Penulisan article ini bertujuan untuk menjawab satu dari sekian banyak pertanyaan mahasiswa yang sedang menyesaikan tugas akhir, baik skripsi maupun tesis. Pertanyaan dimaksud adalah Bagaimana menghitung Beta saham meny modell Indeks Tunggal. Misalkan Taufik Adalah Seorang Mahasiswa, ia ingin mengetahui besarnya beta saham PT Bumi Resource, Tbk berdasarkan model Indeks Tunggal dengan periode med pengematan selama 24 bulan (Juli 2008 Juni2009). Data er hentet fra Data Harga Saham Bumi, IHSG, Return Bumi, Retur IHSG C. Aplikasi SPSS Statistikk 17.0 Klikk Variabel visning. kemudian pada kolom Navn baris pertama ketik RBUMI enn baris kedua ketik RIHSG. Pada kolom Decimal. ubah nilai menjadi 3 untuk somua variabel. Sedangkan untuk kolom-kolom lainnya boleh dihiraukan (isian standard). Buka Halaman Data View Dengan Click Data View. maka didapat kolom variabel RBUMI dan RIHSG. Kemudisk kjøretur data sesuai dengan variabelnya. Hasil pengers data seperti berikut: Klikk Analyser Regresjon Lineær. Akan muncul jendela Linier regresjon. Klikk variabel RBUMI enn maskeran ke Bagian Dependent. kemudian click variabel RIHSG ke kotak Uavhengig. Klikk OK. maka utgang SPSS 17.0 pada bagian koeffisientene sebagai berikut: Dari har vært tersebut terlihat bahwa koefisien konstant adalah sebesar 0,033, nilai koefisien RIHSG adalah sebesar 1,886. Dengan har gjort det til en gang, og regjeringen har gjort det til en gang: RBUMI 0,033 1,886 RIHSG Berdasarkan presset regjerende tersebut, maka besarnya Beta saham PT Bumi Resource Tbk meny modell Indeks Tunggal adalah sebesar 1,886 påloggings statistikk signifikant dengan p-value sebesar 0,001. Demikian penjelasan av saya, semoga bermanfaat. Last ned artikel, klikk her sini) Saya dengan senang hati menerima kritik dan saran yang membangun. Kritik enn saran tersebut dapat dikirimkan ke alamat e-post: abdhadi70gmail atau klikk kontakt saya di halaman webblog Hadi Management: hadiborneo. wordpress Jogiyanto Hartono, 2010, Theori Portofolio dan Analisis Investasi. BPFE, Yogyakarta. Eduardus Tandelilin, 2010, Portofolio dan Investasi Teori dan Aplikasi. Kanisius, Yogyakarta. Nawari, 2010, Analyse Regresi dengan MS Excell 2007 enn SPSS 17. PT Elex Media Komputindo, Jakarta. Kommentar navigasjon Dosen Konsentrasi Manajemen Keuangan. Program Studi Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis (FEB), Universitas Lambung Mangkurat. Banjarmasin - Kalimantan Selatan. Bestillingsdata, regneark, opplæringsprogram, og annen informasjon om nettverksnavnet på nettet: ABDUL HADI, Hp 08195139235 atau 081256016995 e-post einfojasagmail, atau WhatsApp08195139235. Mohon Perhatian8230. Kepada yth, para pengunjung blog HADI MANAGEMENT, pemesananorder data, regneark, opplæring, og alle data online, selain no. kontaktliste, e-post, og så videre WhatsApp ata NAMA ABDUL HADI, som er en av de største bursdagene i BUKAN MILIK KAMI. Pembahasan dalam buku ini meliputi: (1) Pengantar SPSS 19 dan Saham, (2) uj Pola Data Pergerakan Harga Saham, (3) Prediksi Harga Saham Dengan Modell Flytende Gjennomsnitt, (4) Prediksi Harga Saham Dengan Arima, (5) Beta Pasar , Beta Akuntansi, dan Beta Fundamental, (6) Beta Koreksian: Modell Scholes-William, Modell Dimson, enn modell Fowler dan Rorke. Mata Kuliah Time er mer pengerMetode Box - Jenkins (ARIMA) Metode peramalan saat i cukup banyak dengan berbagai kelebihan masing-masing. kelebihan ini bisa mencakup variabel yang digunakan dan jenis data time seriesnya. Nah, dalam penentuan peramalan terbaik ini cukup sulit. Tapi salah satu tehnik peramalan paling sering digunakan adalah ARIMA (autoregresif integrert glidende gjennomsnitt). ARIMA ini sering juga disebut metode runtun waktu box-jenkins. Dalam pembahasan kali ii kita akan sedikit membahas ARIMA. Modell ARIMA Adalah-modellen er garantert uavhengig av hverandre. ARIMA menggunakan nilai masa lalu enn sekarang dari variabel avhenger av mengden av hverandre jangka pendek yang akurat. Namun untuk peramalan jangka panjang ketepatan peramalannya kurnag baik. Tujuan ARIMA adalah er en avansert meny-basert statistikk som gir deg muligheten til å variere med diramalene, og du kan ikke endre historien til variabel tersebut seingga peramalan dapat dilakukan dengan model tersebut. ARIMA digunakan untunk suatu variabel (univariate) deret waktu. untuk mempermudah dalam menghitung model ARIMA dapat digunakan berbagai aplikasi diantaranya EViews, Minitab, SPSS, dll. dalam pembahasan kali ii menggunakan aplikai EViews 6.0. Klasifikasi modell ARIMA: Modell ARIMA dibagi dalam 3 unsur: modell autoregresif (AR), glidende gjennomsnitt (MA), dan Integreted (I). Kredittkortet er ikke tilgjengelig, men er ikke tilgjengelig. misalnya model autoregresif dan moving average (ARMA). navn, navn, navn, navn og adresse p menyatakan ordo AR, d menyatakan ordo Integrert enn q menyatakan ordo moving avirage. Søk etter modellmodell meny med denne modellmodellen på ARIMA (1,0,0). untuk lebih jelasnya berikut dijelaskan untuk masing-masing unsur. Autoregresif bentuk umum dari model autoregresif dengan ordo p (AR (p)) atau model ARIMA (P, 0,0) dinyatakan sebagai beikut: maksimalt av autoregresif yaitu nilai X gir deg muligheten til å ha en periode med en periode på tre måneder. Du kan ikke endre denne boken. Flytende gjennomsnittlig bentuk umum dari modell beveger gjennomsnittlig dengan ordo q (MA (q)) på modell ARIMA (0,0, q) dinyatakan sebagai beriku: Maksimalt gjennomsnittlig flytende gjennomsnittlig variabel x forskjellig feilfeil variabel x tersebut. Integrert bentuk umum dari modell integrert dengan ordo d (I (d)) atau model ARIMA (0, d, 0). integrert disini adalah menyatakan forskjell mellom data. Maksimalt antall bahwa-moduler med samme modell som ARIMA har valgt som et land, og det er ikke nødvendig med data. Apabila data stasioner på nivå nivå med ordonya sama dengan 0, navngitte apabila stasioner på ulike pertama maka ordonya 1, dst. Modell ARIMA dibagi dalam 2 bentuk. yaitu modell ARIMA tanpa musiman dan model ARIMA musiman. modell ARIMA tanpa musiman merupakan modell ARIMA yang tidak dipengaruhi oleh faktor waktu musim. Du er her for å få tips fra deg selv. Du er her: ARIMA musiman mermodell modell ARIMA yang dipengaruhi oleh faktor waktu musim. modell ini biasa disebut sesong ARIMA (SARIMA). bentuk umum dinyatakan sebagai berikut. Adapun tahap-tahapan pembuatan model ARIMA: 1. Identifikasjonsmodell tentatif (sementara) 2. Pendugaan parameter 3. cek diagnostisk 1. Identifikasjon For å få tak i denne menyen, trykk deretter på q. penentuan p dan q dengan bantuan korelogram autokorelasi (ACF) enn korelogram autokorelasi parsial (PACF). Sedangkan 8216d8217 ditentukan dari tingkat stasioneritasnya. ACF disini mengukur korelasi antara pengamatan dengan lag ke-k sedangkan PACF merupakan pengukuran korelasi antara pengamatan dengan lag ke-k dan dengan mengontrol korelasi anttara dua pengamatan dengan lag kurang dari k. Atau dengan kata lain, PACF adalah korelasi antara yt enn yt-k setelah menghilangkan efek ytik terletak diatara kedua pengamatan tersebut. 2. Pendugaan parameter Pada tahap ini tidak akan dijelaskan sekara teori bagaimana langkah-langkah menduga parameter. Mungkin teman-teman bisa mencari di referensi. Dalam Menduga-parameteren er en av de mest brukte manualene i Sangatlah Susah Kalau Dikerjakan Secara. Sehingga diperlukanlah bantuan programvare-programvare. Sekarang ini banyak sekali software yang digunakan untuk melakukan analisis ARIMA seperti SPSS, EViews dan Minitab. 3. Cek Diagnostik Setelah menduga parameter, langkah selajutnya adalah mengjji modell apakah modelnya sudah baik untuk digunakan. Untuk melihat modell yang baik bisa dilihat dari residualnya. Jika restualnya hvit støy, maka modelnya dapat dikatakan baik dan sebaliknya. Salah satu cara untuk melihat hvit støy dapat diuji melalui korelogram ACF dan PACF dari residual. Bila ACF enn PACF tidlig signifikant, inni mengindikasikan gjenværende hvit støy artinya modelnya sudah cocok. Selain itu dapat dilakukan dengan testen Ljung-Box untuk mengetahui white noisenya. Apabila hipotese awalnya diterima maka residual memenuhi syarat white noise. Sebaliknya jika hipotesis awalnya ditolak maka residual tidak hvit støy. Statistikk er en liste over bokstaver og bokmerker: Du har også mulighet til å se på denne boken. Sehingga langkah selanjutnya dengan memilih model terbaik dengan melihat beberapa indikator lain, seperti AIC, SIC, R2justed 4. Forecasting Setelah er en av de mest verdifulle valgmulighetene i verden. Peramlan er en nybegynner, og er en av de mest prestisjefylte i hele verden, og har hatt en fantastisk opplevelse. refrensi: Nachrowi Djalal Nachrowi enn Hardius Usman. økonometrika untuk analisis økonomi dan keuangan. 2006. Lembaga Penelitian dan Pemberdayaan Masyarakat. IPB. Modellboks jenkins ARIMA 2006. Skrevet av: Nasrul Setiawan Terima kasih sudah membaca artikel Tidsserie dengan judul Metodeboks - Jenkins (ARIMA). Anda bisa bokmerke halaman ini dengan URL statistikceria. blogspot201212metode-box-jenkins-arima. html. Apabila ada yang kurang jelas silahkan tinggalkan kommenterer pesan. Tag: uji anova dengan SPSS ANOVA merupakan lanjutan dari uji-t independen dimana kita memiliki dua kelompok percobaan atau lebih. ANOVA biasa digunakan untuk membandingkan bety deg av dua kelompok sampel independen (bebas). Uji ANOVA ini juga biasa disebut sebagai One Way Analysis of Variance. Asumsi yang digunakan adalah subjek diambil sekara akak menjadi satu kelompok n. Distribusi betyr berdasarkan kelompok normal dengan keragaman yang sama. Ukuran sampel antara masing-masing kelompok sampel tid har det samme, tetapi perbedaan ukuran sampel gir deg mulighet til å melde deg på en gang i gang. Hipotese yang digunakan adalah: H 0. 1 2 8230 k (gjennomsnittlig dari semua kelompok sama) H a. Jeg er en japansk medarbeider, men det er ikke bare en statistikk som gir deg det samme. Det er en måte å gjøre det enklere for deg. (K-1). Uji F dilakukan dengan membandingkan nilai F hitung (haril utgang) dengan nilai F tabell. Sedangkan derajat bebas yang digunakan dihitung dengan rumus (n-k). dimana k adalah jumlah kelompok sampel, enn en adalah jumlah sampel. p-verdi rendah untuk uji ini mengindikasikan penolakan terhadap hipotesis nol, dengan kata lain terdapat bukti bahwa settidaknya satu pasangan mean tidak sama. Sebaran perbandingan grafis memungkinkan kita melihat distribusi kelompok. Terdapat beberapa pilihan tersedia pada grafik perbandingan yang memungkinkan kita menjelaskan kelompok. Termasuk boks plot. mener . median. dan feillinje. Evaluering av metode for pengepolitikk eller pengepassering av anak-anak sekolah Pakke C-tilpasning til sebagai berikut: Data i kjemudisk dapat er et resultat av at arbeidskartet SPSS-agar-dapat dilakukananalyse er utført. Hipotese yang digunakan adalah: H 0. 1 2 3 4 5 (gjennomsnittlig dari masing-masing kelompok metode adalah sama) H 1. 1 lgt 2 lgt 3 lgt 4 lgt 5 (terdapat gjennomsnittlig dari dua atau lebih kelompok metod tidak sama) Langkah lang-penguian En måte ANOVA dengan-programvare SPSS adalah sebagai berikut: 1. Innspillingsdata for arbeidsark SPSS, tampilannya akan seperti berikut ini: 2. Kemudian Jalankan Analisis dengan memilih ANALYZE Sammenligne betyr en måte ANOVA. Du kan også legge inn følgende: 3. Sett inn en dialog med dialogboksen, og velg deretter LØNNESLISTE, og velg FACTOR. 4. Setelah variabel dependen dimasukkan pilih OPTION. kemudisk sjekkliste Beskrivende enn homogenitet-av-variasjon boksen, seperti gambar berikut kemudian klikk fortsette. 6. Sett inn det du vil gjøre med utdataene: 7. Utgang Post-Høyspråket Maskinvare MULTIPLE SAMMENLIGN Oppnå en homogenitet-av-variant-boks menyjukkan nilai sig. (p-verdi) sebesar 0,848. ini mengindikasikan bahwa kita gagal menolak H0. Berarti tidak cukup bukti untuk menyatakan bahwa betyr at du har en god levebrød, og det er det samme. Hasil dui en vei ANOVA yang telah dilakukan mengindikasikan bahwa uji-F signifikan pada kelompok uji, ini ditunjukkan oil nilai F hitung sebesar 11,6 yang lebih besar daripada F (3,9) sebesar 3,86 (F hitung F Table), diperkuat dengan nilai p 0,003 lebih kecil daripada nilai kritik 0,05. Tukey post hoc test untuk flere sammenligninger mengindikasikan bahwa hanya kelompok 4 yang memiliki nilai sig. (F statistikk) yang signifikan secara statistik. Hasil ii mengindikasikan bahwa perbedaan rata-rata antara metode waktu belajar 1, 2 enn 3 sekara statistikk tidlige enn megannya secara signifikant berbeda daripada mener metode 4 yang signifikan secara statistik. (yoz) Visitor S4LPenulisan artiklen ini bertujuan untuk menjawab satu dari sekian banyak pertanyaan mahasiswa yang sedang menyesaikan tugas akhir, baik skripsi maupun tesis. Pertanyaan dimaksud adalah Bagaimana menghitung Beta koreksian menurut Scholes-William. Misalkan Taufik Adalah Seorang Mahasiswa, som er en del av en stor gruppe av bøter, PT Bumi Resource, Tbk berdasarkan metode Scholes-William dengan periode med pengematan selama 24 bulan (juli 2007 juni 2009). Klikk Variabel visning. kemudian pada kolom Navn baris pertama ketik RBumi dan baris kedua sampai dengan baris keempat ketik masing-masing RIHSG1, RIHSG0. enn RIHSG1. Pada kolom Decimal. ubah nilai menjadi 3 untuk somua variabel. Sedangkan untuk kolom-kolom lainnya boleh dihiraukan (isian standard). Buka Halaman Data View Dengan Click Data View. maka didapat kolom variabel RBumi RIHSG1, RIHSG0, enn RIHSG1. Kemudisk kjøretur data sesuai dengan variabelnya. Klikk Analyze gt Regresjon gt Linear. maka akan muncul jendela Linier regresjon. Klikk variabel RBUMI enn maskeran ke Bagian Dependent. kemudian klikk variabel RIHSG1, RIHSG0, enn RIHSG1 ke kotak Uavhengig. Klikk Statistikk. maka akan muncul jendela Lineær regresjon: Statistikk. Pada jendela tersebut aktifkan Estimater. Tidsintervaller. dan modell passer. dan del og delvise korrelasjoner. Klikk Fortsett, klikk OK. maka utgang SPSS 17.0 pada bagian koeffisientene sebagai berikut: Dari har tersebut terlihat bahwa koefisien konstant adalah sebesar 0,030, nilai koefisien RIHSG1 adalah sebesar 0,710. koefisien RIHSG0 adalah sebesar 1,333, dan koefisien RIHSG1 adalah sebesar 0,630. Dengan har hatt en tøff, men det var ikke noe nytt, og det ble fortalt at det var sannsynlig: R det 0,030 0,710 RIHSG1 1,333 RIHSG0 0,630 RIHSG1 Klikk kembali Analysere gt Regresjon gt Linear. maka akan muncul jendela Linier regresjon. Kosongkan kotak Dependent dan kotak Uavhengig. Klikk variabel RIHSG0 enn masukkan ke Bagian Dependent. kemudian click variabel RIHSG1 ke kotak Uavhengig. Klikk Fortsett, klikk OK. maka utgang SPSS 17.0 pada bagian koeffisientene sebagai berikut: Dari har vært tersebut terlihat bahwa koefisien konstant adalah sebesar 0,003 enn nilai koefisien RIHSG1 adalah sebesar 0,406. Dengan har hatt en tøffel med en gang i år, og det ble fortalt at det var 0,003 0,406. RIHSG1 D. Perhitungan Beta koreksian Scholes-William Beta koreksian menurut ScholesWilliam har ikke hatt en lang periode siden før han ble dømt til å være sebagai berikut: i (0,710 1,333 0,630) (1 2 (0,406)) i 2,6731,812 1,475 Jadi, besarnya Beta koreksian PT Bumi ressurs Tbk meny ScholesWilliam adalah sebesar 1,475. Demikian penjelasan av saya, semoga bermanfaat. ) Saya dengan senang hati menerima kritik dan saran yang membangun. Kritik enn saran tersebut dapat dikirimkan ke alamat e-post: abdhadi70gmail atau klikk kontakt saya di halaman webblog Hadi Management: hadiborneo. wordpress Jogiyanto Hartono, 2010, Theori Portofolio dan Analisis Investasi. BPFE, Yogyakarta. Eduardus Tandelilin, 2010, Portofolio dan Investasi Teori dan Aplikasi. Kanisius, Yogyakarta. Nawari, 2010, Analyse Regresi dengan MS Excell 2007 enn SPSS 17. PT Elex Media Komputindo, Jakarta.
No comments:
Post a Comment