAR MODAL

PEMERINTAH

• INFORMASI AKUNTANSI

PELAKU PASAR

MODAL



BATASAN

SEKTOR FINANCE YANG

TERGABUNG

DALAM LQ45

(FEBRUARY-JULI

2008)

MENGELUARKAN

PENGUMUMAN

PEMBAGIAN

DIVIDEN

DATA DIAMBIL UNTUK TAHUN

2008-2009

EX-DATE TIMESERIES INTERVENSI

Pasar modal adalah perdagangan

instrumen keuangan (atau sekuritas)

jangka panjang, hutang ataupun modal

sendiri, pemerintah, public authorities

maupun perusahaan swasta

Saham adalah penyertaan atau

pemilikan seseorang atau badan

dalam perusahaan atau perseroan

terbatas

27 Oct. 10 Nov. 11 Nov. 15 Nov. 24 Dec.

Declaration

Date

Cum-

dividend

Date

Ex-dividend

DateRecord

Date

Payment

Date

Ex Dividend Date adalah hari atau tanggal hilangnya hak

untuk menerima dividen.(Gitman and Hannesay,2004).

EX-DATETIMESERIES

INTERVENSI

Menurut Wei (2006), deret waktu (time series)

adalah serangkaian pengamatan yang diambil

secara berurutan berdasarkan waktu.

Kestasioneran Time Series

Data deret waktu yang stasioner relatif tidak terjadi kenaikan ataupun

penurunan nilai secara tajam dan data berfluktuasi disekitar nilai rata-

rata dengan varian yang konstan.

Bila data tidak stationer terhadap varian maka � transformasi

Bila data tidak stationer terhadap mean maka� differencing

7/13/2010

2


Fungsi ACF diberikan oleh:

Fungsi PACF diberikan oleh:


AR (p)

MA(q)

ARMA(p,q)

ARIMA (p,d,q)

ttp aZB =&)(φ

tqt aBZ )(θ=&

tqtp aBθZB )()( =&φ

tqtd

p aBZBB )()1)(( 0 θθφ +=−

EX-DATETIMESERIES

INTERVENSI

Model intervensi adalah suatu model yang dapat digunakan untuk

menjelaskan efek suatu intervens yang disebabkan oleh faktor eksternal

atau internal yang terjadi pada suatu data time series . Persamaannya

dapat diberikan sebagai berikut:

Outlier adalah data pengamatan yang tidak konsisten pada seriesnya. Efekkejadian tersebut dapat dihitung dengan model intervensi jika waktu danpenyebabnya diketahui.

EX-DATETIMESERIES INTERVENSI

1009080706050403020101

14

12

10

8

6

4

2

0

Additive Outlier

1009080706050403020101

14

12

10

8

6

4

2

0

Innovational Outlier

10090807 060504 03020101

14

12

10

8

6

4

2

0

Temporar y Change

1009080706050403020101

14

12

10

8

6

4

2

0

Lev el Sh if t

SUMBER DATA VARIABEL PENELITIAN METODE ANALISIS

REKAP PERUSAHAAN PERBANKAN

Perusahaan perbankan yang masuk dalam daftar LQ45 periode February-July

2008. Http//sg.biz.yahoo.com/il.

Pusat Data Pasar Modal FE-UGM dengan alamat [email protected] dan

Melalui BEI .www.IDX.co.id Periode Pengambilan data adalah Januari 2008-

Desember 2009.

No Kode Efek Nama EmitenTanggal ex divident date

2008 2009

1 BBCA Bank Central Asia Tbk 13 Juni 2008 10 Juni 2009

2 BBNI Bank Negara Indonesia Tbk - 19 Juni 2009

3 BBRI Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk 18 Juni 2008 16 Juni 2009

4 BDMN Bank Danamon Indonesia Tbk - 19 Juni 2009

5 BMRI Bank Mandiri (Persero) Tbk 19 Juni 2008

2 Desember

2009

6 BNGA Bank Niaga Tbk 23 Mei 2008 -

7 BNII Bank Internasional Indonesia Tbk 9 Juni 2008 -

8 PNLF Panin Life Tbk - -


Zt : closing prize perusahaan perbankan pada

periode ke t

I1 : ex-dividend date pada tahun 2008

I2 : ex-dividend date pada tahun 2009


Variabel N Mean Variance Minimum Maksimum

BBCA 502 3410,9 527995.7 2025.0 5375.0

BBRI 520 5889,6 527995.7 2525.0 8550.0

BMRI 520 3004,4 898032.0 1190.0 5250.0

Index

Z

500450400350300250200150100501

5500

5000

4500

4000

3500

3000

2500

2000

100 357

Time Series Plot of BBCA

ex dividend date tahun 2008 terjadi pada data ke 100 yaitu pada tanggal 28

Januari 2008 dan ex dividend date pada tahun 2009 terjadi pada data ke-

357 yaitu pada tanggal 10 Mei 2009

7/13/2010

3

Estimasi Parameter Model Intervensi pertama

BBCA

Parameter Estimasi thit P-value Keputusan

Ø(3) -0.14256 -2.21 0.0273 Tolak H0Ø(10) 0.11538 1.77 0.0771 Tolak H0b(6) -0.12214 -0.18 0.8606 Gagal Tolak H0

ω(1) -0.07377 -0.10 0.9208 Gagal Tolak H0

ω(2) 0.15005 0.21 0.8302 Gagal Tolak H0

ω(4) 1.71834 2.42 0.0154 Tolak H0δ(1) -0.33945 -1.00 0.318 Gagal Tolak H0

Estimasi Parameter Model Intervensi kedua 2009 BBCA


Ø(1) 0.17531 3.96 <.0001 Tolak H0

Ø(3) -0.16100 -3.65 0.0003 Tolak H0

b(5) -1.42930 -2.13 0.0333 Tolak H0

ω(5) -0.41816 -0.62 0.5339 Gagal Tolak H0

Analisis dampak ex dividend date BBCA 2008

(single input) selama 15 hari ke depan


Ø(3) -0.28481 -3.04 0.0024 Tolak H0

Ø(10) 0.21031 2.20 0.028 Tolak H0

b(6) -0.1982 -0.29 0.7725 Gagal Tolak H0

ω(1) -0.16572 -0.22 0.8268 Gagal Tolak H0

ω(2) 0.25449 0.37 0.7119 Gagal Tolak H0

ω(4) 1.82683 2.54 0.011 Gagal Tolak H0

δ(1) -0.38811 -1.27 0.2052 Gagal Tolak H0


Ø(3) -0.20227 -2.2 0.0275 Tolak H0

Ø(10) 0.14364 1.51 0.132 Gagal Tolak H0

b(6)1.26948 1.56 0.1195 Gagal Tolak H0

ω(1)0.58506 0.52 0.6029 Gagal Tolak H0

ω(2)1.28169 1.34 0.1801 Gagal Tolak H0

ω(4)-0.27066 -0.38 0.7038 Gagal Tolak H0

δ(1)0.93081 10.12 <.0001 Tolak H0

Analisis dampak ex dividend date BBCA 2008

selama 30 hari ke depan

• Data yang dipotong pada awal terjadi trend cenderung terus naik. Dengan

demikian didapatkan data untuk pemodelan pre interensi pada tahun

2009 diawali dari t=197 sampai dengan t=356

Index

09

198176154132110886644221

5500

5000

4500

4000

3500

3000

2500

2000

72

Time Series Plot of 09

Evaluasi dampak ex divident date pada tahun

2009(Single Input)Estimasi Parameter Model Intervensi BBCA tahun 2009 15 hari

ke depan


Ø(5) -0.297 -2.39 0.0168 Tolak H0

b(5) -8.346 -0.10 0.9236 Gagal Tolak H0

ω(1) 84.339 0.94 0.3493 Gagal Tolak H0

ω(2) -105.895 -0.93 0.3500 Gagal Tolak H0

ω(4) -0.274 -0.45 0.6532 Gagal Tolak H0

Estimasi Parameter Model Intervensi BBCA tahun 2009 30 hari ke depan

Tidak ada parameter yang signifikan


Ø(5) -0.105 -0.95 0.3438 Gagal Tolak H0

b(6) -34.055 -0.37 0.7088 Gagal Tolak H0

ω(1) 41.09 0.42 0.6718 Gagal Tolak H0

ω(2) -123.4 -1.22 0.2224 Gagal Tolak H0

ω(4) -0.283 -0.46 0.6427 Gagal Tolak H0

Pemodelan terbaik data closing price saham harian

BBCA

Model ARIMA Sig White noise Normal MSE

(1,1,0) √ - - 9977.95

([1,3],1,0) √ - - 9739.37

([1,3,4],1,0) √ √ - 9638.38

(0,1,1) √ - - 9980.88

(0,1,[1,3]) √ - - 9800.52

(0,1,[1,3,4]) √ √ - 9624.19

Nilai MSE, MAD, MAPE data out sampleBBCA

Model yang dipilih adalah ARIMA ([1,3,4],1,0)

ARIMA MSE MAD MAPE

([1,3,4],1,0) 26781.26 132.62 2.76

(0,1,[1,3,4]) 26619.09 133.66 2.77

7/13/2010

4

Estimasi dan nilai Statistik Uji untuk Data Closing

Price saham harian BBCA

Parameter Estimasi thit p-value Keputusan

Ø1 0.20643 4.69 <.0001 Tolak H0Ø3 -0.11978 -2.66 0.0077 Tolak H0Ø4 -0.12405 -2.74 0.0062 Tolak H0β229 -283.786 -5.18 <.0001 Tolak H0β 50 262.047 4.78 <.0001 Tolak H0β 441 217.511 3.98 <.0001 Tolak H0β 368 215.202 3.92 <.0001 Tolak H0β 184 -214.810 -3.92 <.0001 Tolak H0β 431 202.817 3.70 0.0002 Tolak H0β 209 192.125 3.51 0.0004 Tolak H0β 186 177.233 3.24 0.0012 Tolak H0β 161 -139.567 -2.55 0.0107 Tolak H0

Uji White Noise

Uji Residual Berdistribusi Normal

Lag p-value Keputusan6 2.53 0.4701 Gagal Tolak H012 7.65 0.5699 Gagal Tolak H018 10.94 0.7567 Gagal Tolak H0

24 15.83 0.7792 Gagal Tolak H0

30 18.07 0.9012 Gagal Tolak H0

Model ARIMA p-value Kesimpulan

([1,3,4],1,0) 0.0876 Gagal tolak H0

hitX 2 Model terbaik yang didapatkan adalah ARIMA

([1,3,4],1,0) dengan kesembilan parameter outlier.

Secara matematis dapat dituliskan sebagai berikut :

.

ex dividend date tahun 2008 terjadi pada data ke 121 yaitu pada

tanggal 18 Mei 2008 dan ex dividend date pada tahun 2009 terjadi

pada date ke-379 yaitu pada tanggal 16 Mei 2009.

Index

C1

520468416364312260208156104521

9000

8000

7000

6000

5000

4000

3000

2000

121 379

Time Series Plot of ZtThe ARIMA Procedure

Maximum Likelihood Estimation

Standard ApproxParameter Estimate Error t Value Pr > |t| Lag Variable Shift

AR1,1 0.19838 0.05233 3.79 0.0002 1 pre 0AR1,2 0.02562 0.05245 0.49 0.6252 5 pre 0NUM1 0.36392 1.14232 0.32 0.7500 0 d1 17NUM2 0.32235 1.75932 0.18 0.8546 0 d2 0

Variance Estimate 3.219059Std Error Estimate 1.794174AIC 1446.529SBC 1462.073Number of Residuals 360

Intervensi pertama b=17 s=0 r=0 Maximum Likelihood Estimation

Standard Approx

Parameter Estimate Error t Value Pr > |t| Lag Variable Shift

AR1,1 0.14878 0.04371 3.40 0.0007 1 pre09 0AR1,2 -0.14678 0.04369 -3.36 0.0008 2 pre09 0AR1,3 0.10611 0.04349 2.44 0.0147 13 pre09 0NUM1 -150.89564 124.16899 -1.22 0.2243 0 d1 2NUM1,1 -250.69403 127.72304 -1.96 0.0497 4 d1 2DEN1,1 0.88999 0.12241 7.27 <.0001 1 d1 2


Autocorrelation Check of Residuals

To Chi- Pr >

Lag Square DF ChiSq --------------------Autocorrelations--------------------

6 8.02 3 0.0455 -0.010 0.015 -0.062 0.011 -0.085 -0.06312 11.20 9 0.2623 -0.045 0.058 -0.003 0.015 -0.002 0.01918 15.41 15 0.4221 -0.014 0.029 -0.064 -0.024 -0.018 0.04424 23.61 21 0.3123 0.101 -0.002 -0.012 -0.007 -0.065 -0.02630 27.10 27 0.4583 -0.046 0.022 -0.032 0.048 -0.022 0.008

36 33.93 33 0.4224 0.043 0.038 0.022 -0.020 -0.086 -0.02942 43.51 39 0.2852 0.047 -0.030 -0.084 0.052 0.041 0.05148 49.82 45 0.2875 -0.050 0.026 -0.019 -0.022 -0.081 0.024

Tests for Normality

Test --Statistic--- -----p Value------

Shapiro-Wilk W 0.995623 Pr < W 0.1618Kolmogorov-Smirnov D 0.036077 Pr > D 0.1010

Cramer-von Mises W-Sq 0.115132 Pr > W-Sq 0.0744Anderson-Darling A-Sq 0.649234 Pr > A-Sq 0.0921



AR1,1 0.11729 0.08527 1.38 0.1690 1 pre 0AR1,2 -0.22441 0.08983 -2.50 0.0125 5 pre 0NUM1 0.82684 0.80766 1.02 0.3060 0 d1 17NUM2 0.32654 1.18945 0.27 0.7837 0 d2 0


To Chi- Pr >Lag Square DF ChiSq --------------------Autocorrelations--------------------

6 0.89 4 0.9254 -0.012 -0.016 -0.022 0.049 0.002 -0.056

12 6.60 10 0.7626 -0.037 0.036 0.142 -0.025 0.043 -0.11918 11.35 16 0.7875 0.124 -0.035 -0.059 -0.092 0.055 0.00424 16.98 22 0.7642 -0.041 -0.011 -0.099 0.092 -0.118 -0.032

Tests for Normality


Shapiro-Wilk W 0.979374 Pr < W 0.0422Kolmogorov-Smirnov D 0.059133 Pr > D >0.1500


Hasil pemodelan intervensi data BBRI tahun 2008

(Single Input) selama 30 hari pertamaMaximum Likelihood Estimation

Standard Approx

Parameter Estimate Error t Value Pr > |t| Lag Variable Shift

MA1,1 0.25295 0.11034 2.29 0.0219 2 pre 0NUM1 -495.70542 220.48527 -2.25 0.0246 0 d1 2NUM1,1 28.18245 262.67143 0.11 0.9146 2 d1 2NUM1,2 114.32872 224.89985 0.51 0.6112 3 d1 2DEN1,1 -0.39878 0.45168 -0.88 0.3773 1 d1 2




6 5.77 5 0.3290 0.105 -0.011 -0.110 0.020 -0.195 -0.02012 9.81 11 0.5473 -0.021 0.096 0.037 0.142 0.079 0.05318 13.67 17 0.6905 0.099 0.021 -0.141 0.039 -0.064 0.01324 23.79 23 0.4154 0.233 0.097 0.108 0.085 0.066 -0.023

Tests for Normality


Shapiro-Wilk W 0.98171 Pr < W 0.2569Kolmogorov-Smirnov D 0.078829 Pr > D >0.1500


Hasil Pemodelan intervensi BBRI tahun

2009 (Single Input) selama 15 hari pertama

Pemodelan intervensi BBRI tahun 2009 (Single

Input) selama 30 hari pertama

The ARIMA Procedure



MA1,1 0.29970 0.09887 3.03 0.0024 2 pre 0NUM1 -514.07221 221.66012 -2.32 0.0204 0 d1 2NUM1,1 7.51042 263.58502 0.03 0.9773 2 d1 2NUM1,2 86.08467 226.27811 0.38 0.7036 3 d1 2

DEN1,1 -0.39759 0.44329 -0.90 0.3698 1 d1 2



6 7.20 5 0.2061 0.068 -0.046 -0.121 0.128 -0.165 -0.03612 14.05 11 0.2304 -0.044 0.161 0.057 0.148 0.040 0.07318 17.96 17 0.3915 0.070 0.066 -0.121 0.002 -0.077 0.04624 26.42 23 0.2813 0.174 0.032 0.095 0.157 0.006 0.005

Tests for Normality


Shapiro-Wilk W 0.984567 Pr < W 0.2827Kolmogorov-Smirnov D 0.075722 Pr > D >0.1500Cramer-von Mises W-Sq 0.068446 Pr > W-Sq >0.2500Anderson-Darling A-Sq 0.436985 Pr > A-Sq >0.2500

7/13/2010

5

Melalui proses yang sama pada analisis intervensi

data saham BBCA maka dapat didapatkan bahwa

parameter intervensi tidak ada yang signifikan pada

α=5% baik pada intervensi multi input dengan t ex

dividend date tahun 2008-2009 ataupun single input

pada masing-masing tahun.

Model terbaik yang diperoleh dengan

metode ARIMA Box-Jenkins dan didapatkan

model terbaik adalah ARIMA ([1,2,5],1,0)

tanpa adanya penambahan oitlier. Secara

matematis model tersebut dapat diberikan

sebagai berikut.

Index

Y

520468416364312260208156104521

5000

4000

3000

2000

1000

122 500

Time Series Plot of Y

Berdasarkan gambar tersebut terlihat bahwa ex dividend date tahun 2008

terjadi pada data ke 122 yaitu pada tanggal 19 Juni 2008 dan ex dividend date

pada tahun 2009 terjadi pada data ke-500 yaitu pada tanggal 2 Desember

2009.

The ARIMA ProcedureMaximum Likelihood Estimation


AR1,1 -0.14494 0.04812 -3.01 0.0026 4 inter08 0NUM1 -0.99558 0.62295 -1.60 0.1100 0 d1 60NUM1,1 -0.05609 0.60254 -0.09 0.9258 4 d1 60DEN1,1 0.26993 0.55920 0.48 0.6293 1 d1 60

Variance Estimate 0.390535Std Error Estimate 0.624928AIC 827.6421SBC 843.9343Number of Residuals 434Autocorrelation Check of Residuals

Intervensi multi input 2008

C41

Mean of C40

2 01 9181 71 6151 41 312111 09876543210-1-2-3- 4-5-6-7-8-9- 10

30

20

10

0

-10

-20

-30

0

0

-2 6.54

0

26 .5 4

plo t res idua l intervens i kedua

Tidak ada lag yang keluar baris batas

Analisis intervensi tidak signifikan pada

α=5%. Oleh karena itu pemodelan

dilakukan dengan metode ARIMA Box-

Jenkins.

Pada metode ARIMA Box- Jenkins, penambahan parameter

ke-7 menyebabkan residual tidak white noise sehingga

deteksi outlier terpaksa dihentikan dengan menambahkan

enam parameter outlier dan mengakibatkan residual

belum berdistribusi normal. Model terbaik yang

didapatkan untuk data closing price harga saham harian

untuk BBRI adalah ARIMA (0,1,[1,3]) dengan penambahan

enam outlier. Secara matematis model tersebut dapat

diberiakan sebagai berikuT.

Pada penelitian ini didapatkan kesimpulan sebagai berikut.

1. Pada ketiga sektor perusahaan perbankan yang diteliti yaitu BBCA, BBRI dan

BMRI dapat disimpulkan bahwa pemodelan time series intervensi tidak

signifikan dalam mendeteksi adanya pengaruh ex dividend date sehingga

pemodelan terbaik didapatkan dengan metode ARIMA Box-Jenkins dengan

deteksi outlier. Data insampel yang digunakan adalah periode Januari 2008-

Desember 2009 sedangkan data outsampel yang digunakan adalah periode

Januari-Februari 2010. Model terbaik untuk masing-masing bank adalah sebagai

berikut:

SARAN DAFTAR PUSTAKAKESIMPULAN

BMRI

SARAN DAFTAR PUSTAKA

BBRI:

BBCA:

KESIMPULAN

7/13/2010

6

KESIMPULAN SARAN DAFTAR PUSTAKA

2. Berdasarkan analisis dan pembahasan yang dilakukan ternyata intervensi

ex dividend date tidak berpengaruh signifikan terhadap harga saham

perbankan di Indonesia bahkan untuk 15 atau 30 hari ke depan. Hal ini

sangat berbeda dengan hipotesis awal bahwa ex dividend date akan

berpengaruh signifikan terhadap fluktuasi harga saham di sekitar

kejadian tersebut. Fenomena ini menunjukan bahwa informasi akutansi

khususnya ex dividend date belum diserap dengan baik oleh para pelaku

pasar di Indonesia sebagai acuan untuk mengambil keputusan ekonomi

KESIMPULAN SARAN Daftar Pustaka

Anonim.2009. Saham. [http://id.wikipedia.org/] (On-line: October, 2th 2009).

Bowerman, B.L. and O’Connel., 1993. Forecasting and Time Series: An Applied Approach,

3rd edition. Belmont, California : Duxbury Press.

Campbell, J.A. dan Beranek,W.1995. Stock Price Behaviour on Ex Divident Date. Journal of

Finance, 425-429

Cryer, J.D. 1986. Time Series Analysis. Boston : PWS-Kent Publishing Company

Darmadji,T. dan Fakhruddin, H. M. 2001. Pasar Modal di Indonesia: pendekatan tanya jawab.

Salemba Empat, Jakarta. Edisi Pertama.

Fatum, R .2000. On The Effectiveness of Sterilized Foreign Exchange Intervention.SCCIE Working

Paper 99-2, Santa Cruz

French, D.W., Varson, P.L. dan Moon,K.P. 2005. Capital Structure and the Ex-Dividend Day

Return.SSRN Journal (PDF). http:www.ssrn.com

Janacek,G. dan Swift, L. 1993. Time Series Forecasting, Simulation, Applications. London :

Ellis Horwood

Jogiyanto,H.M.2003. Teori Portofolio dan Analisis Investasi. BPFE Yogyakarta. Edisi Ketiga.

Michaely,R. dan Vila, J.L.1995. Investors' Heterogenity, Prices and Volume Around the Ex-

Divident Day. Journal of Finance and Quantitative Analysis, Volume 30.

Gitman, L.J.2000. Principles of Managerial Finance 9th Edition. USA: Addison Wesley Publising

KESIMPULAN SARANDaftar Pustaka

Gitman, dan Hannesey. 2004. Dividend Policy. Hand Out Chapter 11, Lake University, Spring

Hermawati, R. 2007. Analisis Intervensi Untuk Mengetahui Pengaruh Pengumuman

Perubahan Bond Rating Terhadap Harga Dan Return Saham Di Bursa Efek Jakarta.

Tugas Akhir S1 Statistika ITS Surabaya

Husnan, S. 1994. Teori Portfolio dan Analisis Sekuritas. Yogyakarta: UPP – AMP YKPN

Pujiono. 2009. Value Relevance Dalam Informasi Dividen dan Kepemilikan Managerial

yang Membentuk Kinerja Pasar. Disertasi S3 Program Pasca Sarjana UNAIR

Surabaya.

Siaputra, Lani. 2006. Pengaruh Pengumuman Dividen Terhadap Perubahan Harga Saham

Sebelum dan Sesudah Ex-Dividend Date di Bursa Efek Jakarta (BEJ). Jurnal

Akuntansi dan Keuangan. Volume 8, No. 1.

Suhartono,.2007. Teori dan Aplikasi Model Intervensi Fungsi Pulse. Jurnal Ilmiah MatStat,

Volume 7,No. 2, hal 191-214

Sularso,R.A.2003.Pengaruh Pengumuman Dividen Terhadap Perubahan Harga Saham

(Return) Sebelum dan Sesudah Ex-Divident Date di Bursa Efek Jakarta(BEJ). Jurnal

Akuntansi &Keuangan, Volume 5.

Wei, W.W.S. 1990. Time Series Analysis, Univariate and Multivariate Methods.

Canada : Addison Wesley Publishing Company.

Pada beberapa model yang didapatkan pada penelitian ini residual

belum memenuhi asumsi berdistribusi normal. Oleh karena itu dalam

penelitian selanjutnya, peneliti menyarankan agar asumsi kenormalan

dapat dipenuhi.

KESIMPULAN SARANDaftar Pustaka

Date post:	14-Jul-2015
Category:	Documents
Upload:	gagus-jagad
View:	241 times
Download:	5 times

Ppt seminar

Documents