Lecture 06A

ANALISIS DENGAN MODEL EXCESS RETURN (1)

Persamaan regresi market model dapat dimodifikasi menjadi:

Beta merupakan slope dari garis karakteristik, akan menunjukkan sensitivitas excess return sekuritas terhadap portofolio pasar.

Meneruskan contoh saham UUU, anggap R_F = 5 persen. Maka return saham UUU dan return pasar dapat diubah menjadi seperti pada tabel berikut.

 

ANALISIS DENGAN MODEL EXCESS RETURN (2)

Apabila menggunakan regresi linier sederhana, print-out SPSS ditunjukkan pada gambar berikut. Hasilnya adalah sama dengan cara sebelumnya, yaitu beta = 1,236607

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEAKURATAN ESTIMASI BETA

Estimasi  beta tersebut menggunakan data historis. Hal ini secara implisit berarti bahwa kita menganggap apa yang terjadi pada beta masa lalu, akan sama dengan apa yang terjadi pada beta masa datang.

Garis karakteristik dapat dibentuk oleh berbagai observasi dan periode waktu yang berbeda, dan tidak ada satu pun periode dan observasi yang dianggap tepat. Dengan demikian, estimasi beta untuk satu sekuritas dapat berbeda karena observasi dan periode waktunya yang digunakan berbeda.

Nilai alpha dan beta yang diperoleh dari hasil regresi tersebut tidak terlepas dari adanya error, sehingga bisa jadi estimasi beta tidak akurat karena alpha dan beta tidak menunjukkan nilai yang sebenarnya.

BETA PORTOFOLIO

Contoh, diketahui informasi berikut ini:

Tentukan return harapan dan risiko suatu portofolio terdiri dari empat saham FF, GG, HH, dan II.

SOLUSI:

 

Bobot portofolio dihitung terlebih dahulu

Jumlah dana yang diinvestasikan adalah Rp50 juta, maka sebanyak Rp20 juta/Rp50 juta = 40% diinvestasikan pada FF. Dengan cara yang sama, dana yang diinvestasi pada GG, HH, dan II, secara berurutan sebesar 10%, 20%, dan 30%.

Return harapan portofolio:

E(Rp) = (0,4) (0,10) + (0,1)(0,12) + (0,2)(0,15) + (0,3) (0,17)

          = 0,133 atau 13,3 persen.

Beta portofolio:

Beta_P = (0,4) (Beta_FF) + (0,1)(Beta_GG) + (0,2)(Beta_HH) + (0,3) (Beta_II)

           = (0,4) (0,9) + (0,1)(0,95) + (0,2)(1,2) + (0,3) (0,13)

           = 1,085.

 

PENGUJIAN CAPM

Kesimpulan yang bisa diambil dari penjelasan mengenai CAPM, adalah:

• Risiko dan return berhubungan positif, artinya semakin besar risiko maka semakin besar pula return-nya.

• Ukuran risiko sekuritas yang relevan adalah ukuran ‘kontribusi’ risiko sekuritas terhadap risiko portofolio.

Jika CAPM valid, maka nilai alpha 1 akan mendekati nilai rata-rata return bebas risiko selama periode pengujian, dan nilai alpha 2 akan mendekati rata-rata premi risiko pasar selama periode tersebut.

  

TEORI PENETAPAN HARGA ARBITRASI

Salah satu alternatif model keseimbangan, selain CAPM, adalah Arbritage Pricing Theory (APT).

Estimasi return harapan dari suatu sekuritas, dengan menggunakan APT, tidak terlalu dipengaruhi portofolio pasar seperti hanya dalam CAPM.

Pada APT, return sekuritas tidak hanya dipengaruhi oleh portofolio pasar karena ada asumsi bahwa return harapan dari suatu sekuritas bisa dipengaruhi oleh beberapa sumber risiko yang lainnya.

APT didasari oleh pandangan bahwa return harapan untuk suatu sekuritas dipengaruhi oleh beberapa faktor risiko yang menunjukkan kondisi perekonomian secara umum.

Faktor–faktor risiko tersebut harus mempunyai karakteristik seperti berikut ini:

• Masing-masing faktor risiko harus mempunyai pengaruh luas terhadap return saham-saham di pasar.

• Faktor-faktor risiko tersebut harus mempengaruhi return harapan.

• Pada awal periode, faktor risiko tersebut tidak dapat diprediksi oleh pasar.

MODEL APT

APT berasumsi bahwa investor percaya bahwa return sekuritas akan ditentukan oleh sebuah model faktorial dengan n faktor risiko, sehingga: 

 

dalam hal ini:

R_i                     = tingkat return aktual sekuritas i

E(R_i)               = return harapan untuk sekuritas i

f                       = deviasi faktor sistematis F dari nilai harapannya

b_i                      = sensitivitas sekuritas i terhadap faktor i

e_i                     = random error

MODEL KESEIMBANGAN APT
 

dalam hal ini:

E(R_i)   = return harapan dari sekuritas i

a₀        = return harapan dari sekuritas i bila risiko sistematis sebesar  nol

b_in       = koefisien yang menujukkan besarnya pengaruh faktor n terhadap

              return sekuritas i

F(Bar) = Premi risiko untuk sebuah faktor

              (misalnya   premi risiko untuk F₁ adalah E(F₁) – a₀)

Risiko dalam APT didefinisi sebagai sensitivitas saham terhadap faktor-faktor ekonomi makro (bi), dan besarnya return harapan akan dipengaruhi oleh sensitivitas tersebut.

MODEL APT

Pada dasarnya, CAPM merupakan model APT yang hanya mempertimbangkan satu faktor risiko yaitu risiko sistematis pasar.

Dalam penerapan model APT, berbagai faktor risiko bisa dimasukkan sebagai  faktor risiko.

Misalnya Chen, Roll dan Ross (1986), mengidentifikasi empat faktor yang mempengaruhi return sekuritas, yaitu:

• Perubahan tingkat inflasi.

• Perubahan produksi industri yang tidak diantisipasi.

• Perubahan premi risk-default yang tidak diantisipasi.

• Perubahan struktur tingkat suku bunga yang tidak diantisipasi.

---

End Of Lecture 06