Volume X, Nomor 2, Juni 2018                                                                      Ferli
Prediksi Return Emerging Market di Indonesia Dan Malaysia
Ossi Ferli

## STIE Indonesia Banking School

## Abstract
The  purpose  of  this  research  is  to  models  daily  returns  with  conditional heterocedasticity  to  investigate  the  volatility  of  returns  by  using  mean  process model  of  AR(1)  and  comparing  two  conditional  variance  model  EGARCH  and GARCH  (1,1)  of  Indonesia  and  Malaysia  stock  index  market.  The  result  of  the research  are  EGARCH  are  a  better  predictor  for  return  volatility  of  Indonesia and Malaysia.
Keywords: Emerging market, AR(1), EGARCH, GARCH (1,1)
Corresponding Author: ossi.ferli@ibs.ac.id

## PENDAHULUAN
Investor  memandang  ekspektasi  return  dan  resiko  merupakan  informasi yang  cukup  penting  dalam  melakukan  investasi.  Pengambilan  keputusan  dalam investasi  merupakan  hal  yang  cukup  sulit  untuk  dilakukan  mengingat  kondisi pasar  yang  berubah-ubah,  terutama  dalam  emerging  market  seperti  di  Indonesia dan  Malaysia.  Sehingga  investor  yang  dapat  memprediksi  kondisi  pasar  dengan lebih baik tentu akan mampu mengambil keputusan yang lebih baik dan rasional.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengukur  dan  menghubungkan  masalah- masalah  ekonometrik  dengan  penelitian  sebelumnya  mengenai weak  form efficiency di  pasar  saham  Indonesia  dengan  menghitung  returns  saham  dengan adanya kondisi non linier dan variasi volatilitas waktu dalam proses pembentukan return.  Penelitian  ini  juga  melakukan  uji  empiris  dari weak  form  efficiency dari
pasar  saham  Indonesia  dan  Malaysia.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat bermanfaat bagi para investor di pasar saham.

## TINJAUAN LITERATUR
Emerging  market adalah  pasar  keuangan  yang  terdapat  di  negara berkembang  (Bodie  et  al.,  2009).  Indonesia  merupakan  salah  satu  negara berkembang  yang  merupakan  pasar  potensial  bagi  investor  dari  dalam  dan  luar negeri.
Roberts  (1959)  menyediakan  intuisi  dalam  memformulasikan  uji random walk dalam perubahan data time series , dimana disesuaikan dengan teori standar ekonomi  mengenai  penentuan  harga  di  pasar  yang  bersaing.  Konsep weak  form inefficiency menurut  Kusi  dan  Menyah  (2003)  mengatakan  ¨ weak  form inefficiency  lies  in  the  presence  of  unexploited  economic  rents  rather  than requiring all individuals in a market to be rational and informed .¨
Dalam kegiatan di pasar saham, return merupakan imbalan yang diperoleh dari kegiatan investasi, imbalan tersebut  dapat  berupa dividend atau capital gain dari perubahan harga saham pada akhir periode (Bodie et al., 2009).
Harga  saham  secara  fundamental  mengandung  informasi  yang  berharga untuk  melihat  pergerakan  pasar  saham  di  masa  yang  akan  datang  secara keseluruhan.  Fama  and  French  (1988)  menemukan  bukti  awal  yang  mengatakan “ prices normalized by dividends or earnings can be used to capture time variation in expected returns. ”
Pengujian yang dilakukan oleh Claessens et al. (1995) dan Karemera et al.
(1999)  menunjukkan weak  form  inefficiency yang  konsisten  pada  pasar  di
Volume X, Nomor 2, Juni 2018                                                                      Ferli
Indonesia  dan  Malaysia.  Sedangkan  hasil  sebaliknya  ditemukan  pada  pasar  di Phillipina, Thailand, dan Taiwan.
Penelitian  yang  sama  telah  banyak  dilakukan  dengan  menggunakan  data pasar  saham  di  berbagai  negara  yang  merupakan emerging  market ,  namun metodologi penelitian ini mengacu pada penelitian yang dilakukan oleh Kusi dan Menyah (2003)  yang mendapatkan kesimpulan konsisten dan inkonsistensi weak form efficiency di pasar saham di sepuluh negara di Afrika (yaitu di Mesir, Kenya,
Zimbabwe, Afrika Selatan, Mauritius, Maroko, Botswana, Ghana, Pantai Gading, dan Swaziland) dengan menggunakan data indeks mingguan.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  data  indeks  Indonesia  dan  Malaysia  harian selama 5 tahun sejak 27 Desember 2006 sampai dengan 27 Desember 2011, harga index Indonesia dinyatakan dalam satuan mata uang dollar Amerika sebagai objek penelitian  yang  mewakili  emerging  market.  Data  diperoleh  dari www.msci.com merupakan  data  dari  setiap  sekuritas  yang  terdaftar  di  pasar  sekuritas.  Sekuritas disesuaikan  dan  diklasifikasikan  sesuai  dengan  Global  Industry  Classification Standard (GICS®), dan dipilih berdasarkan ukuran, likuiditas, serta mínimum free float .  Data harga harian diharapkan dapat memberikan gambaran yang lebih baik mengenai pergerakan dinamis dari harga dan return indeks pasar Indonesia.
Return  saham  (R t )  dihitung  menggunakan  log  return  dari  harga  saham ln(IND t ) - ln(IND t-1 ). Log return digunakan untuk menyesuaikan data return pada ´ thin  trading ´  yang  biasa  terjadi.  Data  yang  ada  diolah  dengan  menggunakan Eviews 6.0.

## Analisa statistik deskriptif
Berdasarkan  data  return  harian  dilakukan  analisa  awal  dengan  analisa statistik  deskriptif  seperti  nilai  maksimum,  minimum,  mean,  standar  deviasi, skewness, dan kurtosis dari data. Untuk melihat distribusi data secara sederhana. Lalu dilakukan pula uji normalitas menggunakan uji Jarque Berra.
Data  return  harian  tersebut  dilakukan  uji  stationer  data  dengan menggunakan uji Augmented Dickey Fuller (ADF) dan uji Durbin Watson untuk menguji pengaruh autokorelasi dan juga diperkuat  dengan uji  Ljung Box (Q dan Q 2 ) statistik, yang menunjukkan asumsi normal dan conditional heterocedasticity dari data return.

## Estimasi mean process dari data return menggunakan model AR
Model  AR  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  AR(1)  untuk membentuk model estimasi mean process adalah sebagai berikut:
t t t e R R     1 0  
Estimasi  varians  process  dari  data  return  menggunakan  perbandingan antara model EGARCH dan GARCH (1,1)
Model EGARCH oleh Nelson (1991) yang digunakan dalam penelitian ini untuk membentuk model estimasi varians process adalah sebagai berikut:
                               2 ln ln 2 ` 1 1 2 1 1 2 1 2 t t t t t t u u
Kelebihannya  dibandingkan  model  GARCH  adalah  memungkinkan  kita  untuk melihat  bagaimana  conditional  volatility  mempengaruhi  proses  harga  tanpa melanggar  batasan  parameter  fungsi  dimana  nilai  varians  pasti  positif  tidak tergantung  pada  nilai  konstantanya  dan  info  asimetrik  yang  dimungkinkan.
Volume X, Nomor 2, Juni 2018                                                                      Ferli
Model  GARCH  (1,1)  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk membentuk model estimasi varians process adalah sebagai berikut:
 t 2 =  +  t-1 2 +  t-1 2
Menurut  penelitian  Hansen  &  Lunde  (2001)  pada  return  harian  saham  IBM menemukan bahwa model prediksi terbaik adalah GARCH (1,1).
Untuk membandingkan kedua model variance process digunakan nilai R 2 , koefisien Akaike Info Criterion (AIK), dan koefisien Schwarze Criterion (SC).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Statistik Deskriptif
Rekapitulasi data statistik deskriptif dapat dilihat pada Tabel 1. Mean data return Indonesia bernilai positif, sedangkan Malaysia negatif, hal ini menunjukkan pasar  saham  Indonesia  lebih  baik.  Negatif  skewness  maka  asimetri  data  yang memiliki  ekor  panjang  di  sebelah  kiri.  Kurtosis  lebih  dari  3  mengindikasikan distribusi data leptokurtis normal didukung oleh hasil uji Jarque Berra.
Tabel 1 Statistik Deskriptif return indeks periode Desember 2006 – Desember 2011 Indonesia Malaysia Mean 0.00051 -0.00032 Standar Deviasi 0.02232 0.01228 Skewness -0.27593 -0.69255 Kurtosis 8.93272 9.81743 Prob. Jarque Berra 0.000 0.000 Jumlah observasi 1304 1304
Hasil uji ADF, uji Durbin Watson,  dan uji  LB (Q) dan (Q 2 ) dapat  dilihat pada  Tabel  2.  Hasil  uji  pada  signifikansi  5%  menunjukkan  distribusi  return Indonesia  dan  Malaysia  stasioner  tanpa  adanya  gejala  autokorelasi  serta menunjukkan adanya conditional heterocedasticity.
Tabel 2 Uji Stasioner, Autokorelasi, dan Asumsi Normalitas return indeks Indonesia Malaysia Prob. ADF 0.000 0.000 Durbin Watson stat 2.010 1.998 LB (Q) (12) 14.481 11.320 LB (Q) (24) 35.035 26.440 LB (Q) (36) 64.432 39.770 LB (Q 2 ) (12) 244.62 93.419 LB (Q 2 ) (24) 427.67 100.85 LB (Q 2 ) (36) 603.12 119.80

## Persamaan mean return process dan varians return process
Data  persamaan  model  mean  process  AR  (1)  dan  model  varians  process EGARCH dapat dilihat pada tabel 3. Model diuji pada tingkat signifikansi 5%.
Volume X, Nomor 2, Juni 2018                                                                      Ferli
Tabel 3 Model Mean Process return indeks Persamaan AR (1): t t t e R R     1 0  
Model Variance Process return indeks dengan EGARCH
Persamaan:  
                             2 ln ln 2 ` 1 1 2 1 1 2 1 2 t t t t t t u u
ARCH
 0  Conditional Mean Equation Indonesia 0.0006 (0.0005)
0.0834 (0.0270)
Malaysia 0.0006
(0.0003) 0.1145 (0.0305) EGARCH     R 2 AIC SC Conditional Variance Equation Indonesia -0.244 (0.022) 0.980 (0.003) -0.099 (0.011) 0.123 (0.012) 1.21% -5.030 -5.006 Malaysia -0.479 (0.085) 0.962 (0.009) -0.089 (0.012) 0.176
(0.023) 1.08% -6.151 -6.127
Data  persamaan  model  mean  process  AR  (1)  dan  model  varians  process GARCH  (1,1)  dapat  dilihat  pada  tabel  4.  Model  diuji  pada  tingkat  signifikansi 5%.
Tabel 4 Model Mean Process return indeks Persamaan AR (1): t t t e R R     1 0  
Model Variance Process return indeks dengan GARCH (1,1) Persamaan:  t 2 =  +  t-1 2 +  t-1 2
ARCH  0 
Conditional Mean Equation Indonesia 0.0011 (0.0006)
0.0618 (0.0291)
Malaysia 0.0010
(0.0003) 0.1355 (0.0321) GARCH    R 2 AIC SC Conditional Variance Equation Indonesia 0.000 (0.000) 0.084 (0.009) 0.897 (0.008) 0.98% -5.007 -4.987 Malaysia 0.000 (0.000) 0.137 (0.013) 0.832 (0.020) 0.85% -6.138 -6.118
Berdasarkan  nilai  R 2 ,  AIC,  dan  SC  maka  model  variance  process  yang lebih baik digunakan adalah model EGARCH baik untuk return indeks Indonesia dan  Malaysia,  hal  ini  bertolak  belakang  dengan  penelitian  Hansen  &  Lunde (2001) yang menyatakan model GARCH (1,1) lebih baik dalam memprediksi.
Berdasarkan model  mean  process  t ersebut,  probabilita  koefisien  signifikan menunjukkan bahwa return indeks Indonesia dan Malaysia terpengaruh oleh return periode sebelumnya. Return indeks Malaysia lebih besar dipengaruhi return periode sebelumnya jika dibandingkan dengan indeks Indonesia.
Volume X, Nomor 2, Juni 2018                                                                      Ferli
Berdasarkan model  variance  process EGARCH  pada  return  indeks Indonesia  dan  Malaysia,  probabilita  koefisien  signifikan  menunjukkan  varians dipengaruhi  oleh  varians  periode  sebelumnya.  Probabilita  koefisien  signifikan menunjukkan  adanya  asimetrik  info  mempengaruhi  varians  return.  Probabilita koefisien  signifikan  menunjukkan  setelah  menghilangkan  efek non  negativity pada  model  namun  hasil  masih  tetap  sama  yaitu  asimetrik  info  mempengaruhi varians return.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  berdasarkan  prediksi  return  di  pasar  saham  di Indonesia:
1. Penelitian  ini  menemukan  bahwa  model  AR(1)  dan  EGARCH  cukup mewakili  model mean  and  variance  process return  indeks  kedua  negara.
Hal  ini  sesuai  dengan  hasil  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh Kusi and Menyah (2003).
2. Berdasarkan  analisis  ada  indikasi  bahwa return  emerging  market
Indonesia dan Malaysia cukup dipengaruhi oleh return dan varians periode sebelumnya  serta  terdapat  pengaruh  asimetrik  info,  dimana  info  negatif akan  memberikan  dampak  yang  lebih  besar  pada  volatilitas  harga  indeks daripada informasi positif pada besaran informasi yang sama.
Saran  berdasarkan  hasil  penelitian  ini  adalah  untuk  penelitian  selanjutnya  bisa memasukkan  penilaian  efek  non  linier  pada  return  indeks,  sehingga  analisis kondisi return emerging market dapat lebih lengkap.

## DAFTAR PUSTAKA
Bodie  Z.,  Kane  A.,  Marcus  A.J.,  2009.  ¨ Investments .¨  8th  edition,  McGraw  Hill International Edition.
Brooks  C.,  2008.  ¨ Introductory  Econometrics  for  Finance .¨  2nd  edition, Cambridge University Press.
ClaessensS., Dasgupta S., and Glen J., 1995. ¨ Return behaviour in emerging stock markets .¨ World Bank Economic Review 9: 131-152.
Fama, E.F.,  French, K.F., 1988. ¨ Dividend yields and expected returns on stocks and bonds .¨ Journal of Financial Economics: 3-25.
Gujarati  D.  N.,  2003.  ¨Basic  Econometrics.¨  4th  edition,  McGraw  Hill International Edition.
Karemera  D.,  Ojah  K.,  and  Cole  J.  A.,  1999.  ¨ Random  walks  and  market efficiency  tests:  evidence  from  emerging  equity  markets .¨  Review  of Quantitative Finance and Accounting: 13171-13188.
Kusi J. A. and Menyah K., 2003. ¨ Return predictability in African stock markets .¨ Review of Financial Economics 12: 247-270.
Hansen  P.  R.  and  Lunde  A.,  2001.  ¨ A  comparison  of  volatility  models:  does anything beat GARCH (1,1)? ¨ Working Papers 84.
Roberts  H.  V.,  1959.  ¨ Stock  market  patterns  and  financial  analysis: methodological suggestions .¨Journal of Finance 14: 1-10.
Winarno  W.W.,  2009.  ¨Analisis  Ekonometrika  Dan  Statistika  dengan  Eviews.¨ Edisi kedua, Unit Penerbit dan Percetakan STIM YKPN.
www.msci.com
Volume X, Nomor 2, Juni 2018                                                                      Ferli

## Halaman ini sengaja dikosongkan
(this page intentionally left blank)