Volatility Spillover Effects from The US and Japan to the ASEAN-5 Markets and Among the ASEAN-5 Markets

## Intan Purbasari
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Sultan Ageng Tirtayasa

## Abstract
This study examines volatility spillover effects from USA and Japanese to the ASEAN-5 equity markets and volatility spillover among the ASEAN-5 equity markets in the period January 1, 2004 through December 31, 2013. The whole time-period is divided into 3 periods as related to the world financial and economic crisis of 2008-2009, namely : pre-crisis, crisis and post-crisis. Bivariate  GARCH  (1,1)  –  FULL  BEKK  model  is  employed  to  simultaneously  estimate  the conditional  variance  between  7  different  indexes.  The  following  are  the  results  of  empirical research : The first, volatility spillover has a different nature and magnitude depending on the period of the pre crisis, crisis and post-crisis. Second , there is evidence that in the pre-crisis period, there are no volatility spillover among the ASEAN-5 stock markets, but the different results shown in the crisis and post-crisis period, during this period of volatility spillover occurs between  the  ASEAN-5  markets,  but  in  times  of  crisis  the  magnitude  is  larger  than  the  post- crisis.  Internal  volatility  spillover  occurs  among  ASEAN-5  is  one-way  (unidirectional). Philippine capital market is resistant to the crisis and easily affected by Indonesia, Thailand and Singapore stock market. While in the post-crisis, Indonesian stock market  is easily affected by the stock market turmoil that occurred in Singapore and Thailand stock market. Third , there is evidence of volatility spillover from the U.S. and Japan to the ASEAN-5 markets. At the time of pre-crisis period, the Japanese market volatility spillover effect is greater than the American market. While in times of crisis and post-crisis, the U.S. market gives greater influence than the Japanese market. Four , the external relationship between U.S, Japan and the ASEAN-5 markets become  more  complex  during  the  post-crisis. Five, the  countries  that  have  large  spillover volatility is influenced by trade and FDI in the form of shares. The tendency is, the higher the trade relations and investor funds were invested in these countries the higher the dependence of the country with partner countries.
Keywords:
Volatility spillover; bivariate GARCH (1,1) - FULL BEKK; Stock Market

## Abstrak
Riset  ini  menguji  efek  spillover  volatilitas  dari  Amerika  Serikat  dan  Jepang  terhadap  pasar modal  negara  berkembang  (Asean-5)  dan  volatilitas  spillover  diantara  pasar  modal  negara berkembang  selama  periode Januari  hingga  Desember  2013.  Periode  waktu  penelitian  dibagi menjadi 3 periode yang berkaitan dengan krisis keuangan dan ekonomi dunia 2008-2009, yaitu pra-krisis,  krisis,  dan  pasca-krisis.  Model  Bivariat  Garch  (1,1)-Full  Bekk  digunakan  untuk memprediksi varians bersyarat antara 7 indek berbeda secara simultan. Hasil empiric penelitian sebagai  berikut:  Pertama,  volatilitas  spillover  memiliki  sifat  dan  besaran  yang  berbeda tergantung pada periode sebelum krisis, krisis dan pasca krisis. Kedua, ada bukti bahwa pada periode sebelum krisis, tidak ada limpahan volatilitas di antara pasar saham Asean-5, tetapi hasil yang  berbeda  ditunjukkan  pada  periode  krisis  dan  pasca-krisis,  selama  periode  ini  terjadi
Purbasari
limpahan  volatilitas.  Spillover  volatilitas  internal  terjadi  di  antara  Asean-5  adalah  satu  arah. Pasar modal Filipina tahan terhadap krisis dan mudah terpengaruh oleh pasar modal Indonesia, Thailand  dan  Singapura.  Sedangkan  pada  masa  pasca-krisis,  pasar  saham  Indonesia  mudah terpengaruh oleh gejolak pasar saham yang terjadi di Singapura dan Thailand. Ketiga, ada bukti limpahan volatilitas dari AS dan Jepang di pasar negara berkembang Asean. Pada saat periode sebelum  krisis,  efek  limpahan  volatilitas  pasar  Jepang  lebih  besar  daripada  pasar  Amerika. Sedangkan pada masa krisis dan pasca-krisis, pasar AS memberikan pengaruh yang lebih besar daripada  pasar  Jepang.  Keempat,  hubungan  eksternal  antara  Jepang,  AS  dan  pasar  Asean-5 menjadi lebih kompleks selama pasca-krisis. Kelima, negara-negara yang memiliki volatilitas spillover besar dipengaruhi oleh perdagangan dan FDI dalam bentuk saham. Kecenderungannya adalah semakin tinggi hubungan perdagangan dan dana investor diinvestasikan di negara-negara berkembang semakin tinggi ketergantungan negara tersebut dengan negara-negara mitra.
Katakunci: volatilitas spillover; bivariat GARCH (1,1) - FULL BEKK; pasar modal Corresponding author: intanantony@yahoo.co.id

## PENDAHULUAN
Integrasi  pasar  modal  negara  berkembang  dan  negara  maju  bisa  terlihat  dari meningkatnya hubungan perdagangan dan capital flow (hubungan investasi) dari dua kelompok negara  tersebut.  Semakin  terbuka  sebuah  negara  maka  semakin  tergantung  negara  tersebut terhadap  kegiatan  ekspor  dan  impor.  Integrasi  pada  pasar  keuangan  nyatanya  memberikan dampak yang positif maupun dampak negatif. Kemudahan dalam bertransaksi lintas pasar dan lintas negara menyebabkan biaya transaksi berkurang dan investor mempunyai berbagai pilihan dalam  proses  diversifikasi  portofolio.  Namun  demikian  integrasi  pasar  keuangan  pun menimbulkan dampak negatif. Integrasi pasar keuangan secara global mendorong korelasi antar harga sekuritas menjadi tinggi. Konsekuensi dari hal tersebut yaitu tidak tercapainya tujuan awal diversifikasi.  Integrasi  keuangan  internasional  membuat  peluang  diversifikasi  portofolio  para investor  asing  relatif  berkurang  sehingga  harus  membuat  strategi  lindung  nilai  yang  efisien. Oleh  karena  itu,  sangat  penting  untuk  mengungkap  saluran  informasi  yang  aktual  dan  masa transmisi  guncangan  (  antara  imbal  hasil  pasar  saham  atau  volatilitas)  terutama  untuk  pasar negara berkembang (Kenourgios dan Samitas, 2011;. Nikkinen et al, 2012a).
Implikasi  dari  korelasi  yang  tinggi  antar  sekuritas,  portofolio,  atau  bahkan  indeks mendorong  pasar  keuangan  semakin  kompleks  sehingga  bila  terjadi shock atau inovasi khususnya  yang  negatif  akan  berdampak atau menular  terhadap  pasar  lain.  Informasi  negatif tersebut biasa terjadi pada kondisi krisis. Seperti yang terjadi pada periode 2007, dimana pasar
keuangan diguncang oleh krisis yang bersumber dari Amerika Serikat. Runtuhnya Bear Stearns pada  tanggal  16  Maret  2008  dan  Lehman  Brothers  pada  15  September  2008  telah  memicu gejolak  tidak  hanya  di  pasar  keuangan  AS,  tetapi  juga  di  pasar  keuangan  global.  Pecahnya gelembung perumahan AS, yang mencapai puncaknya pada tahun 2006, memiliki peran utama. Terutama dikarenakan nilai surat berharga yang terikat dengan harga real estat Amerika Serikat jatuh,  yang  pada  akhirnya  merusak  lembaga  keuangan  global.  Krisis  tersebut  pada  awalnya disebabkan  oleh  tidak  lancarnya  pembayaran  surat  hutang  hipotek  di  Amerika  serikat  yang diperjualbelikan  di  pasar  keuangan,  yang  notabene  sudah  saling  terhubung  satu  sama  lain. Permasalahan  menjadi  semakin  besar,  ketika  dana  yang  digunakan  untuk  membeli  sekuritas tersebut  adalah  tidak  menggunakan  dana  investasi  tunai.  Efek  tersebut  menular  antar  negara tersebut yang kemudian pada akhirnya dikatakan sebagai krisis global.
Volatilitas  spillover,  juga  dikenal  sebagai contagion ,  hal  ini  biasanya  terjadi  karena saling  ketergantungan  antar  pasar  .  Saling  ketergantungan  ini  berarti  bahwa  guncangan,  baik global  atau  lokal,  dapat  ditularkan  ke  seluruh  negara  karena  hubungan  keuangan  mereka. Artinya, volatilitas spillover atau contagion mengacu pada penyebaran gangguan pasar dari satu negara ke negara lain, proses diamati melalui comovements harga saham, nilai tukar, atau arus modal (Dornbusch dan Claessens, 2000).
Saat ini peran pasar negara berkembang menjadi semakin penting , para ekonom tidak hanya  fokus  pada  negara-negara  maju  ,  seperti  Amerika  Serikat,  Inggris  dan  Jepang  ,  tetapi mereka  juga  memberikan  perhatian  besar  terhadap  pasar  negara  berkembang  .  Misalnya,  di pasar  modal  ,  sejauh  mana  keterkaitan  bursa  pasar  saham  negara  berkembang  dengan  bursa pasar  saham  negara  maju  memiliki  implikasi  penting  bagi  investor  negara  berkembang  dan negara maju . Jika bursa saham negara berkembang hanya terintegrasi lemah dengan pasar maju , hal  ini menunjukkan bahwa guncangan eksternal akan memiliki pengaruh yang kurang pada pasar  negara  berkembang  ,  dan  kemudian  investor  pasar  negara  maju  bisa  mendapatkan keuntungan  dengan  memasukkan  saham emerging  market dalam  portofolio  mereka  sebagai diversifikasi  untuk  mengurangi  risiko.  Sebaliknya  ,  jika  pasar  saham  emerging  sepenuhnya terintegrasi dengan pasar saham negara maju , volatilitas pada pasar negara berkembang akan menurun seperti volatilitas pada pasar saham negara maju , dan para investor domestik negara berkembang akan mendapatkan keuntungan dari rendahnya biaya modal ( Li , 2007) .
Dengan semakin pentingya peran Negara berkembang, sejumlah penelitian bermunculan untuk menginvestigasi  bagaimana spillover volatilitas dari pasar negara maju terhadap pasar negara berkembang, antara lain Ng(2000), Miyakoshi (2003), Wang dan Firth (2004), Liu dan Pan  (1997),  Lee,  Rui  dan  Wang  (2004)  serta  Wei,  Liu,  Yang  dan  Cheung  (1995),  semuanya fokus pada pasar saham Asia Timur. Ng (2000) membangun model spillover volatilitas dengan mengasumsikan bahwa terdapat 3 jenis shock (guncangan), yaitu guncangan lokal, regional dan dunia,  dan  pengaruh  pasar  saham  dunia  lebih  besar  dibandingkan  pasar  regional.  Miyakoshi (2003)  melakukan  investigasi  spillover  imbal  hasil  dan  volatilitas  dari  Jepang  dan  Amerika Serikat  terhadap  tujuh  pasar  saham  Asia  dan  menemukan  bahwa  volatilitas  pasar  Asia  lebih dipengaruhi  oleh  Jepang  dibandingkan  dengan  pasar  Amerika  Serikat.  Berbeda  dengan penelitian yang dilakukan oleh Miyakoshi (2003), Liu dan Pan (1997) menemukan bahwa pasar Amerika  Serikat  lebih  berpengaruh  dibandingkan  dengan  pasar  Jepang  dalam  hal  transmisi imbal  hasil  dan  volatilitas  terhadap  empat  pasar  negara  Asia,  yaitu  Hongkong,  Singapura, Taiwan dan Thailand.
Penelitian ini dimotivasi oleh penelitian yang dilakukan sebelumnya, yaitu oleh Gilenko dan  Federova (2014). Gilenko dan Federova (2014) meneiliti pengaruh spillover internal dan external (Amerika Serikat, Jerman, Jepang dan seluruh negara berkembang di dunia) terhadap negara  BRIC  (Brazil,  Rusia,  India  dan  China).  Model  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian tersebut adalah Multivariate GARCH- in mean dengan representasi Full BEKK. Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa efek spillover berbeda-beda tergantung pada periode waktu yang diteliti: periode pra-krisis, krisis atau pemulihan.
Model  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah multivariate  generalized autoregressive conditional  heteroskedasticity (MGARCH)  dengan  representasi full BEKK, model tersebut diusulkan oleh Engle dan Kroner (1995) dan disempurnakan oleh Kroner dan Ng (1998) untuk meneliti shock dan volatility spillover pada setiap pasar negara berkembang dan dua pasar negara maju. Model multivariat GARCH digunakan agar dapat secara bersamaan (simultan) mengestimasi pengaruh spillover pada mean dan varian, sehingga dapat menghindari masalah regressor yang dihasilkan terkait dengan proses estimasi dua langkah yang ditemukan dalam banyak studi sebelumnya (Pagan, 1984). Penerapan model multivariate GARCH dengan BEKK parameterisasi tidak memberlakukan pembatasan korelasi konstan diantara variabel dari
waktu ke waktu. Lebih khusus lagi model empiris yang digunakan dalam penelitian ini adalah bivariate GARCH model sehingga memungkinkan untuk meneliti transmisi volatilitas diantara dua  pasar  saham  yang  berbeda  secara  bersama-sama.  Li  dan  Majerowska  (2008)  menguji hubungan  antara  pasar  saham  negara  berkembang  dan  negara  maju  menggunakan parameterisasi BEKK dari MGARCH. Mereka menemukan bukti adanya return dan volatilitas spillover pada pasar negara berkembang dan hal ini menyiratkan bahwa investor asing dapat mengambil  manfaat  dari  pengurangan  risiko  dengan  menambahkan  saham  emerging  market untuk portofolio mereka. Model ini juga digunakan oleh Saleem (2009) yang meneliti transmisi volatilitas antara Russia, Amerika Serikat, Uni Eropa, Emerging Europe dan Asia ketika terjadi krisis di Russia. Mereka menemukan bukti adanya hubungan langsung antara pasar saham Rusia dengan  pasar  Amerika,  Eropa  dan  Asia  terkait  dengan  imbal  hasil  dan  volatilitas,  namun hubungannya  lemah,  lemahnya  hubungan  tersebut  menunjukkan  bahwa  pasar  Rusia  tidak terintegrasi  selurhnya  dengan  pasar  dunia.  Malik  dan  Ewing  (2009)  serta  Arouri  Hedi  et  al. (2011) meneliti transmisi volatilitas pada harga minyak dan imbal hasil saham, kedua peneliti tersebut memberikan bukti adanya spillover imbal hasil dan volatilitas.
Berdasarkan  penjelasan  diatas  diyakini  bahwa  pasar  global  saling  terkait,  sehingga penting  untuk  memahami  setiap  transmisi  volatilitas  dari  pasar  negara  maju  terhadap  pasar negara  berkembang.  Dalam  penelitian  ini  penulis  akan  menganalisa  dua  masalah  utama  : Pertama,  spillover  volatilitas  dari  negara  maju  (Amerika  dan  Jepang)  terhadap  negara berkembang  (negara  anggota  ASEAN-5)  pada  saat  pra  krisis,  krisis  dan  pasca  krisis.  Kedua, transmisi  volatilitas  diantara  pasar  negara  anggota  ASEAN-5  pada  saat  pra  krisis,  krisis  dan pasca  krisis.  Kedua,  transmisi  volatilitas  dari  negara  maju  (Amerika  dan  Jepang)  terhadap negara berkembang (negara anggota ASEAN-5) pada saat pra krisis, krisis dan pasca krisis.

## TINJAUAN LITERATUR
Negara-negara berkembang melakukan perdagangan lebih banyak dengan negara maju dibandingkan  dengan  rekan-rekan  negara  berkembang.  Selain  itu,  dana  yang  cukup  besar mengalir  dari  bank  dan  investor  institusi  yang  terletak  di  beberapa  pusat  keuangan  global. Semua  ini  menyiratkan  'ketergantungan  yang  kuat  pasar  negara  berkembang  terhadap  pasar global. Di sisi lain, kesamaan dalam struktur ekonomi regional dan kebijakan ekonomi, bank
pemberi  pinjaman  umum,  dan  tindakan  simultan  dari  investor  portofolio  yang  memiliki  aset pada pasar negara berkembang dapat menimbulkan saling ketergantungan diantara pasar saham (Kaminsky dan Rainhart, 2000; Pericoli dan Sbracia, 2003).
Chris Brooks, 2008 mendefinisikan spillover sebagai kecenderunagn volatilitas berubah pada satu pasar atau asset mengikuti perubahan volatilitas pada pasar lain. Hal ini menandakan perpindahan informasi secara cepat melalui urutan perubahan volatilitas dalam jangka pendek melalui  beberapa  pasar. Volatility  exposure berbeda  dengan volatility  spillover. Menurutnya, volatility  spillover fokus  terhadap  potensi  dampak  dari volatility  surprise pada  suatu  pasar terhadap  volatilitas  pada  pasar  lain  dalam  rentang  waktu  yang  singkat.  Sementara volatility exposure atau volatility beta dapat menangkap hubungan jangka panjang.
Tentunya  analisis  pada spillover terdapat  mekanisme  transmisi  dalam  perpindahan informasi baik informasi positif maupun informasi negatif. Tentunya informasi yang berpindah dari satu pasar ke pasar lain merupakan informasi yang mempunyai nilai ( valuable information). King  Wadhani, 1990 berpendapat bahwa informasi yang telah terpublikasi dari satu pasar ke pasar lain akan mempengaruhi seluruh pasar pada saat yang bersamaan namun tentunya dampak signifikansi pengaruh dari informasi tersebut antar pasar bisa berbeda. Caramazza et all, 2004 mendefinisikan secara garis besar bahwa perpindahan informasi bisa terjadi dari beberapa hal yaitu (1) common shock, (2) hubungan perdagangan ( trade linkages), (3) hubungan keuangan ( financial linkages ), dan (4) sentimen investor. Lin et all, 1993 memaparkan bahwa volatilitas dan return dari  dua  pasar  ekuitas  kemungkinan  akan  berhubungan  dikarenakan  hubungan kedekatan  perdagangan,  hubungan  investasi  ( investment  link ),  pertumbuhan  integrasi  pasar keuangan, model ICAPM, dan contagion pada pasar.
Menurut  Calvet,  Fischer,  dan  Thompson  (2006),  tujuan  utama  dalam  penelitian volatilitas spillover adalah untuk memahami bagaimana volatilitas dapat mempengaruhi imbal hasil  portofolio.  Imbal  hasil  portofolio  memiliki  implikasi  pada  manajemen  risiko  harian, pemilihan  portofolio,  dan  harga  derivatif.  Gerakan  volatilitas  bisa  membantu  pemahaman transmisi guncangan ( shock transmission) dalam sistem keuangan global. Terdapat efek yang mempengaruhi volatilitas pasar keuangan dan aset, yaitu volatility spillover.
Financial  Contagion dapat  didefinisikan  sebagai  suatu  efek  sistematis  dari  aktivitas spekulatif  pada  suatu  negara  baik  pada  nilai  tukar,  pasar  saham  dan  pasar  uang  yang menimbulkan efek yang serupa di pasar finansial lain. Krisis finansial yang mungkin menjalar dari  suatu  negara  ke  negara  lain  karena  ada  faktor  kejutan  atau shock, yang  kemudian mempengaruhi  pergerakan  dari  nilai  tukar  dan  harga  saham  secara  bersamaan.  Forbes  dan Rigobon  (2002)  menyebutkan  bahwa contagion adalah  signifikansi  peningkatan  hubungan terkondisikan antar pasar setelah suatu shock. Menurut  Forbes dan Rigobon (2001) terdapat tiga definisi contagion yaitu :
a. Dapat  diinterpretasikan  sebagai  kejadian  krisis  :  terjadinya collaps di  suatu  negara menimbulkan serangan spekulatif di negara lainnya.
b. Berdasarkan fakta bahwa negara pada saat krisis mengalami kenaikan tingkat volatilitas dari return, contagion dapat dikarakteristikkan sebagai transmisi volatilitas antar negara.
c. Contagion dapat  didefinisikan  sebagai  suatu  perubahan  dari  perambatan  kejutan  atau shock antar  negara.  Sebagai  contoh,  kejutan  dari  suatu  negara  ke  negara  lain ditransmisikan dalam intensitas yang lebih tinggi selama krisis atau peningkatan yang signifikan dari keterikatan antar pasar setelah terjadinya shock terhadap negara tertentu, atau dengan kata lain disebut shift contagion (Forbes dan Rigobon, 2002).
Forbes  dan  Rigobon  (2002)  juga  menyebutkan  bahwa contagion dapat  ditentukan dengan empat cara, yaitu :
a. Melalui pengujian berdasarkan koefisien korelasi. Cara ini adalah yang paling bagus.
b. Melalui uji mekanisme transmisi varians-kovarians (metode ARCH-GARCH) bilamana terjadi spillover effect.
c. Melalui  uji  kointegrasi  yang  dapat  dilihat  bilamana  terjadi  perubahan  vektor terkointegrasi antar pasar saham.
d. Melalui asumsi yang sederhana dan melihat suatu kejadian yang sifatnya eksogen untuk pemodelan dan langsung mengukur perubahan yang terjadi pada mekanisme propagasi.
Menurut  Fratzscher  (2003) contagion terjadi  karena  sistem  ekonomi  terbuka  yang menghubungkan perdagangan, letak geografis, common external shocks, atau sistem ekonomi yang serupa yang memungkinkan terintegrasinya pasar finansial. Ketika suatu negara terkena
pukulan akibat krisis finansial, investor akan lari dari negara lain juga, bisa karena mereka ingin menyesuaikan posisi portfolio investasinya atau juga karena mereka takut dampaknya merembet dari  krisis  suatu  negara  tertentu  ( herding  contagion ).  Semakin  terintegrasinya  suatu  negara secara finansial dengan negara lain yang pertama kali mengalami krisis, maka semakin besar kemungkinan krisis tersebut akan merambat ke negara tersebut.

## Multivariate Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (M-GARCH)
Perkembangan penelitian menggunakan data time series cukup pesat dalam menjawab pemodelan  volatilitas  untuk  memprediksi  tingkat  imbal  hasil  yang  digarapkan  hanya  dengan menggunakan informasi periode sebelumnya atau yang lebih dikenal sebagai lag Autoregressive Moving  Average (ARMA).  Adanya  beberapa  karakteristik  data  keuangan  yang  bersifat leptokurtosis, volatility  clustering dan leverage  effect tidak  dapat  ditangkap  oleh  model struktural linear.
Memodelkan  volatilitas  pada  data  keuangan  yang  bersifat time  series telah  menjadi objek  perhatian  yang  cukup  besar  sejak diperkenalkannya  model Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (ARCH)  oleh  Engle  pada  tahun  1982  dan  kemudian  digeneralisasi  oleh Bollerslev  (1986),  merupakam  salah  satu  metode  yang  paling  populer  digunakan  untuk volatilitas pemodelan data keuangan time series frekuensi tinggi. ARCH merupakan model time varying. Model Multivariate  Generalized  Autoregressive  Conditional  Heteroskedasticity  (M- GARCH) telah umum digunakan untuk memperkirakan efek spillover volatilitas antara pasar yang berbeda.
Model multivariate  generalized  autoregressive conditional  heteroskedasticity (MGARCH)  dengan  representasi full BEKK,  diusulkan  oleh  Engle  dan  Kroner  (1995)  dan disempurnakan oleh Kroner dan Ng (1998) untuk meneliti shock dan volatility spillover pada setiap  pasar  negara  berkembang  dan  dua  pasar  negara  maju.  Model  multivariat  GARCH digunakan agar dapat secara bersamaan (simultan) mengestimasi pengaruh spillover pada mean dan  varian,  sehingga  dapat  menghindari  masalah  regressor  yang  dihasilkan  terkait  dengan proses estimasi dua langkah  yang ditemukan dalam banyak studi sebelumnya (Pagan, 1984). Penerapan  model multivariate GARCH  dengan  BEKK  parameterisasi  tidak  memberlakukan pembatasan korelasi konstan diantara variabel dari waktu ke waktu.
Model ini juga digunakan oleh Saleem (2009) yang meneliti transmisi volatilitas antara Russia, Amerika Serikat, Uni Eropa, Emerging Europe dan Asia ketika terjadi krisis di Russia. Mereka menemukan bukti adanya hubungan langsung antara pasar saham Rusia dengan pasar Amerika, Eropa dan Asia terkait dengan imbal hasil dan volatilitas, namun hubungannya lemah, lemahnya  hubungan  tersebut  menunjukkan  bahwa  pasar  Rusia  tidak  terintegrasi  selurhnya dengan pasar dunia. Selain itu Valadkhani et al. (2013) melakukan penelitian transmisi dinamika PDB lintas Negara, dan mereka menemukan bahwa pengaruh guncangan sebagian besar berasal dari Negara ekonomi yang lebih besar menuju Negara ekonomi yang lebih kecil.
Hubungan  lintas-batas  menjadi  sangat  penting  untuk  dipelajari,  terutama  dengan meningkatnya  integrasi  keuangan  global,  dengan  perubahan  di  satu  pasar  yang  mengarah  ke spillovers  pada  negara  lain  baik  dalam  hal  imbal  hasil  maupun  volatilitas.  Integrasi  sering diperkuat  melalui  pembentukan  daerah  perdagangan  bebas  atau  meningkatkan  volume perdagangan di antara negara-negara. Negara Amerika Serikat dan Jepang memiliki hubungan perdagangan dan investasi yang kuat dengan Perhimpunan Bangsa Asia Tenggara (ASEAN).
Meningkatnya integrasi pasar keuangan telah menghasilkan banyak ketertarikan dalam memahami efek spillover volatilitas dari satu pasar ke pasar lain . Dua garis pemikiran telah dikembangkan mengapa spillovers ini ada . Pertama , spillovers volatilitas mungkin hasil dari lindung  nilai  lintas  -  pasar  dan  perubahan  informasi  umum,  yang  sekaligus  dapat  mengubah ekspektasi di pasar . Alasan kedua yang diberikan untuk menjelaskan efek spillover mean dan volatilitas  adalah  bahwa  penularan  keuangan  ,  khususnya  guncangan  ( shock )  pada  pasar aset dalam suatu negara dapat menyebabkan perubahan harga aset di pasar keuangan negara lain . Kordres dan Pritsker ( 2002) mengembangkan multiple asset rational expectations model untuk menjelaskan penularan pasar keuangan . Melalui saluran keseimbangan lintas- pasar , investor mengirimkan guncangan antara pasar dengan menyesuaikan eksposur portofolio mereka untuk risiko  makroekonomi  .  Hasil  penelitian  mereka  menunjukkan  bahwa  tingkat  penularan keuangan tergantung pada sensitivitas pasar bersama faktor risiko makroekonomi dan jumlah informasi asimetri antara pasar .
Berdasarkan  penjelasan  diatas  diyakini  bahwa  pasar  global  saling  terkait,  sehingga penting  untuk  memahami  setiap  transmisi  volatilitas  dari  pasar  negara  maju  terhadap  pasar
negara berkembang. Dalam penelitian ini penulis akan menganalisa dua masalah utama, pertama spillover  volatilitas  dari  negara  maju  (Amerika  dan  Jepang)  terhadap  negara  berkembang (negara  anggota  ASEAN-5)  pada  saat  pra  krisis,  krisis  dan  pasca  krisis.Kedua,  spillover volatilitas diantara pasar negara anggota ASEAN-5 pada saat pra krisis, krisis dan pasca krisis.
Hipotesis yang digunakan dalam penelitian ini yaitu hipotesis untuk mengetahui apakah terjadi volatility spillover dari pasar saham Amerika dan Jepang terhadap pasar saham ASEAN- 5 dan apakah terjadi spillover volatilitas diantara pasar saham ASEAN-5. Adapun hipotesis yang digunakan  untuk  mengetahui volatility  spillover dari  pasar  saham  eksternal  ke  pasar  saham internal serta untuk mengetahui volatility spillover diantara pasar saham internal, adalah sebagai berikut :
H 0 : Tidak ada volatility spillover diantara pasar ekuitas ASEAN-5
H 1 : Terdapat volatility spillover diantara pasar ekuitas ASEAN-5
H 0 : Tidak ada volatility  spillover dari  pasar  ekuitas  Amerika  Serikat  dan  Jepang  terhadap pasar ekuitas ASEAN-5
H 2 : Terdapat volatility  spillover dari  pasar  ekuitas  Amerika  Serikat  dan  Jepang  terhadap pasar saham ASEAN-5

## MODEL PENELITIAN

## Multivariate GARCH - BEKK
The Autogressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH) proses yang diusulkan oleh Engle  (1982)  dan Generalized ARCH  (GARCH)  oleh  Bollerslev  (1986)  yang  dikenal  dalam pemodelan  volatilitas return saham.  Dalam  memeriksa  hubungan  volatilitas  antar  negara, pendekatan GARCH multivariat lebih disukai daripada univariat. Namun, model tersebut hanya dapat  diperkirakan  dengan  memberlakukan  pembatasan  tertentu  pada conditional  variance - covariance  matrix (misalnya,  kepastian  positif).    Namun  masalah  tersebut  dapat  diatasi  oleh model BEKK (Baba, Engle, Kraft dan Kroner) parameterisasi yang diusulkan oleh Engle dan Kroner (1995). Menggunakan bentuk kuadrat untuk memastikan kepastian positif, model BEKK sesuai  dengan  hipotesis  korelasi  konstan  dan  memungkinkan  untuk  terjadinya  spillover volatilitas antar pasar.
Akronim BEKK berasal dari nama keempat penentu model ini, yaitu Baba, Engle, Kraft dan  Kroner  (1990)  dan  kemudian  dikembangkan  oleh  Engle  dan  Kroner  (1995). Selanjutnya akan  digunakan  model  bivariate  GARCH  (1,1)  –  full  BEKK  untuk  mengestimasi  adaanya pengaruh spillover antara negara anggota  ASEAN-5 dan juga pengaruh  spillover  dari negara maju (Amerika Serikat dan Jepang).
Langkah  pertama  dalam  metodologi  bivariat  GARCH  adalah  menentukan  persamaan rata-rata.  Dengan  demikian,  persamaan  rata-rata  untuk  masing-masing return  series adalah sebagai berikut :
R i,t = µ i + αR i,t-1 +  ε it (3.1)
Dimana : R i,t = Return seri I pada waktu t R i,t-1 = Return seri I pada waktu t-1 µ i = long term drift coefficient ε t = error term return seri I pada waktu t
Dalam  kerangka bivariate GARCH  (1,1)  –  full  BEKK  yang  diperkenalkan  oleh  Engle  dan Kroner  (1995)  menjamin  bahwa variance-covariance matriks  dalam  system  adalah positive definite sehingga H t ( variance equation model BEKK representation ) secara matematis dapat dinyatakan sebagai berikut :
Ht  = C' 0 C 0 + A' 11 ε t-1 ε' t-1 A 11 + B' 11 H t-1 B 11 (3.2)
Keterangan : Ht  adalah matriks  conditional variance. C 0 adalah matriks 2 x 2 segitiga atas, yang terdiri dari 3 parameter.
B  adalah parameter matriks 2 x 2 yang menggambarkan sejauhmana conditional  variance saat   ini dipengaruhi oleh conditional variance masa lalu.
A  adalah  matriks  parameter  kuadrat  dan  mengukur  sejauh  mana conditional  variance berhubungan dengan  error  kuadrat  masa  lalu.  Parameter  A  menggambarkan  pengaruh shock atau  kejadian terhadap volatilitas ( conditional variance ).
Matriks conditional variance dan covariance juga dapat dinyatakan sebagai berikut :
H t = Cꞌ 0 C 0 + [ 𝑎11 𝑎12 𝑎21 𝑎22 ] ꞌ [ 𝑒1, 𝑡 − 1 𝑒1, 𝑡 − 1 𝑒2, 𝑡 − 1 𝑒2, 𝑡 − 1 𝑒1, 𝑡 − 1 𝑒2, 𝑡 − 1 ] [ 𝑎11 𝑎12 𝑎21 𝑎22 ] + [𝑏11 𝑏12 𝑏2 𝑏22 ] ꞌ H t-1 [𝑏11 𝑏12 𝑏21 𝑏22 ] (3.3)
Pada persamaan H t dapat diperluas dengan perkalian matriks dan didapat persamaan berikut : h 11,t =  C 2 11 + α 2 11 ε 2 1,t-1 + 2α 11 α 21 ε 1,t-1 ε 2,t-1 + α 2 21 ε 2 2,t-1 + b 2 11 h 11,t-1 +2b 11 b 21 h 12,t-1 + b 2 21 h 22,t-1 (3.4)
h 12,t = C 11 C 21 + α 11 α 12 ε 2 1,t-1 + ( α 21 α 12 +α 11 +α 22 ) ε 1,t-1 ε 2,t-1 + α 21 α 22 ε 2 2,t-1 + b 11 b 12 h 11,t-1 + (b 21 b 12 + b 11 b 22 ) h 12,t-1 + b 21 b 22 h 22,t-1 (3.5) h 22,t =  C 2 21 + C 2 22 + α 2 12 ε 2 1,t-1 + 2α 12 α 22 ε 1,t-1 ε 2,t-1 + α 2 22 ε 2 2,t-2 + b 2 12 h 11,t-1 + 2b 12 b 22 h 12,t-1 + b 2 22 h 22,t-1 (3.6)
Keterangan :
• h 11,t , h 22,t masing-masing secara berurutan adalah conditional variance (volatilitas) pasar saham pertama  dan conditional  variance pasar  saham  kedua,  sedangkan  h 12,t adalah conditional covariance antara pasar saham pertama dengan pasar saham kedua.
• Parameter b 11 , b 22 masing-masing secara berurutan menunjukkan besarnya reaksi pasar saham pertama  terhadap  volatilitas yang  terjadi  secara  langsung  pada  pasar  saham  pertama  dan besarnya  reaksi  pasar  saham  kedua  terhadap  volatilitas yang  terjadi  secara  langsung  pada pasar saham kedua.
• Parameter  a 21 menunjukkan  adanya shocks  transmission secara  tidak  langsung  dari  pasar saham kedua ke pasar saham pertama ( shocks pasar saham kedua mempengaruhi volatilitas pasar  saham  pertama  secara  tidak  langsung),  parameter  b 21 menunjukkan  adanya volatility transmission secara langsung dari pasar saham kedua ke pasar keuangan pertama (volatilitas psar saham kedua mempengaruhi volatilitas pasar keuangan pertama secara langsung).
• Parameter  a 12 menunjukkan  adanya shock  transmission secara  tidak  langsung  dari  pasar saham pertama ke pasar saham kedua ( shock pasar saham pertama mempengaruhi volatilitas pasar  saham  kedua  secara  tidak  langsung),  parameter  b 12 menunjukkan  adanya volatility transmission secara tidak langsung dari pasar saham pertama ke pasar saham kedua (volatilitas pasar saham pertama mempengaruhi volatilitas pasar saham kedua secara tidak langsung).
• Parameter  a11  a22  masing-masing  secara  berurutan  menunjukkan  besarnya  reaksi  pasar saham pertama terhadap shock yang terjadi secara langsung pada pasar saham pertama dan besarnya reaksi pasar saham kedua terhadap shock yang terjadi secara langsung pada pasar saham kedua.
Model persamaan (3.4) merupakan proses dinamik dari H t sebagi fungsi linear dari nilai masa lalunya ( H t-1 ) dan cross product dari innovation masa lalu ( e 1,t-1 e 2,t-1 ) yang memungkinkan pengaruh  silang  dalam conditional  variance. Parameter  a 12 dan  b 12 merupakan  indikator spillover dari  pasar  saham  pertama  ke  pasar  saham  kedua  sedangkan  a 21 dan  b 21 merupakan indikator spillover dari pasar saham kedua ke pasar saham pertama. Hasil estimasi parameter tersebut  memiliki  nilai  koefisien  dan  tanda  dengan  tingkat  signifikansi  tertentu  yang menggambarkan besaran spillover yang terjadi.

## HASIL PENELITIAN
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah harga penutupan indeks saham harian (5  hari  kerja)  negara  anggota  ASEAN-5,  Amerika  Serikat,  Jepang.  Indeks  pasar  saham  dari negara-negara  tersebut  adalah  sebagai  berikut  :  IDX  composite  (Indonesia)  ,  FTSE  BURSA MALAYSIA KLCI (Malaysia), BANKOK SET 50 (Thailand), PSE composite (Filipina), Strait Time  Index  (Singapura),  S&P  500  composite  (USA),  TOPIX  (Jepang).  Alasan  pemilihan
ASEAN-5  adalah  karena  pasar  keuangan  ASEAN-5  sudah  lama  berdiri  dan  memiliki pengalaman  panjang  dalam  penyelenggaraan  kegiatan  transaksi  saham  baik  secara  domestik maupun  internasional.  Data  harian  dipilih  karena  dapat  menangkap  informasi  lebih  banyak dibandingkan  data  mingguan  atau  bulanan  (lie  dan  Giles,2013).  Sedangkan  menurut  Nelson (1991)  data  harian  memiliki  persistensi  yang  tinggi.  Semakin  tinggi  frekuensi  data  maka persistensi dari volatilitas semakin tinggi pula. Data diambil dari Data Stream periode January 2004 – Desember 2013. Naime (2012) menggunakan  rata-rata harga saham hari sebelumnya dan  harga  saham  hari  berikutnya  untuk  mengisi  kekosongan  data  yang  diakibatkan  oleh  hari libur dan hari spesial untuk mengatasi masalah ini. Dalam penelitian ini, kekosongan data pada hari dimana tidak terjadi transaksi disamakan dengan data hari sebelumnya. Kedua, data harian memiliki masalah zona waktu ( time zone ) yang disebabkan oleh perbedaan lokasi antar negara, hal ini berhubungan dengan perbedaan waktu pembukaan dan penutupan . Dalam penelitian ini, objek  penelitian  berada  dalam  zona  waktu  yang  sama  kecuali  Amerika  Serikat.  (Brooks  dan Henry, 2000) berpendapat bahwa tidak sesuianya ( non-synchronous ) waktu perdagangan akan membuat  bukti spillover menjadi  palsu.  Namun  seiring  dengan  berkembangnya  teknologi informasi seperti internet, ketidakseuaian ( non-synchronous ) merupakan hal yang kecil ketika melakukan estimasi pengaruh spillover.
Seluruh periode  waktu  dibagi  menjadi  tiga  periode  berdasarkan  krisis  keuangan  dan ekonomi global. Pembagian periode ini didasarkan pada jurnal Gilenko dan Fedorova (2014).
• Periode Pra – Krisis  (1 Januari 2004 s/d 28 Desember 2007)
• Periode Krisis  (1 Januari 2008 s/d 27 Maret 2009)
• Periode Pasca Krisis   (30 Maret 2009 s/d 31 Desember 2013)

## Statistik Deskriptif
Sampel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  harga  penutupan  masing- masing indeks saham untuk pasar Indonesia, Malaysia, Singapura, Filipina, Thailand, Amerika Serikat dan Jepang, dalam mata uang lokal dan semua data diperoleh dari Datastream. Sampel dimulai  dari  Januari  2004  dan  berakhir Desember  2013,  menghasilkan  2609  observasi  untuk setiap seri. Sampel data yang digunakan dibagi kedalam tiga periode yaitu pra kiris, krisis dan pasca krisis.
Data  level  tidak  digunakan  karena  belum  stasioner  hal  ini  dapat  dilihat  dari  grafik masing-masing  indeks  yang  lebih  lanjut  dibuktikan  dengan  menggunakan Augmented  Dicky Fuller (ADF) test. Berikut grafik ketujuh indeks saham pada penelitian ini. Dapat dilihat dari gambar  1  dibawah  terdapat trend peningkatan  nilai  indeks  saham  pada  awal  periode  2004 sampai  dengan  akhir  2007  baik  pada  pasar  saham  Amerika  dan  Jepang  maupun  ASEAN-5. Awal periode 2008 hingga akhir periode 2008 nilai indeks saham dari ketujuh negara mengalami trend  penurunan  dimana  periode  tersebut  merupakan  periode  krisis  keuangan  global  yang ditimbulkan  oleh  Amerika  Serikat.  Periode  2009  dianggap  sebagai  periode  pemulihan  krisis dimana terlihat adanya peningkatan dari ketujuh indeks saham tersebut.
Berikut  disajikan  grafik  data  level  dari  variable  indeks  saham  pada  seluruh  periode sample. Dari seluruh periode pengamatan terlihat pada periode 2008 adanya volatility clustering yang terjadi akibat krisis keuangan global. Structural break yang terjadi pada periode tersebut menandakan bahwa sedang terjadi krisis.
0 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 6,000 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 IDX 600 800 1,000 1,200 1,400 1,600 1,800 2,000 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 FTSE 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 6,000 7,000 8,000 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 PSEI 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 3,500 4,000 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 STI

## Gambar 1. Grafik data level Indeks Saham
Dari  grafik  data level  terlihat  bahwa  setiap  nilai  asset  keuangan  memiliki  variabilitas data yang tinggi dan trend sehingga secara informal hal ini menunjukkan bahwa data level nilai asset  keuangan  belum  stasioner.  Dengan  cara  yang  lebih  formal  untuk  melihat  apakah  data sudah stasioner atau belum yaitu dengan menggunakan ADF test. Stasioneritas menurut Gujarati dan Porter (2009) didefinisikan jika suatu series memiliki mean dan variance konstan sepanjang waktu tertentu dan nilai kovarian antara dua periode  waktu hanya tergantung pada jarak atau lag dua  periode  waktu  tersebut  dan  bukanlah  pada  waktu  aktual  ketika  kovarians  tersebut dihitung. Berikut hasil ADF test dari ketujuh indeks saham.

## Tabel 1. ADF test data level indeks saham (Full Sample)
Country Indonesia  Malaysia Singapura Filipina Thailand USA Jepang t-statistic -0,74162 -0,33773 -1,867574 -0,55378 -0,73206 -0,46144 -1,2026 Prob. 0,8343 0,9169 0,348 0,8781 0,8368 0,8961 0,6756
ADF test yang dilakukan terhadap ketujuh nilai data level indeks saham terlihat bahwa data level adalah non-stationary karena probabilita ADF test lebih besar dari t-critical 5% dalam hal  ini  gagal  untuk  menolak  Ho,  dimana  Ho  :  data time  series memiliki unit  root (non-
200 300 400 500 600 700 800 900 1,000 1,100 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 SET_50 600 800 1,000 1,200 1,400 1,600 1,800 2,000 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 S&P 500 600 800 1,000 1,200 1,400 1,600 1,800 2,000 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 TOPIX
stasionary). Differencing pertama dilakukan dengan menggunakan fungsi difference log (dlog). Fungsi difference log (dlog) menghasilkan return dari tiap-tiap nilai asset keuangan.
Pertimbangan  perubahan  data  level  menjadi  data return memiliki  alasan  yakni  dalam investasi yang menjadi fokus perhatian investor adalah tingkat return (pengembalian investasi) yang akan diperoleh sehingga nilai return suatu indeks saham menjadi fokus utama sebelum diputuskan untuk menentukan pilihan portfolio yang akan dibentuk dalam berinvestasi.
Berikut  adalah  grafik return ketujuh  nilai  pasar  keuangan  dalam  penelitian  ini.  Dari grafik return ketujuh indeks saham terlihat jelas pada periode 2008 terjadi volatility clustering yang  mengindikasikan  bahwa  diwaktu  tersebut  terjadi  adanya  krisis.  Fluktuasi  yang  tajam sepanjang periode 2008 menjadi perhatian banyak peneliti untuk menganalisa fenomena yang terjadi pada indeks saham yang memiliki karakteristik resiko yang berbeda beda
-.12 -.10 -.08 -.06 -.04 -.02 .00 .02 .04 .06 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 RFTSE -.12 -.08 -.04 .00 .04 .08 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 RSTI -.15 -.10 -.05 .00 .05 .10 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 RPSEI -.12 -.08 -.04 .00 .04 .08 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 RIDX
Gambar 2. Grafik Data Return Indeks Saham (Full

## Sample)
Dari  grafik  diatas,  untuk  menguji  stasioneritas  data time  series dilakukan  uji  ADF terhadap data return indeks pasar, berikut hasil uji ADF yang dilakukan.
Tabel 2. ADF test data return indeks saham (Full Sample)
Country Indonesia Malaysia Singapura Filipina Thailand USA Jepang t-statistic -45,6928 -45,3478 -50,21442 -45,0599 -52,1171 -40,451 -50,439 Prob. 0,0001 0,0001 0,0001 0,0001 0,0001 0,0000 0,0001
Hasil  ADF  test  pada  table  2  diatas  terlihat  bahwa  data  ketujuh  indeks  saham  telah stasioner karena probabilitas ADF test lebih kecil dari t-critical 0.05 selanjutnya data return siap dimodelkan  dengan  menerapkan  Augmented  Dickey  Fuller  (ADF)  test.  Hasil  (Tabel  1) memungkinkan kita untuk menolak hipotesis nol yang menyatakan bahwa return memiliki unit root , hal ini mendukung hipotesis stasioneritas (bahkan pada nilai kritis MacKinnon  1%).
Karakter volatility clustering dapat dilihat secara grafis dari gambar 2 diatas. Selanjutnya dapat dilihat meskipun grafik return menunjukkan adanya stabilitas pada nilai tertentu (di dekat nol), namun adanya fenomena volatility clustering menyebabkan dugaan perlunya pemodelan
-.20 -.16 -.12 -.08 -.04 .00 .04 .08 .12 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 RSET_50 -.12 -.08 -.04 .00 .04 .08 .12 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 RS_P_500 -.15 -.10 -.05 .00 .05 .10 .15 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 RTOPIX
ARCH. Volatility  Clustering menunjukkan  adanya  heteroskedastisitas  karena  terdapat  varian error yang besarnya tergantung pada volatilitas error dimasa lalu. Pada tabel 3 dibawah dapat dilihat nilai Arch Test (lag 5) pada setiap seri return . ARCH test yang tidak signifikan hanya ditunjukkan  oleh  Malaysia  pada  saat  krisis  saja.  Secara  keseluruhan  hasil  pengujian  yang diberikan  pada  table  3  dibawah  menunjukkan  bahwa  hipotesis  null  tidak  adanya  fenomena ARCH dapat ditolak. Nilai statistik uji TR 2 lebih besar dari nilai kritis pada p-value 0.00. Hasil tersebut menunjukkan bukti pola autokorelasi baik pada nilai residual dan maupun nilai residual kuadrat  mereka.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  GARCH  parameterisasi  sesuai  untuk  proses varians bersyarat.
Tabel  3  menunjukkan  statistik  deskriptif  data  imbal  hasil  saham  dari  pasar  saham ASEAN-  5,  Amerika  Serikat  dan  Jepang.  Dari  table  tersebut  dapat  terlihat  dengan  jelas perbedaan dari masing-masing periode sampel. Pada masa pra krisis nilai return yang paling tinggi dimiliki oleh Indonesia yaitu sebesar (0.001323) dan yang terendah dimiliki oleh Thailand yaitu sebesar (0.000212). Standar deviasi yang paling tinggi dimiliki oleh Indonesia (0.012982) dan  diikuti  oleh  Thailand  (0.01427)  ,  Filipina  (0.012716),    Jepang  (0.010494)  ,  Singapura (0.009531) , Amerika Serikat (0.007478) dan Malaysia (0.007117). Dari nilai mean dan standar deviasi tersebut dapat ditarik kesimpulan bahwa imbal hasil ( mean ) yang tinggi berhubungan dengan  risko  yang  tinggi  (standar  deviasi).  Selanjutnya  pada  masa  krisis  semua  negara menunjukkan nilai imbal hasil yang negative. Standar deviasi  menunjukkan nilai hampir dua kali  dari  periode  pra  krisis.  Sedangkan  pada  sub  periode  pasca  krisis  dapat  dilihat  bahwa Indonesia merupakan negara yang memiliki return yang paling tinggi yaitu sebesar (0.000888) dan Jepang merupakan negara yang memberikan return yang paling rendah sebesar (0.000403). Standar deviasi tertinggi pada sub periode pasca krisis ini dimiliki oleh Thailand diikuti oleh Indonesia, Jepang, Filipina, Amerika Serikat, Singapur dan Malaysia. Ketujuh negara dari tiga sub periode  yang diamati dapat dilihat bahwa nilai kurtosis  adalah positif. Jika nilai kurtosis melebihi 3, maka dikatakan distribusi leptokurtik.. Hal ini berarti bahwa distribusi pendapatan saham pada negara-negara tersebut cenderung mengandung nilai-nilai ekstrim. Skewness dari seluruh sampel dalam 3 periode menunjukkan nilai yang negative hal ini menunjukkan asimetri ke arah nilai negatif, hanya beberapa sampel data yang menunjukkan nilai yang positif, antara lain : Singapura pada periosde krisis dan pasaca krisis serta Amrika pada periode krisis. Secara
keseluruhan,  seluruh  return  merupakan  data  yang  leptokurtik, negatively  skewed ,  dan  tidak terdistribusi  normal.  Hal  ini  merupakan  stylized  fact  dari  data financial. Untuk  memeriksa hipotesis  nol  dari  distribusi  normal,  kita  menghitung  uji  statistik  Jarque-Bera  dan  menolak hipotesis nol pada uji normalitas dalam semua kasus. Melalui Tabel 3 dibawah ini  dapat terlihat bahwa dengan tingkat keyakinan 95%, dapat dikatakan bahwa return tidak terdistribusi normal.
Tabel 3. Statistik deskriptif data return saham
Country Indonesia Malaysia Singapura Filipina Thailand USA Jepang PRA KRISIS Mean 0.001323 0.000575 0.000667 0.000884 0.000212 0.000274 0.000332 Median 0.001259 0.000509 0.00088 0 0 0.00048 0.00E+00 Maximum 0.067338 0.042587 0.059811 0.093653 0.114312 0.02879 0.036794 Minimum -0.078005 -0.047465 -0.041475 -0.082513 -0.172309 -0.035343 -0.058458 Std. Dev. 0.012982 0.007117 0.009531 0.012716 0.01427 0.007478 0.010494 Skewness -0.705645 -0.53876 -0.344127 -0.14941 -1.215819 -0.312569 -0.479036 Kurtosis 8.005014 8.660968 6.569053 8.556851 27.42778 4.976022 5.577494 Jarque-Bera 1174.07 1441.764 573.6138 1344.522 26164.15 186.4945 328.2897 Probability 0 0 0 0 0 0 0 ADF Test (Prob.) 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 ARCH Test (Prob.) 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 ARCH +GARCH 0.8803 0.98031 0.984097 0.95946 0.601174 0.971457 0.972089 KRISIS Mean -0.00195 -0.001516 -0.002123 -0.001777 -0.002251 -0.001848 -1.80E-03 Median 0 -0.000883 -0.001658 -0.000644 -0.000385 0 0 Maximum 0.076231 0.040551 0.075305 0.07056 0.089165 0.109572 0.128646 Minimum -0.10954 -0.099785 -0.08696 -0.130887 -0.125635 -0.094695 -0.100071 Std. Dev. 0.02242 0.012721 0.021156 0.019832 0.022989 0.025411 0.024813
Skewness -0.498676 -1.349585 0.003866 -1.008564 -0.555508 0.026057 -0.032514 Kurtosis 7.464268 14.04786 5.043501 9.771725 8.418791 6.218068 6.43756 Jarque-Bera 281.6075 1740.71 56.20141 671.9083 411.7934 139.4105 159.0916 Probability 0 0 0 0 0 0 0 ADF Test (Prob.) 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 ARCH Test (Prob.) 0.0000 0.3797 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 ARCH +GARCH 0.975164 0.908997 0.995286 0.962432 0.996875 0.99959 0.968539 PASCA KRISIS Mean 0.000888 0.000616 0.000514 0.000861 0.000852 0.000639 0.000403 Median 0.000757 0.000379 0.000297 0.000324 0.000262 0.000574 0 Maximum 0.070136 0.033222 0.057684 0.055419 0.065205 0.046317 0.064275 Minimum -0.092997 -0.025311 -0.037693 -0.069886 -0.058466 -0.068958 -0.099519 Std. Dev. 0.012713 0.005908 0.009624 0.011447 0.013366 0.010957 0.01254 Skewness -0.407827 -0.012652 0.226576 -0.485221 -0.098073 -0.423818 -0.608807 Kurtosis 7.998057 5.820904 6.486281 6.747326 5.304591 6.632169 8.861205 Jarque-Bera 1326.105 411.5022 639.0894 774.8085 276.6197 719.3218 1853.036 Probability 0 0 0 0 0 0 0 ADF Test (Prob.) 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 Arch Test (Prob.) 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 ARCH + GARCH 0.981848 0.945727 0.984378 0.959117 0.985563 0.974973 0.918442

## Analisis Spillover Volatilitas Dari Pasar Saham Amerika Dan Jepang

## Perode Pra Krisis ( 1 Januari 2004 s/d 28 Desember 2007 )
Analisa pada bagian ini adalah untuk melihat hubungan antara pasar saham Amerika dan Jepang terhadap pasar saham ASEAN-5, terdapat sepuluh pasang model berpasangan ( pair-wise model) yang akan diestimasi dalam kerangka bivariat GARCH bivariat dengan representasi full sBEKK. Pasangan yang dimodelkan adalah: Amerika- Indonseia, Amerika – Malaysia, Amerika
- Singapura, Amerika - Filipina, Amerika – Thailand, Jepang – Indonesia, Jepang –Malaysia, Jepang –Singapura, Jepang –Filipina dan Jepang – Thailand.
Hasil empiris menunjukkan bahwa hubungan antara pasar saham Amerika dengan pasar saham Indonesia menunjukkan adanya spillover volatilitas dari pasar saham Amerika menuju pasar saham Indonesia. Bukti yang menunjukkan bahwa telah terjadi spillover volatilitas adalah parameter b 12 bernilai positif sebesar 2.2% pada tingkat signifkansi alpha 5%. Spillover yang terjadi  dari  pasar  saham  Amerika  menuju  pasar  saham  Indonesia  bersifat  satu  arah ( unidirectional ).
Hasil  empiris  hubungan  antara  pasar  Jepang  dengan  pasar  ASEAN-5  menunjukkan bahwa volatilitas return pasar Jepang dan ASEAN-5 sebagian besar dipengaruh oleh volatilitas dirinya  sendiri  di  masa  lalu  secara  signifikan.  Terdapat  bukti  adanya  transmisi shock dan spillover volatilitas dari pasar Jepang menuju pasar Malaysia serta dari Pasar Jepang menuju Singapura dan sifatnya dua arah (bidirectional).
Pada hubungan antara Jepang terhadap Malaysia, dapat kita lihat dari table 4 di lampiran 1 bahwa volatilitas return pasar Jepang dipengaruhi secara langsung oleh shock dan volatilitas dirinya sendiri di masa lampau. Selain itu volatilitas return pasarnya juga dipengaruhi secara tidak langsung oleh shock dan volatilitas pasar saham Malaysia. Transmisi shock dan volatilitas dari pasar Malaysia menuju Jepang sangat kuat dengan tingkat signifikansinya pada alpha 1%, dan koefisien masing-masing parameter bernilai 1.1% untuk a 21 dan 4.7% untuk b 21 . Spilover volatilitas dari pasar Malaysia terhadap Jepang sangat kuat dengan tingkat signifikansi alpha 1 % dan besarnya koefisien b21 adalah 4.7%. Tetapi spillover volatilitas dari pasar Jepang menuju Malaysia pengaruhnya lemah yaitu sebesar 2.8% dengan tingkat signifikansi alpha 10%. Negara yang memiliki volatility spillover yang besar dipengaruhi oleh hubungan perdagangan dan FDI dalam  bentuk  saham.  Kecenderungannya,  semakin  tinggi  hubungan  perdagangan  dan  dana investor yang ditanamkan di negara-negara tersebut semakin tinggi ketergantungan negara tsb dgn negara partner. Ketika terjadi shock atau bad news dari negara Amerika, maka informasi tsb  langsung  menyebar  dengan  cepat  ke  beberapa  negara  yang  mempunyai  hubungan perdagangan ( trade link) dan FDI.
Sedangkan  volatilitas  return  pasar  saham  Malaysia  dipengaruhi  secara  langsung  oleh shocks dan volatilitas dirinya sendiri pada masa lampau. Selain itu juga dipengaruhi secara tidak langsung oleh shocks dan volatilitas dari pasar Jepang di masa lalu. Koefisien parameter a 12 dan b 12 bernilai negative dan signifikan pada tingkat 1% untuk parameter a 12 , sedangkan pengaruh b 12 pada volatilitas return pasar saham Malaysia sifatnya lemah. Spillover volatilitas yang terjadi bersifat dua arah ( bidirectional) , dimana spillover tidak hanya terjadi dari pasar saham Jepang menuju Malaysia tetapi juga sebaliknya dari pasar saham Malaysia menuju pasar saham Jepang.
Hubungan antara pasar saham Jepang dengan pasar saham Singapura. Volatilitas pasar saham  Jepang  dipengaruhi  secara  langsung  oleh shocks dan  volatilitasnya  sendiri  di  masa lampau.  Selain  itu  juga  dipengaruhi  secara  tidak  langsung  oleh shocks dan  volatilitas  pasar saham  Singapura  di  masa  lalu.  Pengaruh  volatilitas  pasar  saham  Singapura  pada  masa  lalu bersifat  negative  sebesar  0.8%  dengan  tingkat  signifikansi  alpha  1%,  artinya  tingginya volatilitas pasar saham Singapura di masa lalu berdampak pada menurunnya volatilitas pasar saham  Jepang  saat  ini.  Sedangkan  volatilitas  return  pasar  saham  Singapura  secara  langsung dipengaruhi  oleh shocks dan  volatilitasnya  di  masa  lalu.  Volatilitas  return  pasar  saham Singapura  secara  tidak  langsung  juga  dipengaruhi  oleh shocks dan  volatilitas  pasar  saham Jepang di masa lalu. Pengaruh shocks pasar saham Jepang di masa lalu bersifat negative, nilai koefisien a 12 yang negative menunjukkan bahwa negative shocks atas unanticipated information yang  ditimbulkan  oleh  pasar  saham  Jepang  memberikan  pengaruh  positif  signifikan  pada volatilitas pasar saham Singapura.
Berdasarkan analisis diatas maka dapat diketahui bahwa telah terjadi spillover volatilitas dari pasar saham Amerika dan Jepang pada pasar saham ASEAN-5 selama periode pra krisis. Spillover volatilitas dari pasar saham Amerika terhadap pasar saham Indonesia bersifat satu arah ( unidirectional )  sedangkan  spillover  volatilitas  dari  pasar  saham  Jepang  terhadap  pasar Malaysia  dan  Singapura  bersifat  dua  arah  ( bidirectional ).  Dalam  hal  ini  cukup  bukti  untuk menolak hipotesa null yang menyatakan bahwa tidak terjadi spillover volatilitas eksternal pada pasar saham ASEAN-5.
Hubungan  antara  pasar  saham  Amerika  dengan  pasar  saham  ASEAN-5  pada  periode kiris subprime  mortgage menunjukkan  bahwa  spillover  volatilitas  terjadi  dari  pasar  saham
Amerika menuju pasar saham Singapura dan Thailand, pengaruhnya sangat kuat dengan tingkat signifikansi pada alpha 1 % untuk masing-masing negara dan besarnya koefisien parameter b 12 adalah negatif 10% dan negatif 7.5%. Selanjutnya pasar Thailand tidak hanya terkena pengaruh dari  spillover  volatilitas  pasar  Amerika  saja,  namun  juga  terkena  pengaruh  transmisi shock . Pengaruh transmisi shock ini cukup kuat pada pasar Thailand yang dapat kita lihat dari tingkat signifikansi  sebesar  alpha  1  %  dan  besaran  koefisien  dari  variable  a 12 adalah  11.4%.  Ketika terjadi shock atau bad news pada pasar Amerika, maka informasi tersebut langsung menyebar ke  pasar  Thailand  sehingga  berdampak  pada  meningkatnya  volatilitas  return  pasar  Thailand. Selain itu gejolak volatilitas yang timbul akibat krisis subprime mortgage menular dengan cepat pada  pasar  Thailand  sehingga  menyebabkan  bergejolaknya  pasar  Thailand. Dari  lima  negara ASEAN-5 ternyata perpindahan volatilitas atau spillover volatilitas dari pasar Amerika hanya berdampak pada pasar Singapura dan Thailand saja sedangkan ketiga negara ASEAN lainnya tidak terkena dampak dari krisis subprime mortgage tersebut. Bila kita lihat dari besaran nilai koefisien  parameter  b 12 ,  maka  pasar  Singapura  adalah  pasar  yang  paling  besar  terkena pengaruhnya. Spillover volatilitas yang terjadi dari pasar Amerika menuju pasar Singapura dan Thailand sifatnya hanya satu arah ( unidirectional )
Dan sepertinya terdapat peristiwa yang cukup menarik perhatian pada pasar ASEAN-5 ini,  yaitu  pada  saat  krisis  pasar  Indonesia  merupakan  salah  satu  pasar  ASEAN-5  yang mempengaruhi pasar Amerika secara tidak langsung, dan pengaruhnya sangat signifikan namun negatif. Hal  ini dapat dibuktikan dengan melihat nilai koefisien parameter b21 sebesar negatif 8.8% dan a 21 sebesar 14.9% dengan tingkat signifikansi pada alpha 1% untuk kedua parameter tersebut.  Spillover  volatilitas  yang  negatif  ini  dapat  diartikan  bahwa  ketika  volatilitas  pasar Indonesia menurun secara signifikan, pasar Amerika semakin bergejolak. Spillover Volatilitas yang terjadi dari pasar Indonesia terhadap pasar Amerika bersifat satu arah ( unidirectional ).
Sementara pada hubungan antara pasar saham Jepang terhadap pasar ASEAN-5 dapat kita lihat dari table 5 dilampiran 2 bahwa spillover volatilitas dari pasar Jepang hanya menuju pasar Indonesia, dengan tingkat signifikansi 5% dan nilai koefisien parameter b 12 sebesar 2%. Spillover volatilitas yang terjadi dari pasar saham Jepang menuju pasar Indonesia sifatnya hanya satu  arah  (unidirectional).  Sedangkan  pasar  ASEAN-5  lainnya  tidak  terkena  dampak  dari spillover volatilitas. Namun ditemukan adanya transmisi shock dari pasar Filipina menuju pasar
Jepang, pengaruhnya cukup kuat  pada tingkat signifikansi alpha 1% tetapi negative dengan nilai koefisien parameter a21 sebesar negative 2.2%.
Berdasarkan  analisa  diatas  maka  cukup  bukti  untuk  menolak  hipotesa  null  yang menyatakan  bahwa  tidak  terdapat  spillover  volatilitas  ekternal  pada  pasar  saham  ASEAN-5. Fakta yang ada menunjukkan bahwa terdapat spillover volatilitas dari pasar saham Amerika dan Jepang menuju pasar saham ASEAN-5, dan spillover volatilitas yang terjadi sifatnya hanya satu arah ( unidirectional ).

## Periode Pasca Krisis (28 Maret 2009 s/d 31 Desember 2013)
Analisa hubungan antar pasar saham Amerika dan Jepang dengan pasar saham ASEAN- 5 hanya dilakukan pada hubungan antar pasar yang signifikan menunjukkan adanya volatilitas spillover. Diawali pada hubungan antara pasar saham Amerika terhadap pasar saham Malaysia. Volatilitas return pasar saham Amerika dipengaruhi secara langsung oleh volatilitasnya sendiri di masa lampau dan secara tidak langsung dipengaruhi oleh shocks dan volatilitas pasar saham Malaysia  di  masa  lalu.  Spillover  volatilitas  pasar  saham  Amerika  terhadap  pasar  saham Malaysia sebesar 3.6% dengan tingkat signifikansi alpha 10%. Sedangkan Spillover volatilitas pasar Malaysia terhadap pasar Amerika sebesar 7.3% dengan tingkat signifikansi alpha 5%. Hal ini  menunjukkan  bawa  semakin  volatilnya  pasar  saham  Malaysia  berpengaruh  pada menurunnya  volatilitas  return  pasar  saham  Amerika.  Sedangkan  volatilitas  pasar  saham Malaysia dipengaruhi secara langsung oleh volatilitasnya sendiri di masa lalu dan juga secara tidak langsung dipengaruhi oleh volatilitas pasar saham Amerika pada masa lampau. Spillover volatilitas yang terjadi antara pasar saham Amerika dan pasar saham Malaysia bersifat dua arah ( bidirectional ).
Spillover volatilitas juga terjadi dari pasar Amerika menuju pasar Thailand sebesar 2.6% dengan tingkat signifikansi alpha 1% dan sebaliknya spillover volatilitas dari Thailand menuju pasar Amerika bersifat negative sebesar 5.5% dengan tingkat signifikansi alpha 1%.. Transmisi shock juga terjadi dari pasar Thailand menuju pasar Amerika dengan tingkat signifikansi pada alpha 1%, namun hubungannya negative.
Hubungan  antara  pasar  saham  Amerika  dan  pasar  saham  Filipina.  Volatilitas  pasar saham  Amerika  dipengaruhi  secara  langsung  oleh  volatilitas  dirinya  sendiri  di  masa  lampau. Spillover  volatilitas  terjadi  dari  pasar  saham  Filipina  menuju  pasar  saham  Amerika  bersifat negative dengan nilai koefisien bernilai sebesar 3.7% pada tingkat signifikansi alpha 5%.
Selanjutnya adalah hubungan antara pasar Jepang dengan pasar ASEAN-5. Dari table 6 dibawah  dapat  kita  lihat  bahwa  terdapat  spillover  volatilitas  dari  pasar  Jepang  menuju  pasar Malaysia,  Singapura  dan  Thailand  dengan  tingkat  signifikansi  yang  berbeda  beda.  Spillover volatilitas dari Jepang menuju Malaysia bersifat negative dengan nilai koefisien sebesar 0.7% dengan tingkat signifikansi alpha 1% sedangkan spillover volatilitas pasar Malaysia terhadap pasar  Jepang  sebesar  5.2%  dengan  tingkat  signifikansi  alpha  1%.  Spillover  volatilitas  juga terjadi dari pasar Jepang terhadap pasar Singapura sebesar 0.01% dengan tingkat signifikansi alpha  1%  sedangkan  spillover  volatilitas  dari  pasar  Singapura  menuju  pasar  Jepang  bersifat negative sebesar 0.5%, pengaruhnya cukup kuat dengan tingkat signifikansi alpha 1%. Spillover volatilitas  dari  Jepang  menuju  Malaysia  dan  Singapur  bersifat  dua  arah  (bidirectional). Transmisi shock juga terjadi dari pasar Jepang menuju pasar Malaysia, Singapura dan Thailand.
Transmisi shock pada negara Malaysia dan Singapura bersifat dua arah ( bidirectional ).
Dapat  kita  tarik  kseimpulan  bahwa  cukup  bukti  untuk  menolak  hipotesa  null  yang menyatakan  bahwa  tidak  terdapat  spillover  volatilitas  ekternal  pada  pasar  saham  ASEAN-5. Karena  fakta  yang  ada  menunjukkan  bahwa  terdapat  spillover  volatilitas  dari  pasar  saham Amerika dan Jepang menuju pasar saham ASEAN-5 pada periode pasca krisis.

## Analisis Spillover Volatilitas Antar Pasar Saham ASEAN

## Periode Pra Krisis ( 1 Januari 2004 s/d 28 Desember 2007 )
Tabel  4  menunjukkan  hubungan  dalam  hal  volatilitas  sebagaimana  dinyatakan  dalam persamaan  (3.4).  Parameter  diagonal  dalam  matriks  A  menangkap  efek  ARCH  sendiri, sedangkan  elemen-elemen  diagonal  dalam  matriks  B  mengukur  efek  GARCH  sendiri. Sedangkan parameter dalam off-diagonal matriks A dan B merupakan aspek yang terpenting dalam  meneliti  transmisi shock dan  volatilitas  antar  pasar  saham.  Analisa  dilakukan  untuk melihat apakah terjadi shock dan volatilitas spillover pada hubungan antar dua negara ASEAN- 5 pada periode sebelum krisis. Secara keseluruhan dari sepuluh pasang hubungan tersebut dapat
kita lihat bahwa sebagian besar volatilitas return pasar saham negara anggota ASEAN-5 saat ini dipengaruhi oleh volatilitas dirinya sendiri di masa lampau sedangkan shock dirinya sendiri di masa lampau hampir tidak menunjukkan pengaruhnya pada volatilitas pasar saham ASEAN-5. Hanya terdapat empat pasang negara saja yang menunjukkan bahwa shocks dirinya sendiri di masa  lampau  mempengaruhi  volatilitas  return  sahamnya,  hubungan  tersebut  ditunjukan  oleh Malaysia  terhadap  Indonesia,  hubungan  Filipina  terhadap  IDX,  hubungan  antara  Thailand terhadap  Indoensia  serta  hubungan  antara  Thailand  terhadap  Singapura.  Namun  hanya  pasar Filipina  dan  Indoensia  (hubungan  antara  Thailand  terhadap  Indonesia)  yang  menunjukkan tingkat  signifikansi  yang  sangat  kuat  pada  alpha  1%  bahwa shocks atau  berita  yang  belum diantisipasi  di  masa  lampau  mempengaruhi  volatilitas  return  sahamnya  saat  ini.  Besaran koefisien untuk parameter a 11 adalah sebesar 0.39 untuk Filipina dan 0.144 untuk Indonesia. Ini menunjukkan bahwa volatilitas return pasar saham Filipina dipengaruhi oleh shock masa lampau sebesar  39%    pada  pasar  saham  Filipina  dan  14.4%  pada  pasar  saham  Indonesia,  sedangkan sisanya dipengaruhi oleh variable lainnya. Bila kita perhatikan dari table 5 dibawah ini dapat kita ketahui bahwa ditemukan adanya transmisi shock pada hubungan antara Thailand terhadap Indonesia  serta  Thailand  terhadap  Singapura.  Pada  hubungan  antara  Thailand  terhadap Indonesia  transmisi shock yang  terjadi  sifatnya  dua  arah  ( bidirectional )  sedangkan  pada hubungan  Thailand  terhadap  Singapura  sifatnya  hanya  satu  arah  ( unidirectional ).  Transmisi shock yang memiliki nilai signifikansi yang sangat kuat pada alpha 1% terjadi pada hubungan Thailand  terhadap  Indonesia  dengan  nilai  koefisien  parameter  a 12 sebesar  0.527.  Hal  ini menunjukkan bahwa secara tidak langsung volatilitas return pasar saham Indonesia dipengaruhi secara tidak langsung oleh shock pasar saham Thailand dimasa lalu sebesar 52.7 % dan sisanya dipengaruhi  oleh  variable  lainnya.  Besarnya  koefisen  parameter  a 12 mengindikasikan  bahwa ketika  terjadi  shock  atau  bad  news  dari  negara  Thailand,  maka  informasi  tersebut  langsung menyebar dengan cepat ke negara Indonesia.
Dari hasil analisa diatas dapat kita simpulkan bahwa pada periode pra krisis hubungan antar pasar saham ASEAN-5 ,volatilitas yang terjadi di negara anggota ASEAN-5 lainnya tidak menular satu sama lain atau dengan kata lain tidak terjadi transmisi volatilitas pada hubungan antar pasar saham ASEAN-5. Namun ditemukan adanya transmisi shock yang sangat signifikan pada alpha  1%  dari  Thailand  terhadap  pasar  Indonesia.    Berdasarkan  penjelasan cukup  bukti
untuk  menerima  hipotesa  null,  yaitu  tidak  adanya  spillover  volatilitas  diantara  pasar  saham ASEAN-5 pada periode pra krisis.

## Periode Krisis (I Januari 2008 s/d 27 Maret 2009)
Hasil  empiris  pada  periode  krisis  menunjukkan  bahwa  pada  periode  krisis  volatilitas return pasar  ASEAN-5 dipengaruhi oleh volatilitas dirinya sendiri yang terjadi di masa lampau. Sedangkan  pengaruh shocks dirinya  sendiri  pada  masa  lampau  hanya  mempengaruhi  pasar Thailand dan Filipina (hubungan Thailand terhadap Filipina) serta pasar Singapura (Thailand Singapura), pengaruhnya sangat kuat dengan tingkat signifikansi alpha 1% untuk pasar Thailand dan Indonesia dan 5%  untuk pasar Singapura.
Pada periode krisis ini ditemukan adanya bukti terjadinya transmisi shcok dan spillover volatilitas  diantara  pasar  ASEAN-5.  Spillover  volatilitas  terjadi  dari  pasar  Indonesia  menuju pasar Filipina, namun pengaruhnya lemah dengan nilai koefisien parameter b 21 hanya sebesar 6.8%  pada  tingkat  signifikansi  alpha  10%  sedangkan  spillover  volatilitas  yang  terjadi  dari Singapura menuju Filipina juga tidak kuat dengan nilai koefien parameter b21 sebesar 13.2% pada  tingkat  signifikansi  alpha  10%. Transmisi  volatilitas  yang  cukup  kuat  terjadi  dari  pasar Thailand menuju pasar Filipina dengan tingkat signifikansi alpha 1% dan nilai koefisien sebesar 7.5%.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  ketidakpastian  ( uncertainty )  yang  terjadi  pada  pasar Thailand  menyebabkan  risiko  pasar  Filipina  meningkat.  Trasnsmisi shock yang  sangat  kuat dengan  signifikasi  alpha  1%  terjadi  pada  hubungan  antara  Thailand  terhadap  Singapura. Transmisi shock bergerak dari Thailand menuju Singapura namun nilai koefisiennya negative sebesar  -46.1%.  Trasnsmisi shock tersebut  menunjukkan  bahwa  artinya negative  shocks atas unanticipated  information yang  ditimbulkan  oleh  pasar  saham  Thailand  di  masa  lampau memberikan  dampak  pada  meningkatnya  volatilitas  return  pasar  saham  Singapura  saat  ini dengan kata lain informasi negative yang berasal dari pasar Thailand dengan cepat menyebar ke pasar Singapura sehingga menyebabkan volatilitas pasar Singapura meningkat. Transmisi shock yang  terjadi  pada  hubungan  antara  Thailand  dan  Singapura  bersifat  dua  arah  ( bidirectional). Trasnsmisi shock yang  terjadi  dari  pasar  Singapura  menuju  pasar  Thailand  dengan  nilai koefisien parameter a 21 sebesar 7.2%.
Berdasarkan analisa spillover volatilitas di atas dapat disimpulkan bahwa cukup bukti yang  menunjukkan  adanya  transmisi shock dan  spillover  volatilitas  Internal  diantara  pasar saham  negara  anggota  ASEAN-5.  Spillover  volatilitas  yang  terjadi  sifatnya  satu  arah ( unidirectional) , dan spillover volatilitas yang kuat dengan tingkat signfikansi 1% terjadi dari pasar Thailand menuju pasar Filipina. Sedangkan transmisi shock yang terjadi sifatnya dua arah ( bidirectional ),  terjadi  dari  pasar  Thailand  menuju  pasar  Singapura  dan  sebaliknya.  Temuan pada  penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Yilmas  (2010)  yang berpendapat bahwa besaran pengaruh spillover volatilitas berbeda beda dari waktu ke waktu dan spillover  volatilitas  mengalami  peningkatan  yang  signifikan  pada  saat  terjadinya  krisis keuangan global.

## Periode Pasca Krisis ( 28 Maret 2009 s/d 31 Desember 2013)
Hasil  empiris  pada  periode  pasca  krisis  dapat  dilihat  pada  table  9  dibawah  ini.  Pada periode  pasca  krisis  sebagian  besar  volatiltas  return  pasar  sahamnya  masih  dipengaruhi  oleh volatilitas dirinya sendiri yang terjadi di masa lalu. Ditemukan bukti adanya spillover volatilitas dari  pasar  Singapura menuju  pasar  Indonesia  sebesar  4.7%  dengan  tingkat  signifikansi  alpha 5%  dan  dari  pasar  Thailand  menuju  Indonesia  sebesar  6%  dengan  tingkat  signifikansi  alpha 10%. Spillover volatilitas yang sangat kuat terjadi dari pasar Filipina menuju Singapura dengan tingkat signifikansi alpha 1% dan koefisien parameter b 21 sebesar -0.036. Tanda negative pada parameter  tersebut  menunjukkan  bahwa uncertainty atau  semakin  volatilnya  pasar  saham Filipina maka volatilitas pasar saham Singapura mengalami penurunan. Transmisi shock yang cukup  kuat  dengan  tingkat  signifikansi  alpha  1%  terjadi  dari  pasar  Filipina  menuju  pasar Singapura dan transmisi schock juga terjadi dari pasar Thailand menuju pasar Filipina serta dari pasar  Thailand  menuju  pasar  Indonesia.  Besaran  parameter  dari  koefisien  transmisi shock tersebut  menunjukkan  nilai  yang  negative,  hal  ini  menunjukkan  bahwa negative  shocks atas unanticipated  information yang  ditimbulkan  oleh  pasar  saham  Thailand  di  masa  lampau memberikan dampak pada meningkatnya volatilitas return pasar saham Filipina saat ini dengan kata lain informasi negative yang berasal dari pasar Thailand dengan cepat menyebar ke pasar Filipina sehingga menyebabkan volatilitas pasar Filipina meningkat.
Berdasrkan analisa diatas dapat kita tarik kesimpulan bahwa terdapat cukup bukti yang menyatakan bahwa terdapat spillover volatilitas internal diantara pasar saham ASEAN-5 pada periode  pasca  krisis.  Spillover  volatilitas  terjadi  dari  pasar  saham  Malaysia  terhadap  pasar saham  Singapura,  spillover  volatilitas  dari  pasar  saham  Singapura  menuju  Indonesia  dan terakhir spillover volatilitas dari pasar saham Thailand menuju Indonesia. Spillover yang terjadi pada periode pasca krisis bersifat satu arah ( unidirectional ).

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dari hasil penelitian tersebut ditemukan bukti  bahwa pada saat pra krisis pasar saham Jepang  lebih  berpengaruh  terhadap  pasar  ASEAN-5  dibandingkan  pasar  saham  Amerika. Spillover  volatilitas  bersifat  dua  arah  dari  pasar  saham  Jepang  menuju  pasar  Singapura  dan Malaysia,  atau  spillover  volatilitas  yang  terjadi  bersifat  dua  arah  ( bidirectional ).  Sedangkan spillover dari pasar saham Amerika bergerak menuju pasar saham Indonesia bersifat satu arah ( unidirectional ).  Pada  saat  krisis  ,spillover  volatilitas  dari  pasar  saham  Amerika  lebih  besar pengaruhnya  pada  pasar  ASEAN-5  dibandingkan  spillover  volatilitas  yang  terjadi  dari  pasar Jepang menuju pasar ASEAN-5, hal ini bias dibuktikan melalui nilai koefisien dari parameter b 12 . Spillover volatilitas dari pasar saham Amerika dan pasar saham Jepang bersifat satu arah ( unidirectional )  pada  saat  krisis  berlangsung.  Sedangkan  pada  saat  periode  pasca  krisis, hubungan antara pasar ASEAN dengan pasar Amerika dan Jepang menjadi semakin kompleks dan meningkat. Hubungan spillover  volatilitas banyak  yang bersifat dua arah ( bidirectional ). Dari penjelasan tersebut diatas dapat kita simpulkan bahwa ditemukan bukti adanya spillover volatilitas dari pasar Jepang maupun pasar Amerika terhadap pasar negra ASEAN-5.
Selanjutnya,  menguji  hubungan  diantara  pasar  ekuitas  ASEAN-5  terdapat  sepuluh pasang  model  berpasangan  ( pair-wise  model) yang  akan  diestimasi  dalam  kerangka  bivariat GARCH  dengan  representasi  full  BEKK.  Pasangan  yang  dimodelkan  adalah:  Malaysia- Indonesia,  Singapur-Malaysia,  Singapur-Indonesia,  Filipina-Malaysia,  Filipina-Indonesia, Filipina-Singapura,  Thaland-Malaysia,  Thailand-Indoensia,  Thailand-Filipina,  Thailand- Singapura. Dari analisa spillover volatilitas internal tidak ditemukan bukti  yang menunjukkan terjadinya spillover volatilitas diatara pasar saham ASEAN-5 pada saat periode pra kiris. Namun bukti  yang  berbeda  ditunjukkan  pada  saat  periode  krisis,  pada  saat  krisis  ditemukan  adanya
spillover  volatilitas  diantara  pasar  saham  ASEAN-5.  Spillover  volatilitas  terjadi  dari  pasar saham Indonesia menuju pasar saham Filipina, selanjutnya adalah spillover volatilitas dari pasar saham Thailand menuju Filipina dan terakhir spillover volatilitas juga terjadi dari pasar saham Singapura menuju pasar saham Filipina. Sedangkan pada periode pasca krisis juga ditemukan adanya bukti spillover volatilitas diantara pasar saham ASEAN-5. Spillover volatilitas terjadi dari  pasar  saham  Malaysia  menuju  pasar Singapura,  serta  dari  pasar  Singapura  dan  Thailand menuju pasar Indonesia. Bila dibandingkan nilai koefisien parameter b12, maka nilainya lebih besar pada saat terjadi krisis dibandingkan periode setelah krisis. Selain itu Yilmas (2010) juga berpendapat bahwa besaran pengaruh spillover volatilitas berbeda beda dari waktu ke waktu dan spillover  volatilitas  mengalami  peningkatan  yang  signifikan  pada  saat  terjadinya  krisis keuangan global. Spillover volatilitas internal yang terjadi diantara negara ASEAN-5 bersifat satu arah ( unidirectional) baik pada saat krisis maupun pasca krisis. Dari penjelasan diatas dapat kita  lihat  bahwa  spillover  volatilitas  akan  terjadi  pada  hubungan  antar  negara  yang  memiliki hubungan ekonomi, perdagangan dan investasi diantara mereka.
Berdasarkan bukti empiris yang terdapat dalam penelitian ini bahwa terdapat pengaruh spillover  volatilitas  yang  cukup  besar  dari  pasar  Amerika  Serikat  dan Jepang  terhadap  pasar saham ASEAN-5. Pada periode kiris dan pasca krisis, pasar Amerika sebagai pusat pasar dunia masih memberikan pengaruh yang lebih besar terhadap pasar ASEAN-5 dibandingkan dengan pasar Jepang. Hal ini sejalam dengan penelian  Liu dan Pan (1997) menemukan bahwa pasar Amerika  Serikat  lebih  berpengaruh  dibandingkan  dengan  pasar  Jepang  dalam  hal  transmisi imbal  hasil  dan  volatilitas  terhadap  empat  pasar  Negara  Asia,  yaitu  Hongkong,  Singapura, Taiwan dan Thailand. Ng (2000) juga berpendapat bahwa pengaruh pasar saham dunia lebih besar dibandingkan pasar regional.

## DAFTAR PUSTAKA
Abbas,Q., Khan, S., Shah, S.J.A., 2013. Volatility transmission in regional Asian stock markets. Emerging Markets Review . 16, 66-77.
Beirne, J.,Caporale,J.M.,Schulze-Ghattas,M.,Spagnolo,N.,2010. Global and regional spillovers in  emerfing  stock  markets  :  a  multivariate  GARCH-in  mean  analysis. Emerging  Market Review .11 ,250-260.
Bodie,  Zvie,  Alex  Kane,  Alan  J.Marcus,  2002, Investment, 5 th Edition,  McGraw-Hill,  New York.
Bollerslev  T.  (1986).  Generalized  Autoregressive  Conditional  Heteroskedasticity. Journal  of Econometrics, 307-327.
Brooks, Crish, 2008. “Introductory Econometrics For Finance”. Cambridge University Presss, 2
Engle,R.F.,Kroner,K.F.,  1995.  Multivariate  simultaneous  generalized  ARCH. Econometric Theory .11, 122-150.
Forbes, K.J., Rigobon, R., 2002. No Contagion, only interdependence : measuring stock market co-movements. Journal of Finance . 57, 2223-2261.
Gebka,  B.,  Serwa,  D.,2007.  Intra-and  Inter-regional  spillovers  between  emerging  capital markets around the world. Research International Business and Finance .21, 203-221.
Gilenko, E., & Fedorova, E.,2014. Internal and external spillover effects for the BRIC countries. Multivariate GARCH-in-mean approach. Research International Business and Finance , 32-45.
Gujarati, Damodar N., 2003, Basic Econometrics , 4 th Edition, McGraw-Hill, Inc, New York.
Hamao, Y., R. W. Masaulis dan V. Ng, 1990 “Correlation in Price Change and Volatility Across International Stock Market”. Review of Financial Studies. 3, 281-307.
Karolyi, Andrew. 1995. “Multvariate GARCH Model of International Transmission of Stock Return and Volatility : The case of United State and Canada. Journal of Business and Economic Static . 13 (1995) 11-25
King dan Wadhani, 1990. “Transmission of Volatility between Stock Markets”. The Review of Financial Studies. 3, 5-33.
Li, H. (2012). International linkages of the Chinese stock exchanges : A multivariate GARCH analysis. Applied Financial Economics . 17, 285-297
Li,H.,  Majerowska,  E.,  2008.  Testing  stock  market  linkage  for  Poland  and  Hungary  :  a multivariate GARCH approach. Research International Business and Finance . 22, 247-266.
Liu, Y.A., & Pan, M.S., 1997. Mean and Volatility Spillover Effects in the US and Pacific-Basin stock markets. Multinational Finance Journal . 1, 47-62.
Liven Baele. 2005. Volatility spillover effect in European equity market. Journal of Financial and Quantitative Analysis. Vol 40 No. 2.
Malik,F.,  &  Ewing,  B.T.  2009.  Volatility  transmission  between  oil  prices  and  equity  setor returns. International Review of Financial Analysis . 18, 95-100.
Malik,  F.,  &  Hassan,  S.A.  2009.  Multivariate  GARCH  modeling  of  sector  volatility transmission. The Quarterly Review of Economics and Finance . 47, 470-480.
Miyakoshi, T., Spillover of stock return volatility to Asian equity markets from Japan and the US. International Financial Market, Inst, and Money . 13, 383 – 399.
Mukherjee, K.N., 2010. Stock market integration and volatility spillover : India and its major Asian counterparts. Research International Business and Finance . 24, 235 -251
Nelson,  D.B.,  1991.  Conditional  heteroskedasticity  in  asset  returns  :  a  new  approach. Econometrica 59, 347-370.
Ng, A., 2000. Volatility spillover effects from Japan and the US to the Pacific-Basin. Journal of International Money and Finance . 19, 207-233.
Nikkinen, J., Piljak, V., Aijo, J., 2012a. Baltic stock markets and the financial crisis of 2008- 2009. Research International Business and Finance . 26, 398-409.
Saleem, K (2009). International linkage of the Russian market and Russian financial crisis. A multivariate GARCH analysis. Research International Business and Finance . 23, 243-256
Singh, P., Kumar, B., Pandey, A., 2010. Price and volatility spillovers across North American, European  and Asian stock markets. International Review of Financial Analysis. 19, 55-64.
Wang, P., Wang, P., 2010. Price and volatility spillovers between the greater China markets and develop markets of US and Japan. Global Finance Journal . 21, 304-317.
Yilmaz,  K.,  2010.  Return  and  Volatility  spillovers  among  the  East  Asian  equity  markets. Journal of Asian Economics . 21, 304-313.
Zaid,  Ahmed,  S.  A.,  2011.  Volatility  Spillover  Effects  in  Emerging  Mena  Stock  Markets. Review of Applied Economics. 7, No. 1-2.
Zhou, X., Zhang, J., 2012. Volatility spillovers between the Chinese and world equity markets. Pacific Basin Finance Journal . 20, 247-270.
Tabel 4 Estimasi spillover volatilitas dari pasar saham Amerika dan Jepang menuju pasar saham ASEAN-5  model bivariate GARCH (1,1)-BEKK periode pra krisis
Panel A : Estimasi GARH (1,1) - BEKK (Amerika Serikat dan ASEAN) Periode Krisis (I Januari 2008 s/d 27 Maret 2009)
Coef. p- value Coef. p- value Coef. p- value Coef. p- value Coef. p- value 0.002 0.055 -0.002 0.007 0.002 0.060 0.002 0.003 0.002 0.349 C12 0.000 0.349 0.000 0.387 0.001 0.318 0.002 0.369 -0.001 0.239 C22 0.006 0.000 -0.002 0.001 0.002 0.048 -0.003 0.004 0.005 0.002 a11 -0.005 0.474 0.001 0.470 0.031 0.116 -0.002 0.413 -0.058 0.489 a12 0.039 0.042 -0.023 0.436 -0.114 0.087 -0.057 0.102 -0.008 0.489 a21 0.025 0.475 -0.071 0.089 0.022 0.420 0.067 0.392 0.000 0.480 a22 0.016 0.232 0.118 0.095 0.029 0.366 0.149 0.276 -0.029 0.237 b11 0.916 0.000 0.932 0.000 0.938 0.000 0.937 0.000 0.918 0.006 b12 0.022 0.025 0.004 0.472 -0.031 0.220 -0.013 0.419 0.012 0.400 b21 -0.016 0.313 -0.004 0.434 0.004 0.396 -0.005 0.456 -0.014 0.418 b22 0.912 0.000 0.940 0.000 0.938 0.000 0.939 0.000 0.904 0.000 Panel B : Uji Diagnostik Log Likelihood 6744 7453 7169 6789 6695 Panel A : Estimasi GARH (1,1) – BEKK

## (Jepang dan ASEAN)
Parameter TOPIX IDX TOPIX FTSE TOPIX STI TOPIX PSEI TOPIX SET Coef. p- value Coef. p- value Coef. p- value Coef. p- value Coef. p- value C11 0.004 0.124 0.007 0.000 -0.008 0.000 0.003 0.012 0.004 0.220 C12 0.001 0.106 -0.001 0.000 0.003 0.000 0.000 0.464 -0.001 0.446 C22 0.005 0.000 0.000 0.000 -0.005 0.000 0.004 0.000 0.006 0.376 a11 -0.023 0.369 0.062 0.000 0.139 0.000 0.174 0.272 -0.008 0.481 a12 0.063 0.436 -0.073 0.000 -0.041 0.000 -0.026 0.422 -0.003 0.463 a21 0.005 0.482 0.011 0.005 0.099 0.000 0.031 0.443 -0.005 0.488 a22 0.001 0.481 0.138 0.000 0.062 0.000 0.177 0.114 -0.014 0.489 b11 0.859 0.000 0.930 0.000 0.905 0.000 0.905 0.000 0.876 0.000 b12 0.012 0.438 -0.028 0.062 0.008 0.002 -0.006 0.424 0.020 0.419 b21 -0.008 0.462 0.047 0.000 -0.039 0.000 0.025 0.424 -0.014 0.346 b22 0.844 0.000 0.928 0.000 0.946 0.000 0.905 0.000 0.886 0.071
Panel B : Uji Diagnostik
Log Likelihood 6597.9 6800.6 5967.2 6520.6 6341.7

## Lampiran 2

## Tabel 5.
Estimasi spillover volatilitas eksternal model bivariate GARCH (1,1)-BEKK periode krisis
Panel A : Estimasi GARH (1,1) - BEKK (Amerika dan ASEAN) Parameter S&P IDX S&P FTSE S&P STI S&P PSEI S&P SET Coef. p- value Coef. p- value Coef. p- value Coef. p- value Coef. p-value C11 0.004 0.139 0.007 0.299 0.000 0.335 0.006 0.039 0.000 0.194 C12 0.000 0.483 -0.001 0.470 0.006 0.000 0.000 0.490 0.005 0.000 C22 0.003 0.005 0.004 0.069 0.007 0.000 0.004 0.449 0.003 0.020 a11 0.149 0.139 0.215 0.432 0.029 0.001 0.024 0.485 -0.021 0.283 a12 -0.029 0.105 -0.043 0.492 -0.011 0.162 -0.179 0.491 0.114 0.000 a21 0.149 0.019 0.002 0.498 -0.002 0.422 0.085 0.489 -0.012 0.409 a22 -0.049 0.409 0.137 0.461 0.073 0.001 0.065 0.488 -0.015 0.333 b11 0.928 0.000 0.877 0.000 0.939 0.000 0.899 0.250 0.958 0.000 b12 0.033 0.156 0.024 0.482 -0.100 0.000 -0.034 0.494 -0.075 0.000 b21 -0.088 0.000 0.000 0.489 0.000 0.453 -0.017 0.496 0.007 0.270 b22 0.957 0.000 0.903 0.001 0.945 0.000 0.922 0.000 0.931 0.000 Panel B : Uji Diagnostik Log Likelihood 1588 1747 1440 1644 1539 Panel A : Estimasi GARH (1,1) – BEKK (Jepang dan ASEAN) Parameter TOPI X IDX TOPIX FTSE TOPIX STI TOPIX PSEI TOPIX SET Coef. p-value Coef. p-value Coef. p-value Coef. p-value Coef. p- value C11 0.004 0.000 0.006 0.025 0.008 0.000 0.004 0.027 0.006 0.355 C12 0.001 0.162 0.002 0.094 0.004 0.113 0.001 0.242 -0.002 0.398 C22 0.004 0.000 0.004 0.000 -0.001 0.443 0.004 0.000 0.005 0.391 a11 0.015 0.016 0.136 0.242 0.057 0.087 0.023 0.274 0.082 0.314 a12 -0.092 0.027 0.002 0.396 -0.055 0.215 0.221 0.082 -0.025 0.446 a21 0.008 0.065 -0.007 0.463 -0.018 0.366 -0.211 0.000 -0.022 0.462 a22 0.010 0.364 0.135 0.301 0.102 0.238 0.250 0.001 0.115 0.418 b11 0.942 0.000 0.890 0.000 0.938 0.000 0.923 0.000 0.933 0.000 b12 0.020 0.037 0.000 0.476 -0.061 0.171 -0.008 0.431 0.068 0.421 b21 0.001 0.462 -0.005 0.438 0.032 0.302 -0.027 0.131 -0.036 0.368
b22 0.941 0.000 0.889 0.000 0.939 0.000 0.911 0.000 0.940 0.000 Panel B : Uji Diagnostik Log Likelihood 1575 1803 1659 1681 1571

## Lampiran 3
Tabel 6. Estimasi spillover volatilitas pasar saham Amerika dan Jepang terhadap pasar saham ASEAN-5 model bivariate GARCH (1,1)-BEKK periode pasca krisis
Panel A : Estimasi GARH (1,1) - BEKK (Amerika dan ASEAN) Parameter S&P IDX S&P FTSE S&P STI S&P PSEI S&P SET Coef. p- value Coef. p- value Coef. p- value Coef. p- value Coef. p- value C11 0.003 0.000 0.003 0.056 0.010 0.000 0.003 0.000 0.001 0.000 C12 0.000 0.436 0.001 0.299 -0.019 0.000 0.001 0.068 0.000 0.170 C22 -0.002 0.000 0.002 0.000 -0.042 0.000 0.003 0.105 0.002 0.000 a11 -0.028 0.192 0.046 0.237 -0.061 0.000 0.061 0.002 0.058 0.000 a12 0.092 0.083 0.024 0.360 -0.111 0.000 0.001 0.472 -0.001 0.196 a21 0.112 0.094 0.072 0.031 0.017 0.389 0.002 0.473 -0.169 0.000 a22 0.108 0.192 0.052 0.172 0.122 0.046 0.108 0.004 0.044 0.000 b11 0.921 0.000 0.938 0.000 0.939 0.000 0.928 0.000 0.948 0.000 b12 -0.013 0.214 0.036 0.055 -0.017 0.000 0.000 0.407 0.026 0.000 b21 0.003 0.449 -0.073 0.025 0.002 0.000 -0.037 0.033 -0.055 0.000 b22 0.000 0.000 0.938 0.000 0.940 0.000 0.927 0.000 0.940 0.000 Panel B : Uji Diagnostik Log Likelihood 7806 8579 4370 7861 6382 Panel A : Estimasi GARH (1,1) - BEKK (Jepang dan ASEAN) Parameter TOPIX IDX TOPIX FTSE TOPIX STI TOPIX PSEI TOPIX SET Coef. p- value Coef. p- value Coef. p- value Coef. p- value Coef. p- value C11 0.004 0.000 0.002 0.000 0.005 0.000 0.005 0.037 0.004 0.000 C12 0.000 0.434 -0.004 0.000 0.002 0.000 0.000 0.422 0.000 0.285 C22 0.002 0.418 0.014 0.000 -0.006 0.000 0.002 0.002 0.002 0.000 a11 0.143 0.322 0.129 0.000 0.002 0.000 0.121 0.399 0.039 0.418 a12 0.006 0.469 -0.010 0.086 -0.096 0.000 -0.069 0.447 -0.011 0.442 a21 -0.057 0.282 0.071 0.000 0.018 0.000 0.055 0.227 0.137 0.048 a22 0.117 0.426 0.130 0.000 0.078 0.000 0.179 0.221 0.219 0.003
b11 0.916 0.000 0.926 0.000 0.943 0.000 0.871 0.000 0.899 0.000 b12 -0.002 0.448 -0.007 0.000 0.000 0.004 0.005 0.411 -0.023 0.050 b21 0.026 0.386 0.052 0.000 -0.005 0.038 0.041 0.287 -0.006 0.440 b22 0.935 0.000 0.927 0.000 0.944 0.000 0.923 0.000 0.924 0.000 Panel B : Uji Diagnostik Log Likelihood 7621.82 6469 7381 7735 7456

## Lampiran 4

## Tabel 7.
Estimasi Spillover volatilitas internal model bivariate GARCH (1,1)-BEKK periode pra krisis
Panel A : Estimasi GARH (1,1) - BEKK Parameter FTSE IDX STI FTSE STI IDX PSEI FTSE PSEI IDX Coef. p-value Coef. p-value Coef. p-value Coef. p-value Coef. p-value C11 0.0019 0.000 0.003 0.000 0.0023 0.008 0.004 0.060 0.0049 0.034 C12 0.0016 0.0352 0.001 0.435 0.0021 0.151 0.001 0.4509 0.0014 0.169 C22 0.0033 0.000 0.002 0.008 0.0038 0.051 0.002 0.0041 0.0042 0.000 a11 0.180 0.0747 0.040 0.362 0.142 0.284 0.137 0.395 0.3923 0.002 a12 -0.028 0.2176 0.037 0.472 0.0075 0.472 0.018 0.4843 -0.029 0.436 a21 0.0263 0.3327 0.068 0.458 -0.03 0.482 0.052 0.2863 -0.025 0.443 a22 0.0982 0.0673 0.007 0.483 0.1944 0.311 0.158 0.1288 0.1186 0.291 b11 0.9209 0.000 0.935 0.000 0.9399 0.000 0.937 0.000 0.8283 0.000 b12 -0.014 0.212 0.015 0.423 -0.047 0.220 -0.001 0.482 -0.031 0.367 b21 0.017 0.3557 -0.013 0.481 0.0649 0.226 -0.013 0.4658 0.0598 0.241 b22 0.9154 0.000 0.962 0.000 0.8427 0.000 0.930 0.000 0.8398 0.000 Panel B : Uji Diagnostik Log Likelihood 7040 7348 6811 6948.3 6351 Panel A : Estimasi GARH (1,1) - BEKK Parameter PSEI STI SET FTSE SET IDX SET PSEI SET STI Coef. p-value Coef. p-value Coef. p-value Coef. p-value Coef. p-value C11 0.004 0.379 0.006 0.000 0.005 0.000 0.006 0.068 0.005 0.000 C12 - 0.001 0.479 0.001 0.187 0.001 0.294 -0.001 0.282 0.000 0.038 C22 0.001 0.403 0.002 0.137 0.006 0.000 0.004 0.394 0.003 0.130 a11 0.096 0.450 0.037 0.125 - 0.253 0.028 -0.013 0.497 -0.004 0.096 a12 - 0.025 0.490 -0.274 0.028 0.527 0.000 -0.049 0.437 -0.001 0.073
a21 0.059 0.260 -0.004 0.190 - 0.094 0.065 0.028 0.489 -0.003 0.329 a22 0.174 0.401 0.192 0.122 0.144 0.013 0.236 0.285 -0.001 0.246 b11 0.929 0.002 0.857 0.000 0.750 0.000 0.862 0.000 0.905 0.000 b12 0.002 0.478 -0.250 0.141 - 0.056 0.191 -0.017 0.494 0.002 0.257 b21 0.032 0.477 0.020 0.143 - 0.002 0.323 0.049 0.474 -0.005 0.202 b22 0.934 0.009 0.898 0.000 0.715 0.000 0.876 0.035 0.906 0.000 Panel B : Uji Diagnostik Log Likelihood 6641 6805 6237 6135 6480

## Lampiran 5

## Tabel 8.
Estimasi spillover volatilitas internal model bivariate GARCH (1,1)-BEKK periode krisis
Panel A : Estimasi GARH (1,1) BEKK Parameter FTSE IDX STI FTSE STI IDX PSEI FTSE PSEI IDX Coef. p-value Coef. p-value Coef. p-value Coef. p-value Coef. P-Value C11 0.004 0.000 0.004 0.076 0.004 0.000 0.004 0.000 0.004 0.004 C12 0.002 0.274 0.002 0.147 0.002 0.356 0.002 0.058 0.000 0.486 C22 0.005 0.401 0.004 0.050 0.004 0.175 0.004 0.002 0.003 0.145 a11 -0.014 0.459 0.050 0.359 0.135 0.076 -0.015 0.406 - 0.016 0.485 a12 -0.005 0.476 -0.018 0.459 0.011 0.478 0.016 0.465 0.151 0.156 a21 0.010 0.490 -0.024 0.187 0.037 0.301 -0.038 0.475 0.048 0.468 a22 -0.004 0.486 -0.063 0.391 -0.067 0.417 -0.012 0.479 - 0.060 0.442 b11 0.907 0.000 0.911 0.000 0.944 0.000 0.913 0.000 0.943 0.000 b12 0.005 0.464 0.052 0.308 0.015 0.435 0.056 0.276 - 0.035 0.367 b21 0.013 0.487 -0.021 0.322 -0.021 0.321 0.003 0.296 0.068 0.061 b22 0.919 0.010 0.886 0.000 0.954 0.000 0.847 0.000 0.929 0.000 Panel B : Uji Diagnostik Log Likelihood 1831 1851 1698 1869 1706 Panel A : Estimasi GARH (1,1) - BEKK Parameter PSEI STI SET FTSE SET IDX SET PSEI SET STI Coef. p- value Coef. p-value Coef. p-value Coef. p-value Coef. p-value C11 0.004 0.041 0.005 0.003 0.004 0.084 0.003 0.000 0.005 0.000 C12 -0.002 0.346 - 0.002 0.228 0.000 0.473 -0.001 0.002 - 0.003 0.009 C22 0.002 0.339 0.004 0.016 0.007 0.331 0.003 0.000 0.000 0.448
a11 0.040 0.411 0.095 0.162 - 0.006 0.479 0.118 0.000 0.016 0.448 a12 -0.302 0.086 0.003 0.489 0.004 0.481 -0.002 0.313 - 0.461 0.000 a21 -0.106 0.269 - 0.058 0.342 0.001 0.476 -0.002 0.155 0.072 0.038 a22 0.094 0.376 0.079 0.398 0.001 0.360 0.118 0.000 0.100 0.021 b11 0.871 0.000 0.918 0.000 0.946 0.000 0.930 0.000 0.788 0.000 b12 -0.021 0.340 - 0.008 0.469 - 0.034 0.356 0.075 0.003 0.006 0.428 b21 0.132 0.065 0.043 0.204 0.030 0.386 -0.011 0.225 0.058 0.142 b22 0.906 0.000 0.859 0.000 0.946 0.000 0.931 0.000 0.952 0.000 Panel B : Uji Diagnostik Log Liklihood 1731 1782 1590 1539 1668

## Lampiran 6
Tabel 9 Estimasi spillover volatilitas internal model bivariate GARCH (1,1)-BEKK periode pasca krisis

## Panel A : Estimasi GARH (1,1) - BEKK
Parameter FTSE IDX STI FTSE STI IDX PSEI FTSE PSEI IDX Coef. p-value Coef. p-value Coef. p-value Coef. p- value Coef. p- value C11 0.002 0.277 0.002 0.000 0.000 0.244 0.003 0.002 0.004 0.136 C12 0.002 0.249 0.001 0.000 0.003 0.003 0.001 0.288 0.002 0.383 C22 0.002 0.251 0.001 0.027 0.001 0.385 0.002 0.000 0.003 0.004 a11 0.177 0.333 0.074 0.281 0.232 0.000 0.155 0.052 0.176 0.229 a12 0.035 0.375 -0.080 0.001 -0.012 0.435 -0.004 0.349 0.108 0.311 a21 -0.133 0.391 0.013 0.388 0.018 0.248 -0.023 0.308 0.118 0.297 a22 0.187 0.280 0.056 0.114 0.153 0.006 0.160 0.172 0.177 0.311 b11 0.931 0.001 0.962 0.000 0.933 0.000 0.927 0.000 0.921 0.000 b12 -0.026 0.193 0.032 0.202 0.047 0.030 -0.045 0.304 -0.080 0.202 b21 0.055 0.436 -0.036 0.002 -0.006 0.391 0.013 0.329 0.018 0.447 b22 0.924 0.000 0.938 0.000 0.928 0.000 0.900 0.000 0.904 0.000 Panel B : Uji Diagnostik Log Likelihood 8643 8955 8246 8696 7741
Panel A : Estimasi GARH (1,1) - BEKK
Parameter PSEI STI SET FTSE SET IDX SET PSEI SET STI Coef. p-value Coef. p-value Coef. p-value Coef. p- value Coef. p- value C11 0.004 0.000 0.003 0.380 0.003 0.000 -0.003 0.101 0.004 0.283 C12 0.001 0.207 0.001 0.369 -0.002 0.101 -0.002 0.179 0.000 0.433 C22 0.002 0.009 -0.001 0.252 0.003 0.000 -0.002 0.108 0.001 0.463 a11 0.055 0.217 -0.087 0.228 0.128 0.060 0.119 0.102 0.167 0.404 a12 -0.079 0.072 -0.056 0.429 -0.124 0.003 -0.164 0.011 0.114 0.367 a21 0.037 0.085 0.009 0.427 0.050 0.062 0.091 0.168 -0.018 0.455 a22 0.096 0.006 0.178 0.145 -0.112 0.015 0.090 0.063 0.144 0.427 b11 0.904 0.000 0.939 0.000 0.928 0.000 0.932 0.000 0.897 0.000 b12 -0.017 0.234 0.002 0.408 0.060 0.071 -0.045 0.351 -0.068 0.473 b21 0.012 0.172 -0.019 0.428 -0.014 0.278 0.006 0.454 0.022 0.481 b22 0.943 0.000 0.938 0.000 0.947 0.000 0.941 0.000 0.968 0.000 Panel B : Uji Diagnostik Log Likelihood 8100 8370 7459 7568 7822