Pengaruh Earnings Per Share (EPS), Return in Equity (ROE) dan Debt to Equity Ratio (DER) terhadap Harga Saham
Notice bibliographique
Résumé
Tujuan penelitian ini adalah untuk menguji pengaruh Earnings per Share (EPS), Return on Equity (ROE), Debt to Equity Ratio (DER) baik secara parsial maupun simultan terhadap harga saham. Penelitian ini dilakukan karena masih terdapat ketidakkonsistenan hasil penelitian yang satu dengan yang lainnya. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan data sekunder. Teknik sampel yang digunakan adalah purposive sampling. Sampel menggunakan 17 perusahaan manufaktur yang menerbitkan laporan keuangan tahun 2005-2011. Metoda analisis yang digunakan adalah analisis regresi linier berganda dengan terlebih dahulu dilakukan uji asumsi klasik. Uji asumsi klasik yang digunakan dalam penelitian ini meliputi uji normalitas, multikolinearitas, heteroskedastisitas, dan autokorelasi. Simpulan dari uji asumsi klasik yang dilakukan adalah data yang diteliti berdistribusi normal, terbebas dari autokorelasi, terbebas dari multikolinearitas, dan terbebas dari heteroskedastisitas. Dengan menggunakan analisa regresi linier berganda, maka dapat diketahui bahwa EPS berpengaruh secara parsial terhadap harga saham, ROE dan DER tidak berpengaruh secara parsial terhadap harga saham. Secara simultan, EPS, ROE, dan DER tidak berpengaruh terhadap harga saham. Dari penelitian yang dilakukan, maka diperoleh simpulan bahwa harga saham dipengaruhi oleh EPS. Faktor-faktor lain seperti ROE dan DER ternyata tidak berpengaruh terhadap harga saham.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».