1. 7/13/2010
1
LATAR BELAKANG TUJUAN
PERMASALAHAN MANFAAT
BATASAN
WEALTHY STOCKMARKET
(MACROECONOMY)
ACCOUNTANCY
INFORMATION
EFFECTOFEX DIVIDEND
DATE
RESEARCH
1. French,Varson
dan Moon (2005)
2. Michaelydan
Villa(1995)
3. Campbell dan
Beranek (1955)
INDONESIA
LaniSiaputra(2006)
Paired Sample t-test
INTERVENTIONANALYSIS
1.SitiRatna
2. Sularso (2003)
LATAR BELAKANG TUJUAN
PERMASALAHAN MANFAAT
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
TUJUAN
PERMASALAHAN 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.
LATAR BELAKANG TUJUAN
PERMASALAHAN
MANFAAT
BATASAN
• KAJIANILMIAH
TENTANGTIME
SERIES INTERVENSI
AKADEMISI
• INFORMASIDALAM
MEMBUAT
KEBIJAKANDI
PASARMODAL
• PENGONTROL
KEGIATANPASAR
MODAL
PEMERINTAH
• INFORMASI
AKUNTANSI
PELAKU PASAR
MODAL
LATAR BELAKANG TUJUAN
PERMASALAHAN MANFAAT
BATASAN
SEKTORFINANCE
YANG
TERGABUNG
DALAM LQ45
(FEBRUARY-JULI
2008)
MENGELUARKAN
PENGUMUMAN
PEMBAGIAN
DIVIDEN
DATA DIAMBIL
UNTUKTAHUN
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
Date
Record
Date
Payment
Date
Ex Dividend Date adalah hari atau tanggal hilangnya hak
untuk menerima dividen.(Gitman and Hannesay,2004).
EX-DATE TIMESERIES 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
2. 7/13/2010
2
EX-DATE TIMESERIES INTERVENSI
Fungsi ACF diberikan oleh:
Fungsi PACF diberikan oleh:
EX-DATE TIMESERIES INTERVENSI
AR (p)
MA(q)
ARMA(p,q)
ARIMA(p,d,q)
ttp aZB =&)(φ
tqt aBZ )(θ=&
tqtp aBθZB )()( =&φ
tqt
d
p aBZBB )()1)(( 0 θθφ +=−
EX-DATE
TIMESERIES
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. Efek
kejadian tersebut dapat dihitung dengan model intervensi jika waktu dan
penyebabnyadiketahui.
EX-DATE
TIMESERIES
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
T empo rar y Cha nge
1009080706050403020101
14
12
10
8
6
4
2
0
Lev el Shift
SUMBER DATA VARIABEL PENELITIAN METODE ANALISIS
REKAPPERUSAHAANPERBANKAN
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 pdbe@fe.ugm.ac.id dan
Melalui BEI .www.IDX.co.id Periode Pengambilan data adalah Januari 2008-
Desember 2009.
No Kode Efek Nama Emiten
Tanggal ex divident date
2008 2009
1 BBCA BankCentral Asia Tbk 13 Juni 2008 10 Juni 2009
2 BBNI BankNegara Indonesia Tbk - 19 Juni 2009
3 BBRI BankRakyat Indonesia (Persero) Tbk 18 Juni 2008 16 Juni 2009
4 BDMN BankDanamon Indonesia Tbk - 19 Juni 2009
5 BMRI BankMandiri (Persero) Tbk 19 Juni 2008
2 Desember
2009
6 BNGA BankNiaga Tbk 23 Mei 2008 -
7 BNII BankInternasional Indonesia Tbk 9 Juni 2008 -
8 PNLF Panin Life Tbk - -
SUMBER DATA VARIABEL PENELITIAN METODE ANALISIS
Zt : closing prize perusahaan perbankan pada
periode ke t
I1 : ex-dividend date pada tahun 2008
I2 : ex-dividend date pada tahun 2009
SUMBER DATA VARIABEL PENELITIAN METODE ANALISIS
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
3. 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 H0
Ø(10) 0.11538 1.77 0.0771 Tolak H0
b(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 H0
δ(1) -0.33945 -1.00 0.318 Gagal Tolak H0
Estimasi Parameter Model Intervensi kedua 2009 BBCA
Parameter Estimasi thit P-value Keputusan
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
Parameter Estimasi thit P-value Keputusan
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
Parameter Estimasi thit P-value Keputusan
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
Parameter Estimasi thit P-value Keputusan
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
Parameter Estimasi thit P-value Keputusan
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 sample
BBCA
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
4. 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 H0
Ø3 -0.11978 -2.66 0.0077 Tolak H0
Ø4 -0.12405 -2.74 0.0062 Tolak H0
β229 -283.786 -5.18 <.0001 Tolak H0
β50 262.047 4.78 <.0001 Tolak H0
β441 217.511 3.98 <.0001 Tolak H0
β368 215.202 3.92 <.0001 Tolak H0
β184 -214.810 -3.92 <.0001 Tolak H0
β431 202.817 3.70 0.0002 Tolak H0
β209 192.125 3.51 0.0004 Tolak H0
β186 177.233 3.24 0.0012 Tolak H0
β161 -139.567 -2.55 0.0107 Tolak H0
Uji White Noise
Uji Residual Berdistribusi Normal
Lag p-value Keputusan
6 2.53 0.4701 Gagal Tolak H0
12 7.65 0.5699 Gagal Tolak H0
18 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 Zt
The ARIMA Procedure
Maximum Likelihood Estimation
Standard Approx
Parameter Estimate Error t Value Pr > |t| Lag Variable Shift
AR1,1 0.19838 0.05233 3.79 0.0002 1 pre 0
AR1,2 0.02562 0.05245 0.49 0.6252 5 pre 0
NUM1 0.36392 1.14232 0.32 0.7500 0 d1 17
NUM2 0.32235 1.75932 0.18 0.8546 0 d2 0
Variance Estimate 3.219059
Std Error Estimate 1.794174
AIC 1446.529
SBC 1462.073
Number 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 0
AR1,2 -0.14678 0.04369 -3.36 0.0008 2 pre09 0
AR1,3 0.10611 0.04349 2.44 0.0147 13 pre09 0
NUM1 -150.89564 124.16899 -1.22 0.2243 0 d1 2
NUM1,1 -250.69403 127.72304 -1.96 0.0497 4 d1 2
DEN1,1 0.88999 0.12241 7.27 <.0001 1 d1 2
Variance Estimate 39325.44
Std Error Estimate 198.3064
AIC 6889.358
SBC 6914.8
Number of Residuals 513
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 -0.063
12 11.20 9 0.2623 -0.045 0.058 -0.003 0.015 -0.002 0.019
18 15.41 15 0.4221 -0.014 0.029 -0.064 -0.024 -0.018 0.044
24 23.61 21 0.3123 0.101 -0.002 -0.012 -0.007 -0.065 -0.026
30 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 -0.029
42 43.51 39 0.2852 0.047 -0.030 -0.084 0.052 0.041 0.051
48 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 0.1618
Kolmogorov-Smirnov D 0.036077 Pr > D 0.1010
Cramer-von Mises W-Sq 0.115132 Pr > W-Sq 0.0744
Anderson-Darling A-Sq 0.649234 Pr > A-Sq 0.0921
Maximum Likelihood Estimation
Standard Approx
Parameter Estimate Error t Value Pr > |t| Lag Variable Shift
AR1,1 0.11729 0.08527 1.38 0.1690 1 pre 0
AR1,2 -0.22441 0.08983 -2.50 0.0125 5 pre 0
NUM1 0.82684 0.80766 1.02 0.3060 0 d1 17
NUM2 0.32654 1.18945 0.27 0.7837 0 d2 0
Autocorrelation Check of Residuals
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 -0.119
18 11.35 16 0.7875 0.124 -0.035 -0.059 -0.092 0.055 0.004
24 16.98 22 0.7642 -0.041 -0.011 -0.099 0.092 -0.118 -0.032
Tests for Normality
Test --Statistic--- -----p Value------
Shapiro-Wilk W 0.979374 Pr < W 0.0422
Kolmogorov-Smirnov D 0.059133 Pr > D >0.1500
Cramer-von Mises W-Sq 0.087345 Pr > W-Sq 0.1696
Anderson-Darling A-Sq 0.610353 Pr > A-Sq 0.1122
Hasil pemodelan intervensi data BBRI tahun 2008
(Single Input) selama 30 hari pertama
Maximum 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 0
NUM1 -495.70542 220.48527 -2.25 0.0246 0 d1 2
NUM1,1 28.18245 262.67143 0.11 0.9146 2 d1 2
NUM1,2 114.32872 224.89985 0.51 0.6112 3 d1 2
DEN1,1 -0.39878 0.45168 -0.88 0.3773 1 d1 2
Variance Estimate 47058.93
Std Error Estimate 216.9307
AIC 1187.925
SBC 1200.254
Number of Residuals 87
Autocorrelation Check of Residuals
To Chi- Pr >
Lag Square DF ChiSq --------------------Autocorrelations--------------------
6 5.77 5 0.3290 0.105 -0.011 -0.110 0.020 -0.195 -0.020
12 9.81 11 0.5473 -0.021 0.096 0.037 0.142 0.079 0.053
18 13.67 17 0.6905 0.099 0.021 -0.141 0.039 -0.064 0.013
24 23.79 23 0.4154 0.233 0.097 0.108 0.085 0.066 -0.023
Tests for Normality
Test --Statistic--- -----p Value------
Shapiro-Wilk W 0.98171 Pr < W 0.2569
Kolmogorov-Smirnov D 0.078829 Pr > D >0.1500
Cramer-von Mises W-Sq 0.084548 Pr > W-Sq 0.1851
Anderson-Darling A-Sq 0.505752 Pr > A-Sq 0.2058
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
Maximum Likelihood Estimation
Standard Approx
Parameter Estimate Error t Value Pr > |t| Lag Variable Shift
MA1,1 0.29970 0.09887 3.03 0.0024 2 pre 0
NUM1 -514.07221 221.66012 -2.32 0.0204 0 d1 2
NUM1,1 7.51042 263.58502 0.03 0.9773 2 d1 2
NUM1,2 86.08467 226.27811 0.38 0.7036 3 d1 2
DEN1,1 -0.39759 0.44329 -0.90 0.3698 1 d1 2
Autocorrelation Check of Residuals
To Chi- Pr >
Lag Square DF ChiSq --------------------Autocorrelations--------------------
6 7.20 5 0.2061 0.068 -0.046 -0.121 0.128 -0.165 -0.036
12 14.05 11 0.2304 -0.044 0.161 0.057 0.148 0.040 0.073
18 17.96 17 0.3915 0.070 0.066 -0.121 0.002 -0.077 0.046
24 26.42 23 0.2813 0.174 0.032 0.095 0.157 0.006 0.005
Tests for Normality
Test --Statistic--- -----p Value------
Shapiro-Wilk W 0.984567 Pr < W 0.2827
Kolmogorov-Smirnov D 0.075722 Pr > D >0.1500
Cramer-von Mises W-Sq 0.068446 Pr > W-Sq >0.2500
Anderson-Darling A-Sq 0.436985 Pr > A-Sq >0.2500
5. 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 Procedure
Maximum Likelihood Estimation
Standard Approx
Parameter Estimate Error t Value Pr > |t| Lag Variable Shift
AR1,1 -0.14494 0.04812 -3.01 0.0026 4 inter08 0
NUM1 -0.99558 0.62295 -1.60 0.1100 0 d1 60
NUM1,1 -0.05609 0.60254 -0.09 0.9258 4 d1 60
DEN1,1 0.26993 0.55920 0.48 0.6293 1 d1 60
Variance Estimate 0.390535
Std Error Estimate 0.624928
AIC 827.6421
SBC 843.9343
Number of Residuals 434
Autocorrelation Check of Residuals
Intervensi multi input 2008
C41
MeanofC40
20191817161514131211109876543210-1-2-3- 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 interv ens 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 PUSTAKA
KESIMPULAN
BMRI
SARAN DAFTAR PUSTAKA
BBRI:
BBCA:
KESIMPULAN
6. 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 Indonesiasebagai 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. TeoriPortofolio 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 SARAN
Daftar 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
Akuntansidan Keuangan. Volume 8, No. 1.
Suhartono,.2007. Teori dan Aplikasi Model Intervensi Fungsi Pulse. Jurnal IlmiahMatStat,
Volume 7,No. 2, hal 191-214
Sularso,R.A.2003.PengaruhPengumumanDividen 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
SARAN Daftar Pustaka