Faktor-Faktor Fundamental Yang Berpengaruh Terhadap Beta Saham (Studi Kasus Perusahaan Finance Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Periode 2013-2016)
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini meneliti fenomena faktor-faktor fundamental yang berpengaruh terhadap beta saham pada perusahaan finance di Bursa Efek Indonesia (BEI) dalam periode pengamatan 2013-2016. Tujuan penelitian adalah menguji dan menganalisis : 1) pengaruh Asset Growth terhadap beta saham, 2) pengaruh Total Asset Turnover terhadap beta saham, 3) pengaruh Firm Size terhadap beta saham, 4) pengaruh Operating Leverage terhadap beta saham, 5) pengaruh Financial Leverage terhadap beta saham, dan 6) faktor paling dominan terhadap beta saham; pada perusahaan finance di BEI periode 2013-2016. Penelitian ini berjenis kuantitatif, dengan mengambil pendekatan asosiatif kausal. Sampel diambil dengan metode purposive sampling , menghasilkan 28 perusahaan. Data diproses dengan uji asumsi klasik, dan hipotesis diuji dengan analisa regresi berganda. Temuan membuktikan bahwa Total Asset Turnover dan Firm Size berpengaruh positif terhadap Beta Saham, sedangkan Asset Growth, Degree of Operating Leverage (DOL), dan Debt to Equity Ratio (DER) tidak berpengaruh terhadap Beta Saham. Kata Kunci: beta saham, asset growth, total asset turnover, firm size, degree of operating leverage, debt to equity ratio.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».