<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Kemampuan Prediksi Model-Model Accrual Terhadap Arus Kas Masa Depan

dc.Identifier.NIM03312359
dc.contributor.advisorHadri Kusama
dc.contributor.authorHesti Kusuma
dc.date.accessioned2021-02-25T01:07:26Z
dc.date.available2021-02-25T01:07:26Z
dc.date.issued2007
dc.description.abstractPenelitian ini bertujuan untuk mengetahui kemampuan prediksi inkremental akrual di luar arus kas dalam memprediksi arus kas masa depan yang dilakukan terhadap 122 perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEJ dengan menggunakan metode pooling data untuk tahun amatan 2000-2006 (tahun analisis 2002-2004). Pengujian hipotesis dalam penelitian ini menggunakan regresi berganda yang diestimasi menggunakan Weighted Least Squares (WLS) - weighted by average total asset. Hasil dari penelitian tersebut mengindikasikan bahwa kemampuan accrual model dalam memprediksi arus kas masa depan memiliki kemampuan prediksi yang lebih baik dibandingkan dengan cashflow-only model. Hal ini dapat dilihat dari hasil analisis regresi berganda, pada saat setelah disubstitusi dengan actual future sales maupun sebelum disubstitusi, nilai adjusted R² accrual model selalu lebih besar dibandingkan dengan cash flow-only model. Hal ini berarti bahwa akrual memiliki pengaruh yang lebih besar dibandingkan dengan arus kas itu sendiri dalam memprediksi ams kas masa depan.en_US
dc.identifier.urihttps://repository.uii.ac.id/handle/123456789/27268
dc.publisherUniversitas Islam Indonesiaen_US
dc.subjectfuture cashflowsen_US
dc.subjectaccrual modelen_US
dc.subjectcashflow-only modelen_US
dc.titleKemampuan Prediksi Model-Model Accrual Terhadap Arus Kas Masa Depanen_US

Files

Original bundle

Now showing 1 - 2 of 2
Loading...
Thumbnail Image
Name:
03312359 Hesti Kusuma.pdf
Size:
6.83 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Loading...
Thumbnail Image
Name:
03312359 Hesti Kusuma2.pdf
Size:
476.22 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:

Collections