Makalah Meramalkan Pendapatan

BAB I PENDAHULUAN

Latar Belakang

Peramalan sangatlah penting bagi perusahaan, karena peramalan dapat membantu meyakinkan efektivitas dari penggunaana sumber daya. Peramalan dapat memberikan bantuan yang sangat penting dalam mengidentifikasi tren pada penjualan dan penghasilan dari sebuah perusahaan. Ada sejumlah teknik peramalan atau model yang memungkinkan untuk membantu manajemen perusahaan, namun pilihan akan teknik peramalan yang dipilih, memerlukan sejumlah pertimbangan-pertimbangan. Jika manajemen perusahaan yakni bahwa masa depan perusahaan dapat diprediksi atau setidaknya tidak akan jauh dari prediksi yang dibuat menggunakan peramalan, maka peramalan secara statistik menjadi alat yang sangat membantu.

Investasi modal digunakan untuk menjelaskan rencana manajer untuk mengeluarkan dana dalam jumlah besar untuk membiayai proyek-proyek yang memilliki implikasi jangka panjang. Investasi tidak hanya mencakup penanaman dana, tetapi pembelian barang dagangan dan peralatan merupakan investasi.

Kestabilan ekonomi yang mempengaruhi kinerja dari sebuah perusahaan dapat menyebabkan kesalahan analisis deret waktu yang dilakukan oleh para analis perusahaan atau para pengambil keputusan di sebuah perusahaan, akibatnya bahwa hasil analisis, maupun peramalan untuk investasi menjadi tidak akurat, karena yang dianalisis adalah data deret waktu yang tidak menggambarkan kinerja perusahaan sebenarnya.

BAB II PEMBAHASAN

A. Analis

Analis membangun hubungan dengan dengan manajemen korporasi, dan menggunakan input dari mereka bersama dengan laporan-laporan yang dibutuhkan sebagai sumber informasi utama. Produk dari aktivitas ini adalah laporan tertulis yang merekomendasikan pembelian, penjualan, atau memegang beraneka macam saham.

Analis keuangan dapat dibagi kedalam dua kelompok: analis “sisi pembelian” dan “sisi penjualan”. Analis sisi pembelian dipekerjakan oleh perusahaan yang bukan merupakan perusahaan pialang, biasanya merupakan perusahaan pengelolaan uang terkemuka yang melakukan pembelian sekuritas, seperti Sanford Bernstein atau Fidelity Investment, karena itu artinya adalah sisi pembelian. Analis tersebut memberikan rekomendasi mereka kepada manajer portofolio dalam organisasi mereka.

Analis sisi penjualan, juga terkenal dengan analis wall street, bekerja untuk perusahaan pialang seperti Merril Lynch. Rekomendasi analis sisi penjualan diberikan kepada konsumen perusahaan pialang, dimana setiap analis diberikan tugas yang khusus. Di sisi lain, perusahaan pialang regional dan kecil kemungkinan mempekerjakan hanya tiga dan empat analis, biasanya analis tersebut melakukan tugas menyeluruh.

B. Dimana Peramalan Pendapatan Dilaporkan

Pada kebanyakan tingkat dasar, manajemen perusahaan secara teratur mengeluarkan peramalan-peramalan pendapatan. Inikah yang disebut peramalan manajemen dan biasanya disediakan oleh petugas hubungan investor perusahaan. Peramalan tersebut dapat ditemukan pada kolom bisnis di surat kabar daerah dan surat kabar keuangan nasional. Pada tingkat yang lain, analis sisi penjualan secara teratur mengeluarkan laporan perusahaan yang mencakup peramalan untuk pendapatan dan dividen tahun berjalan dan untuk satu atau dua tahun mendatang.

C. Peramalan Pendapatan Oleh Analis

Saat analis melakukan peramalan, biasanya mereka menggunakan beberapa jenis model kuantitatif untuk membantu mereka. Beberapa model statistika ekstrapolatif terkenal yang biasa digunakan dan yang sering dibandingkan dengan peramalan actual analis.

1. Model Statistika Ekstrapolatif

Model ekstrapolatif yang biasa digunakan adalah model tren linear sederhana, model ekponensial sederhana, dan model autoregresi sederhana. Model ekstrapolatif merupakan suatu formula pada data historis dan memproyeksikan hasil-hasil untuk periode mendatang. Dengan memilih suatu model yang terbaik sesuai data, analis kemudian akan menggunakan pola pendapatan masa lalu untuk memprediksi pola pendapatan masa depan.

Model tren linear sederhana menilai bahwa pendapatan mempunyai tingkat dasar dan mengalami pertumbuhan pada jumlah tetap setiap periode. Secara matematis model ini disajikan sebagai berikut:

EPSt = a + b waktu

Tingkat dasar pendapatan dalam model ini adalah a, dan jumlah tetap dimana pendapatan mengalami pertumbuhan setiap tahun adalah b. dalam model ini, b akan dinyatakan dalam dolar per periode.

Dalam model eksponesial sederhana diasumsikan bahwa pendapatan mengalami pertumbuhan pada tingkat yang konstan setiap periode. Secara matematis model ini biasanya dinyatakan dalam format logaritma sebagai berikut:

In (EPSt) = a + b waktu

Dalam model ini, In adalah logaritma dan b adalah estimasi persentase tingkat pertumbuhan per periode. Model autoregresi sederhana dinyatakan sebagai berikut:

EPSt = a + c EPSi-1

Kasus yang khusus dimana c sama dengan 1 mengimplikasikan bahwa tidak ada informasi pendapatan masa lalu, termasuk waktu t, yang dapat digunakan untuk memprediksi pendapatan pada saat t + 1, karena itu pendapatan mengikuti random walk.

2. Peramalan Analis vs Model Statistik

Brown, Hagerman, Griffin, dan Zmijewski melihat determinan-determinan keunggulan analis relatif terhadap model seri waktu univariate. Penelitian mereka menyarankan supaya keunggulan analis dihubungkan paling tidak dengan dua faktor. Pertama, analis dapat menggunakan informasi yang sudah ada dengan lebih baik relatif terhadap model seri waktu univariate sederhana (keunggulan yang bersifat sementara). Kedua, analis dapat menggunakan informasi yang terjadi setelah tanggal pisah batas dari tanggal seri waktu tetapi sebelum tanggal peramalan analis (keunggulan waktu). Penelitian lain oleh Brown, Richardson, dan Schwager menemukan bahwa keunggulan analis keuangan berhubungan secara positif dengan ukuran perusahaan, berarti bahwa semakin besar perusahaan, semakin besar keunggulan yang dimiliki analis atas model seri waktunya.

Konsensus peramalan adalah cara peramalan analis untuk suatu perusahaan. Penelitian terbaru menyarankan bahwa ada keuntungan dari menggabungkan peramalan seri waktu statistik dan peramalan analis. Penelitian lain menunjukkan bahwa semakin kompleks model statistik yang mencakup variabel-variabel tambahan yang mempengaruhi pertumbuhan pendapatan (seperti indikator pinjaman ekonomi) dapat menantang keunggulan analis dalam memprediksi pendapatan.

D. Kesalahan Analis Dalam Meramal Pendapatan

Elton, Gruber, dan Gultekin menemukan bahwa (1) kesalahan analis dalam meramalkan laba per saham tahunan meurun secara monoton; (2) analis secara beralasan tepat dalam meramalkan tingkat laba oer saham secara menyeluruh untuk seluruh perekonomian; (3) analis lebih baik dalam meramalkan laba per saham pada tingkat industry daripada laba per saham tingkat perusahaan; (4) analis mempunyai tendensi melakukan estimasi berlebih terhadap pertumbuhan laba per saham perusahaan yang diyakini akan bekerja sebaik mungkin dan meragukan pertumbuhan laba per saham untuk perusahaan yang diyakini bekerja tidak baik, (5) analis mengalami kesulitan dalam meramalkan laba per saham untuk beberapa perusahaan relatif terhadap yang lain (khususnya, jika analis mengalami kesalahan besar untuk suatu perusahaan dalam satu tahun, mereka cenderung akan mengalami kesalahan yang lebih besar lagi untuk tahun mendatang, (6) penyimpangan pendapatan analis mengenai pertumbuhan laba per saham suatu perusahaan cenderung menjadi yang terbesar selama empat bulan pertama tahun tersebut; dan (7) penyimpanan pendapat analis mengenai pertumbuhan laba per saham suatu perusahaan berhubungan positif dengan besarnya kesalahan peramalan pertumbuhan laba per saham suatu perusahaan. karena itu, semakin besar kesalahan peramalan pertumbuhan laba per saham, semakin besar perbedaan peramalan diantara para analis.

Coggin dan Hunter menguji kesalahan-kesalahan yang dilakukan analis dalam melakukan peramalan laba per saham dan pertumbuhan lima tahun laba per saham. Penelitian mereka menggunakan data I/B/E/S dan data base ICARUS. Untuk peramalan satu tahun dan lima tahun mereka menemukan perbedaan yang relatif kecil diantara peramalan pendapatan para analis untuk suatu perusahaan tertentu. Mereka menyarankan setidaknya empat alasan untuk tingkat perbedaan yang rendah relatif diantara peramalan para analis individu.

Pertama, mungkin ada komunikasi penting antar analis dalam hubungannya dengan peramalan laba per saham. Bahwa minimal ada komunikasi langsung dalam meramalkan laba per saham diantara para analis. Bagaimanapun juga, analis membaca laporan-laporan industry yang sama dan jurnal-jurnal yang berisi peramalan jangka pendek dan jangka panjang aktvitas industri. Bentuk komunikasi tidak langsung ini dapat membuat standar asumsi analis dan karena itu mengurangi tingkat keanehan perilaku seseorang dalam melakukan peramalan perusahaan.

Kedua bahwa analis sering berbincang dengan manajemen perusahaan mengenai pandangan terhadap perusahaan. ini adalah sumber lain dari “informasi umum” yang tersedia bagi analis yang dapat mengurangi tingkat kesalahan perilaku. Alasan ketiga adalah banyak analis menggunakan model keuangan yang sama dalam melakukan peramalan. Keseragaman telatif teknik analis keuangan yang dapat diterima secara umum dapat membantu menurunnya kesalahan perilaku. Akhirnya, mereka menulis bahwa contoh mereka tentang perusahaan bagaimanapun juga dialihkan melalui perusahaan yang lebih besar dan lebih terkenal. Hal ini mungkin dimana analis cenderung berada dalam persetujuan yang baik dengan mempertimbangkan prospek perusahaan tersebut dimasa yang akan datang.

Tim Peneliti Amerika

Tim peneliti Amerika Institusional Investor meliputi analis “penjual” puncak atas yang dipilih dari manajer investasi “pembeli” melalui survey surat secara tahunan, kriteria pemilihan untuk daftar ini meliputi hal-hal seperti peramalan yang tepat waktu dan akurat, kemampuan terhadap akses, dan menerangkan laporan penelitian. Penelitian Stickel menyatakan bahwa analis all America lebih tepat lebih teratur dalam melakukan peramalan pendapatan dibandingkan analis “penjual” lainnya. Stickel juga menemukan bahwa peramalan pendapatan analis all America memiliki dampak yang lebih besar terhadap harga saham daripada yang dilakukan analis lain.

E. Peramalan Laba Per Saham (EPS) Analis dan Pengembalian Saham

Alasan utama dimana analis diminta untuk memberikan analis mendasar dan melakukan peramalan laba per saham adalah karena ada hubungan antara peramalan EPS dan pengembalian saham. Lebih dalam, ini adalah pengajaran teori keuangan mendasar dimana perkiraan pendapatan suatu perusahaan dihubungkan dengan pengembalian kepada pemegang saham dan hal ini memang terjadi.

Neidherhoffer dan Regan membenarkan bahwa harga saham sangat tergantung pada perubahan pendapatan dalam pengertian perubahan mutlak dan perubahan relatif dari estimasi analis. Penelitian selanjutnya menggunakan contoh data perkiraan analis yang lebih luas untuk mendapatkan kembali pengertian mengenai hubungan ini. Penelitian ini menunjukan bahwa perkiraan pendapatan yang sedang berlangsung digabungkan dengan harga saham sedang berjalan. Lebih lanjut, mereka menunjukkan bahwa revisi dalam peramalan konsensus (cara) untuk pendapatan tahun mendatang adalah prediksi pengembalian saham di masa mendatang.

Secara khusus, penelitian ini menyajikan lima penemuan penting. Pertama, setiap informasi yang masuk dengan sendirinya didalam konsensus peramalan yang sedang berjalan direfleksikan lebih besar dalam harga saham berjalan. Karena itu, kebijaksanaan membeli saham semata-mata dengan dasar pertumbuhan konsensus yang besar umumnya tidak mendapat apa-apa. Kedua, pengembalian yang berlebih dapat diterima untuk mereka yang dapat memprediksi saham-saham tersebut dimana para analis akan meragukan pendapatan dan bahkan kelebihan pengembalian yang lebih besar memungkinkan jika seseorang dapat memprediksi saham mana yang mengalami pendapatan positif terbesar yang mengestimasi revisi. Ungkapan pengembalian berlebih (atau pengembalian yang tidak normal) disini mengacu pada pengembalian yang melebihi kebutuhan dalam model penentuan aktiva model.

Ketiga, Cogin dan Hunter menemukan bahwa kesalahan consensus positif dihubungkan dengan pengembalian yang lebih tinggi untuk periode peramalan, sedangkan kesalahan konsensus negatif dihubungkan dengan pengembalian yang lebih rendah untuk periode peramalan. Kesalahan konsensus positif terjadi pada kasus dimana estimasi konnsensus (cara) lebih kecil dari pendapatan aktual, kesalahan konsensus negatif tejadi pada kasus dimana estimasi konsensus lebih besar dari pendapatan aktual. Kesalahan ini biasanya disebut earning surprise positif atau negatif karena mereka berbeda dari peramalan analis dan karena itu ‘mengejutkan’. Secara khusus, Coggin dan Hunter menemukan bahwa pada akhir tahun fiskal pasar telah memulai menyesuaikan pengembalian suatu saham dengan kenyataan bahwa pendapatan aktual tahun itu lebih kecil dari atau lebih besar dari perkiraan. Keempat, Cogin dan Hunter juga menemukan bahwa varians estimasi pertumbuhan lima tahun analis berkorelasi secara negatif dengan pengembalian untuk periode peramalan dari satu sampai lima tahun. Penemuan ini tidak mendukung penggunaan varians estimasi pertumbuhan lima tahun analis sebagai suatu pengukuran resiko investasi sistematis. Karena itu, teori keuangan menyatakan bahwa pengukuran resiko sistematis harus positif, bukan negatif dihubungkan dengan pengembalian.

Terakhir, penelitian telah menunjukkan bahwa revisi dalam estimasi konsensus untuk pendapatan cenderung untuk memiliki momentum yaitu kenaikan dalam peramalan konsesus dalam satu bulan biasanya diikuti dengan peningkatan lainnya di bulan mendatang. Pengembalian yang berlebih untuk saham seperti itu telah diukur sampai akhir untuk periode memegang dari 2 sampai 12 bulan. Beberapa analis telah memperdebatkan bahwa penemuan ini tidak konsisten dengan keberadaan pasar yang efisien. Pasar modal tidak dapat “secara instant” bereaksi terhadap perubahan dalam peramalan consensus, dan ini memungkinkan pengembalian berlebih pada suatu strategi yang mengambil keuntungan dari kenyataan tersebut.

F. Peramalan Pengembalian Analis

Kunci tanggung jawab analis investasi adalah meramalkan pengembalian saham. Dalam banyak kasus, analis melakukan peramalan pengembalian tingkat perusahaan secara langsung. Tetapi dalam beberapa kasus analis menyediakan input (contohnya peramalan pendapatan, deviden, dan tingkat pertumbuhan) sampai model penilaian (seperti model diskonto deviden) yang hasilnya meramalkan pengembalian. Ada juga kasus dimana analis memusatkan proses memperoleh pengembalian yang diharapkan. Peramalan ini biasanya dalam bentuk rekomendasi beli, pegang, dan jual. Manajer portofolio kemudian menggunakan rekomendasi ini dalam hubungannya dengan aspek kualitatif dan nonkualitatif lainnya dalam mengevaluasi suatu perusahaan, untuk membentuk portofolio saham bagi klien.

1. Proses Penilaian

Chuggh dan Meandor menguji proses dimana analis keuangan mengevaluasi saham biasa. Mereka menemukan bahwa para analis secara konsisten menekankan waktu jangka panjang daripada jangka pendek. Variabel kunci untuk jangka panjang adalah perubahan EPS yang diarapkan, pengembalian ekuitas yang diharapkan (ROE), dan pandangan industri. Variabel kunci untuk jangka pendek adalah pandangan industri, perubahan EPS diharapkan, dan kondisi ekonomi secara umum. Faktor penting lainnya adalah kualitas dan kedalaman manajemen, dominasi pasar, dan kredibilitas strategi (kemampuan untuk mencapai sasaran yang ditetapkan). Sesuai dengan survey mereka pertumbuhan pendapatan yang diharapkan dan ROE muncul menjadi aspek yang sangat penting dalam proses penilaian. Sumber utama informasi bagi analis adalah presentasi oleh manajemen puncak, laporan tahunan, dan laporan Form 10-K.

2. Kualitas Peramalam Pengembalian

Sejumlah penelitian lain telah menguji nilai peramalan analis terhadap pengembalian saham. Sebagian besar dari penelitian juga memfokuskan pada peramalan analis “sisi penjualan”. Meskipun ada beberapa yang tidak setuju dalam hal ini, penemuan umum menyebabkan ada nilai ekonomis informasi dalam rekomendasi beli/jual dari analis. Secara khusus, penelitian baru-baru ini oleh analis Amerika Serikat, Kanada, dan Inggris menunjukkan bahwa kelebihan pengembalian terseda bagi investor-investor yang mengikuti rekomendasi analis yang dipublikasikan yang dikeluarkan oleh kantor pialang.

Dalam bahasa sehari-hari yang sekarang digunakan, penelitian ini menunjukkan bahwa rekomendasi saham analis mempunyai “IC positif”. Koefisien informasi (information coefficient, IC) adalah pengertian dalam investasi yang mendefenisikan sebagai korelasi antara pengembalian saham yang diprediksi dan yang actual. IC 1,0 mengindikasikan hubungan linear sempurna antara pengembalian actual dan yang diprediksikan, dan IC 0,0 mengidnikasikan tidak adanya hubungan linear. Beberapa peneliti berdebat bahwa para analis adalah “worth teir keep” jika dan hanya jika hal ini dapat menunjukkan bahwa mereka dapat meramalkan pendapatan dan penghasilan. Bukti sampai saat ini mendukung hipotesis bahwa mereka dapat (1) menunjukkan model statistik sederhana dalam meramalkan penghasilan dan (2) menyediakan informasi bernilai ekonomi dalam meramalkan pengembalian.

G. Mengevaluasi Kinerja Tugas Para Analis

Elemen yang paling umum dalam sistem tingkatan analis adalah keakuratan peramalan permalan kinerja saham, keakuratan mengestimasi informasi (misalnya pendapatan, deviden, dan tingkat pertumbuhan) dan kemampuan untuk mengkomunikasikan informasi investasi kepada manajer portofolio. Kemudian akan terlihat bahwa kemampuan meramal pengembalian saham adalah elemen kunci (jika bukan merupakan kunci) dari pembagian tugas analis). Cogin dan Hunter menunjukkan bahwa semua perbedaan yang dalam analis IC dianggap berasal dari kesalahan pengambilan sampel. Karena itu, dalam data mereka, tidak ada perbedaan individual yang nyata dalam kemampuan analis meramalkan pengembalian. Dimson dan Marsh mengikuti analis Coggin dan Hunter dengan contoh pialang dan analis inggris dan mendapatkan hasil mendasar yang sama.

Elton, Gruber dan Grossman tidak menemukan bukti dalam perusahaan pialang Amerika Serikat yang sedang konsisten yang lebih baik dibanding yang lainnya dalam merekomendasikan saham untuk periode yang diteliti.

Telah ditulis sebelumnya bahwa penelitian menyarankan perbedaan minimal dalam kemampuan para analis meramalkan pengembalian. Sekarang ada bukti yang menyebutkan bahwa tidak ada perbedaan kemampuan para analis dalam meramalkan pengembalian. Karena itu, bukti yang digabungkan menyarankan bahwa bagan tingkatan berdasarkan gaji dan bonus individual para analis sesuai perbedaan kemampuan untuk meramalkan pendapatan dan pengembalian berjumlah sama dengan memegang lotre untuk penghargaan tersebut.

Sangat penting untuk menekankan bahwa yang ada tidak menyatakan para analis tidak dapat meramalkan pengembalian. Sesungguhnya, terdapat bukti yang sebelumnya disebut bahwa mereka dapat melakukannya. Hasil analis IC bukan nol, tetapi sekitar 0.10, artinya cukup besar untuk mendapatkan nilai prediksi. Pada pokoknya disini adalah bahwa data yang ada menyatakan tidak ada perbedaan kemampuan dalam meramalkan pengembalian diantara para analis.

Hal ini terlihat membingungkan, dari satu sisi, bahwa analis sebagai satu kelompok memiliki informasi investasi (IC sama dengan 0,10) dan untuk menyebutkan, dari sisi yang lain, bahwa tidak ada perbedaan yang muncul diantara para analis dalam memprediksi pendapatan dan pengembalian. Bagaimanapun, penelitian yang ada sangat menyarankan supaya para analis sebagai satu kelompok berguna dalam memprediksi pendapatan dan pengembalian, tetapi mereka tidak cukup dibedakan secara individu untuk melakukan pembedaan diantara mereka dalam dimensi ini.

Dalam usaha untuk menyebarluaskan penemuan ini, perusahaan perwalian wilayah mendesain sistem evaluasi analis yang membuat tingkatan para analis sebagai suatu kelompok dalam dimensi prediksi pengembalian. Pada perusahaan ini, para analis memberikan estimasi pendapatan, dividen, dan tingkat pertumbuhan teraap model tiga fase diskonto dividen, yang kemudian menghitung pengembalian yang diharapkan untuk daftar referensi saham. IC diukur untuk keseluruhan daftar referensi saham yang diikuti oleh kelompok analis. Jika IC positif secara signifikan, para analis dibuat tingkatan yang sesuai dalam dimensi tersebut. Kriteria khusus lainnya kemudian dibuat tingkatan sesuai daftar analis dan analis seperti kemampuan untuk mengkomunikasikan informasi investasi dan menganalisis dalam bentuk verbal dan tertulis.

Pembicaraan sebelumnya mengindikasikan bahwa input dari para analis penting bagi proses pengambilan keputusan investasi. Jika digabungkan bersama-sama semua investasi kelompok dan individual dalam suatu negara, didapatkan apa yang disebut pasar modal. Para analis adalah peserta kunci dalam pasar ini.

H. Para Analis dan Pasar Modal

1. Analis Sebagai Pemroses Informasi

Para peneliti keuangan (dan para praktisi) bidang akuntansi dan semakin mengandalkan peramalan para analis sebagai penuntun “perkiraan pasar yang tidak diobservasi” untuk pendapatan di masa mendatang. Bukti empiris yang menunjukkan bahwa para analis keuangan, secara umum, lebih unggul dari model seri waktu univariate dalam meramal pendapatan dan meningkatnya data peramalan analis yang dapat tersedia mempertahankan kecenderungan ini. Sekarang sudah dikembangkan dengan baik bahwa informasi yang berisi peramalan pendapatan dan pengembalian berhubungan dengan teori dari praktik akuntansi dan keuangan.

Dalam pasar modal yang keseluruhannya sempurna, ramalan analis tentang pendapatan dan pengembalian tidak menjadi masalah. Setiap peserta pasar (analis dan investor) akan mendapatkan informasi yang sama pada waktu yang sama, karena itu, tidak satupun yang akan mendapat “keunggulan informasi” dibanding yang lainnya. Tetapi, ada bukti menyatakan bahwa para analis umumnya tidak dibedakan kemampuannya dalam memprediksi pendapatan dan pengembalian, dimana prediksi tersebut dapat dipergunakan investor dalam pasar modal.

Kemampuan perubahan-perubahan dalam konsensus peramalan pendapatan analis untuk suatu perusahaan menghasilkan pengembalian yang berlebih dalam pasar modal. Beberapa penelitian telah menguji penetapan waktu dan kecepatan dimana informasi ramalan analis disebarkan kepada investor-investor pasar modal. Ini adalah wilayah penelitian yang penting yang kemungkinan akan menghasilkan pemahaman mengenai bagaimana informasi tersebut dijadikan pengembalian yang berlebih. Bukti juga menunjukkan bahwa dukungan-dukungan hipotesis yang direkomendasikan oleh para analis pembelian/penjualan dapat digunakan untuk mendapatkan pengembalian yang berlebih dalam pasar modal. Penelitian lain telah menunjukkan bahwa model penilaian tertentu yang dibahas model diskonto deviden adalah alat yang bernilai ekonomis dalam memprediksi pengembalian saham.

2. Model Kuantitatif

Penggunaan metode kuantitatif dalam manajemen investasi melibatkan penggunaan model komputer, analis statistik, dan data yang menyajikan perusahaan umum. Metode kuantitatif memungkinkan para analis secara sistematis dan tidak emosional memproses jumlah informasi dan data yang lebih besar daripada yang mungkin terjadi secara normal dan jika tidak menggunakannya dan jumlah manajer model kuantitatif meningkat sepanjang waktu. Dalam kasus saham, hal ini secara umum berarti bahwa para analis keuangan menyajikan analisis sekuritas mendasar dan membuat rekomendasi kepada manajer portofolio mengenai saham mana yang akan dijual dan yang akan dibeli. Komponen subyektif relatif besar diaplikasikan ke keputusan investasi akhir. Tidak diragukan proses ini telah berhasil untuk beberapa perusahaan manajemen investasi.

Survey yang dilaporkan pada 10 November 1986 jumlah minoritas manajer kuantitatif senantiasa menjalani mulai dari penggunaan para analis dalam menyediakan input ke dalam model kuantitatif sampai tidak menggunakan analis sama sekali, mengandalkan komputer dan intelijen artifisial untuk memproses informasi dan memilih saham yang diperdagangkan.

Kenyataan yang ada adalah bahwa para analis memberikan jasa pemrosesan informasi yang bernilai kepada kebanyakan investor pasar modal yang aktif.

BAB III P E N U T U P

Kesimpulan

Para analis memainkan peranan aktif dalam proses investasi ekuitas. Penemuan penting adalah bahwa para analis melakukan tugas yang lebih baik daripada model ekstrapolatif sederhana. Harga saham berhubungan kuat dengan peramalan pendapatan para analis tidak begitu besar dengan peramalan yang sedang dilakukan, tetapi terhadap perubahan-perubahan dalam peramalan yang sedang dilakukan.

Penemuan umum dari peran para analis dalam proses penilaian ekuitas adalah ada informasi yang berguna dalam peramalan pengembalian saham yang dilakukan para analis. Dengan melihat pengevaluasian kinerja tugas para aalis, meskipun ada informasi yang berguna dalam ramalan para analis, tidak ada perbedaan penting dalam kemampuan individual para analis untuk meramalkan pendapatan dan pengembalian tingkat perusahaan. pengecualian yang memungkinkan untuk penemuan ini adalah kemampuan meramalkan pendapatan dari tim all-America Institutional Investor. Akhirnya para analis memainkan peran penting sebagai pemroses informasi untuk pasar modal dan sebagai elemen kunci dalam proses investasi pasar modal aktif.

 

DAFTAR PUSTAKA

____________. Manajemen Portofolio dan Analisis Saham Biasa