scholarly journals ANALISIS PENGARUH RASIO KEUANGAN TERHADAP HARGA SAHAM PADA PERUSAHAAN PERBANKAN YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA PERIODE 2016-2018

2021 ◽  
Vol 33 (01) ◽  
pp. 69-78
Author(s):  
Rony Arpinto Ady
Keyword(s):  
Time Series ◽  
Cross Section ◽  
Data Pooling

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh rasio keuangan terhadap harga saham pada perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2016-2018.  Pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan penelitian kuantitatif (menggunakan data yang dapat diukur dalam suatu skala numerik/angka), dengan menggunakan data sekunder berupa data panel (pooling data) yang menggabungkan data runtut waktu (time series) dan data kerat lintang (cross section) dalam periode waktu. Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder. Pengumpulan data arsip berupa data sekunder menggunakan teknik pengumpulan data pengambilan basis data pooling data/ data panel (gabungan data time series dan cross section). Dalam menganalisis data, peneliti menggunakan uji regresi linier berganda. Hasil penelitian menunjukkan terdapat pengaruh positif dan signifikan antara ROA terhadap Harga Saham. Tidak terdapat pengaruh antara ROE terhadap Harga Saham. Terdapat pengaruh yang positif dan signifikan antara NPM terhadap Harga Saham.

scholarly journals Analisis Pengaruh Faktor-Faktor Fundamental terhadap Harga Saham pada Bank - Bank Plat Merah tahun 2008-2018

2020 ◽  
Vol 7 (2) ◽  
pp. 1
Author(s):  
Firnanda Novita R ◽  
Maureen Inesella LT ◽  
David Kaluge
Keyword(s):  
Time Series ◽  
Panel Data ◽  
Cross Section ◽  
Model Data ◽  
Data Pooling ◽  
Book Value ◽  
Equity Ratio

Abstrak :Pasar modal sebagai sarana investor dalam menjual dan membeli saham (stock) dan obligasi (bond), dimana perusahaan itu memiliki tujuan bahwa hasil penjualan saham itu bisa dimanfaatkan untuk memperkuat dana perusahaan. Penilaian harga saham secara akurat bisa meminimalkan resiko sekaligus membantu investor mendapatkan keuntungan, mengingat investasi saham di pasar modal merupakan jenis investasi yang beresiko tinggi meskipun menjanjikan keuntungan relatif besar.Faktor-faktor fundamental yang diwakili oleh kinerja keuangan menjadi sumber informasi sebagai bahan pertimbangan dalam keputusan investor.Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui bagaimana pengaruh faktor-faktor fundamental secara parsial dan simultan terhadap harga saham pada Bank - Bank Plat Merah pada tahun 2008-2018.Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah faktor-faktor fundamental yang diwakili kinerja keuangan sebagai variabel independen dan harga saham sebagai variabel dependen. Kinerja keuangan diukur dengan Earning per Share (X1), Price Earning Ratio (X2), Price to Book Value (X3), Return to Equity (X4) dan Debt to Equity Ratio (X5) serta harga saham (Y). Metode penelitian yangdigunakan adalah model data panel. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data pooling, yang merupakan kombinasi antara data cross section dan data time series yang diambil dari laporan keuangan tahunan bank-bank plat merah yaitu Bank Mandiri, Bank BRI, Bank BNI dan Bank BTN serta data harga saham yang diambil dari Bursa Efek Indonesia. Pengujian data dilakukan dengan menggunakan analisis statistik yaitu analisis data panel, uji t dan uji F. Uji t digunakan untuk mengguji pengaruh variabel independen secara parsial terhadap variabel dependen. Uji F digunakan untuk menguji pengaruh variabel independen secara bersama-sama terhadap variabel dependen.Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel independen, faktor-faktor fundamental yang diwakili kinerja keuangan secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap harga saham. Faktor - faktor fundamental yang diwakili oleh variabel EPS, PBV, ROE, dan DER berpengaruh signifikan secara parsial terhadap harga saham, sedangkan variabel PER tidak berpengaruh signifikan secara parsial terhadap harga saham pada Bank-Bank Plat Merah pada tahun 2008-2018.  Kata kunci :Faktor-Faktor Fundamental, Kinerja Keuangan, Harga Saham

Pooling of Time Series and Cross Section Data

Econometrica ◽  
1969 ◽  
Vol 37 (3) ◽  
pp. 552
Author(s):  
V. K. Chetty
Keyword(s):  
Time Series ◽  
Cross Section ◽  
Cross Section Data ◽  
Section Data

The Data Science of COVID-19 Spread: Some Troubling Current and Future Trends

2020 ◽  
Vol 26 (3) ◽  
Author(s):  
Rex W. Douglass ◽  
Thomas Leo Scherer ◽  
Erik Gartzke
Keyword(s):  
Time Series ◽  
Cross Section ◽  
Observational Studies ◽  
Data Science ◽  
Future Trends ◽  
Methodological Issues

AbstractOne of the main ways we try to understand the COVID-19 pandemic is through time series cross section counts of cases and deaths. Observational studies based on these kinds of data have concrete and well known methodological issues that suggest significant caution for both consumers and produces of COVID-19 knowledge. We briefly enumerate some of these issues in the areas of measurement, inference, and interpretation.

Predicting US recessions with stock market illiquidity

2016 ◽  
Vol 16 (1) ◽  
Author(s):  
Shiu-Sheng Chen ◽  
Yu-Hsi Chou ◽  
Chia-Yi Yen
Keyword(s):  
Time Series ◽  
Stock Market ◽  
Stock Returns ◽  
Cross Section ◽  
Market Liquidity ◽  
Credit Spreads ◽  
Stock Market Liquidity ◽  
Predictive Content ◽  
Dynamic Link

AbstractIn this paper, we investigate the dynamic link between recessions and stock market liquidity by examining the predictive content of illiquidity for US recessions. After controlling for other commonly featured recession predictors such as term spreads and credit spreads, we find that the illiquidity measure proposed by (Amihud, Y. 2002. “Illiquidity and Stock Returns: Cross-Section and Time-Series Effects.”

Time is Not A Theoretical Variable

2010 ◽  
Vol 18 (3) ◽  
pp. 293-294 ◽  
Author(s):  
Nathaniel Beck
Keyword(s):  
Time Series ◽  
Cross Section ◽  
Duration Dependence ◽  
Cross Section Data ◽  
Section Data ◽  
Data Analyst ◽  
Binary Time Series ◽  
Simple Cubic ◽  
Cubic Polynomial

Carter and Signorino (2010) (hereinafter “CS”) add another arrow, a simple cubic polynomial in time, to the quiver of the binary time series—cross-section data analyst; it is always good to have more arrows in one's quiver. Since comments are meant to be brief, I will discuss here only two important issues where I disagree: are cubic duration polynomials the best way to model duration dependence and whether we can substantively interpret duration dependence.

Dissecting Investment Strategies in the Cross Section and Time Series

2015 ◽  
Author(s):  
Jamil Baz ◽  
Nicolas M Granger ◽  
Campbell R. Harvey ◽  
Nicolas Le Roux ◽  
Sandy Rattray
Keyword(s):  
Time Series ◽  
Cross Section ◽  
Investment Strategies ◽  
The Cross

Biting the Hand that Feeds: Reconsidering the Partisan Determinants of Welfare Spending in Times of Austerity

2017 ◽  
Vol 53 (4) ◽  
pp. 621-652 ◽  
Author(s):  
Abel Bojar
Keyword(s):  
Time Series ◽  
Cross Section ◽  
Welfare Spending ◽  
Electoral Success ◽  
Electoral Incentives ◽  
New Politics ◽  
Factor I ◽  
Corroborative Evidence ◽  
Representative Function ◽  
The Welfare State

The New Politics of the welfare state suggests that periods of welfare retrenchment present policymakers with a qualitatively different set of challenges and electoral incentives compared to periods of welfare expansion. An unresolved puzzle for this literature is the relative electoral success of retrenching governments in recent decades, as evidenced by various studies on fiscal consolidations. This article points to the importance of partisan biases as the main explanatory factor. I argue that partisan biases in the electorate create incentives for incumbent governments to depart from their representative function and push the burden of retrenchment on the very constituencies to which they owe their electoral mandate (‘Nixon-goes-to-China’). After offering a simple model on the logic of partisan biases, the article proceeds by testing the unexpected partisan hypotheses that the model generates. My findings from a cross-section time-series analysis in a set of 23 OECD countries provide corroborative evidence on this Nixon-goes-to-China logic of welfare retrenchment: governments systematically inflict pain on their core constituencies. These effects are especially pronounced in periods of severe budgetary pressure.

scholarly journals Pengaruh Perencanaan Pajak (Tax Planning) dan Penghindaran Pajak (Tax Avoidance) Terhadap Nilai Perusahaan

2021 ◽  
pp. 142-154
Author(s):  
Gea Delaya Tambahani ◽  
Tinneke E.M. Sumual ◽  
Cecilia Kewo
Keyword(s):  
Time Series ◽  
Cross Section ◽  
Tax Avoidance ◽  
Tax Planning ◽  
Purposive Sampling

Penelititan ini bertujuan mengetahui dan menganalisis pengaruh Perencanaan Pajak (Tax Planning) dan Penghindaran Pajak (Tax Avoidance) terhadap Nilai Perusahaan pada perusahaan manufaktur sektor industri konsumsi subsektor makanan dan minuman yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2017-2019. Menggunakan data sekunder dan  metode penelitian kuantitatif. Teknik analisis yang digunakan yaitu regresi data panel, gabungan time series dan cross section. Menggunakan aplikasi pengolahan data Eviews 10 untuk memperoleh gambaran yang menyeluruh mengenai hubungan antara antara variabel satu dengan variabel lainnya. Sampel yang digunakan sebanyak 16 perusahaan manufaktur sektor industri barang konsumsi subsektor makanan dan minuman selama 3 periode dari tahun 2017-2019  dengan purposive sampling sebagaiimetode pengambilan sampel. Hasillpenelitian menunjukkan bahwa Perencanaan Pajak (BTD) berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap nilai perusahaan (PBV) dan penghindaran Pajak (ETR) berpengaruh negatiffdan tidak signifikan terhadap nilai perusahaan.

scholarly journals PENGARUH NET INTEREST MARGIN (NIM), BEBAN OPERASIONAL PENDAPATAN OPERASIONAL (BOPO), CAPITAL ADEQUACY RATIO (CAR), DAN NON PERFORMING LOAN (NPL) TERHADAP PROFITABILITAS PERUSAHAAN PERBANKAN BURSA EFEK DI NEGARA INDONESIA, MALAYSIA, DAN THAILAND

2017 ◽  
Vol 29 (1) ◽  
pp. 9-19
Author(s):  
Juhasdi Susono
Keyword(s):  
Time Series ◽  
Cross Section ◽  
Operating Cost ◽  
Capital Adequacy ◽  
Series Data ◽  
Independent Variables ◽  
Pooled Data ◽  
Net Interest Margin ◽  
Capital Adequacy Ratio ◽  
Interest Margin

This study aims to determine the effect of Net Interest Margin (NIM), Operational Income Operating Cost (BOPO), Capital Adequacy Ratio (CAR), and Non-Performing Loan (NPL) on banking stock exchange company profitability in Indonesia, Malaysia and Thailand. This research was a quantitative, aimed to work out a systematically explain on the facts and properties of object in the research then merger was done between related variables in it with the presentation of secondary data from the financial statements of banking companies in Indonesia, Malaysia and Thailand. The population used in this study was banking company listed in Indonesia, Malaysia and Thailand stock exchanges in the period of 2010 to 2016. The sample used in this study as many as 24 banking companies in Indonesia, Malaysia and Thailand using purpose sampling method to obtain a representative sample that matches the criteria that have been made. In this study, data analysis method used was panel data (pooled data) which is a combination of time-series data and data between individuals or space (cross section) in banking companies in Indonesia, Malaysia and Thailand. Research Results for banking companies in Indonesia gained value of R square model of 0.222 percent, means that the variation of the profit that can be explained by the independent variables in the analysis of NIM, BOPO, CAR and NPL of 22.20 percent of the remaining 78.80 percent explained by other factors not studied here. Next, In Malaysia R value of this model square of 0.335 percent means that the variation of the profit that can be explained by the independent variables in the analysis of NIM, BOPO, CAR and NPL of 33.50 percent on the remaining 66.50 percent explained by other factors not included in the study this. While in Thailand, R square value of this model was 0.266 percent means that the variation of the profit that can be explained by the independent variables in the analysis of NIM, BOPO, CAR and NPL of 26.60 percent of 73.40 percent was explained by other factors not discussed in this study.   Abstrak   Penelitian ini bertujuan untuk untuk mengetahui pengaruh Net Interest Margin (NIM), Biaya Operasional Pendapatan Operasional (BOPO), Capital Adequacy Ratio (CAR), dan Non Performing Loan (NPL) terhadap pofitabilitas perbankan di negara indonesia, malaysia, dan thailand. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif yang tujuanya untuk mengerjakan suatu yang di jelaskan secara sistematis tentang fakta-fakta serta sifat dalam suatu objek dalam penelitian kemudian melakukan penggabungan antar variabel yang terkait di dalamnya dengan penyajian data sekunder dari laporan keuangan dari perusahaan perbankan di negara indonesia, malaysia dan thailand. Populasi yang di gunakan pada penelitian ini adalah perusahaan perbankan yang terdaftar di bursa efek indonesia, malaysia dan thailand dalam kurun waktu 2010 sampai 2016. Sampel yang di gunakan dalam penelitian ini sebanyak 24 perusahaan perbankan di negara indonesia, malaysia, dan thailand dengan menggunakan metode purpose sampling tujuanya untuk memperoleh sampel representatif yang sesuai kriteria yang sudah di pastikan. Pada penelitian ini, metode analisa data yang digunakan adalah data panel (pooled data) yang merupakan gabungan dari data antar waktu (time series) dan data antar individu atau ruang (cross section) di perusahaan perbankan di negara indonesia, malaysia dan thailand. Hasil Penelitian untuk perusahaan perbankan di negara indonesia Nilai R square model ini sebesar 0,222 persen artinya bahwa variasi dari profit yang dapat dijelaskan oleh variabel bebas yang di analisis yaitu NIM, BOPO, CAR dan NPL sebesar 22.20 persen sisanya sebesar 78.80 persen dijelaskan oleh faktor lain yang tidak dimasukkan dalam penelitian ini. Selanjutnya Di negara malaysia Nilai R square model ini sebesar 0,335 persen artinya bahwa variasi dari profit yang dapat dijelaskan oleh variabel bebas yang di analisis yaitu NIM, BOPO, CAR dan NPL sebesar 33.50 persen sisanya sebesar 66.50 persen dijelaskan oleh faktor lain yang tidak dimasukkan dalam penelitian ini. Sedangkan di negara thailand. Nilai R square model ini sebesar 0,266 persen artinya bahwa variasi dari profit yang dapat dijelaskan oleh variabel bebas yang di analisis yaitu NIM, BOPO, CAR dan NPL sebesar 26.60 persen sisanya sebesar 73.40 persen dijelaskan oleh faktor lain yang tidak dimasukkan dalam penelitian ini.

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document