Anda belum login :: 23 Nov 2024 00:50 WIB
Home
|
Logon
Hidden
»
Administration
»
Collection Detail
Detail
Analisis Kemampuan Prediktif Laba Dan Arus Kas Dalam Memprediksi Arus Kas Masa Depan Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2012 – 2015
Bibliografi
Author:
TARBANTIN, GABRIELLA
;
Madyakusumawati, Synthia
(Advisor)
Topik:
Laba Agrgegat
;
Arus Kas
;
Laba Disagregat
;
Komponen Akrual
;
Arus Kas Masa Depan
Bahasa:
(ID )
Penerbit:
Program Studi Akuntansi Fakultas Ekonomi dan Bisnis Unika Atma Jaya
Tempat Terbit:
Jakarta
Tahun Terbit:
2017
Jenis:
Theses - Undergraduate Thesis
Fulltext:
Gabriella Tarbantin’s Undergraduate Theses.pdf
(568.79KB;
18 download
)
Ketersediaan
Perpustakaan Pusat (Semanggi)
Nomor Panggil:
FEA-7188
Non-tandon:
tidak ada
Tandon:
1
Lihat Detail Induk
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kemampuan prediktif laba dan arus kas dalam memprediksi arus kas masa depan. Selain itu penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kemampuan laba dalam memprediksi arus kas masa depan yang lebih unggul dibandingkan arus kas dan juga untuk mengetahui kemampuan komponen akrual dan arus kas yang meningkatkan kemampuan laba agregat dalam memprediksi arus kas masa depan. Populasi dari penelitian ini adalah perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI tahun 2012 sampai dengan 2015. Data yang digunakan adalah data sekunder yang diperoleh dari laporan keuangan perusahaan manufaktur selama tahun 2012 sampai dengan 2015 yang diunduh dari website www.idx.co.id. Pengambilan sampel dilakukan dengan menggunakan metode purposive sampling method, sehingga diperoleh sebanyak 39 perusahaan dan diperoleh 156 observasi. Pengolahan data dalam penelitian ini menggunakan software SPSS versi 22.0 dan nilai signifikansi ditetapkan sebesar 5%. Hasil penelitian ini adalah laba memiliki kemampuan yang lebih unggul debandingkan dengan arus kas dalam memprediksi arus kas masa depan, serta komponen akrual dan arus kas dalam laba agregat mampu meningkatkan kemampuan laba dalam memprediksi arus kas masa depan.
Opini Anda
Klik untuk menuliskan opini Anda tentang koleksi ini!
Lihat Sejarah Pengadaan
Konversi Metadata
Kembali
Process time: 0.171875 second(s)