Kualitas Akrual Dan Manajemen Aktivitas Riil Seasoned Equity Offering Perusahaan High Technology Di Asia Pasifik
Sumiyati* dan Jogiyanto Hartono** *Universitas Gadjah Mada, e-mail: sumiyati2013@gmail.com *Universitas Gadjah Mada, e-mail: jogiyantoS2@gmail.com

## Abstract
Seasoned Equity Offering is a public stock offering after the Initial Public Offering. This study aims to determine  the  effect  of  accrual quality  and  management  of real  activity toward market  reaction and performance of companies employed  Seasoned Equity Offering (SEO) in high-technology companies in Asia Pacific.
Sample of this research is employed by using purposive sampling with this following criteria; high  technology  companies  in  Asia  Pacific  that  offering  SEO  in  2001-2015  and  sample  data  of company should be available on OSIRIS database. In ultimate, the total final sample is  obtained from 40  companies  spread  in  Australia,  China,  Indonesia,  India,  South  Korea,  Malaysia,  New  Zealand, Singapore  and  Taiwan.  This  research  is  a  study  of  events  (event  study)  using  5-year-window  that  is two  years  before  SEO,  current  year  of  SEO    and  two  years  after  SEO.  The  hypothesis  is  analyzed using Ordinary Least Square (OLS) for each events t-2, t-1, t0, t+1 dan t+2.
The  test  results showed evidence that  accrual  quality had  positive  effects  on  performance of companies employed SEO. Yet, the results of second hypothesis testing, accrual quality measured by deviation standard,  do not influence market reaction. This study can also prove management of real activity measured by abnormal cash flow. Abnormal can degrade the performance of SEO companies after  the  event,  while  the  abnormal  of  cost  discretioner  does  not  influence  performance.  The  fourth hypothesis  testing  results  showed  evidence  that  negative  effect  of  SEO  market  reaction  is  definitely caused by pessimistic reaction of investor toward the performance of company employed SEO.
Keywords: Seasoned Equity Offering, the company has high technology, the quality of accruals, the management of real activity, performance, market reaction.

## 1. Pendahuluan
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui pengaruh  kualitas  akrual  dan manajemen aktivitas  riil  terhadap  reaksi  pasar  dan  kinerja pada  perusahaan  yang  melakukan Seasoned Equity  Offering (SEO)  di  Perusahaan high technology .  Studi  ini  dimotivasi  oleh  beberapa kesimpulan  dari  hasil  studi  yang  tidak  konsisten antara  Rangan  (1998)  dan  Cohen  dan  Zarowin (2008) yang menemukan bahwa adanya hubungan  negatif  antara  akrual  abnormal  dan return  saham  taknormal  setelah  SEO  yang dianggap  sebagai  ketidakmampuan  investor untuk  menyadari  adanya  manajemen  laba  dan terbukti  adanya  asimetris  informasi  antara perusahaan dengan investor (Easley dan O’Hara, 2004; Lin et al. 2008).
Sebaliknya  dalam  Shivakumar  (2000) menemukan  bahwa  reaksi  negatif  ditunjukkan oleh  pasar  terhadap  akrual  abnormal  justru sebelum pengumuman SEO. Hal ini dikarenakan
investor diasumsikan menyadari adanya manajemen laba yang dilakukan oleh perusahaan SEO  ditunjukkan  dengan  tingginya  laba  bersih dan  akrual  abnormal  di  sekitar  pengumuman SEO  dan  akrual  abnormal  sebelum  SEO  akan menurunkan  laba  bersih  pada  tahun  berikutnya. Meskipun  berbeda  hasil  dengan  studi  yang dilakukan  Rangan  (1998)  dan  Cohen  dan Zarowin  (2010),  ketiga  studi  ini  sepakat  bahwa manajemen  laba  akan  menurunkan  kinerja perusahaan  pada  tahun  setelah  diumumkannya SEO.
Berbeda  dengan  ketiga  studi  tersebut, Taylor  dan  Xu  (2010)  berpendapat  bahwa manajemen aktivitas riil tidak memiliki pengaruh negatif  signifikan  terhadap  kinerja  operasi perusahaan berikutnya karena manajemen aktivitas  riil  tidak  dilakukan  secara  rutin  oleh manajer  dan  kemungkinan  bahwa  manajer melakukan manajemen laba hanya untuk menyampaikan informasi yang baik bagi publik.
Investor cenderung bereaksi negatif terhadap  pengumuman  SEO  karena  investor khawatir  mengenai  kemungkinan  SEO  tidak produktif  dan  lemahnya  tata  kelola  yang menyebabkan bertumbuhnya oportunitis (Jung et al.  1996; Kim  dan  Purnanandam,  2014).  Rangan (1998)  menyimpulkan  bahwa  adanya  hubungan negatif  antara  manajemen  laba  dan  kinerja  pada tahun  peristiwa  dengan  return  saham  pada periode  berikutnya.  Ketika  manajemen  laba dilakukan  sebelum  periode  peristiwa  dengan upaya  untuk  meningkatkan  kinerja  laba  maka pada  tahun  berikutnya  saat  dilakukan reverse (pembalikan)  akan  menyebabkan  laba  tahun berikutnya  menurun.  Tindakan  koreksi  ini menyebabkan  pasar  bereaksi  negatif  terhadap SEO.
Kim et al. (2015) menemukan bukti bahwa perusahaan  SEO  dengan  kualitas  akrual  yang rendah  menunjukkan  return  taknormal  yang tinggi  di  sekitar  pengumuman  SEO  dan  kinerja jangka  panjang  yang  lebih  rendah  secara signifikan  setelah  SEO.  Menurut  Kothari  et  al. (2016)  dalam  studinya  disebutkan  bahwa manajemen  menyatakan  laba  lebih  besar  saat SEO  melalui  manajemen  aktivitas  riil  bukan manajemen  akrual  karena  manajemen  akrual secara  realibel  berhubungan  dengan  return  masa depan  negatif  hanya  ketika  secara  bersamaan dilakukan dengan manajemen aktivitas riil.
Manajemen laba melalui aktivitas riil lebih cenderung  digunakan  pada  perusahaan  yang berada  pada  negara  dengan  perlindungan terhadap  investor  yang  kuat.  Seperti  yang disebutkan  oleh  Burgsthaler  et  al.  (2006)  dan Enomoto et al. (2015) bahwa tingkat manajemen laba  lebih  rendah  ketika  perusahaan  merupakan perusahaan publik yang memberikan perlindungan hak pemegang saham minoritas dan persyaratan pengungkapan yang ketat.
Gunny  (2010)  dan  Francis  et  al.  (2015) mendokumentasikan  studi  mengenai  manajemen laba  melalui  aktivitas  riil  karena  manipulasi aktivitas  riil  masih  kurang  menjadi  perhatian. Manajer menganggap bahwa melakukan aktivitas riil  menimbulkan  biaya  yang  besar.  Padahal dalam  studi  Graham  et  al.  (2005)  menemukan bukti  melalui  survei  yang  dilakukan  bahwa manajemen laba paling banyak dilakukan dengan tindakan  nyata  atau  menggunakan  aktivitas  riil. Selain  itu,  melakukan  manipulasi  aktivitas  riil dapat  menurunkan  kinerja  perusahaan  di  masa mendatang menjadi lebih besar karena melakukan manipulasi aktivitas riil akan
berpengaruh  langsung  terhadap  arus  kas  operasi perusahaan.
SEO menyediakan seting yang kuat dalam menguji  konsekuensi  pasar  modal  atas  upaya untuk  meningkatkan  jumlah  laba  di  sekitar peristiwa ( event ) melalui manipulasi aktivitas riil dan  akrual.  Ibrahim  et  al.  (2011)  dan  Khotari et  al.  (2016)  menunjukkan  bukti  bahwa  SEO memiliki prevelensi manipulasi peningkatan laba dengan  menggunakan  akrual  dan  manipulasi  riil pada tahun sebelum penawaran SEO.
Perusahaan  SEO  yang  menjadi  subjek tindakan litigasi oleh investor memiliki prevelensi  diskresionari  akrual  yang  tinggi meskipun  tidak  ada  bukti  manipulasi  pada  akun riil.  Meskipun  banyaknya  studi  mengenai manajemen  laba  melalui  manipulasi  akrual  dan aktivitas riil, masih sedikit yang menghubungkan kualitas  akrual  dan  aktivitas  riil  sekaligus  dalam studi peristiwa dengan kumulatif return taknormal.
Penelitian  ini  menggunakan  perusahaan dengan  industri  berteknologi  tinggi.  Menurut Cohen  dan  Zarowin  (2010),  perusahaan  SEO yang  paling  banyak  menjadi  sampel  dalam  studi mereka  adalah  perusahaan  yang  menggunakan teknologi  tinggi  seperti  perusahaan  dalam industri  produk  kimia,  perangkat  komputer  dan jasa, perangkat elektronik dan industri listrik, gas dan sanitary  service .  Industri  ini  merupakan industri  yang  perkembangannya  paling  pesat  di pasar modal pada tahun 1990an hingga sekarang. Selain  itu,  Jeon  dan  Kim  (2011)  menemukan bahwa price  earnings  ratio (PER)  yaitu  rasio yang  dihasilkan  dengan  membagi  harga  saham saat  ini  dengan  laba  per  saham  tahunan  dari industri berteknologi tinggi lebih tinggi dibandingkan dengan industri berteknologi rendah.
Perusahaan berteknologi tinggi juga rawan terhadap  manipulasi  akrual  dan  aktitivas  riil. Akun  akrual  yang  paling  banyak  dimanipulasi adalah pengeluaran penelitian dan pengembangan (R&D expenditure ).  Barron  et  al.  (2002) menyebutkan  bahwa  peramalan  laba  oleh  analis perusahaan  dengan  pengeluaran intingables paling  tinggi  cenderung  kurang  akurat  dan  lebih banyak  eror  dibandingkan  perusahan  dengan intingables rendah. Intingables dalam  studi  ini adalah  beban  penelitian  dan  pengembangan (R&D) terutama pada industri berteknologi tinggi seperti industri elektronik, obat atau bahan kimia dan software .
Studi  ini  menggunakan  return  taknormal kumulatif  dan  perubahan return  on  asset untuk
mengukur  peristiwa  di  sekitar  SEO  (Cohen  dan Zarowin, 2010). Perubahan diukur menggunakan return on asset periode saat ini dikurangi dengan periode  sebelumnya  yang  bertujuan  untuk menilai  kinerja perusahaan  sebelum  dan  sesudah penawaran.  Studi  ini  merupakan  studi  yang menggabungkan  sebagian  analisis  dari  empat penelitian  mengenai  SEO  dalam  satu  studi sekaligus.
Empat  penelitian  tersebut  diantaranya adalah  penelitian  Rangan  (1998),  Shivakumar (2000), Francis et al. (2005), Cohen dan Zarowin (2010),  dan  Kim  et  al.  (2015).  Selain menggunakan  data time  series ,  studi  ini  juga menggunakan data cross sectional dan data panel perusahan  industri  berteknologi  tinggi  yang berada  di  negara  Asia  Pasifik.  Ini  merupakan studi  yang  menggunakan  kualitas  akrual  dan manipulasi aktivitas riil dalam konteks SEO pada perusahaan high  technology yang  ada  di  negara Asia Pasifik.
Fenomena yang menarik dari studi di Asia Pasifik  diantaranya  karena  negara-negara  Asia Pasifik  umumnya  merupakan  negara emerging market dengan  pertumbuhan  pasar  modal  yang baik  namun  masih  lemah  dalam  upaya  proteksi terhadap  investor.  Seperti  yang  terjadi  di  Korea Selatan, masih  tingginya tingkat asimetri informasi  antara  perusahaan  dan  investor  karena kurang  tegasnya  sistem  finansial  di  negara tersebut (Kim et al. 2015).
Studi ini ingin membuktikan bahwa kinerja perusahaan  high  technology  yang  melakukan manajemen  laba  setelah  SEO  mengalami penurunan dan direaksi negatif oleh pasar. Setiap negara  memiliki  aturan  yang  berbeda  sehingga kesempatan  untuk  melakukan  manajemen  laba tergantung pada ketat. Perusahaan high technology juga  memiliki  kondisi  bisnis  yang berbeda  dari  perusahaan  lainnya.  Selain  itu, kondisi ekonomi dan politik dalam studi ini juga berbeda-beda setiap negara.
Studi  ini  berkontribusi  pada  dua  hal penting.  Pertama,  studi  ini  memberikan  bukti empiris  bahwa  oportunistik  SEO  dilakukan dengan  berbagai  cara, tidak  hanya  memanipulasi akrual  tetapi  juga  memanipulasi  aktivitas  riil. Manipulasi  aktivitas  riil  yang  sulit  terdeteksi akan  lebih  dimanfaatkan  oleh  manajer  terutama dalam  lingkungan  bisnis  dengan  regulasi  pasar modal  yang  lemah.  Kedua,  SEO  memberikan setingan  yang  tepat  untuk  menilai  konsekuensi kualitas  akrual  yang  buruk  dan  manipulasi akvitas  riil  pada  pasar  modal.  Pada  negara dengan  perlindungan  investor  yang  lemah,
perilaku  oportunistik  di  sekitar  SEO  perlu dipertimbangkan  oleh  investor terutama  memilih perusahaan  yang  akan  dijadikan  untuk  tempat menginvestasikan  sejumlah  dananya.  Sulitnya mendeteksi  perilaku  oportunistik  manajemen maka  investor  perlu  mendapatkan  berbagai masukan  termasuk  dengan  berbagai  studi empiris.
Artikel ini dibagi menjadi beberapa bagian. Ini merupakan bagian pertama yang menjelaskan motivasi  dan  latar  belakang  penelitian.  Bagian kedua menjabarkan teori. Bagian ketiga menggambarkan  mengenai  metode  riset  yang digunakan.  Bagian  empat  disampaikan  hasil penelitian  dan  bagian  terakhir  yang  berisi kesimpulan  dari  keseluruhan  penelitian  ini, keterbatasan penelitian, dan saran untuk memperbaiki penelitian ini.
2. Rerangka  Teori  dan  Pengembangan Hipotesis
2.1. Kualitas  Akrual  dalam  Kinerja  Seasoned Equity Offering
Akrual  berkualitas  rendah  dapat  terjadi  karena dua  alasan  penting  yaitu:  (1)  manajemen  dapat dengan  sengaja  melakukan  bias  akrual  melalui manajemen  laba;  (2)  eror  yang  tidak  disengaja dalam  estimasi  akrual  dapat  terjadi  karena sulitnya  akrual  digunakan  untuk  memprediksi ketidakpastian masa depan atau secara sederhana karena  kurangnya  kontrol  yang  tepat  untuk mendeteksi  eror  (Doyle  et  al.  2007).  Kualitas akrual  yang  buruk  juga  berhubungan  dengan besarnya biaya dari hutang dan ekuitas.
Kualitas  akrual  yang  tinggi  pada  dasarnya dapat  membantu  untuk  memprediksi  return saham  masa  depan  (Salehi  dan  Sepehri,  2014). Umumnya  kualitas  akrual  menunjukkan  kinerja perusahaan  saat  ini  dan  masa  depan.  Kualitas akrual  dapat  digunakan  sebagai  ukuran  relevansi nilai  laba  suatu  perusahaan.  McNichols  (2002), Dechow  dan  Dichev  (2002),  dan  Francis  et  al. (2005)  berargumen  bahwa  ukuran  kualitas perusahaan  dapat  dinilai  dari  seberapa  besar akrual yang dapat diwujudkan dalam bentuk arus kas.
Bhattarcharya  et  al.  (2013)  menyatakan bahwa  ketidakmampuan  akrual  yang  dapat diwujudkan  dalam  bentuk  arus  kas  akan mempengaruhi  kualitas  laba  yang  dilaporkan. Jika  kualitas  laba  rendah  maka  menurunkan likuiditas  perusahaan  dan  meningkatkan  biaya modal.  Dechow  et  al.  (2010)  berargumen  bahwa semakin tinggi kualitas laba akrual menunjukkan ketersediaan informasi mengenai kinerja perusahaan  di  masa  mendatang  dapat  digunakan
sebagai  dasar  pengambilan  keputusan  yang relevan.
Berdasarkan  hasil  studi  tersebut  maka dapat disimpulkan bahwa tinggi (rendah) kualitas akrual  akan  sangat  mempengaruhi  kinerja perusahaan  di  masa  depan  dan  semakin  tinggi pula  kualitas  keputusan  yang  dapat  dibuat  oleh para  pengguna  informasi.  Hipotesis  pertama dapat dirumuskan sebagai berikut.
H1 :  kualitas  akrual  tinggi  menunjukkan  kinerja operasi yang semakin tinggi.
Akrual  yang  tinggi  memang  mampu meningkatkan  kinerja  laba  operasi.  Namun, permasalahan  yang  muncul  adalah  semakin tinggi  akrual  maka  semakin  tinggi  pula kemungkinan  eror  akrual  yang  akan  terjadi (Dechow  dan  Dichev,  2002).  Akrual  yang  tinggi merupakan  salah  satu  yang  dapat  menyebabkan asimetri informasi.
Investor  yang  tidak  memiliki  informasi lebih banyak dari manajemen cenderung bereaksi negatif  terhadap  aktivitas  perusahaan  termasuk pengumuman penawaran ekuitas. Asimetri informasi merupakan masalah yang sering terjadi antara  perusahaan  dengan  investor.  Reaksi cenderung  negatif  pada  saat  pengumuman  SEO karena adanya asimetri informasi tersebut (Lin et al.  2008).  Asimetri  informasi  menyebabkan terjadinya kos dan terefleksikan dalam rendahnya harga  saham  di  sekitar  tanggal  pengumuman SEO (Easley dan O’Hara, 2004; Kim et al. 2015).
Secara  singkat  dapat  disimpulkan  bahwa ketika akrual tinggi maka kemungkinan eror atas penilaian  akrual juga  semakin  tinggi.  Akibatnya, semakin  tinggi  pula  kesalahan  investor  dalam membuat estimasi nilai perusahaan. Jika investor menyadari akrual yang tinggi dapat menyebabkan eror tinggi maka investor cenderung  bersikap  pesimis  pada  penawaran yang  dilakukan  oleh  perusahaan.  Hipotesis  yang dirumuskan berdasarkan argumen tersebut dinyatakan sebagai berikut.
H2 :    kualitas  akrual  yang  tinggi  memiliki  reaksi pasar negatif di sekitar pengumuman SEO.
2.2. Manipulasi  Aktivitas  Riil  dalam  Seasoned Equity Offering
Studi  mengenai  manajemen  laba  dalam  SEO dimulai dengan beberapa studi terdahulu meskipun  hasilnya  menunjukkan  bukti  berbeda. Rangan  (1998)  dan  Teoh  et  al.  (1998) menemukan  bahwa  ada  hubungan  negatif  antara akrual  abnormal  sebelum  penawaran  dan  return saham  taknormal  setelah  penawaran  yang diintepretasikan sebagai kegagalan investor untuk menyadari manajemen laba menyebabkan kinerja
saham yang buruk setelah penawaran. Sementara itu,  Shivakumar  (2000)  menemukan  bahwa  ada hubungan  negatif  antara  akrual  abnormal sebelum  pengumuman  dan  reaksi  harga  saham pada pengumuman penawaran.
Manajer tidak hanya melakukan manipulasi  akrual  untuk  mempengaruhi  harga saham  namun  juga  menggunakan  manipulasi aktivitas  riil.  Roychowdury  (2006)  memberikan bukti bahwa manajemen laba dengan memanipulasi  aktivitas  riil  bertujuan  untuk menghindari  kerugian  tahunan.  Cohen  dan Zarowin  (2010)  menemukan  bahwa  kinerja perusahaan SEO yang memanipulasi aktivitas riil cenderung  menurun  setelah  pengumuman  SEO dan  akan  menurunkan  kinerja  perusahaan  pada masa berikutnya (Taylor dan Xu, 2010).
Banyak  studi  yang  menyatakan  bahwa perusahaan yang  melakukan manipulasi aktivitas riil  cenderung  menurunkan  kinerja  perusahaan sebelum dan sesudah pengumuman SEO (Ibrahim et al. 2011; Yang et al. 2013; Kothari et al.  2016)  dan  perusahaan  yang  lebih  konservatif dapat  mengurangi  dampak  negatif  informasi asimetri pada SEO (Kim et al. 2013). Sebaliknya, reaksi  negatif  akan  berkurang  jika  perusahaan SEO  menggunakan  investasi  penelitian  dan pengembangan  sebelum  melakukan  penawaran SEO terutama pada perusahaan yang berteknologi tinggi (Qian et al. 2014).
Dengan  melakukan  manipulasi  aktivitas riil seperti melakukan produksi yang berlebih dan menurunkan biaya-biaya diskresioner diharapkan akan  mampu  meningkatkan  jumlah  laba  yang dilaporkan  pada  saat  SEO  namun  akan menurunkan  jumlah  laba  pada  tahun  berikutnya. Diasumsikan  bahwa  manipulasi  aktivitas  riil dilakukan  pada  akun-akun  yang  tidak  dapat dilakukan  pembalikan  sehingga  tidak  adanya dampaknya  bagi  laba  yang  akan  diperoleh  pada tahun berikutnya. Hipotesis ketiga dapat dinyatakan sebagai berikut.
H3: manipulasi  aktivitas  riil  menyebabkan kinerja perusahaan setelah SEO menurun.
2.3. Kinerja Perusahaan dalam Seasoned Equity Offering
Kinerja  perusahaan  di  sekitar  SEO  cenderung mengalami  penurunan  terutama  satu  tahun setelah  penawaran  dan  setelahnya.  Rangan (1998) merumuskan bahwa kinerja dan perubahan  kinerja  merupakan  fungsi  dari  return taknormal  pada  tahun i dan  memiliki  hubungan negatif.  Cohen  dan  Zarowin  (2010)  berpendapat bahwa rata-rata kinerja perusahaan yang melakukan SEO cenderung menurun pada tahun-
tahun berikutnya setelah SEO. Hal ini disebabkan karena  adanya  pembalikan  akrual  ( accrual reverse )  yang  dilakukan  sehingga  nilai  akrual pada  tahun  selanjutnya  menjadi  lebih  kecil  jika perusahaan  melakukan  manajemen  laba  dengan menaikkan  laba.  Karena  kinerja  SEO  diasumsi akan menurun saat dan setelah penawaran, maka pasar  pun  akan  bereaksi  negatif.  Hipotesis berikutnya dinyatakan sebagai berikut.
H4: pasar  bereaksi  negatif  terhadap  kinerja perusahaan high technology yang melakukan SEO
3. Metode Penelitian
Penelitian  ini merupakan  jenis penelitian kuantitatif dengan pendekatan event study . Event study dilakukan dengan cara melakukan observasi  suatu  peristiwa  yang  terjadi  dalam suatu  periode  dan  menganalisa  informasi  yang diperoleh dari peristiwa tersebut. Dalam studi ini, event study dilakukan dua tahun sebelum dan dua tahun sesudah seperti yang dilakukan oleh Cohen dan Zarowin (2010) dan Rangan (1998). 3.1. Sampel
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  perusahaan yang listing di  Bursa  Efek  negara  Indonesia, China,  Taiwan,  India,  Australia,  Selandia  Baru, Jepang,  Korea  Selatan,  Singapura  dan  Malaysia, pada tahun 2006 hingga tahun 2015. Sampel akan diperoleh  dengan  metode purposive  sampling dengan memenuhi ketentuan berikut.
1. Perusahaan  yang  melakukan  SEO  periode 2001 hingga 2015,
2. Perusahaan  merupakan  jenis  perusahaan yang menggunakan teknologi tinggi dalam operasinya  diantaranya  perusahaan  yang bergerak  dalam  bidang  kimia  &  farmasi, komputer dan perangkat, elektronik, telekomunikasi, gas dan listrik,
3. Data merupakan laporan  keuangan dengan tahun  fiskal  31  Desember  tahun  2009- 2015,
4. Laporan  keuangan  disampaikan  dalam bahasa Inggris,
5. Tersedia data pada database BVD OSIRIS FEB  UGM  dan  Financial  Market  Data UGM.
3.2. Jenis dan Sumber Data
Jenis  data  dalam  studi  ini  adalah  data  sekunder berupa  dokumen  yang  telah  disediakan  oleh pihak  kedua.  Adapun  data  yang  dibutuhkan adalah  laporan  keuangan  ( Financial  Report ) tahun  2009-2015.  Selain  itu,  juga  menggunakan data  harga  saham  bulanan  untuk  dua  tahun sebelum,  satu  tahun  saat  pengumuman  dan  dua tahun  sesudah  pengumuman  SEO  (Kim  et  al.
2015).  Data  merupakan  data archival yaitu  data yang diperoleh dari database yang tersedia. Data archival akan  diperoleh  dari  BVD  OSIRIS  FEB UGM dan Financial Market Data UGM.
3.3. Teknik Pengumpulan Data
Data  dalam  penelitian  ini  dikumpulkan  dengan menggunakan metode information content analysis ,  yaitu  dengan  cara  memperoleh  dan menganalisis  isi  dari  informasi  suatu  peristiwa perusahaan.  Data  terdiri  dari  harga  dan  return saham SEO atau right issues di antara tahun 2009 hingga 2015 yang dikumpulkan melalui Financial Market Data UGM. Sedangkan laporan keuangan akan dikumpulkan melalui database OSIRIS FEB UGM.  Data  yang  tidak  tersedia  dalam  database tersebut akan dikeluarkan dari sampel.
3.4. Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel
Variabel  dalam  studi ini  terdiri  dari dua  variabel independen  yaitu  kualitas  akrual  dan  manipulasi aktivitas  riil  serta  dua  variabel  dependen  yaitu pengumuman SEO yang diukur dengan kumulatif return  taknormal,  laba  periode t ,  dan  perubahan laba  dalam  periode  sebelum  dan  sesudah  SEO (Cohen dan Zarowin, 2010). Definisi operasional masing-masing variabel diuraikan sebagai berikut.
3.4.1. Kualitas Akrual
Akrual merupakan hasil pengurangan antara laba dikurangi  dengan  arus  kas.  Kim  et  al.  (2015) menyesuaikan  rumus  kualitas  akrual  yang dimodifikasi Francis et al. (2005) dan McNichols (2002).  Kualitas  akrual  disimbolkan  dengan  AQ dengan rumus berikut:
TCA i,t =  β 0,i +  β 1,i *CFO i,t+1 +  β 2,i *CFO i,t + β 3,i *CFO i,t-1 +  β 4,i *ΔRev i,t +  β 5,i *PPE i,t + ε i,t .                                                       (1) Untuk  memperoleh  nilai  TCA i,t dihitung dari ΔCA i,t – ΔCL i,t – ΔCash i,t + ΔSTDEBT i,t yang merupakan  total  akrual  lancar  ( current )  dalam tahun t. Nilai CFO i,t yang merupakan arus kas operasi dari perusahaan i dalam tahun t , dihitung dari  NIBE i,t yang  merupakan  laba  bersih perusahaan  i  sebelum  item  ekstraordinari  dalam tahun  t dikurangi  dengan  TA i,t yang  merupakan total    akrual  perusahaan  i  dalam  tahun  t , diperoleh  dari  ΔCA i,t (perubahan  asset  lancar perusahaan i) – ΔCL i,t (perusahaan hutang lancar perusahaan  i)  –  ΔCash i,t (perubahan  kas perusahaan  i)  +  ΔSTDEBT i,t perubahan  hutang perusahaan  i  dalam  hutang  lancar)  +  DEPN i,t (beban  depresiasi  dan  amortisasi  perusahaan  i dalam tahun t).
Komponen rumus berikutnya adalah perubahan pendapatan perusahaan i atau
dilambangkan  dengan  ΔRev i,t ,  sedangkan  PPE i,t adalah  nilai  kotor  properti,  pabrik  dan  peralatan (aset tetap) perusahaan i dalam tahun t. Lambang Δ  merupakan  perubahan  dalam  variabel  antara tahun  t-1  dan  tahun  t.  Seluruh  proksi  akan diskalakan  dengan  aset  periode  sebelumnya (asset t-1 ).
Berbeda dengan menguji pengaruh kualitas akrual  terhadap  kinerja,  menganalisis  pengaruh kualitas akrual terhadap kumulatif  return taknormal  akan  digunakan  nilai  standar  deviasi dari hasil regresi rumus di atas. Menurut Francis et al. (2005), kualitas akrual yang rendah ditandai dengan  besarnya  standar  deviasi  residual  yang dihitung  dalam  periode  lima  tahun  (periode  t-4 hingga  t)  atau  secara  singkatnya  dituliskan sebagai berikut:
AQ i,t = σ (ν i ) 3.4.2. Manipulasi aktivitas riil
Manipulasi  aktivitas  riil  merupakan  tindakan manajemen yang menyimpang dari praktik bisnis normal yang dijalankan dengan tujuan menyesuaikan laba sesuai dengan tujuan perusahan.  Studi  ini  menggunakan  rumus  yang diadopsi  Cohen  dan  Zarowin  (2010)  dari Roychowdhury  (2006)  yaitu  model  linier  dari level  normal  arus  kas  operasi,  normal  level normal  biaya  produksi,  dan  beban  diskresioner. Pertama,  rumus  regresi cross  sectional level normal  arus  kas  operasi  untuk  setiap  industri disajikan sebagai berikut:
𝐶𝐹𝑂𝑖𝑡 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑖,𝑡−1 = 𝑘1 1 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑖,𝑡−1 + 𝑘2 𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠𝑖𝑡 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑖,𝑡−1 + 𝑘3 ∆𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠𝑖𝑡 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑖,𝑡−1 + 𝜀𝑘 .                                             (2)
CFO  abnormal  (AB_CFO)  adalah  CFO aktual  minus  level  normal  CFO  yang  dihitung menggunakan  koefisien  estimasi  pada  rumus  di atas.  Diharapkan  hasil  ABCFO  bernilai  negatif yang menunjukkan bahwa manajemen melakukan  manipulasi  aktivitas  riil  dengan menggunakan  arus  kas  operasi.  Biaya  produksi didefinisikan  sebagai  jumlah  harga  pokok penjualan  dan  perubahan  dalam  persediaan selama  tahun.  Estimasi  produksi  merupakan fungsi  regresi  dari  penjualan  dan  aset  berikut model estimasi level normal biaya produksi:
𝑃𝑅𝑂𝐷𝑖𝑡 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑖,𝑡−1 = 𝑘1 1 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑖,𝑡−1 + 𝑘2 𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠𝑖𝑡 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑖,𝑡−1 + 𝛥𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠𝑖𝑡 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑖,𝑡−1 + 𝛥𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠𝑖𝑡−1
𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑖,𝑡−1 + 𝜀𝑖𝑡 .                                                  (3) Abnormal produksi diperoleh dari pengurangan  antara  produksi  aktual  dengan estimasi produksi menggunakan rumus (3). Nilai yang  diharapkan  dari  AB_PROD  adalah  positif yang  artinya  perusahaan  kecenderungan  untuk
melakukan  produksi  di  atas  normal.  Sementara itu,  level  normal  beban  diskresioner(AB_DISX) disajikan dalam fungsi linier berikut:
𝐷𝐼𝑆𝑋𝑖𝑡 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑖,𝑡−1 = 𝑘1 1 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑖,𝑡−1 + 𝑘2 𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠𝑖,𝑡−1 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑖,𝑡−1 + 𝜀𝑖𝑡 .
(4)
Nilai  abnormal  diskresioner  merupakan hasil  pengurangan  dari  diskresioner  akrual dengan estimasi diskresioner dengan menggunakan rumus (4). Tanda yang diharapkan dari hasil analisis untuk AB_DISX adalah negatif yang mengindikasikan bahwa perusahaan melakukan  pengurangan  biaya  diskresioner dengan tujuan untuk meningkatkan jumlah laba. 3.4.3. Kumulatif return taknormal
Studi  peristiwa  menganalisis  return  taknormal dari  sekuritas  yang  mungkin  terjadi  di  sekitar pengumuman  dari  suatu  peristiwa.  Kumulatif return taknormal merupakan  penjumlahan  return taknormal  hari  sebelum  dan  sesudah  di  dalam periode peristiwa untuk masing-masing sekuritas. Return  taknormal atau excess  return sendiri diartikan  sebagai  kelebihan  dari  return  yang sesungguhnya  terjadi  terhadap  return  normal (Hartono, 2014). Adapun rumus return taknormal disajikan sebagai berikut:
AR i,t = R i,t – E(R i,t ). (5) AR i,t merupakan return taknormal sekuritas  ke-i  pada  periode  peristiwa  ke-t,  R i,t adalah  return  realisasian  yang  terjadi  untuk sekuritas  i  pada  periode  peristiwa  ke-t  yang dihitung  dengan  rumus  (P i,t –  P i , t-1 )  /  P i , t-1 dan E(R i,t )  adalah  return  ekspektasian  sekuritas  ke-i untuk periode peristiwa ke-t dihitung menggunakan  model  sesuaian  rerata  ( mean adjusted model ).
𝐸(𝑅𝑖, 𝑡) = ∑ 𝑅𝑖,𝑗 𝑡
𝑖 𝑇 .                                               (6)
Studi  ini  menggunakan  5  tahun  jendela peristiwa dan menggunakan harga saham bulanan sehingga  kumulatif  return  taknormal  (CAR -5,+5 ) yang  dihitung  dengan  menjumlahkan  return  tak normal pada tahun t.
3.4.4. Kinerja laba
Rangan  (1998)  dan  Kothari  et  al.  (2016) mengartikan  laba  taknormal  adalah  laba  tahunan yang  diskalakan  oleh  aset  atau return  on  asset (ROA)  sebagai  penyesuaian  untuk  pengaruh tahun dan perusahaan tertentu dengan dimodelkan sebagai berikut:
ΔROA i,t = ROA t – ROA i,t-1 .                               (7) Berdasarkan  rumus  tersebut  diketahui ROA i,t adalah nilai ROA yang dimodelkan untuk perusahaan i pada periode t; ROA i,t-1 adalah nilai
lag dari  ROA i,t. .  ROA  sendiri  diperoleh  dengan menggunakan rumus berikut:
ROA i,t = 𝑁𝐼i,t 𝑇𝐴i,t .                                                  (8)
NI i,t ( net  income )  merupakan  laba  bersih  untuk perusahaan  i  pada  periode  ke-t,  sedangkan  TA it merupakan  total  aset  untuk  perusahaan  i  pada periode t.
3.4.5. Variabel kontrol
Pada  studi  sebelumnya  menggunakan  beberapa variabel  kontrol  untuk  mengurangi  pengaruh eksternal yang dapat menganggu normalitas data. Kim  et  al.  (2015)  menggunakan  ukuran perusahaan  (SIZE), leverage (LEV), intangibles asset (INTA)  dan  laba  negatif  (NEGNI)  sebagai kontrol,  sedangkan  Kothari  et  al.  (2015) melakukan  kontrol  terhadap  variabel  kapitalisasi pasar  (MarCAP).  Untuk  kontrol  perbedaan negara  maka  digunakan  variabel gross  domestic product (GDP) dan inflasi (INFL). Studi ini akan menggunakan  beberapa  variabel  kontrol  yang digunakan dalam dua studi tersebut.
3.5. Teknik Analisis Data
Analisis  data  digunakan  untuk  membandingkan dua  hal  atau  nilai  variabel  untuk  mengetahui selisihnya  atau  rasionya,  kemudian  diambil kesimpulan.  Dalam  penelitian  ini,  analisis statistik  inferensial  digunakan  untuk  pengujian hipotesis. Analisis hipotesis menggunakan perangkat lunak yaitu Eviews 8. Data yang telah diperoleh  akan  diuji  dengan  model Ordinary Least  Square (OLS)  yang  bertujuan  menguji pengaruh  dari  variabel-variabel  independen  dan variabel dependennya.
4. Hasil dan Diskusi
4.1. Pemilihan Sampel
Studi  ini  merupakan  studi  lintas  negara  yakni negara-negara  di  Asia  Pasifik  yang  terdiri  dari negara-negara  yang  paling  aktif  pasar  modalnya dan juga merupakan negara-negara industrialisasi baru  dengan  inovasi  teknologi  yang  tinggi. Negara-negara  di  Asia  Pasifik  yang  menjadi objek  penelitian  yaitu  negara  Australia,  Cina, Indonesia, India, Jepang, Korea Selatan, Malaysia, Singapura, Selandia Baru dan Taiwan. Perusahaan sampel merupakan
perusahaan  berteknologi  tinggi  dalam  proses bisnisnya  dan  melakukan  penawaran right  issue atau seasoned  equity  offering pada  tahun  2001 hingga  2015.  Perusahaan  berteknologi  yang dimaksud  adalah  perusahaan  yang  bergerak dalam  industri  kimia  &  farmasi,  komputer  dan perangkat,  elektronik,  telekomunikasi,  gas  dan listrik.
Hal  yang  pertama  dilakukan  dalam pemilihan  sampel  adalah  mengumpulkan  data harga saham perusahaan hightech yang melakukan Seasoned  Equity  Offering melalui Financial  Market  Update  FEB  UGM  dan mengumpulkan  data  laporan  keuangan  terutama untuk  akun-akun  yang  dijadikan  proksi  melalui database OSIRIS.
Adapun  proses  pengambilan  sampel dengan OSIRIS yang pertama adalah data difilter berdasarkan  perusahaan  listing  di  Bursa  Efek. Lalu  mengelompokkan  perusahaan  berdasarkan jenis  industri  dan  kode  industri  2211  - Electric
Power Generation,
Transmission and Distribution ,  2212  - Natural  Gas  Distribution , 325  - Chemical  Manufacturing ,  3254  - Pharmaceutical  and  Medicine  Manufacturing , 334  - Computer  and  Electronic  Product Manufacturing ,  335  - Electrical  Equipment, Appliance, and Component Manufacturing , 443 - Electronics  and  Appliance  Stores ,  517  – Telecommunications . Langkah selanjutnya adalah mereduksi  data  dengan  kata  kunci  “ corporate action  –  rights ”  dan  terakhir  memfilter  data berdasarkan  negara-negara  yang  menjadi  objek penelitian saja.
Setelah  seluruh  data  terkumpul,  maka dilakukan  proses  pengecekan  kelengkapan  data. Data  perusahaan  yang  melakukan right  issue namun  tidak  memiliki  data  keuangan  yang digunakan  sebagai  proksi  dalam  database OSIRIS  dikeluarkan  dari  sampel.  Selain  itu, perusahaan  yang  memiliki  peristiwa  lain  dalam periode  pengumuman  juga  dikeluarkan  dari sampel.  Penentuan  sampel  secara  ringkas ditunjukkan pada tabel 1 berikut.
Tabel 1. Proses Penentuan Sampel Proses Jumlah Perusahaan Sampel Seasoned Equity Offering Perusahaan hightech yang diperoleh  dari  FMU FEB UGM: - Australia - Cina - India - Indonesia - Jepang - Korea Selatan - Malaysia - Selandia Baru
- Singapura - Taiwan Total 261 50 42 21 143 319 60 63 41 421 1401 Perusahaan  listing  yang  tersedia  di OSIRIS 55.009
Perusahaan  direduksi  berdasarkan  jenis industri 10.327 Perusahaan direduksi berdasarkan
perusahaan  yang  melakukan  “ rights ” ( corporate action-right ) 1.327 Perusahaan direduksi berdasarkan negara 473 Perusahaan  yang  telah  dicocokkan antara data FMU dengan OSIRIS 224 Perusahaan  yang  tidak  memiliki  data keuangan  dua  tahun  sebelum  dan  dua tahun sesudah penawaran right issue (184) Sampel akhir 40 Perusahaan Sumber: data diolah, 2016
Studi ini tidak menggunakan data laporan keuangan  dari  masing-masing  perusahaan  di negara  yang  menjadi  objek  penelitian  karena kendala  bahasa  dan  mata  uang.  Tidak  semua perusahaan menerbitkan laporan keuangan secara online  dengan  menggunakan  bahasa  inggris  dan dengan mata uang yang sama. Untuk memudahkan  analisis  dan  agar  seluruh  sampel sama  dan  setara  maka  data  keuangan  yang digunakan  dalam  bentuk  mata  uang  (ribuan) dollar US.
Sampel  akhir  yang  diperoleh  dari  proses pengambilan  dan  pencocokan  sampel  sebanyak 40 perusahaan high technology . Periode penelitian  adalah  7  tahun  dengan  dua  tahun sebagai tahun dasar untuk proksi variabel lag dan lead . 4.2. Analisis Deskriptif
Penelitian  ini  merupakan  studi  peristiwa ( event  study )  yang  sifatnya  jangka  panjang. Meskipun  digunakan  untuk  mengukur  reaksi pasar,  reaksi  pasar  yang  dimaksud  adalah  reaksi pasar  jangka  panjang  karena  berkaitan  dengan kinerja  jangka  panjang  perusahaan.  Jendela peristiwa  yang  digunakan  selama  5  tahun  yakni dua  tahun  sebelum  penawaran  (t-1  dan  t-2),  satu tahun  peristiwa  (t0)  dan  dua  tahun  setelah peristiwa  (t+1  dan  t+2).  Agar  memudahkan melihat  perubahan  angka  dalam  setiap  variabel per  tahun,  berikut  ini  ditampilkan  diagram  garis dari nilai rata-rata.

## Gambar 1. Diagram Garis Nilai Rata- rata Variabel
Pada  gambar  terlihat  perubahan  variabel  dari tahun  ke  tahun.  Perubahan  CAR  misalnya cenderung  berada  pada  nilai  negatif  dan  bernilai positif  pada  tahun  t+1  (ungu)  dan  lebih  tinggi daripada  tahun  t0.  Variabel  ROAt  menunjukkan nilai  yang  semakin  rendah  di  periode  setelah penawaran  t0,  dan  terus  turun  pada  periode berikutnya. Sebaliknya perubahan ROA menunjukkan  titik  terendah  pada  tahun  t+1. Kualitas  akrual  lebih  tinggi  setelah  periode  t0 dengan  titik  tertinggi  pada  tahun  t+2.  Variabel ABCFO dan ABPROD setelah periode penawaran  menjadi  semakin  lebih  rendah, sebaliknya  untuk  ABDISX  yang  semakin  tinggi daripada periode t0.-
4.3. Analisis Ordinary Least Square (OLS) Studi  ini  menggunakan  analisis Ordinary  Least Square (OLS)  untuk  menguji  hipotesisnya. Penelitian  ini  menggunakan  14  (empat  belas) variabel  yang  terdiri  dari  tiga  variabel  dependen yakni  CAR,  ROAt  dan  ΔROAt,  4  (empat) variabel  independen  yakni  AQ,  AQS,  ABCFO, ABPROD,  ABDISX,  dan  7  (tujuh)  variabel kontrol  yakni  NEGNI,  LogSIZE,  LogINTA, LogMarCap,  INFLASI,  GDP,  dan  LEV.  Berikut model persamaan yang digunakan dalam penelitian ini.
ROA t /ΔROA t =  α  +  β 1 AQ  +  β 2 NEGNI  + β 3 LogSize + β 4 LogINTA + β 5 LogMarCap  +  β 6 INFLASI  +  β 7 GDP  + β 8 LEV + ε t (9) CAR        = α + β 1 AQS + β 2 NEGNI + β 3 LogSize +  β 4 LogINTA  +  β 5 LogMarCap  + β 6 INFLASI + β 7 GDP + β 8 LEV + ε t (10) ROA t /ΔROA t =  α + β 1 ABCFO + β 2 ABPROD + β 3 ABDISX + β 4 NEGNI + β 5 LogSize + β 6 LogINTA + β 7 LogMarCap + β 8 INFLASI  +  β 9 GDP  +  β 10 LEV  +  ε t (11)
-1 -0,5 0 0,5 1 t-2 t-1 t0 t+1 t+2
CAR         = α + β 1 ROA + β 2 ΔROAt + β 3 LogSize +  β 4 LogINTA  +  β 5 LogMarCap  + β 6 INFLASI + β 7 GDP + β 8 LEV + ε t (12)

## 4.3.1. Pengujian Hipotesis 1
Pengujian  hipotesis  pertama  ini  mengaplikasi model (9) yang menguji pengaruh kualitas akrual terhadap  kinerja  perusahaan  saat  ini  dan perubahan kinerja. Kinerja perusahaan diproksikan  dengan return  on  asset (ROAt)  dan perubahan return  on  asset (ΔROAt).  Hipotesis diterima apabila nilai koefisien pengaruh kualitas akrual  terhadap  kinerja  bertanda  positif  dan signifikan.  Berikut  ringkasan  hasil  pengujian hipotesis pertama.
Tabel 2. Pengaruh Kualitas Akrual Terhadap Kinerja di sekitar SEO Dep. ROAt/ ΔROAt -2 -1 0 1 2 Koef . Sig. Koef. Sig. Koef.  Sig. Koef. Sig. Koef . Sig. Panel A Intercept 12,9 3 0,216 -50,25 0,022 2,74 0,833 9,83 0,555 12,7 6 0,177 AQ 11,8 4 0,020*  19,70 0,004* 6,47 0,027 * 11,78 0,009*  7,93 0,001* NEGNI -4,68  0,045*  4,69 0,332 - 12,23 0,000 * -13,53 0,002*  -9,21  0,000* LogSIZE -3,88  0,076 3,86 0,112 0,17 0,908 -1,19 0,341 -0,71  0,492 LogINTA 2,94 0,187 -1,53 0,243 -0,13 0,866 0,89 0,164 LogMarCa p 0,20 0,595 0,19 0,735 -0,39 0,582 -0,96  0,012* Inflasi -0,08  0,850 -0,67 0,427 0,02 0,941 -0,14 0,826 0,05 0,934 GDP -0,17  0,640 LEV -3,98  0,019 Std. Dev 13,5 4 15,14 11,35 14,69 9,13 F-Statistic 3,43 3,43 5,87 0,40 5,31 R2 0,40 0,40 0,51 5,99 0,57 Panel B Intercept 35,4 6 0,136 -16,61 0,185 39,92 0,076 -4,19 0,819 -0,22  0,990 AQ -4,29  0,544 1,71 0,587 4,37 0,364 13,35 0,007*  8,12 0,049* NEGNI 5,60 0,142 -0,39 0,833 - 12,12 0,033 * 1,82 0,693 0,89 0,837 LogSIZE -4,19  0,089 1,25 0,320 -5,37 0,043 -0,49 0,719 5,38 0,027* LogINTA 1,73 0,165 -0,34 0,579 2,55 0,068 1,04 0,385 LogMarCa p 0,49 0,289 0,03 0,882 0,29 0,806 -6,73  0,000 Inflasi -0,45  0,420 0,55 0,269 0,76 0,270 -0,22 0,758 -0,52  0,655 GDP 0,45 0,579 LEV -5,04  0,207 Std. Dev 15,5 7 7,63 15,21 13,91 14,7 7 F-Statistic 1,34 0,11 1,65 0,19 5,00 R2 0,26 0,68 0,23 2,08 0,56
*signifikan pada 5%
Sumber: data diolah, 2016
4.3.1.1.  Pengaruh  Kualitas  Akrual  terhadap Kinerja Return on Asset.
Panel  A  (tabel  2)  merupakan  hasil  analisis inferensial dari hipotesis pertama yang dirumuskan  dalam  model  (9).  Berdasarkan  hasil terlihat  bahwa  kualitas  akrual  pada  tahun  t-2 bernilai  positif  dengan  koefisien  sebesar  11,84 yang signifikan pada 0,02 atau kurang dari 0,05. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  semakin  baik kualitas  akrual  maka  semakin  baik  kinerja perusahaan pada periode t-2.
Pada  tahun  t-2  juga  terlihat  nilai  variabel kontrol yaitu negni dengan nilai koefisien negatif sebesar  -4,68  pada  signifikan  0,045  atau  lebih kecil  dari  0,05.  Negni  merupakan  singkatan  dari negatif net income yang  mengindikasikan bahwa net  income negatif  atau  ketika  perusahaan mengalami  kerugian  maka  akan  berpengaruh terhadap  kinerja  perusahaan  yang  diukur  dengan membagi total aset dengan net income .
Pada  tahun  t-1,  kualitas  akrual  juga bernilai  positif  dengan  koefisien  sebesar  19,70 signifikan  pada  0,004,  sedangkan  variabel kontrol  lainnya  tidak  ada  yang  signifikan.  Pada tahun  t0,  kualitas  akrual  signifikan  pada  0,027 dengan  koefisien  6,47  dan  negatif net  income juga  signifikan  pada  0,000  dengan  koefisien  - 12,23.  Pada  tahun  t+1  dan  t+2,  kualitas  akrual juga  berpengaruh  terhadap  kinerja  dengan koefisien masing-masing sebesar 11,78 signifikan  pada  0,009  dan  7,93  yang  signifikan pada 0,001.
Variabel negatif net income juga berpengaruh  terhadap  kinerja  dengan  koefisien t+1  sebesar  -13,53  signifikan  pada  0,002  dan koefisien  t+2  sebesar  -9,21  yang  signifikan  pada 0,000.  Secara  keseluruhan  pada  semua  jendela peristiwa  dari  t-2  hingga  t+2,  kualitas  akrual mempengaruhi kinerja operasi perusahaan. Artinya  kualitas  akrual  yang  baik  akan memberikan  sinyal  laba  positif.  Secara  teori, akrual adalah semua akun yang diharapkan dapat diwujudkan  dalam  bentuk  kas  di  masa  depan. Akrual pada periode t juga merupakan komponen perhitungan laba di mana net income merupakan komponen dari akrual dan kas.
4.3.1.2.  Pengaruh  Kualitas  Akrual  terhadap Kinerja Perubahan Return on Asset.
Perubahan return  on  asset (  ROAt)  merupakan pengurangan antara ROA saat ini (ROAt) dengan ROA  periode  sebelumnya  (ROAt-1).  Semakin besar  nilai  ROAt  dibandingkan  dengan  ROAt-1 atau  bernilai  positif  mengindikasikan  bahwa kinerja  perusahaan  pada  tahun  t  lebih  baik  dari pada  tahun  sebelumnya.  Pada  tahun  t-1  dan  t-2
tidak  terdapat  pengaruh  kualitas  akrual  terhadap perubahan return on asset , sedangkan pada tahun t0  yang  mempengaruhi  hanya  variabel  kontrol yakni  negatif net  income dengan  koefisien sebesar -12,12 dan signifikan pada 0,033.
Untuk  tahun  t+1  dan  t+2,  kualitas  akrual mempengaruhi  ΔROAt  dengan  nilai  koefisien positif  pada  tahun  t+1  sebesar  13,35  yang signifikan  pada  0,007.  Untuk  tahun  t+2  kualitas akrual  mempengaruhi  ΔROAt  dengan  koefisien positif  sebesar  8,12  pada  signifikan  sebesar 0,049.  Dari  dua  analisis  di  atas  menunjukkan bahwa  kualitas  akrual  secara  keseluruhan  lebih mempengaruhi  ROAt  dibandingkan  ΔROAt dengan kata lain bahwa hipotesis 1 diterima.

## 4.3.2. Pengujian Hipotesis 2
Pengujian  hipotesis  kedua  ini  mengaplikasi model  (10)  yang  menguji  pengaruh  kualitas akrual  terhadap  reaksi  pasar,  sedangkan  kualitas akrual  dianalisis  menggunakan  nilai  standar deviasi  dari  regresi  rumus  (1).  Reaksi  pasar diukur  dengan  menggunakan  kumulatif  return taknormal. Hipotesis diterima jika nilai koefisien pengaruh  kualitas  akrual  terhadap  kumulatif return  taknormal  bertanda  negatif  dan  signifikan kurang  dari  atau  sama  dengan  5%.  Berikut ringkasan hasil pengujian hipotesis ketiga.
Tabel 3. Pengaruh Standar Deviasi Kualitas Akrual terhadap Reaksi Pasar di  sekitar SEO Dep. CAR -2 -1 0 1 2 Koef. Sig. Koef. Sig. Koef.  Sig. Koef. Sig. Koef. Sig. Intercept 0,87 0,036 -0,13 0,787 -0,03 0,943 0,24 0,51 1 2,01 0,026 AQS -5,87 0,123 0,427 0,926 1,16 0,783 0,34 0,92 1 -21,72 0,010* NEGNI -0,40 0,322 -0,18 0,716 -0,11 0,811 0,00 0,97 9 -0,08 0,921 Std. Dev 1,21 1,39 1,28 1,05 2.74 F-Statistic  2,91 0,06 0,04 0,007 4,51 R2 0,13 0,003 0,002 0,00 0,19 *signifikan pada 5% Sumber: data diolah, 2016 Hasil analisis statistik inferensial menunjukkan  bahwa  kualitas  akrual  tidak mempengaruhi  reaksi  pasar  periode  sebelum peristiwa dan pada saat peristiwa. Hal ini terlihat pada  tabel  3  tidak  menunjukkan  adanya  nilai signifikan pada variabel kualitas akrual pada dua tahun  sebelum  peristiwa  dan  pada  saat  tahun peristiwa.
Kualitas akrual signifikan pada 0,010 pada tahun t+2 dengan koefisien negatif sebesar -21,72 yang  mengindikasikan  bahwa  kualitas  akrual berpengaruh  negatif  terhadap  kualitas  akrual dengan  arti  bahwa  akrual  setelah  peristiwa direaksi negatif oleh pasar. Tahun t+1 memperlihatkan  tidak  adanya  pengaruh  kualitas akrual  terhadap  reaksi  pasar.  Meskipun  pada periode  sebelum,  saat  dan  satu  tahun  setelah peristiwa tidak terbukti adanya pengaruh kualitas akrual  terhadap  reaksi  pasar,  namun  hipotesis  2
dapat  diterima  karena  terbukti  pasar  bereaksi negatif  pada  kualitas  akrual  di  sekitar  peristiwa yakni dua tahun setelah peristiwa.
4.3.3. Pengujian Hipotesis 3
Pengujian  hipotesis  ketiga  mengaplikasi  model (11) yang menguji pengaruh manajemen aktivitas riil  yang  diukur  dengan  abnormal  arus  kas operasi,  abnormal  produksi  dan  abnormal dikresioner  terhadap  kinerja  perusahaan  saat  ini dan  perubahan  kinerja.  Kinerja  perusahaan diproksikan  dengan return  on  asset (ROAt)  dan perubahan return  on  asset (ΔROAt).  Hipotesis diterima jika koefisien arus kas operasi abnormal bernilai  negatif,  produksi  abnormal  bernilai positif dan diskresioner abnormal bernilai negatif serta  seluruh  nilai  signifikansinya  kurang  dari atau  sama  dengan  5%.  Berikut  ringkasan  hasil pengujian hipotesis kedua.
Tabel 4. Pengaruh Manipulasi Aktivitas Riil Terhadap Kinerja disekitar SEO Dep.ROAt / ΔROAt -2 -1 0 1 2 Koef . Sig. Koef. Sig. Koef.  Sig. Koef. Sig. Koef. Sig. Panel A Intercept 9,88 0,496 -37,40 0,321 7,08 0,573 34,32 0,034 -3,10 0,716 ABCFO 35,9 9 0,098 49,45 0,099 6,59 0,552 11,30 0,282 -12,13 0,000* ABPROD 3,40 0,770 0,49 0,983 - 17,96 0,305 108,05  0,000*  -9,93 0,005 ABDISX 23,5 3 0,006 49,31 0,087 22,11 0,547 18,66 0,566 49,19 0,195 NEGNI -3,77  0,335 0,30 0,973 - 15,09 0,000 * -18,86 0,000*  -10,38 0,000* LogSIZE -2,59  0,333 4,22 0,237 -0,21 0,823 -2,27 0,064 0,33 0,575 LogINTA 2,55 0,324 -2,06 0,276 LogMarCa p 0,26 0,571 0,59 0,473 Inflasi -0,17  0,749 -1,10 0,242 F-Statistic 1,25 1,40 5,51 7,12 0,53
R2 0,26 0,28 0,44 0,51 7,74 Panel B Intercept 12,4 1 0,534 -4,25 0,662 23,11 0,194 25,22 0,152 -25,68 0,078 ABCFO 12,7 9 0,505 57,00 0,000 -58,15 0,000*  6,90 0,549 -17,18 0,030* ABPROD -3,43  0,895 16,18 0,018* 10,24 0,674 124,54  0,000*  -85,72 0,000* ABDISX 2,44 0,902 44,89 0,000 -60,21 0,244 -1,07 0,976 -3,81 0,935 NEGNI 7,72 0,150 -1,43 0,464 -11,78 0,010*  -4,612 0,287 3,471 0,343 LogSIZE -1,18  0,460 0,79 0,449 -1,57 0,254 -1,86 0,165 1,75 0,111 LogINTA -0,29 0,670 LogMarCa p -0,14 0,554 Inflasi -0,030 0,936 F-Statistic 0,70 0,44 4,52 3,46 0,57 R2 0,09 2,84 0,39 0,33 9,21
*signifikan pada 5%
Sumber: data diolah, 2016 4.4.3.1.  Pengaruh  Manajemen  Aktivitas  riil terhadap Kinerja Return on Asset.
Hasil  output  pengaruh  manajemen  aktivitas  riil terhadap kinerja ditunjukkan pada tabel 4 di atas. Diketahui  secara  statistik  bahwa  abnormal  arus kas  operasi  dan  abnormal  biaya  diskresioner tidak  berpengaruh  terhadap  kinerja  baik  pada tahun t-2, t-1 dan t0 tidak ada yang menunjukkan nilai  signifikan  kecuali  variabel  abnormal diskresioner pada tahun t-2 sebesar 0,006 namun tidak  menghasilkan  koefisien  yang  sesuai prediksi.
Koefisien  abnormal  produksi  pada  t-1 bernilai negatif dan signifikan mengimplikasikan bahwa  kenaikan  satu  satuan  standar  deviasi dihubungkan dengan penurunan laba sebesar 6,57 per dollar aset dalam tahun 1 setelah SEO (16,81- 10,24),  sedangkan  pada  t0,  variabel  control negatif net  income bepengaruh  negatif  terhadap kinerja dengan tingkat signifikansi sebesar 0,000.
Selanjutnya pengaruh manajemen aktivitas riil setelah hari peristiwa menunjukkan abnormal produksi  berpengaruh  terhadap  kinerja  t+1 dengan nilai koefisien positif sebesar 108,5 yang signifikan  pada  0,000.  Demikian  juga  dengan variabel  kontrol  negatif net  income dengan  nilai koefisien  negatif  sebesar  -18,86,  signifikan  pada 0,000.  Pada  tahun  t+2,  abnormal  arus  kas berpengaruh negatif terhadap kinerja dengan nilai koefisien  sebesar  -12,13  yang  signifikan  pada 0,00.  Pada tahun  t+2 juga menunjukkan  variabel negatif net  income juga  berpengaruh  terhadap kinerja.
4.4.3.2.  Pengaruh  Manajemen  Aktivitas  Riil terhadap Kinerja Perubahan Return on Asset. Pengaruh  manajemen  aktivitas  riil  juga  tidak terlihat  pada  perubahan return  on  asset sebelum hari peristiwa. Hal ini ditunjukkan tidak ada nilai yang  signifikan  serta  nilai  koefisien  sesuai prediksi pada variabel abnormal arus kas operasi dan  abnormal  diskresioner  kecuali  abnormal produksi.
Pada  tahun  t0,  manajemen  aktivitas  riil mempengaruhi  kinerja  yang  terlihat  dengan adanya  nilai  koefisien  negatif  sebesar  -58,15 yang  signifikan  pada  0,000  pada  variabel abnormal arus kas operasional (ABCFO). Negatif net  income juga  mempengaruhi  kinerja  pada tahun  t0  dengan  nilai  koefisien  sebesar  -11,78 yang  signifikan  pada  0,010.  Pada  tahun  t+1, manajemen  aktivitas  riil  yang  mempengaruhi kinerja  adalah  abnormal  produksi  dengan koefisien  positif  sebesar  124,54  signifikan  pada 0,00,  sedangkan  tahun  t+2  menunjukkan  bahwa abnormal  arus  kas  berpengaruh  terhadap  kinerja dengan  nilai  koefisien  sebesar  -17,18  signifikan pada 0,030.
Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan  bahwa  manajemen  aktivitas  riiil tidak  mempengaruhi  kinerja  pada tahun sebelum peristiwa right issue meskipun terbukti melakukan  manipulasi  aktivitas  riil  melalui abnormal  produksi  namun  berpengaruh  terhadap kinerja  pada  tahun  setelah  peristiwa  terjadi. Singkatnya  bahwa  manajemen  aktivitas  riil  akan menurunkan  kinerja  perusahaan  pada  tahun pertama  setelah  penawaran right  issue dan  juga kinerja selanjutnya.
Secara keseluruhan hasil output statistik ini menunjukkan  bahwa  perusahaan  melakukan
manajemen  aktivitas  riil  melalui  manipulasi  arus kas  operasi  pada  tahun  peristiwa  dan  sebelum peristiwa,  namun  yang  mempengaruhi  kinerja operasi  setelahnya  adalah  manipulasi  arus  kas pada  saat  dan  setelah  tahun  peristiwa  sehingga dapat dikatakan bahwa hipotesis 3 diterima.

## 4.3.4. Pengujian Hipotesis 4
Pengujian  hipotesis  keempat  ini  mengaplikasi model  (12)  yang  menguji  pengaruh  kinerja terhadap  reaksi  pasar.  Hipotesis  diterima  jika koefisien  ROAt  dan  ΔROAt  bertanda  negatif
dengan  signifikan  kurang  dari  0,05.  Berikut ringkasan hasil pengujian hipotesis keempat.
Tabel 5. Pengaruh Kumulatif Return Taknormal terhadap Kinerja di sekitar SEO
Dep. CAR -2 -1 0 1 2 Koef . Sig. Koef. Sig. Koef.  Sig. Koef. Sig. Koef . Sig. Panel A Intercept -3.67  0.082 -3.55 0.052 -2.85 0.109 0.78 0.116 -0.10  0.977 ROAt -0.01  0.040*  -0.01 0.005* - 0.002 0.923 -0.02 0.000*  -0.05  0.402 NEGNI 0.03 0.877 0.10 0.856 -0.45 0.163 -1.51  0.208 LogSIZE 0.31 0.094 0.27 0.068 0.34 0.030 * -0.02  0.932 LogINTA LogMarCa p -0.12 0.227 Inflasi 0.02 0.628 -0.12 0.247 0.27 0.285 F-Statistic 4.63 1.59 1.12 3.11 0.90 R2 0.20 0.11 0.14 0.20 0.09 Panel B Intercept -2.72  0.192 -3.69 0.041 -0.04 0.851 0.68 0.016 -2.83  0.233 ΔROAt -0.02  0.000*  -0.04 0.117 -0.01 0.041 * -0.02 0.049*  -0.14  0.000* NEGNI -0.26  0.183 0.03 0.946 -0.17 0.629 -0.11 0.705 -0.30  0.607 LogSIZE 0.24 0.184 0.29 0.043 0.21 0.273 LogINTA LogMarCa p Inflasi 0.04 0.577 -0.13 0.019*  0.08 0.592 F-Statistic 4.39 2.03 0.61 0.21 15.4 7 R2 0.26 0.14 0.04 3.30 0.63 *signifikan pada 5%
Sumber: data diolah, 2016
4.3.4.1. Pengaruh  Return  on  Asset  terhadap
Kumulatif Return Taknormal .
Hasil  analisis  statistik  pada  table  5  di  panel  A menunjukkan bahwa kinerja periode t mempengaruhi  kumulatif  return  taknormal  pada periode  sebelum  penawaran right  issue .  Hal  ini terlihat pada nilai koefisien negatif sebesar -0,01 yang signifikansi pada 0,04 pada tahun t-2. Pada periode  t-1,  nilai  koefisien  negatif  sebesar  –0,01 pada tingkat signifikansi sebesar -0,005.
Pada  tahun  t0  tidak  ada  pengaruh  kinerja terhadap reaksi pasar, yang justru mempengaruhi adalah  size  atau  ukuran  perusahaan  bernilai koefisien  positif  sebesar  0,34  yang  signifikan pada  0,030.  Sementara  untuk  periode  setelah peristiwa,  kinerja  mempengaruhi  reaksi  pasar secara negatif dengan diperolehnya nilai koefisien  negatif  sebesar  -0,02  signifikan  pada 0,000 untuk tahun t+1 dan nilai koefisien negatif sebesar -0,02 yang signifikan pada 0,000. Namun
tidak  ada  pengaruh  kinerja  terhadap  reaksi  pasar pada periode setelah tahun t+1.
4.3.4.2. Pengaruh  perubahan  return  on  asset terhadap kumulatif return taknormal.
Nilai  koefisien  pengaruh  kinerja  terhadap  reaksi pasar  masih  bernilai  negatif  untuk  tahun  t-2 sebesar  -0,02  dengan  tingkat  signifikan  pada 0,000  (lihat  panel  B),  sedangkan  tahun  t-1  tidak ada yang signifikan. Berkebalikan dengan ROAt, peristiwa  t0  pada  ROAt  justru  memiliki pengaruh terhadap reaksi pasar meskipun negatif dengan  koefisien  sebesar  -0,01  yang  signifikan pada 0,041.
Selanjutnya peristiwa tahun t+1, menunjukkan  adanya  pengaruh  negatif  antara kinerja  dengan  reaksi  pasar  dengan  nilai koefisien  sebesar  –0,02  yang  signifikan  pada 0,049 dan peristiwa tahun t+2 juga menunjukkan pengaruh negatif dengan nilai koefisien sebesar – 0,14  yang  signifikan  pada  0,000.  Dari  hasil output  panel  A  dan  panel  B  dapat  dikatakan bahwa  kinerja  perusahaan  direaksi  negatif  oleh pasar  atau  dapat  disimpulkan  bahwa  hipotesis  4 diterima. Secara ringkas hasil pengujian hipotesis dapat dilihat pada tabel berikut.

## Tabel 6. Ringkasan Hasil Pengujian
Variabel Tanda Prediks i Koefisien Keputusan t-2 t-1 0 t1 t2 AQ  ROAt + 11,84*  19,70*  6,47* 11,78* 7,93* diterima AQ  ΔROAt + -4,29 1,71 4,37 13,35* 8,12* diterima AQ  CAR - -5,87 0,427 1,16 0,34 - 21,72* diterima ABCFO  ROAt - 35,99 49,45 6,59 11,30 - 12,13* diterima ABPROD  ROAt + 3,40 0,49 -17,96 108,05* -9,93 diterima ABDISX  ROAt - 23,53*  49,31 22,11 18,66 49,19 tidak  dapat diterima ABCFO  ΔROAt - 12,79 57,00*  - 58,15* 6,90 - 17,18* diterima ABPROD  ΔROAt + -3,43 16,18*  10,24 124,54* -85,72 diterima ABDISX  ΔROAt - 2,44 44,89*  -60,21 -1,07 -3,81 tidak  dapat diterima ROAt  CAR - -0,01* -0,01* -0,002 -0,02* -0,05 diterima ΔROAt  CAR - -0,02* -0,04 -0,01* -0,02* -0,14 diterima *signifikan di bawah 5% Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa hipotesis pertama diterima dengan nilai signifikan  di  bawah  0,05,  sedangkan  hipotesis kedua  diterima  sebagian.  Hipotesis  ketiga  tidak dapat  diterima  dan  hipotesis  keempat  diterima. Tidak  semua  nilai  koefisien  sesuai  prediksi  dan signifikan,  namun  jika  salah  satu  diantara  tahun sekitar  peristiwa  bernilai  koefisien  sesuai prediksi  dan  signifikan  maka  hipotesis  dapat diterima.
4.5. Diskusi Hasil Penelitian Shivakumar (2000) menyebutkan bahwa perusahaan SEO cenderung  memiliki laba bersih dan  akrual  abnormal  yang  tinggi  di  sekitar pengumuman  SEO.  Hasil  analisis  deskriptif menunjukkan  bahwa  kinerja  perusahaan  secara rata-rata  lebih  tinggi  pada  tahun  sebelum penawaran.  Nilai return  on  asset lebih  tinggi dibandingkan  dengan  periode  penawaran  dan nilai akrual setiap periode semakin tinggi.
Analisis  hipotesis  pertama  diterima  yang menunjukkan  kualitas  akrual  mempengaruhi kinerja  operasi  perusahaan  baik  pada  periode  ini maupun  perubahan return  on  asset itu  sendiri. Kualitas akrual yang rendah dihubungkan dengan tingginya  kos  hutang,  rendahnya  nilai  laba  dan besar  beta  ekuitas  (Francis  et  al.  2005).  Artinya bahwa  ketika  kos  hutang  yang  tinggi  sementara nilai laba rendah akan menyebabkan kemampuan perusahaan semakin berkurang.
Penelitian ini memisahkan pengaruh kualitas  akrual  terhadap  ROA  dan  perubahan ROA dengan tujuan untuk menilai manakah dari dua  komponen  tersebut  yang  paling  dipengaruhi kualitas akrual. Perubahan ROA digunakan untuk melihat variabilitas ROA dan kekonsistenan laba dari  tahun  ke  tahun.  Jika  semakin  kecil  nilai perubahan  ROA  tahun t menunjukkan  kinerja tahun t lebih rendah dari tahun sebelumnya.
Hasil deskriptif menunjukkan bahwa ROA cenderung  tidak  konsisten  antar  periode  ke periode.  Perbedaan  dari  dua  ROA  tersebut  dapat dilihat  dari  hasil  analisis  pengujian  hipotesis pertama.  Diketahui  bahwa  kualitas  akrual  yang paling berpengaruh terhadap kinerja paling tinggi terjadi pada tahun setelah penawaran.
Kinerja  operasi  perusahaan  yang  biasanya diproksikan  dengan net  income merupakan komponen  dari  akrual  dan  arus  kas.  Jika akrualnya  tinggi  maka  jumlah net  income juga tinggi.  Semakin  tinggi  kualitas  akrual  maka semakin  tinggi  kualitas  laba  yang  diperoleh. Dechow  dan  Dichev  (2002);  McNichols,  (2002) dan  Francis  et  al.  (2005)  menyebutkan  bahwa ukuran kualitas akrual dapat dinilai dari seberapa besar  akrual  yang  dapat  dijadikan  arus  kas mendatang.
Kualitas akrual diukur dengan penjumlahan  komponen  arus  kas  periode sebelumnya,  periode  saat  ini  dan  periode mendatang, total akrual lancar ( current accrual ), penjualan, dan aset tetap dibagi dengan total asset periode  sebelumnya  yang  menunjukkan  bahwa seberapa  besar  total  asset  dapat  diwujudkan dalam  arus  kas,  penjualan  dan  aset  tetap  yang digunakan  untuk  kegiatan  operasi  perusahaan. Semakin kecil nilai yang dihasilkan menunjukkan semakin rendah kualitas akrual dan semakin  kecil  pula  jumlah  arus  kas  yang  dapat dihasilkan pada periode masa depan.
Ball  (2008)  menyimpulkan  bahwa  laba didasarkan  pada  tingginya  kualitas  akrual. Kualitas akrual biasa digunakan untuk mengevaluasi  nilai  relevansi  dari  laba.  Oleh karena  itu,  semakin  baik  kualitas  akrual  maka semakin baik kinerja laba perusahaan. Permasalahan  yang  muncul  adalah  semakin tinggi  akrual  maka  akan  meningkatkan  eror dalam  mengestimasi  laba.  Ketika  akrual  tinggi maka  laba  juga  semakin  tinggi,  namun  menurut Dechow  dan  Dichev  (2002),  semakin  tinggi akrual  maka  risiko  perusahaan  juga  semakin tinggi  yang  ditunjukkan  tingginya  nilai  error akrual.
Doyle  et  al.  (2007)  menyebutkan  bahwa akrual  rendah  dapat  dikarenakan  bias  akrual melalui  manajemen  laba  dan  juga  dapat  terjadi karena kesulitan mendeteksi eror akibat ketidakpastian  masa  depan.  Akrual  merupakan hasil  pengurangan  antara  laba  bersih  operasi dikurangi  dengan  arus  kas  operasi  dan  akrual diharapkan  dapat  berkontribusi  untuk  arus  kas operasi  periode  berikutnya.  Jika  eror  akrual tinggi maka arus kas operasi di masa depan juga
akan berkurang dan hal ini menyebabkan kinerja operasi perusahaan akan terganggu.
Perusahaan high  technology memiliki akrual yang tinggi dan terbukti dari hasil analisis deskriptif menunjukkan tingginya akrual perusahaan.  Akrual  perusahaan high  technology sangat  rentan.  Argumennya  adalah  perusahaan berteknologi  tinggi  berinvestasi  sangat  tinggi  ke dalam  beban  R&D  namun  investasi  tersebut belum  tentu  dapat  segera  menunjukkan  hasilnya segera  karena  pengembangan  riset  terkadang membutuhkan  waktu  lebih  dari  satu  tahun. Akibatnya  investor  cenderung  pesimis  dengan kinerja  perusahaan high  technology sehingga hipotesis kedua yang menyatakan bahwa kualitas akrual    berpengaruh  negatif  terhadap  kinerja tidak  dapat  diterima  untuk  periode  dua  tahun sebelum, saat ini dan satu tahun setelah.
Pengaruh  negatif  kualitas  akrual  terhadap kinerja  hanya  terlihat  pada  tahun  kedua  setelah penawaran.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa asimetri  informasi  justru  terjadi  pada  periode panjang.  Hasil  pengujian  ini  diperjelas  dengan hasil  deskriptif  yang  menunjukkan  bahwa  nilai kualitas  akrual  semakin  tinggi  dari  tahun  ke tahun dan menunjukkan nilai tertinggi pada tahun kedua setelah penawaran.
Hasil  pengujian  hipotesis  ketiga  diterima yang artinya manipulasi aktivitas riil berpengaruh negatif terhadap kinerja setelah SEO. Cohen dan Zarowin  (2010)  menyatakan  bahwa  abnormal produksi berpengaruh positif pada tahun terjadinya  SEO,  sedangkan  abnormal  arus  kas dan  abnormal  biaya  diskresioner  berpengaruh negatif terhadap kinerja operasi perusahaan pada tahun  SEO.  Mereka  juga  menemukan  bukti bahwa  kos  abnormal  produksi  negatif  dan  beban diskresioner positif setelah terjadinya SEO.
Penelitian searah dengan hasil studi Cohen dan  Zarowin  (2010)  bahwa  manajemen  yang melakukan  manajemen  laba  melalui aktivitas  riil mengakibatkan  penurunan  pada  kinerja  setelah SEO.  Namun  tidak  seperti  Cohen  dan  Zarowin (2010)  membuktikan  bahwa  besaran  penurunan kinerja  setelah  SEO  akibat  manipulasi  aktivitas riil  lebih  kecil  pada  tahun  terjadinya  SEO,  studi ini  menunjukkan  bahwa  besaran  penurunan kinerja setelah SEO justru lebih besar (berdasarkan nilai koefisien) dibandingkan dengan tahun terjadinya SEO.
Sesuai  teori  awal,  ketika  manajemen melakukan  manipulasi aktivitas riil maka kinerja selanjutnya akan semakin buruk sebab manajemen laba melalui aktivitas riil tidak dapat dilakukan setiap periode. Misalnya, jika
perusahaan  melakukan  manipulasi  aktivitas  riil dengan  cara  memanipulasi  jumlah  produksi menyebabkan terjadinya biaya produksi abnormal  yakni  perusahaan  berproduksi  di  atas level normal.
Level  normal  yang  tinggi  menyebabkan kos overhead tetap  yang  tersebar  pada  jumlah unit  produksi  yang  lebih  besar  (Husna,  2013). Kos overhead tetap  ini  kemudian  menghasilkan biaya  tetap  per  unit  yang  lebih  rendah  dan mengakibatkan  harga  pokok  penjualan  yang dilaporkan lebih rendah. Jika harga pokok rendah maka gross profit margin akan sangat tinggi. Sesuai aturan harga pokok dan gross profit bukan  akun  yang  dapat  dibalik  untuk  periode berikutnya  sehingga  pada  periode  berikutnya profit  tidak  mencapai  target  lebih  besar  dari tahun  sebelumnya.  Jika  manajemen  terus menerus menambah jumlah produksi di atas level normal,  maka  persediaan  akan  menumpuk  dan penjualan  juga  tidak  mengalami  peningkatan sehingga persediaan akan menjadi usang ( obsolescence ).
Pada perusahaan teknologi tinggi, perputaran  usaha  itu  sangat  penting  karena cepatnya  siklus  bisnis  yang  dihadapi.  Jika manajemen  melakukan  manipulasi  aktivitas  riil dengan cara mengurangi biaya deskrisioner maka perusahaan  teknologi  tinggi  juga  tidak  akan mampu  memperbaiki  kinerja  dengan  baik  sebab perusahaan  teknologi  cenderung  menggunakan biaya  diskresioner  lebih  besar  seperti  beban R&D.
Jika  beban  R&D  dikurangi  dengan  tujuan untuk meningkatkan jumlah laba yang dilaporkan,  dalam  jangka  pendek  kinerja  operasi terlihat  lebih  baik,  namun  dalam  jangka  panjang perusahaan akan lebih banyak lagi mengeluarkan biaya  untuk  meningkatkan  kualitas  teknologi yang  setiap  saat  berkembang  dengan  sangat cepat.  Oleh  karena  itu,  pasar  yang over optimis dengan  perusahaan high  technology pada awalnya, cenderung melakukan pengajuan tuntutan  hukum  karena  kecewa  dengan  kinerja perusahaan  tersebut  seperti  hasil  studi  yang dilakukan oleh Loughran dan Ritter (1997).
Studi  ini  menemukan  bahwa  manajemen aktivitas riil akan mempengaruhi kinerja perusahaan  di  masa  mendatang  tetapi  tidak menemukan bukti bahwa perusahaan mempengaruhi  kinerja  sebelum  tahun  SEO. Artinya manajemen laba memang akan mempengaruhi  kinerja  setelah  terjadinya  SEO bukan sebelumnya terjadi SEO. Ini membuktikan bahwa kebijakan manajemen perusahaan
memiliki peranan yang penting dalam menurunkan  dan  menaikkan  kinerja  operasi perusahaan.
Kinerja  setelah  SEO  akan  ditanggapi negatif  oleh  investor  seperti  yang  dikemukakan oleh  Rangan  (1998)  dan  Teoh  et  al.  (1998) sebagai akibat dari dilakukannya manajemen laba akrual.  Sementara  itu,  Shivakumar  (2000) membuktikan  bahwa  terdapat  hubungan  negatif antara  kinerja  dengan  reaksi  pasar  saham  pada saat  pengumuman  SEO.  Studi  ini  membuktikan ketiga teori tersebut sebenarnya saling melengkapi.  Hal  ini  ditunjukkan  hasil  pengujian hipotesis  keempat  yang  terbukti  bahwa  kinerja direaksi negatif oleh pasar baik pada saat periode penawaran maupun setelah penawaran. Akibatnya  kumulatif  return  taknormal  juga cenderung  bernilai  negatif  (lihat  hasil  analisis deskriptif).
Seluruh  hasil  pengujian  ini  diperkuat dengan  adanya  pengaruh  negatif net  income sebagai  variabel  kontrol.  Bagaimana  pun  juga, investor yang rasional akan memilih berinvestasi pada  perusahaan  yang  menguntungkan  sehingga mereka  juga  akan  bereaksi  positif  terhadap perusahaan  yang  labanya  tinggi.  Perusahaan dengan  negatif net  income akan  mempengaruhi kinerja  operasi  maupun  kinerja  saham.  Berbagai penelitian  terdahulu  juga  banyak  menyinggung mengenai  ketidakmampuan  perusahaan  dalam menghasilkan laba berdampak pada permasalahan  keuangan  dan  kinerja  perusahaan dalam  jangka  panjang  (lihat  penelitian  Altman, 1968;  Ohlson,  1980;  Dechow,  1994;  Teoh  et  al. 1998).
5. Simpulan, Implikasi dan Keterbatasan

## 5.1. Simpulan
Studi  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh kualitas  akrual  dan  manipulasi  aktivitas  riil  pada kinerja  dan  reaksi  pasar  di  sekitar  SEO.  Hasil pengujian  hipotesis  pertama  menyimpulkan bahwa  kualitas  akrual  berpengaruh  positif terhadap  kinerja  operasi  dengan  artian  bahwa semakin  baik  kualitas  akrual  maka  semakin meningkatkan kinerja perusahaan SEO.
Hipotesis kedua menguji pengaruh kualitas akrual  dengan  reaksi  pasar  negatif  yang diproksikan  dengan  kumulatif  return  taknormal. Hasilnya  menunjukkan  hipotesis  kedua  tidak terbukti  untuk  periode  dua  tahun  sebelum penawaran,  saat  penawaran  dan  satu  tahun setelah  penawaran.  Pengaruh  kualitas  akrual terhadap reaksi pasar hanya terbukti pada periode tahun kedua setelah penawaran. Ini mengindikasikan  bahwa  tidak  terdapat  asimetri
informasi  antara  manajemen  perusahaan  dengan investor  terutama  perusahaan high  technology di Asia  Pasifik  yang  melakukan  SEO  saat  periode sebelum  dan  saat  penawaran.  Asimetri  informasi terjadi  pada  tahun  kedua  setelah  SEO  dengan demikian  hipotesis  kedua  yang  menyatakan bahwa  kualitas  akrual  berpengaruh  negatif terhadap  reaksi  pasar  di  sekitar  pengumuman SEO dapat diterima.
Hipotesis  ketiga  menguji  pengaruh  negatif manipulasi aktivitas riil dengan kinerja. Dikatakan bahwa akibat dari manipulasi aktivitas riil,  kinerja  perusahaan  akan  menurun  pada periode  setelah  penawaran  SEO.  Manipulasi aktivitas riil yang paling banyak dilakukan adalah manipulasi  arus  kas  operasi  dan  produksi, sedangkan  melalui  biaya  diskresioner  tidak terbukti.
Hipotesis  keempat  menguji  pengaruh kinerja  terhadap  reaksi  pasar  negatif  di  sekitar SEO.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa hipotesis  keempat  terbukti  secara  empiris.  Ini bukti bahwa kinerja perusahaan setelah melakukan  SEO  menurun  dan  sebagai  akibatnya investor pesimis terhadap kinerja perusahaan. 5.2 Implikasi
Temuan penelitian ini yang paling penting adalah kinerja  perusahaan  dan  reaksi  pasar  tidak  hanya diukur  melalui  kualitas  akrual  (Francis  et  al. 2005;  Kim  et al.  2015),  namun  juga  dipengaruhi manajemen  aktivitas  riil  melalui  abnormal produksi  dan  abnormal  arus  kas  operasi. Meskipun demikian, kualitas akrual tidak mampu mempengaruhi  reaksi  pasar  pada  dua  tahun sebelum  peristiwa,  saat  terjadinya  SEO  dan  satu tahun  setelahnya  yang  kontras  dengan  penelitian Kim  et  al.  (2015)  yang  menunjukkan  bahwa pasar  bereaksi  negatif  atas  kualitas  akrual perusahaan  di  korea  yang  juga  menjadi  objek negara  dalam  studi  penelitian  ini  baik  sebelum, saat maupun sesudah SEO.
Studi  Kim  et  al.  (2015)  tersebut  tidak  dapat digeneralisasikan pada perusahaan high technology yang  berada  di  Asia  Pasifik.  Artinya tidak terdapat asimetri informasi antara manajemen  dengan  investor  di  Asia  Pasifik. Karakteristik dari perusahaan dan negara domisili memberikan  efek  yang  berbeda  pada  setiap kebijakan akuntansi perusahaan.
Perusahaan  yang  berdomisili  di  negara- negara  yang  menjadi  objek  memiliki  kekuatan hukum  yang  berbeda.  Misalnya  Australia, Selandia Baru dan Singapura menurut Roche dan Schotte  (2013)  merupakan  negara  dengan penegakan hukum yang kuat ( strong
enforcement ) sehingga proteksi terhadap investor juga  tinggi,  sedangkan  beberapa  negara  lainnya seperti  Cina,  India,  Indonesia,  Korea  Selatan, Malaysia,  dan  Taiwan  adalah  negara  dengan penegakan hukum yang lemah ( weak enforcement )  dan  proteksi  terhadap  investor sangat lemah.
Studi  pada  perusahaan high  technology juga  memberikan  permasalahan  tersendiri.  Studi ini  belum  membahas  lebih  lanjut  aturan  yang dikhususkan  bagi  perusahaan high  technology di Asia  Pasifik  terutama  aturan  mengenai  kriteria khusus yang harus dikenakan pada perusahaan ini mengingat  pertumbuhannya  yang  sangat  tidak pasti dan berbeda dengan perusahaan-perusahaan lainnya.  Dampaknya  adalah  penelitian  pada perusahaan high  technology akan  lebih  sulit menghasilkan bukti yang tegas ( robust ).
Ada hal yang menarik dari hasil penelitian ini.  Manajemen  aktivitas  riil  hanya  dilakukan melalui  manipulasi  arus  kas  dan  produksi,  tidak melalui manipulasi biaya diskresionari. Sebagaimana  yang  diketahui  bahwa  perusahaan high technology mengeluarkan biaya diskresioner yang  cukup  besar  untuk  pengembangan  inovasi teknologi.
Manajemen  laba  dengan  cara  melakukan pengurangan  biaya  diskresioner  bertujuan  agar laba  meningkat.  Namun  tidak  terbukti  pada perusahaan high  technology yang  berada  di kawasan  Asia  Pasifik.  Hal  ini  bisa  dikarenakan perusahaan high technology di Asia Pasifik justru malah  meningkatkan  jumlah  biaya  diskresioner bukan  dengan  menguranginya  agar  jumlah  laba lebih tinggi.
Studi  ini  menganalisis  variabel  kontrol dalam  model  berbeda-beda.  Hal  ini  karena diantara variabel kontrol tersebut, ada yang dapat memperkuat  hubungan  variabel  independen  dan variabel  dependen,  adapula  yang  sebaliknya. Kemampuan variabel kontrol dalam memperkuat atau memperlemah hubungan tersebut bisa terjadi banyak  hal.  Misalnya  pengaruh  kualitas  akrual terhadap kinerja dan reaksi pasar. Pada hubungan kualitas  akrual  dengan  kinerja,  variabel  kontrol yang  digunakan  adalah  seluruh  variabel  kontrol kecuali leverage dan  produk  domestik  bruto. Sementara  itu,  hubungan  kualitas  akrual  dan reaksi  pasar  yang  hanya  mampu  mempengaruhi adalah variabel kontrol negatif net income .
Hal  lain  yang  menarik  adalah  pengaruh seluruh  variabel  kontrol  yang  digunakan  untuk mengurangi  perbedaan  ukuran  perusahaan  yang diukur  dengan  total  aset  dan  kapitalisasi  pasar serta  pertumbuhan  ekonomi  yang  diukur  dengan
persentase  pertumbuhan  produk  domestik  bruto justru  tidak  membuat  hasil  pengujian  hipotesis menjadi  lebih  baik.  Berbeda  dengan  hasil  studi Leuz  et  al.  (2003)  yang  menyatakan  bahwa variabel  kontrol  seperti  produk  domestik  bruto dan kondisi ekonomi yang heterogen mempengaruhi  manajemen  laba  yang  dilakukan oleh perusahaan.
Perbedaan ini dapat saja terjadi mengingat bahwa sampel negara yang digunakan oleh Leuz et al. (2003) lebih beragam dibandingkan sampel negara  dalam  studi  ini,  meskipun  pada  akhirnya kesimpulan  studi  tersebut  juga  menyatakan bahwa  mengintepretasikan  pengaruh  variabel kontrol terhadap manajemen laba sangat sulit dan perlu kehati-hatian. Hal ini dikarenakan manajemen  laba  merupakan  teknik  akuntansi yang cukup kompleks, misalnya manajemen laba dapat  dibenarkan  oleh  standar  akuntansi  namun dapat pula mengarah pada pelanggaran etika.
Singkatnya, kinerja perusahaan high technology di Asia Pasifik tidak dipengaruhi oleh besar  atau  kecilnya  kemampuan  perusahaan  dan juga  tidak  diukur  dengan  tinggi  atau  rendahnya pertumbuhan  ekonomi  suatu  negara  tetapi  lebih kepada  kemampuan  manajemen  perusahaan  itu sendiri.  Investor  tidak  menganggap  bahwa perusahaan  besar  mampu  menghasilkan  kinerja lebih  baik  di  masa  depan,  khususnya  pada perusahaan high  technology karena  semakin besar  perusahaan  maka  semakin  tinggi  risiko yang harus dihadapi.
5.3 Keterbatasan
Penelitian  ini  tidak  terlepas  dari  berbagai kelemahan  baik  secara  teori  maupun  teknikal. Beberapa  keterbatasan  dalam  penelitian  ini diantaranya  sebagai  berikut.  Pertama,  studi  ini tidak  bisa  dianalisis  dengan  lintas  negara  ( cross country )  atau  dengan  kata  lain  tidak  bisa dikelompokkan  berdasarkan  negara  asal  karena keterbatasan sampel.
Kedua,  data  penelitian  ini  sangat  terbatas yakni  hanya  diperoleh  melalui  database  OSIRIS dan FMU FEB UGM karena kendala bahasa dan mata  uang.  Tidak  semua  negara  menerbitkan laporannya  dalam  bahasa  inggris  dan  dalam satuan  dollar  meskipun  ada  diantaranya  adalah perusahaan multinasional.
Ketiga,  sampel  dalam  penelitian  ini  tidak dibedakan antara perusahaan induk dan perusahaan  anak.  Kelemahannya  jika  tidak dibedakan  adalah  tidak  diketahui  mana  yang sebenarnya  mendominasi  kebijakan  manajemen laba  perusahaan  antara  induk  dan  anak  karena kemungkinan  perusahaan  induk  dan  anak  berada
di  negara  yang  berbeda  dengan  aturan  yang berbeda pula.
Keempat,  studi  ini  tidak  memperoleh sampel  yang  memadai.  Jika  sampel  memadai sebaiknya  menghilangkan  perusahaan  di  negara dengan jumlah paling dominan sehingga menyebabkan  sampel  tidak  setara  ( equal ) akibatnya  perusahaan  di  negara  tentu  seolah dapat  digeneralisasi  pada  negara  lain  dengan sampel yang lebih sedikit.
Kelima,  studi  ini  tidak mengontrol pertumbuhan  perusahaan  itu  sendiri.  Perusahaan high  technology merupakan  perusahaan  dengan tingkat  ketidakpastian  pertumbuhan  yang  tinggi. Ketika  pertumbuhan  tidak  dikontrol,  akan mampu  menyesatkan  investor  dalam  menilai perusahaan  sehingga  investor  bisa  bereaksi secara  keliru  terhadap  pengumuman  peristiwa perusahaan.
Keenam,  penelitian  ini  menggunakan harga saham bulanan yang terlalu panjang dalam menangkap  reaksi  pasar  yang  sifatnya  jangka pendek.  Penawaran issue merupakan  peristiwa yang  cenderung  bereaksi  dalam  jangka  pendek. Meskipun  demikian,  karena  studi  ini  merupakan studi  mengenai  kinerja  jangka  panjang,  harga saham  bulanan  masih  dapat  digunakan  untuk melihat reaksi pasar.

## Referensi
Altman, E, I. 1968. "Financial Ratios,
Discriminant  Analysis  and  the  Prediction of  Corporate  Bankruptcy". The  Journal  of Finance 23, 4: 589-689.
Ball,  R.,  &  Shivakumar,  L.  2008.  "Earnings Quality at Initial Public Offering". Journal of  Accounting  and  Economics 45,  2:  324- 349.
Barron, O, E., Byard, D., Kile, C., & Riedl, E, J.
2002.  "Discussion  of  High-Technology Intangibles and Analysts Forecasts". Journal  of  Accounting  Research 40 ,  2: 313–319.
Bhattacharya, N., Desai, H., & Venkataraman, K. 2013.  "Does  Earnings  Quality  Affect Information  Asymmetry?  Evidence  from Trading Costs". Contemporary Accounting Research 30, 2: 482-516.
Burgstahler,  D.  C.,  Hail,  L.,  &  Leuz,  C.  2006. "Importance  of  Reporting  Incentives: Earnings Management in European Firms". The Accounting Review 81, 5: 983–1016. Cohen,  D.  A.,  Dey,  A.,  &  Lys,  T.  Z.  2008. "Management  in  the  Pre-  and  Post-
Sarbanes-Oxley  Periods". The  Accounting Review 83, 3: 757–787.
Cohen,  D.  A.,  &  Zarowin,  P.  2010.  "Accrual- based  and  Real  Earnings  Management Activities Around Seasoned Equity Offerings". Journal  of  Accounting  and Economics 50, 1: 2–19.
Dechow,  P.,  Ge,  W.,  &  Schrand,  C.  2010.
"Understanding Earnings Quality: A Review  of  the  Proxies,  their  Determinants and  their  Consequences". Journal  of Accounting  and  Economics 50,  2-3:  344– 401.
Dechow,  P.  M.,  &  Dichev,  I.  D.  2002.  "The Quality  of  Accruals  and  Earnings :  The Role  of  Accruals  Estimation  Errors". The Accounting Review 77 (May): 35–59. Dechow,  P,  M.  1994.  "Accounting  Earnings  and Cash  Flows  as  Measures  of  Firm Performance". Journal  of  Accounting  and
Economics 18, 1: 3-42. Deloitte. 2013. "Powerful Connections:
Technology  Fast500 TM Asia  Pasific  2013 Winners  Report  and  Ranking".  Diakses pada tanggal 20 Juni 2016. http://www2.deloitte.com/content/dam/Del oitte/global/Documents/TechnologyMedia Telecommunications/dttl_TMT_DeloitteT F500APWinnersReport2.pdf.
Doyle, J., Ge, W., & McVay, S. 2007. "Accruals and  Internal  Control  Over  Financial Reporting". The  Accounting  Review 82,  5: 1141–1170.
Easley,  D.,  O'Hara,  M.  2004.  "Information  and the  Cost  of  Capital". Journal  of  Finance 59, 4: 1553–1583.
Enomoto,  M.,  Kimura,  F.,  &  Yamaguchi,  T. 2015.  "Accrual-based  and  Real  Earnings
Management: An International Comparison  for  Investor  Protection".
Journal  of  Contemporary  Accounting  &
Economics 11, 3: 183–198.
Francis,  B.,  Hasan,  I.,  Li,  L.,  &  Paper,  D.  2015. "Evidence for the Existence of Downward Real  Earnings  Management". Journal  of Accounting, Auditing & Finance 31, 2: 1– 37.
Francis,  J.,  LaFond,  R.,  Olsson,  P.,  &  Schipper, K. 2005. "The Market Pricing of Accruals Quality". Journal  of  Accounting  and Economics 39, 2: 295–327.
Francis,  J.,  Philbrick,  D.,  &  Schipper,  K.  1994. "Shareholder  Litigation  and  Corporate Disclosure". Journal of Accounting
Research 32, 2: 137-164.
Graham,  J.  R.,  Harvey,  C.  R.,  &  Rajgopal,  S.
2005.  "The  Economic  Implications  of Corporate Financial Reporting". Journal of Accounting and Economics 40, 1-3: 3–73. Gunny,  K.  A.  2010.  "The  Relation  Between
Earnings Management Using Real Activities Manipulation and Future Performance:  Evidence  from  Meeting Earnings Benchmarks". Contemporary Accounting Research 27, 3: 855–888.
Hartono,  M.  J.  2014.  Teori  Portopolio  dan Analisis  Investasi.  Edisi  9.  Yogyakarta: BPFE UGM.
Husna,  Alfiah.  2013.  Manajemen  Laba  Berbasis Akrual  dan  Aktivitas  Riil  di  Sekitar Pelaksanaan Seasoned Equity Offering dan Pengaruhnya Terhadap Kinerja Perusahaan Studi  Empiris  pada  Perusahaan  yang Melakukan  SEO  di  Bursa  Efek  Indonesia Tahun  2005-2009.  Skripsi.  Universitas Gadjah Mada.
Ibrahim,  S.,  &  Xu,  L.  2011.  "Real  and  Accrual- based Earnings Management and its Legal Consequences:  Evidence  from  Seasoned Equity  Offerings". Accounting  Research Journal 24, 1: 57-78.
Jeon, S., & Kim, J. 2011. "The Role of R & D on the  Valuation  of  IPO". Journal  of International  Business  Research 10,  39– 58.
Jung,  K.,  Kim,  Y.  C.,  &  Stulz,  R.  M.  1996.
"Timing, Investment Opportunities,
Managerial  Discretion,  and  the  Security Issue  Decision". Journal  of  Financial Economics 42, 2:159–185.
Khajar, Ibnu. 2015. "The Global Stock Exchange and  its  Influence  Toward  the  Indonesia Stock Exchange After the Global Financial Crisis in 2008". The  International  Journal of Organization Innovation, 8, 1.
Kim,  I.,  &  Skinner,  D,  J.  2012.  "Measuring Securities  Litigation  Risk". Journal  of Accounting and Economic 53, 290-310.
Kim,  D.,  &  Qi,  Y.  2010.  "Accruals  Quality,
Stock Returns, and Macroeconomic Conditions". The Accounting  Review 853, 937–978.
Kim, E. H., & Purnanandam, A. 2014. "Seasoned Equity  Offerings,  Corporate  Governance, and  Investments". Review  of  Finance 18, 1023–1057.
Kim,  K.  S.,  Lee,  J.  H.,  &  Chung,  C.  Y.  2015.
"Accrual Quality and Opportunistic Seasoned  Equity  Offering  in  the  Korean Stock Market". Emerging Markets Finance
and Trade 51, 1: 140–157.
Kim, W., & Weisbach, M. S. 2008. "Motivations for  Public  Equity  Offers:  An  International Perspective". Journal of Financial Economics 87, 281–307.
Kim,  Y.,  Li,  S.,  Pan,  C.,  &  Zuo,  L.  2013.  "The Role  of  Accounting  Conservatism  in  the Equity  Market:  Evidence  from  Seasoned Equity Offering"s. The Accounting Review , 88, 4: 1327–1356.
Kothari,  S.  P.,  Roychowdhury,  S.,  &  Mizik,  N. 2016.  "Managing  for  the  Moment:  The Role  of  Real  Activity  Versus  Accruals Earnings Management in SEO Valuation". The Accounting Review , 91, 2: 559–586. Lall,  Sanjaya.  1992.  "Technological  Capabilities and Industrialization". World Management 20, 2: 165-186.
Lambert, R., Leuz, C., & Verrecchia, R. E. 2007. "Accounting  Information,  Disclosure,  and the Cost of Capital". Journal of Accounting Research , 45, 2: 385–420.
Leuz,  C.,  Nanda,  D.,  &  Wysocki,  P,  D.  2003.
"Earnings Management and Investor
Protection:  An  International  Comparison".
Journal  of  Financial  Economics 69,  505- 527.
Lin,  Y.  M.,  You,  S.  J.,  &  Lin,  F.  J.  2008.  "The Effects  of  Pre-issue  Information  Releases on  Seasoned  Equity  Offerings. Journal  of Business Finance and Accounting 35, 9,10: 1138–1163. Loughran,  T.,  &  Ritter,  J.R.  1997.  "The
Operating Performance
of Firms
Conducting  Seasoned  Equity  Offerings". The Journal of Finance 52, 5: 1823-1850.
Ohlson,  J,  A.  1980.  "Financial  Ratios  and  the Probabilistic  Prediction  of  Bankruptcy". Journal  of  Accounting  Research 18,  1: 109-131.
Qian, H. 2014. "The Timing of Seasoned Equity
Offerings: A Duration Analysis". Managerial Finance 40, 6, 565–586.
Rangan, S. 1998. "Earnings Management and the
Performance of Seasoned Equity Offerings". Journal of Financial
Economics 50, 101–122.
Roche, L, L., & Schotte, J. "IFRS, Enforcement, and their Role for Accounting Quality and Comparability". Master Thesis Accounting and  Financial  Management.  Stockholm
School of Economics.
Roychowdhury, S. 2006. "Earnings Management Through  Real  Activities  Manipulation". Journal of Accounting and Economics 423,
335–370.
Salehi,  M.,  &  Sepehri,  F.  2013.  "A  Study  of Accruals  Quality  on  Risk  Assessment  of Securities  in  Iran". Internal  Auditing  & Risk Management 291, 1–14.
Shivakumar,  L.  2000.  "Do  Firms  Mislead Investors  by  Overstating  Earnings  Before Seasoned  Equity  Offerings?". Journal  of Accounting and Economics 293, 339–371. Taylor,  G.  K.,  &  Xu,  R.  Z.  Z.  2010.
"Consequences of Real Earnings
Management  on  Subsequent  Operating Performance". Research  in  Accounting Regulation 222, 128–132.
Teoh,  S,  W.,  Welch,  I.,  &  Wong.  T.  J.  1998.
"Earning  Management  and  the  Long-Run Market  Performance  of  Initial  Public Offerings". Journal of Finance 536, 1935– 1974.
Yang,  W.-B.,  Hsu,  J.,  &  Yang,  T.-H.  2013.
"Earnings Management, Institutional
Shareholdings,  and  Performance  of  SEO Firms". Managerial  Finance 396,  528– 549.