1
An Empirical Evaluation of Accounting Income Numbers
By Ray Ball an Philip Brown (1968)
OLEH :
TIARA MUSTIKA
NIM 1202120267
JURUSAN AKUNTANSI
FAKULTAS EKONOMI
UNIVERSITAS RIAU
2014
2
An Empirical Evaluation of Accounting Income Numbers
By Ray Ball an Philip Brown (1968)
A. PENDAHULUAN
Teori akuntansi secara umum sudah dievaluasi kegunaannya dalam praktek akuntansi melalui tingkat persetujuan dengan model analitis tertentu. Model tersebut terdiri dari beberapa tuntutan atau model tersebut adalah pengembangan perbedaan pendapat yang kaku. Didalam setiap kasus, metode evaluasi telah dibandingkan dengan praktek yang ada dengan praktek yang lebih sesuai dengan model atau sesuai dengan standar yang ada akan tetapi dengan model, keseluruhan bentuk praktek tersebut sudah mencukupi. Kekurangan dari metode evaluasi yaitu metode tersebut tidak memperhatikan sumber pengetahuan yang signifikan yang ada di dunia, menamakannya, memperluas menjadi prediksi model konfirmasi untuk mengobservasi perilaku.
Pembatasan-pembatasan daripada pendekatan yang sepenuhnya analitis agar berguna adalah diilustrasikan dengan argumen bahwa angka-angka pendapatan tidak dapat didefinisikan sebenarnya, karena mereka kekurangan arti dan mereka oleh karena itu kegunannya diragukan.sewaktu praktek-praktek akuntansi bertemu dengan situasi baru seperti konsolidasi, leasing, merger, research and development, price level changes, dan
taxation changes. Akibatnya pendapatan besih hanya dapat diartikan hasil dari aplikasi sekumpulan prosedur terhadap kumpulan kejadian.
ISSUE
Menurut penelitian Ray Ball and Philip brown tahun 1968 satu asumsi pada model OLS pendapatan adalah pasar dan pendapatan aktual tidak berhubungan. Hubungan diantara keduanya dapat memiliki dua bentuk, yaitu penyertaan perusahaan didalam indeks pasar pendapatan (Mj) dan kehadiran efek-efek industri. Untuk memeriksa efisiensi model secara statistik, peneliti juga menyajikan hasil sebagai alternatif, model yang memprediksi bahwa pendapatan akan sama untuk tahun ini dari masa lalu.
Model regresi dan return saham memasukkan beberapa pelanggaran asumsi model regresi OLS. Pertama, indeks return pasar terkorelasi dengan residu karena indeks pasar masuk pada return pada perusahaan j dan dampak industri. Pelanggaran kedua adalah untuk
3 bulan-bulan disekitar tanggal pelaporan, nilai yang diharapkan dari error adalah tidak nol. Tambahan bias apapun akan memiliki dampak sekecil apapun pada hasil, pengamatan otokorelasi pada ύjm dan regresi stock return yang tidak cocok dengan sekitar 100 observasi.
B. TINJAUAN PUSTAKA
Teori yang melandasi penelitian ini : Obseravasi Canning (1929) :
What is set out as a measure of net income can never be supposed to be a fact in any sense at all except that it is the figure that results when the accountant has finished applying the procedures which he adopts.
berdasarkan penelitian Maret 1944 sampai Desember 1960, diperkirakan 30%-40% perubahan nilai laba saham bulanan karena market-wide effects. Sehingga waktu dan isi evaluasi laporan pendapatan mengenai suatu perusahaan ditentukan pada hubungan perubahan tingkat pengembalian (return) saham bersih perusahan dengan market wide effects. Pengaruh kuat market-wide information pada tingkat pengembalian bulanan dari investasi 1 $ dalam saham perusahaan dapat diestimasi dengan memprediksi nilai dari regresi linear relatif harga bulanan saham umum perusahaan j pada indeks return saham, dengan rumus:
[ PRjm - 1 ] = b1j + b2j [ Lm - 1 ] + ύjm ( 3 ) Keterangan:
PRjm = Harga relatif bulanan perusahaan j pada bulan m;
L = Link relative of Fisher’s “Combination performance index” (Fisher, 1966) ύjm = Stock return residual perusahaan j pada bulan m;
[Lm-1] = Estimasi rate of return pasar bulanan
Dari residu regresi OLS diketemukan bahwa pasar dapat menyesuaikan dengan cepat dan efisien informasi baru perusahaan j pada laba dari saham umum yang dimiliki.
Penelitiannya sebelumnya (Ball and Brown (1967) bahwa tingkat net income dan EPS diregresikan pada index yang bersangkutan. Pada penelitian ini, spesifikasi telah diubah dari tingkat diferensiasi tingkat pertama karena motode analisis dari reaksi pasar saham kepada
4 angka pendapatan tidak dapat diperkirakan pada 12 bulan sebelumnya pada tanggal pengumunan.
C. METODELOGI YANG DIGUNAKAN
Metode penelitian ini menghubungkan pendapatan akuntansi terhadap harga saham dalam membangun teori dan bukti dengan memfokuskan pada informasi yang unik pada perusahaan tertentu. Secara khusus, peneliti membuat dua alternative model yaitu apa yang pasar harapkan dari pendapatan dan investigasi reaksi pasar ketika harapan tersebut terbukti salah. Peneliti mengasumsikan ketidak mungkinan tidak tersedianya informasi yang berguna mengenai perusahaan tertentu dalam suatu periode akan mencerminkan adanya informasi pasar luas yang sesuai dengan semua perusahaan.
Dengan memisahkan market effects (equation (3)), peneliti mengidentifikasi dampak ari informasi yang menyinggung perusahaan-perusahaan individu. Kemudian dihubungkan dengan informasi yang terkandung dalam jumlah pendapatan akuntansi perusahaan, dan memisahkan elemen perubahan pendapatan yang diharapkan dan perubahan pendapatan yang tidak diharapkan. Jika income forecast error nya adalah negatif (jika perubahan pendapatan aktual kurang dari jumlah pendapatan yang diharapkan), maka ini adalah berita buruk dan memprediksi bahwa akan ada hubungan antara accounting income numbers dengan harga saham, akan mengurangi hasil laba saham yang diharapkan.
Dua ukuran model ekspektasi pendapatan dasar yaitu:
1. Model Regresi yaitu 2 ukuran pendapatan (net income dan EPS, variable 1 dan 2) 2. Model Naif yaitu 1 ukuran pendapatan (EPS, variable 3)
Data
Dilakukan tiga pengelompokan data, yaitu: 1) the contents of income reports
2) the dates of the report announcements
3) the movements of security prices around the announcement dates.
D. PENGUJIAN HIPOTESIS
Suatu studi telah ditemukan bahwa bahwa sekitar setengah dari variabilitas pada level rata-rata earnings per share (EPS) dapat diasosiasikan dengan dampak dari lingkungan ekonomi secara garis besar. Sehingga perubahan income dari satu tahun ke tahun berikutnya dapat
5 diekspektasi. Dengan menghubungkan pendapatan perusahaan tahun sebelumnya dengan pendapatan perusahaan lain sejenis tahun sekarang dapat menghasilkan perkiraan antara perbedaan perubahan aktual income dengan kondisi yang diharapkan untuk pendapatan tahun sekarang.
Beberapa perubahan pada pendapatan berasal dari keuangan dan kebijakan yang dibuat oleh perusahaan. Peneliti berasumsi bahwa perubahan tersebut mencerminkan perubahan rata-rata pada waktu yang bersangkutan.
Dampak kedua komponen perubahan – lingkungan ekonomi dan efek kebijakan – dan hubungan keduanya harus diperhitungkan. Spesifikasi statistik yang diadopsi menggunakan
ordinary least square dan dua koefisien dari hubungan linear perubahan pendapatan. Dari hal tersebut dapat dibuat suatu model yang dapat meramalkan pendapatan pada masa yang akan datang. Jika prediksi ini mengalami kesalahan, maka peneliti berasumsi bahwa ada informasi baru yang terkandung pada angka pendapatan pada saat itu.
1. Estimasi dengan Ordinary Least Squares (OLS)
Δ Ij,t-r = a1j,t + a2j,t Δ Mj,t-r + û j,t-r r = 1, 2, ... , t – 1 (1) Δ Ij,t = a1j,t + a2j,t Δ Mj,t-r ;
Ketarangan :
Δ Ij,t = The expected income change; Δ Ij,t = The actual income
2. Perubahan pendapatan yang tidak diharapkan atau forecast error (û1j,t,) adalah pendapatan sebenarnya dikurangi pendapatan yang diharapkan:
û1j,t = Δ Ij,t - Δ Îj, ( 2 )
Peneliti mengasumsikan ketidak mungkinan tidak tersedianya informasi yang berguna mengenai perusahaan tertentu dalam suatu periode akan mencerminkan adanya informasi pasar luas yang sesuai dengan semua perusahaan. Dengan memisahkan market effects
(equation (3)), peneliti mengidentifikasi dampak ari informasi yang menyinggung perusahaan-perusahaan individu. Kemudian dihubungkan dengan informasi yang terkandung dalam jumlah pendapatan akuntansi perusahaan, dan memisahkan elemen perubahan pendapatan yang diharapkan dan perubahan pendapatan yang tidak diharapkan. Jika income forecast error nya adalah negatif (jika perubahan pendapatan aktual kurang dari jumlah pendapatan yang diharapkan), maka ini adalah berita buruk dan memprediksi
6 bahwa akan ada hubungan antara accounting income numbers dengan harga saham, akan mengurangi hasil laba saham yang diharapkan.
Dua ukuran model ekspektasi pendapatan dasar yaitu:
1. Model Regresi yaitu 2 ukuran pendapatan (net income dan EPS, variable 1 dan 2 2. Model Naif yaitu 1 ukuran pendapatan (EPS, variable 3)
Data
Dilakukan tiga pengelompokan data, yaitu:
1. the contents of income reports
2. the dates of the report announcements
3. the movements of security prices around the announcement dates.
E. HASIL PENELITIAN
1. Ada sedikit perbedaan antara hasil pada dua model regresi variabel. Tabel 6 mengklasifikasikan tanda dari variabel kesalahan prediksi pada masing masing variabel. Variabel 3 (naïve model) lebih bagus untuk membentuk portfolio bagi perusahaan dengan negative forecast errors. Naïve Model memberikan forecast error yang sama seperti model regresi berikan jika perubahan income pasar adalah 0 dan tidak ada drift dalam income perusahaan. Observasi ini memiliki implikasi yang menarik, hal ini mengarah kepada hubungan antara magnitude dari kesalahan
income forecast dan magnitude dari penyesuaian harga saham abnormal. Figure 1 juga menunjukan bahwa hasil dari kesalahan positive forecast lebih lemah untuk variabel 3 daripada variabel lainnya.
2. Ada kemungkinan sample yang dapat menghasilkan hasil penelitian yang bias. Walaupun bias tersebut tidak akan berdampak pada hasil, akan tetapi hal tersebut perlu diingat ketika melakukan interpetasi.
3. Peneliti juga menghitung hasil dari model regresi menggunakan definisi tambahan dari income:
Cash flow, sebagai proksi dari operating income
Net incomebefore nonrecurring items
Tidak ada variabel yang sukses dalam memprediksi tanda pada residu return saham sebagai net income dan EPS.
7 4. Pengujian API dan chi-square pada Table 5 menyarankan bahwa untuk variabel 3, hubungan antar tanda dari kesalahan income forecast dan residual return saham berlaku sampai dua bulan setelah pengumuman.
Penjelasan pertama mungkin disebabkan ketika perusahaan yang membuat pengumuman di bulan Januari dikeluarkan dari sampel pada tahun tersebut. Penjelasan kedua mungkin ada kesalahan yang bersifat random pada tanggal pengumuman. Akan tetapi penjelasan ini dapat disebabkan oleh kemungkinan yang ditimbulkan karena tanggal pengumuman diambil dari
Wall Street Journal Index yang diverifikasi bertentangan dengan Wall Street Journal. Penjelasan ketiga mungkin bahwa laporan preliminary tidak dianggap oleh pasar sebagai laporan final.
Dari beberapa angka perhitungan model yang digunakan peneliti dapat disimpulkan:
1. Sekitar 75 % dari nilai seluruhinformasi yang muncul dapat dioffsett dan hanya 25% yang tersedia.
2. Dari 25 % yang tersedia sekitar setengahnya dapat diasosiasikan sebagai informasi yang terkandung pada reported income.
Dua kesimpulan lainnya yang tidak berhubungan dengan bukti adalah:
1. Dari nilai informasi yang terkandung pada reported income, tidak lebih dari sekitar 10 sampai dengan 15 persen tidak diantisipasi pada bulan yang dilaporkan.
2. Nilai informasi yang dsatukan dengan income number pada saat dirilis oleh konstitusi, secara rata-rata hanya 20 persen dari nilai seluruh informasi yang sampai kepasar pada bulan tersebut.
Kesimpulan kedua mengindikasikan bahwa accounting income number menerima sekitar setengah dari dampak bersih atas seluruh informasi yang tersedia selama 12 bulan sebelum dirilis. Kesimpulan keempat menyarankan bahwa net income hanya berkontribusi sekitar 20% dari nilai seluruh informasi pada bulan perilisannya. Paradoks yang muncul berkaitan dengan kenyataan : (a) Informasi-informasi lain biasanya dirilis dalam bulan yang sama seperti reported income. (Contohnya : dengan pengumuman dividen atau barangkali item lainnya dalam laporan keuangan); (b) 85% -- 90% net effect dari informasi tentang
actual income telah terlihat dalam harga sekuritas pada bulan pengumuman; dan (3) Periode
8 Hasil yang didapat adalah bias secara sistematis bertentangan dengan temuan pada laporan akuntansi disebabkan:
1. the assumption that stock prices are from transactions which have taken place simultaneously at the end of the month
2. the assumption that there are no errors in the data 3. the discrete nature of stock price quotations
4. the presumed validity of the “errors in forecast” model
5. the regression estimates of the income forecast errors being random variables, which implies that some misclassifications of the “true” earnings forecast errors are inevitable.
F. KESIMPULAN DAN SARAN 1. KESIMPULAN
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menilai kegunaan dari angka accounting number yang ada dengan menguji informasi yang terkandung dan jangka waktunya. Semua informasi yang tersedia mengenai suatu perusahaan, setengahnya atau lebih dapat ditangkap pada tahun income number yang bersangkutan. Peneliti tidak menemukan disconcerting bahwa pasar beralih kepada sumber lain yang dapat bertindak lebih cepat dari pada laporan laba rugi tahunan perusahaan.
2. SARAN
Tugas penelitian lebih lanjut adalah mengindentifikasi media yang digunakan oleh pasar untuk mengantisipasi net income: apakah bantuan dari interim reports dan
dividendannouncements? sebagai investigasi lebih lanjut. Bagi akuntan, ada masalah dari penilaian biaya penyiapan annual income reports berhubungan dengan interim reports yang lebih tepat waktu.
Hubungan antara magnitude (bukan selalu “sign”) dari perubahaan unexpected
income dan assosiasi harga saham yang telah disesuaikan juga dapat diinvestigasi lebih lanjut.
