No abstract

Research on capital structure has been shifting from static to dynamic approaches. This shift is denoted by efforts to verify the presence of optimal leverage and how a firm would adjust to changes in variables that affect the leverage. This research derives an Error Correction Model from a quadratic cost function to investigate the presence of optimal leverage and how a firm adjusts its capital structure toward the optimal one. This research reveals the existence of the dynamic adjustment process. The negative signs of error correction terms confirm that the firm would have a reversal response to its current leverage position. If it is below the optimal level, the firm would adjust upward; and vice versa. The speed of adjustment are different across industry. This research confirms the importance of the trade-off and market timing theories in explaining the dynamics of capital structure of manufacturing firms in Indonesia.

No abstract

Bitcoin adalah mata uang digital yang merepresentasikan perubahan penting yang dapat memberikan dampak untuk sektor keuangan. Beberapa tahun belakangan dan terutama pada masa awal pandemic covid-19, pemilihan investasi menggunakan bitcoin sebagai salah satu cryptocurrency semakin banyak digunakan oleh masyarakat di dunia. Bangsa Indonesia sebagai negara berkembang juga memerlukan beberapa penelitian terkait hal ini, guna mempersiapkan terhadap dampaknya sedini mungkin. Oleh sebab itu, pada penelitian ini di bangun sistem prediksi harga bitcoin menggunakan salah satu algoritma pembelajaran mesin. untuk mengetahui pergerakan fluktuasi harga bitcoin. Mengacu kepada karakteristik data bitcoin yang memiliki kecenderungan volatile, maka digunakan metode Random Forest Regression untuk memprediksi harga bitcoin dengan terlebih dahulu dilakukan feature selection terhadap atribut dataset bitcoin. Dengan menggunakan pemodelan Random Forest Regression, diperoleh nilai MAPE sebesar 1.50% dengan akurasi 98.50%. Berdasarkan hasil tersebut, diketahui bahwa algoritma random forest ini merupakan salah satu pemodelan yang dapat menghasilkan performansi yang baik dalam hal prediksi terutama untuk data yang bersifat acak.

No abstract