TUGAS KELOMPOK ANALISA LAPORAN KEUANGAN ANGKA-ANGKA DALAM LAPORAN KEUANGAN: ISU-ISU DAN BUKTI EMPIRIS
OLEH :
KELOMPOK 1
SIKTANIA MARIA DILLIANA
(1781611030)
WIHELMINA MARYETHA YULIA JAENG
(1781611031)
DANCE MESAK
(1781611043)
PROGRAM STUDI MAGISTER AKUNTANSI FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS UDAYANA DENPASAR 2018
ANGKA-ANGKA DALAM LAPORAN KEUANGAN: ISU-ISU DAN BUKTI EMPIRIS
Pada dasarnya penggunaan angka-angka dalam laporan keuangan, ada hal-hal penting yang perlu diperhatikan seperti berikut: 1. Asumsi yang mendasari ukuran-ukuran ringkasan alternatif (seperti rasio). 2. Sifat-sifat empiris yang mendasari angka dan ukuran ringkasan. Kegagalan untuk mempertimbangkan masalah ini dapat menghasilkan gambar dari kesimpulan yang salah, penggunaan alat statistik yang tidak sesuai, atau pengumpulan data yang berlebihan. A. Asumsi-asumsi Analisis Rasio
Model paling umum yang sering digunakan dalam data laporan keuangan yaitu diringkas melalui 1. Untuk mengendalikan dampak dari perbedaan ukuran antara perusahaan dan karena perbedaan waktu. 2. Untuk membuat data lebih memuaskan untuk memenuhi asumsi yang mendasari peralatan statistik seperti analisa regresi. 3. Untuk menyelidiki teori dimana rasio merupakan variabel kepentingan. 4. Untuk mengeksploitasi penelitian empiris yang teramati antara rasio keuangan dan estimasi atau prediksi variabel yang diminati (contohnya, risiko keamanan atau kemungkinan suatu perusahaan menyatakan kebangkrutan). Asumsi-asumsi yang terpenting dalam penggunaan rasio sebagai alat kontrol terhadap perbedaan yakni karena proporsi di dalamnya tetap. Alasan Untuk Penggunaan Analisis Non-rasio
Pada pembahasan terdahulu fokus terhadap asumsi relasional yang tersirat dalam pendekatan rasio untuk mengendalikan efek terhadap perbedaan ukuran pada seluruh perusahaan atau dari waktu ke waktu. Dimana asumsi proporsionalitas tidak deskriptif, seperti dalam penerapan alat statistik analisis regresi linier atau nonlinier sehingga dapat menajadi acu an dalam menganalisis data. Beberapa anggapan ekonomi untuk tidak membatasi analisis data dalam bentuk rasio. Karena asumsi proporsionalitas dianggap sebagai asumsi paling tepat dalam mengendalikan perbedaan ukuran perusahaan melalui penggunaan rasio yang dapat menyebabkan hilangnya suatu informasi penting.
B. Masalah Perhitungan Dalam Menghitung Rasio
Masalah dalam menginterprestasikan sering muncul dimana berkaitan dengan penggunaan rasio dalam berbagai konteks seperti berikut: 1. Penyebut negatif
Dapat diasumsikan bahwa analisis dalam pemeriksaan profitabilitas dari suatu perusahaan dalam sebuah industri yang menemukan bahwa perusahaan memiliki ekuitas pemegang saham negatif. Pengamatan dalam denominator rasio earning to shareholder’s equity akan menghasilkan rasio yang tidak dapat diinterpretasikan. Ada b eberapa cara untuk mengatasi hal ini yaitu: a) Menghapus pengamatan dari sampel b) Memeriksa alasan penyebab adanya penyebut negative c) Menggunakan alternatif rasio yang menggunakan beberapa aspek profitabilitas, misalnya: return on total asset atau earnings to sales. 2. Pengamatan outlier
Outlier adalah sebuah pengamatan yang tampaknya tidak konsisten dengan data lainnya. Ada beberapa langkah untuk menentukan apakah pengamatan merupakan ou tlier atau tidak yaitu dengan cara memastikan nilai ekstrim pada kesalahan pencatatan dan apakah nilai ekstrim
tersebut
menyebabkan
denominator
dari
rasio
pada
tahun
tertentu,
mengklasifikasikan kebijakan akuntansi, metode akuntansi, kondisi ekonomis dan perubahan struktural. Ada beberapa piliahn alternatif yang tersedia untuk analis ketika menghadapi observasi yang ekstrim adalah a) Menghapus pengamatan ekstrim b) Mempertahankan pengamatan ekstrim sebagai kondisi ekstrim dari karakteristik yang mendasari. c) Menyesuaikan
kebijakan
akuntansi
menyebabkan pengamatan ekstrim. d) Winsorizing sampel. e) Trimming sampel.
atau
kondisi
ekonomis
yang
dianggap
C. Distribusi Angka Dalam Laporan Keuangan 1. Pentingnya Distribusi Bukti
Contoh tentang area keputusan di mana bukti mengenai distribusi angka-angka laporan keuangan ini penting meliputi: a) Sebuah keputusan pinjaman bank di mana keinginan seorang analis untuk menentukan di mana pada distribusi industry, rasio keuangan dari pemohon pinjaman yang sebenarnya. b) Sebuah keputusan strategi perusahaan di mana fokusnya adalah pada potensi dari penghasilan untuk menggerakkan rasio penjualan unit bisnis dari dasar 10% bawah industri ke 10% teratas. c) Keputusan dalam keterlibatan audit tentang desain sebuah pendekatan pengambilan sampel untuk memperkirakan karakteristik keuangan suatu populasi. d) Keputusan tentang alat statistik apa yang digunakan ketika menganalisis data laporan keuangan. Statistik dan ekonometrik memberikan variasi yang luas dengan asumsi yang berbeda untuk pendistribusian data yang dianalisis Bukti tentang distribusi angka-angka laporan keuangan juga dapat menjadi rangsangan untuk sub penelitian terkini yang mempromosikan pemahaman yang lebih baik dari sifat-sifat data laporan keuangan. 2. Fokus pada normalitas
Kebanyakan analisa dari distribusi angka-angka dalam laporan keuangan mencoba menentukan apakah distribusi normal dapat digunakan untuk menjelaskan angka-angka tersebut. Alasan pertama mengapa memfokuskan pada normalitas data adalah karena distribusi normal memiliki properti menarik dimana hanya dua statistik ( rata-rata dan standar deviasi (yang memenuhi karakteristik unyuk seluruh distribusi normal. Alasan kedua adalah banyak alat statistik yang tersedia untuk menganalisa data laporan keuangan menggunakan asumsi bahwa data tersebut berdistribusi normal. Bagaimana jika normalitas ditolak ? Hal ini dapat diatasi dengan:
1) Memaksakan kewajaran atau normalitas pada data 2) Mencoba untuk mentransform data sehingga asumsi data normal dapat dicapai 3) Mencoba untuk memaksa normalitas dengan mereset observasi yang ekstrim 4) Memaksakan data menjadi normal dengan menghapus pengamatan yang menyimpang
5) Mengakui ketidaknormalan tanpa mencoba mengidentifikasi distribusi normal tertentu 6) Mengidentifikasikan bentuk distribusi tidak normal yang mengkarakteristikan data yang hendak diamati. Identifikasi ini dapat didasarkan, pada: a. analisis bukti sampel, b. sebelum bukti yang tersedia, atau c. analisis ekonomi dari distribusi rasio. 3. Aspek Distribusi
a. Central tendency dapat dihitung dengan statistik yaitu median b. Dispersion. Standar deviasi merupakan alat ukur yang umum untuk mengukur dispersion c. Skewnees Distribusi skewnees berbeda dengan distribusi berbentuk bel dari distribusi normal. Alat ukur yang biasanya digunakan untuk mengukur skewnees adalah keofisiean skewnees. d. Kurtosis merupakan test yang umum digunakan untuk mengukur normalitas adalah membandingkan distribusi sampel dengan distribusi normal menurut teori e. Studentized Range merupakan pengukur lain dari dispersision f. Fractiles of the distribution. Kegunaan dari distribusi suatu variabel terkadang diperoleh dari fractiles of the distribution 4. Bukti Pendistribusian yang Dipublikasikan
Beberapa studi melaporkan bukti-bukti distribusi dalam rasio keuangan, yaitu : a. Deakin (1976), yang menguji distribusi 11 rasio keuangan pada perusahaan manufaktur di Amerika Serikat pada periode 1953-1973 menyimpulkan bahwa normalitas pada rasio laporan keuangan tidak dapat dipertahankan kecuali jika rasio total hutang d engan total aset. Normalitas dapat dicapai dengan mentransform data. b. Ricketts dan Stover (1978) yang menguji distribusi 11 rasio keuangan pada bank di Amerika Serikat pada periode 1965-1974, menyimpulkan bahwa asumsi normalitas tidak dapat ditolak pada rasio bank yang diuji. c. Frecka dan Hopwood (1983) yang melakukan pengujian serupa dengan Deakin (1976) dengan periode 1950-1979, menyimpulkan bahwa dengan menghapus outlier, normalitas atau setidaknya mendekati normalitas, dapat tercapai untuk populasi perusahaan manufaktur dan untuk industry spesifik lainnya.
d. Bougen dan Drudy (1980) yang menguji distribusi dari 7 rasio keuangan pada lebih dari 700 perusahaan di Inggris pada tahun 1975, menyimpulkan bahwa bukti-bukti di Inggris mengindikasikan non-normalitas yang disebabkan oleh beragamnya tingkat skewness dan adanya outlier yang ekstrim. e. Buijink dan Jegers (1984) yang menguji distribusi 11 rasio keuangan pada perusahaan Belgia pada periode 1977-1981 menyimpulkan bahwa rasio-rasio yang diuji menyajikan kekonsistenan dalam aspek distribusi tersebut. Bukti tentang dispersi dan simetri distribusi rasio keuangan disajikan dalam banyak publikasi perdagangan dan pemerintahan. 5. Beberapa Bukti Tambahan
Dalam mendapatkan sebuah tambahan wawasan tentang distribusi variabel keuangan, yang benar dari distribusi berikut dihitung. Basis data terdiri dari semua perusahaan dengan data pada 1983 industri tahunan tape Compustat: a) Posisi Kas 1) (Kas + surat berharga) / kewajiban lancar, (C + MS) / CL 2) (Kas + surat berharga) / Penjualan, (C + MS) / S 3) (Kas + surat berharga) / total aset, (C + MS) / TA b) Likuiditas 1) Quick aset / kewajiban lancar, QA / CL 2) Aktiva lancar / kewajiban lancar, CA / CL c) Modal kerja / Arus Kas 1) Modal kerja dari operasi / Penjualan, WCO / S 2) Modal kerja dari operasi / Total aset, WCO / TA 3) Arus kas dari operasi / Penjualan, CFO / S 4) Arus kas dari operasi / Jumlah aktiva (rata-rata), CFO / TA d) Struktur Modal 1) Kewajiban jangka panjang / Pemegang Saham ekuitas, LTL / SE 2) Kewajiban lancar dan jangka panjang) / Pemegang Saham ekuitas, (CL + LTL) / SE e) Debt Service Coverage 1) Pendapatan operasional / bunga pembayaran, IO / INA 2) Arus kas dari operasi / bunga pemba yaran, CFO / INA
f) Profitabilitas 1) Pendapatan bersih, NI 2) Laba bersih per saham, E. P. S. 3) Pendapatan bersih / Penjualan, NI / S 4) Laba bersih / Pemegang Saham ekuitas (rata-rata), NI / SE 5) Laba bersih / Jumlah aktiva (rata-rata), NI / TA g) Perputaran 1) Penjualan / Total aktiva (rata-rata), S / TA 2) Penjualan / Pendapatan piutang (rata-rata), S / AR 3) COGS / Persediaan(rata-rata), COGS / INV h) Pasar Modal 1) Harga per saham / EPS, PE 2) Dividen per saham / EPS, DIV. Payout i) Dari Ukuran 1) Total aset, TA 2) Penjualan, S 3) Kapitalisasi pasar, MKT. CAP. Pendekatan-pendekatan untuk mengurangi penyimpangan normalitas
Beberapa pendekatan yang dapat mengurangi penyimpangan dari normalitas. Untuk mengilustrasikan hal tersebut, efek dari menggunakan dua pendekatan alternatif untuk tiga rasio keuangan berikut ini disajikan: a) Aktiva lancar / kewajiban lancar b) (kewajiban lancer - kewajiban jangka panjang) / pemegang saham ekuitas c) Penjualan / piutang 1) Trimming pada sampel yang secara substansial dapat mengurangi penyimpangan normalitas saat seluruh sampel diperiksa. 2) Transforming rasio keuangan dengan menggunakan transformasi logaritma dan akar kuadrat.
6. Korelasi (hubungan) dan pergerakan diantara angka-angka laporan keuangan A. Korelasi Cross-Section
Hubungan Cross-section antara rasio keuangan menjadi penting ketika menggunakan rasio dalam model statistik Bukti menunjukan distribusi dari banyak rasio financial tidak normal. Bukti ini memiliki implikasi ketika memeriksa hubungan antara rasio keuangan pada suatu titik. Dua alat statistik utama yang digunakan untuk menganalisa hubungan antaradua variabel adalah 1) Pearson moment correlation statistic yang digunakan pada saat distribusi diperkirakan normal dan 2) Spearman rank correlation statistic apabila tidak dipertimbangkan distribusi dari variabel. B. Pergerakan Time series
Rasio keuangan juga digunakan untuk menilai perubahan likuiditas, profitabilitas, dan sebagainya dari waktu ke waktu. Permasalahan muncul ketika ada pertanyaan berapa banyak rasio harus diperiksa dalam penilaian time-series. Satu pendakatan adalah dengan memeriksa sejauh mana rasio keuangan nergerak bersama-sama dalam periode waktu. C. Beberapa Bukti Tambahan
Secara umum, korelasi dan pergerakan rasio pada setiap kategori lebih tinggi dibandingkan korelasi dan pergerakan dari rasio yang direpesentasikan antar kategori berbeda. Kategori perputaran dan pasar modal merupakan yang terendah diantara kategori korelasi antara rasio individual. Dua kategori ini juga telah dilaporkan relatif heterogen pada studi sebelumnya.
