MEMULAI RISET KEUANGAN DAN AKUNTANSI PASAR MODAL (IV)

Tentukan topik/tema yang akan diteliti

• Mengapa hal itu terjadi
• Bagaimana hubungannya
• Baca riset ilmiah terakhir  melalui journal ilmiah sesuai tema yang akan ditelitià menemukan posisi akhir ide penelitian

 Tentukan jenis  penelitian/metode riset yang  ditempuh:

• Studi kasus
• Survai
• Correlation study
• Eksperimen.
• Trend

Data yang dibutuhkan

Dari skala: reliabilitas dan validitas

Jenis data: (1) Nominal; (2) Ordinal; (3) Interval; (4) Rasio

Data nominal:

Data hanya memiliki katagori dan mutually ekslusive sebagai informasi dasarà maks  dlm persentase.

Digunakan dalam  metode dummy baik independen maupun dependen hanya perbedaan kualitatif

                Contoh:

A. Perusahaan bangkrut/ tidak bangkrut

B. MEMBAYAR DIVIDEN (1) DAN LAINNYA = 0

C. IPO dengan firm kommitmen (1) lainnya= 0

Data Ordinal

• Sebagai kategori dan menunjukkan ranking antara katagori. 
• Urutan (1.2) ranking namun beda antara 1 dan 2 tidak diketahui pasti.
• Lebih informatif dari pada nominal; ranking preferensi

Data Interval

• Menungkinkan  operasi artmatika tertentu dan mengukur beda antara dua titik dalam skala.
• Memungkinkan menghitung means dan standar  data.

Misal usia 30 tahun adalah 2 x usia 15 tahun; jarak waktu jam 03.00- 06.00 = 06.00- 09.00

Bisa dicari rata- rata; range, standar deviasi dan varian.

Data Rasio

• Menggunakan pengukuran aritmetika atau geometrik
• Jika aset perush A 1000 jt dan aset  B 500 jt-> rasio  A &B = 1: 2
• Data rasio bisa diubah  menjadi yang lain (nominal) tapi tidak sebaliknya.

Data ditinjau dari waktu dan sektor:

• Data Deret waktu : time seriesà setiap satuan waktu. Sering   ditemui R2 tinggià spurious regression sehingga ditambah variabel penjelas.

Misal: data perkembangan harga saham setiap satu waktu: harian, bulanan , tahunan  yang berpengaruh  kepada keuntungan investor.

• Data lintas sektor (cross section): tidak homogen,

Misal: Industri A pada tahun 2006 terdiri 50 perusahaan.

• Data Gabungan (Pool): untuk  menganalisis perkembangan (trend) satu grup.

Misal : industri A data tahun 2010 s/d 2011, dicari dengan random effect atau  fixed effect. Baltagi (1986): Random effect asumsi  masing-masing komponen saling bebas satu dg yang lain.                 Fixed effect:sampel mewakili populasi

Penentuan  jumlah sampel dari populasi:

• Teknik sampling secara probability: peluang  sama bagi  setiap anggota populasi
• Teknik sampling secara nonprobability: tidak memberi peluang/kesempatan sama bagi setiap unsur atau anggota

Bersambung