http://jurnal.usahid.ac.id/index .php/accounting

## Analisis Hubungan Internasional Pasar Thailand dan Krisis Keuangan Thailand
Ani Siska MY 1 , Azzara Nurfitri 2 , Dimas Satrio Utomo 3

## Abstrak
Penelitian  ini  menganalisis  penyebaran  internasional  krisis keuangan Thailand  yang berdampak terhadap perekonomian Asia, Amerika  Latin,  dan  Eropa  Timur.  Sampel  dibagi  menjadi  tiga periode  yaitu  prakrisis,  krisis,  dan  pascakrisis.  Temuannya mengemukakan  terdapat  efek  penularan  akibat  krisis  keuangan Thailand 1997. Hal ini terlihat dari penurunan rata-rata return pasar selama  periode  krisis,  peningkatan  risiko  (standar  deviasi),  serta peningkatan korelasi antarpasar. Pada periode non krisis, integrasi antarpasar Asia sangat terlihat  dari adanya  hubungan bidirectional antarpasar,  atau  informasi  dan  volatilitas  di  suatu  pasar  saling mempengaruhi return dan  volatilitas  di  pasar  lainnya.  Hal  tersebut disebabkan  rentannya  kondisi  ekonomi  Thailand  saat  itu  dan meningkatnya risk  averse investor  terhadap  pasar  Thailand. Berbeda  dengan  hubungan  antarpasar  Asia,  hubungan  antara pasar  Thailand  dengan  pasar  Amerika  Latin  dan  Eropa  Timur cenderung  lebih  lemah.  Oleh  karena  itu,  disimpulkan  bahwa  krisis keuangan di Thailand pada tahun 1997 tidak  berdampak langsung terhadap pasar Amerika Latin dan Eropa Timur.
Kata  Kunci  :  krisis  keuangan  Thailand, bidirectional,  return , volatilitas.
1 Magister Sains Manajemen Universitas Indonesia anisiskamy961989@gmail.com
2 Magister Sains Manajemen Universitas Indonesia znzarara@gmail.com
3 Magister Sains Manajemen Universitas Indonesia satrioutomo.dimas@gmail.com

## Abstract
This  study  analyzes  the  international  spread  of  the  Thai  financial crisis which has an impact on the economies of Asia, Latin America and  Eastern  Europe.  The  sample  is  divided  into  three  periods, namely pre-crisis, crisis, and post-crisis. His findings suggest there is a contagion effect due to the 1997 Thai financial crisis. This can be  seen  from  the  decrease  in  average  market  returns  during  the crisis period, increased risk (standard deviation), and an increase in inter-market  correlations.  In  the  non-crisis  period,  integration between  Asian  markets  is  evident  from  the  existence  of bidirectional  relationships  between  markets,  or  information  and volatility  in  one  market  affect  the  return  and  volatility  in  other markets.  This  was  due  to  the  vulnerability  of  the  Thai  economic conditions  at  the  time  and  the  increased  risk  averse  of  investors towards  the  Thai  market.  In  contrast  to  relations  between  Asian markets,  relations  between  the  Thai  market  and  Latin  American and  Eastern  European  markets  tend  to  be  weaker.  Therefore,  it was  concluded  that  the  financial  crisis  in  Thailand  in  1997  did  not have a direct impact on the Latin American and Eastern European markets.
Keywords : Thai financial crisis, bidirectional, return, volatility.

## Analisis Hubungan Internasional Pasar Thailand …

## PENDAHULUAN
Penelitian  Saleem  (2009)  menganalisa  penyebaran  internasional  dari  krisis keuangan  Rusia  pada  tahun  1998  dengan  model  GARCH-BEKK  yang  dikemukakan  Engle dan  Kroner  (1995).  Dalam  beberapa  minggu  sejak  krisis  Rusia  dimulai,  krisis  tersebut hampir  menurunkan hedge  fund utama  Amerika Serikat.  Saleem  (2009) menganalisis  efek penularan  krisis  keuangan  Rusia  tahun  1998  dengan  membagi  menjadi  tiga  sub  periode yaitu prakrisis, krisis, dan pascakrisis. Saleem (2009) menggunakan pasar Amerika Serikat, Uni Eropa, Asia, dan Emerging Europe karena negara-negara tersebut menjadi fokus pada era post-Soviet  dan  berperan penting dalam perdagangan dengan Rusia.  Isu utama artikel tersebut  adalah  menguji  hubungan  internasional  pasar  saham  Rusia  dan  transmisi internasional dari krisis keuangan Rusia 1998.
Krisis keuangan Asia 1998 merupakan salah satu fokus dalam dunia finansial. Krisis Keuangan Asia dimulai 2 Juli 1997 ketika pemerintah Thailand yang saat itu dibebani utang luar  negeri  yang  besar,  memutuskan  untuk  mengambangkan  Baht  setelah  serangan  yang dilakukan spekulan mata uang terhadap cadangan devisa negaranya. Pergeseran moneter itu  bertujuan  merangsang  pendapatan  ekspor  namun  strategi  ini  justru  berefek  penularan terhadap mata uang negara-negara Asia lainnya, termasuk Ringgit Malaysia, Peso Filipina, dan Rupiah Indonesia.Investor asing yang telah berinvestasi pada Asian Economic Miracle countries sejak  satu  dekade  sebelumnya,  kehilangan  kepercayaan  pada  pasar  Asia  dan melepas  mata  uang  serta  aset-aset  Asia  secepat  mungkin.  Dalam  beberapa  bulan berikutnya, mata uang, pasar saham dan properti Thailand melemah.
Salah satu yang terdampak melemahnya kondisi ekonomi Thailand adalah Indonesia yang  secara  bertahap  jatuh  dalam  krisis  keuangan  dan  politik,  serta  Korea  Selatan  yang menghadapi  tekanan balance  of  payments hingga  mengalami  default.  Selain  itu,  beberapa pasar  ekonomi  di  Amerika  Latin  dan  Eropa  Timur  juga  menghadapi  tekanan balance  of payments yang signifikan,  mencerminkan spillover dari krisis Asia.  Namun belum  diketahui apakah  efek spillover yang  diterima  regional  Amerika  Latin  dan  Eropa  Timur  merupakan dampak langsung krisis di Thailand atau dampak krisis Asia secara menyeluruh. Untuk itu, penelitian menganalisis keterkaitan pasar saham Thailand ( dynamic spillover ) dan contagion effect krisis  Thailand  tahun  1997  terhadap  beberapa  pasar  tersebut,  serta  menganalisis hubungan langsung antara krisis Thailand dengan efek spillover yang diterima oleh Amerika Latin dan Eropa Timur (Graham, et.al., 2000).

## TINJAUAN PUSTAKA
Proses  ARCH  ( Auto  Regressive  Conditional  Heteroscedasticity )  dan  GARCH ( Generalized ARCH ) dikenal dalam permodelan volatilitas return saham . Dalam memeriksa keterkaitan  volatilitas  antarnegara,  pendekatan multivariate  GARCH lebih  dipilih  daripada univariate . Namun model ini hanya dapat diestimasi dengan menerapkan beberapa batasan pada  matriks conditional  variance-covariance nya,  seperti positive  definiteness .  Model  awal Bollerslev  et  al.  (1988)  untuk  memeriksa  keterkaitan  volatilitas  antar  negara  gagal  untuk menjamin positive  definiteness matriks  tersebut.  Selain  itu,  batasan  tersebut  tidak memungkinkan cross  equation  conditional  variance dan covariance memberi  dampak  satu sama lain.  Masalah ini dapat  dihindari oleh parameterisasi BEKK Engle dan Kroner  (1995)
dengan menggunakan bentuk kuadratik, sehingga sesuai dengan hipotesis korelasi konstan dan dapat digunakan dalam memeriksa volatilitas spillover antar pasar.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  diawali  dengan  model bivariate GARCH  yang  mengakomodasi  setiap return pasar dan pasar lain pada lag satu periode. ................................................................................................. ……….(1) N(0, ) ............................................................................................ ……….(2) di mana r t adalah vektor nx1 dari return harian pada waktu t untuk setiap pasar . Vektor nx1 dari random  error merepresentasikan  inovasi  untuk  setiap  pasar  pada  waktu  t  dengan matriks conditional variance-covariance nxn yang sesuai. Informasi pasar yang tersedia pada  waktu  t-1  direpresentasikan  oleh  informasi  pada . Mean  spillovers pada  dirinya sendiri dan antarpasar diukur dengan mengestimasi elemen matriks . Struktur multivariate memfasilitasi  pengukuran  efek  inovasi  pada  rata-rata return harian  dari  satu  seri  terhadap return pada waktu sebelumnya ( lag ) dan return pasar lain pada waktu sebelumnya. Matriks conditional covariance mengikuti Engle dan Kroner (1995) sebagai berikut:
q ................................................. ..……..(3)
di mana matriks parameter untuk persamaan varians didefinisikan sebagai , yang dibatasi menjadi lower  triangular dan  dua  matriks  yang  tidak  dibatasi A 11 dan G 11 .  Momen  kedua tersebut dapat direpresentasikan sebagai berikut:
[ ] [ ] [ ]   [ ] [ ] (4)
Persamaan (4) tersebut untuk H t dapat diperluas dengan perkalian matriks berikut :
+ ..................................................................... (5) + + ................................................. (6) + ..................................................................... (7)
Estimasi maximum likelihood dioptimisasi dengan algoritma Berndt, Hall, Hall dan Hausman (BHHH).  Untuk  persamaan  (5)-(7),  didapat  fungsi conditional  log  likelihood L( θ )  untuk sampel dari T observasi sebagai berikut:
∑ ............................................................................................. (8) ........................................ (9)

## Analisis Hubungan Internasional Pasar Thailand …
yang  mana θ merupakan  vektor  dari  seluruh  parameter  yang  tidak  diketahui.  Maksimisasi numerical  dari  persamaan  (8)  dan  (9)  menghasilkan  estimasi maximum  likelihood dengan asymptotic standard error .
Untuk  menguji  hipotesis  null  bahwa  model  dispesifikasi  dengan  benar  atau  setara, dan noise  term ( μ t ) random ,  digunakan Ljung-Box  Q  statistic yang  diasumsikan asymptotically distributed ketika χ 2 dengan (p-k) degrees if freedom , di mana k merupakan jumlah  variabel  penjelas.  Sebagai  uji robustness hipotesis  bahwa  pasar  saham menunjukkan  korelasi  yang  tinggi  selama  krisis  keuangan  (efek contagion )  dan  hubungan jangka  panjang,  digunakan  teknik cross-market  correlation dengan Johansen  cointegration test . Untuk menganalisis efek penularan, periode data dibagi menjadi tiga periode mengikuti pembagian periode krisis Girard dan Rahman (2002), yaitu : periode prakrisis (1 Juli 1994 – 1 Juli 1997), periode krisis (2 Juli 1997 – 30 Juni 1998), dan periode pascakrisis (1 Juli 1998 – 31 Juli 2007).
Hasil  pada  tabel  1  menunjukkan  penolakan  terhadap  hipotesis  null  bahwa return memiliki unit  root dan  mendukung  hipotesis  alternatif  dari  stasionaritas  (pada  nilai signifikansi 1 persen). Perkembangan indeks pasar modal yang ditunjukkan pada Gambar 1 menunjukkan non-stasioneritas.
Gambar 1 . Perkembangan Indeks Pasar Saham Thailand, Indonesia, Korea, Eropa Timur, dan Amerika Latin ( U.S. Dollar) Tahun 1994-2007
Pada  Tabel  1  berikut  terlihat  bahwa  pada  periode  krisis,  kelima  pasar  mengalami penurunan return yang  cukup  drastis  hingga  mencapai  negatif,  yang  mana  efeknya  paling besar  dirasakan  oleh  daerah  Asia  yaitu  Indonesia  (-183,02%),  Thailand  (-106,02%),  dan Korea  Selatan  (-105,58%).  Penurunan return yang  cukup  drastis  ini  diikuti  dengan  risiko (standar  deviasi)  yang  meningkat,  dengan  risiko  tertinggi  ada  pada  pasar  Korea  Selatan (81,79)  dan  Thailand  (64,7),  tidak  sesuai  dengan  teori  investasi  pada  umumnya  dimana return yang  rendah  seharusnya  memiliki  risiko  yang  rendah  pula,  seperti  pada  Indonesia dengan rata-rata return terendah juga diikuti dengan penuruan risiko (6,78).
0 50 100 150 200 250 300 350 400 THAILAND INDONESIA KOREA SELATAN EROPA TIMUR
AMERIKA LATIN
Dari kelima pasar yang digunakan dalam penelitian ini, rata-rata return Eropa Timur mengalami  penurunan  yang  paling  kecil.  Tetapi,  penurunan  risiko  tersebut  diikuti  dengan peningkatan  risiko.  Begitu  pula  dengan  Amerika  Latin  dengan  rata-rata mean -30,66%. Berdasarkan Tabel 1 diketahui bahwa kelima pasar menunjukkan pola rata-rata return yang berbeda saat krisis jika dibandingkan dengan periode nonkrisis, serta peningkatan volatilitas cukup signifikan. Hal ini terjadi terutama pada pasar-pasar di Asia. Temuan ini juga sejalan dengan  nilai skewness dan  kurtosis  yang  tinggi  pada  setiap  periodenya.  Untuk  menguji
hipotesis null distribusi normal, dilakukan uji statistic Jarque-Bera dan menolak hipotesis null dari normalitas pada seluruh kasus.
Gambar  2  berikut  menunjukkan  adanya volatility  clustering ,  yaitu  perubahan  yang besar cenderung diikuti oleh perubahan yang besar, dan perubahan kecil cenderung diikuti
Tabel 1 Ringkasan statistik deskriptif
Negara/Regional Statistik Full Sampel Sub-sampel 1994-2007 1994-1997 1997-1998 1999-2007 Thailand Mean -2.479 -18.397 -106.019 14.138 Std. dev. 32.519 23.538 64.697 29.600 Skewness 0.336 -0.085 0.701 0.125 Kurtosis 11.476 6.372 5.495 10.107 JB 10281.720* 373.688* 88.725* 4993.987* ADF -51.809* -24.176* -13.076* -31.202* LB (24) 120.878* 50.730* 32.677 67.012* LB 2(24) 1492.973* 243.187* 64.334* 380.172* ARCH-LM 103.638* 18.147* 9.324* 31.048* Indonesia Mean -0.340 13.876 -183.019 15.005 Std. dev. 42.067 16.288 6.784 35.173 Skewness -1.068 -0.189 -0.666 0.210 Kurtosis 29.736 7.353 8.416 11.156 JB 102303.40* 622.814* 337.021* 6586.551* ADF -26.048* -21.962* -14.366* -42.743* LB (24) 202.257* 90.464* 40.214* 79.614* LB 2(24) 2663.754* 74.076* 92.451* 488.469* ARCH-LM 131.428* 11.520* 6.652* 18.455* Korea Selatan Mean 6.756 -8.350 -105.575* 24.070* Std. dev. 37.360 20.119 81.790 106.673 Skewness 0.298 0.043 0.591 -0.014 Kurtosis 16.444 3.762 7.953 6.139 JB 25753.280* 19.175* 280.891* 973.367* ADF -30.263* -23.917* -10.981* -46.393* LB (24) 206.098* 30.110 121.851* 30.040 LB 2(24) 4192.860* 96.004* 208.604* 494.739* ARCH-LM 183.600* 4.531* 10.020 28.763* Amerika Latin Mean 8.848 7.629 -30.661 13.585 Std. dev. 20.762 19.529 24.125 20.748 Skewness -0.610 -0.336 -1.782 -0.468 Kurtosis 9.958 16.343 11.770 7.667 JB 7095.955* 5822.848* 970.845* 2237.833* ADF -38.946* -21.796* -13.749* -40.113* LB (24) 195.613* 98.201* 50.002* 118.693* LB 2(24) 1191.930* 484.819* 54.688* 813.500* ARCH-LM 89.454* 29.245* 6.607* 54.227* Eropa Timur Mean 5.914 5.523 2.636 6.402 Std. dev. 13.122 9.494 15.083 13.906 Skewness -0.277 -0.083 -0.209 -0.297 Kurtosis 4.983 4.745 4.404 4.688 JB 602.850* 100.300* 23.241* 316.326* ADF -50.694* -17.530* -14.416* -41.293* LB (24) 104.973* 36.686* 27.642 97.563* LB 2(24) 1262.879* 179.808* 49.963* 807.644* ARCH-LM 61.130* 9.787* 3.874* 39.175* * Menunjukkan signifikansi pada tingkat 5%

## Analisis Hubungan Internasional Pasar Thailand … Ani Siska MY, Azzara Nurfitri & Dimas Satrio Utomo
oleh  perubahan  kecil  pada  seluruh  kasus.  Dengan  demikian,  proses  ARCH  dapat diaplikasikan.
Gambar 2. Rangkaian Return Harian Indeks Pasar Amerika Latin, Eropa Timur,
Indonesia, Korea Selatan, dan Thailand ( U.S. Dollar) Tahun 1994-2007

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk menguji keterkaitan internasional antara pasar saham Thailand dengan empat model  berpasangan  ( pair-wise  model )  diestimasi  dengan  menggunakan kerangka bivariate GARCH  dengan  representasi  BEKK.  Pasangan  model  terdiri  dari  Thailand-Indonesia, Thailand-Korea Selatan, Thailand-Amerika Latin, dan Thailand-Eropa Timur, menggunakan total  return harian  indeks  yang  dikalkulasi  Datastream  dari  tanggal  1  Juli  1994  sampai  31 Juli 2007.
Matriks μ t pada mean equation (persaman 1) yang ditangkap oleh parameter c ij pada tabel 2 melihat hubungan return antarnegara pada setiap pasangannya. Parameter diagonal c 11 dan c 22 pada seluruh pasangan secara statistik siginifikan, yang berarti bahwa return dari Thailand, Indonesia, Korea Selatan, Amerika Latin, dan Eropa Timur dipengaruhi oleh return pasar itu sendiri pada periode sebelumnya.
Matriks A dan G untuk  menguji  hasil  estimasi  dari variance-covariance yang time- varying ,  menggambarkan  hubungan  volatilitas  sesuai  dengan  persamaan  (4).  Elemen diagonal pada matriks A menangkap efek ARCH pada pasar itu sendiri, sedangkan elemen
diagonal  matriks G mengukur  efek  GARCH  pada  pasar  itu  sendiri.  Pada  tabel  2  terlihat bahwa parameter diagonal ( a 11 , a 22 , dan g 11, g 22 ) yang telah diestimasi seluruhnya signifikan secara  statistik,  mengindikasikan  adanya  proses  GARCH  (1,1)  yang  kuat  menggerakkan conditional  variance pada  keempat  pasang  model  indeks.  Dengan  kata  lain, shock dan volatilitas pasar pada periode sebelumnya berdampak pada conditional variance dari indeks Thailand, Indonesia, Korea Selatan, Amerika Latin, dan Eropa Timur pada saat ini.

## Table 2
Mean dan volatility spillover yang diestimasi dari model bivariate GARCH(1,1)-BEKK return harian indeks: 1 Juli 1994-31 Juli 2007 Parameter Thailand- Indonesia Thailand-Korea Selatan Thailand- Amerika Latin Thailand-Eropa Timur Koef. S.E. Koef. S.E. Koef. S.E. Koef. S.E. Panel A: GARCH (1, 1) - Estimasi BEKK A 0.057*  (0.026)    0.050*  (0.024)    0.055*  (0.027)    0.050  (0.026) B 0.108*  (0.025)    0.061*  (0.027)    0.113*  (0.019)    0.045*  (0.012) C 11 0.322*  (0.010)    0.311*  (0.013)    0.282*  (0.011)    0.320*  (0.013) C 12 0.157*  (0.018)    0.032  (0.020)    0.126*  (0.024)    0.036*  (0.012) C 22 -0.161*  (0.013)    -0.107*  (0.018)    0.252*  (0.016)    0.096*  (0.011) A 11 0.331*  (0.010)    0.374*  (0.009)    0.286*  (0.010)    0.346*  (0.010) A 12 0.054*  (0.009)    0.035*  (0.013)    0.004  (0.008)    0.006  (0.005) A 21 0.008*  (0.008)    -0.068*  (0.008)    0.056*  (0.016)    -0.008  (0.026) A 22 0.330*  (0.008)    0.205*  (0.009)    0.360*  (0.011)    0.244*  (0.012) G 11 0.934*  (0.003)    0.920*  (0.003)    0.951*  (0.003)    0.929*  (0.003) G 12 -0.027*  (0.003)    -0.013*  (0.004)    -0.002  (0.003)    -0.002  (0.002) G 21 -0.002  (0.002)    0.019*  (0.003)    -0.034*  (0.008)    0.003  (0.009) G 22 0.947*  (0.002)    0.979*  (0.002)    0.909*  (0.006)    0.963*  (0.004) Panel B: Uji Diagnostik LogLik -13595.470 -13589.261 -12131.064 -10644.376 Lb ia 111.193* 110.109* 106.324* 112.153* LB j 51.411* 40.710* 134.644* 53.839* LB 2i 10.003 11.145 10.393 10.170 LB 2j 23.683 24.011 40.367* 28.542 Amerika Latin Eropa Timur Indonesia Korea Selatan Thailand Panel C: Korelasi Antar Pasar ( Cross-market ) Amerika Latin 1 0.412 0.126 0.193 0.171 Eropa Timur 1 0.228 0.339 0.290 Indonesia 1 0.202 0.346 Korea Selatan 1 0.297 Thailand 1 Elemen  diagonal  pada  matriks C merepresentasikan mean  equation .  Sedangkan  matriks A menangkap efek ARCH pada dirinya maupun antar pasar. Elemen diagonal pada matriks G mengukur efek GARCH pada dirinya maupun antar pasar. LB dan LB2 merepresentasikan Ljung-Box Q-statistic untuk standardized dan standardized squared residual
*  Menunjukkan signifikansi pada tingkat 5%
a  Pada setiap pasangan. ( i ) Merepresentasikan pasar Thailand dan ( j ) pasar lain.

## Analisis Hubungan Internasional Pasar Thailand …
Elemen off-diagonal matriks A dan G menangkap efek antarpasar seperti shock dan volatility spillovers antar empat pasang pasar. Dari tabel tersebut, dapat terlihat bahwa pada keseluruhan sampel terdapat korelasi dua arah ( bidirectional ) antara Thailand dengan Korea Selatan  dan  Indonesia  (pasangan  parameter off-diagonal , a 12 dan a 21 ,  keduanya  secara statistik  signifikan).  Hal  ini  mengindikasikan  adanya  hubungan  yang  kuat  antara  Thailand dengan  Korea  Selatan  dan  Indonesia.  Selain  itu  didapatkan  pula  adanya  hubungan  satu arah  ( unidirectional )  antara  Thailand  dengan  Amerika  Latin  dengan  arah  Thailand  dengan Amerika Latin (hanya parameter off diagonal a 12 yang signifikan secara statistik). Sedangkan pada  hubungan  Thailand  dengan  Eropa  Timur,  tidak  ditemukan  adanya  hubungan  selama periode studi.
Koefisien  parameter g 12 dan  g 21 menggambarkan volatility  spillovers pada  keempat pasang model . Kedua koefisien tersebut signifikan secara statistik pada pasangan Thailand - Korea Selatan yang berarti terdapat volatility spillovers dua arah. Koefisien parameter g 12 padaThailand-Indonesia  signifikan  secara  statistik  menandakan  adanya volatility  spillovers satu  arah  dari  Thailand  ke  Indonesia,  sedangkan  pada  Thailand-Amerika  Latin,  koefisien parameter r g 21 signifikan secara statistik menandakan adanya volatility spillovers satu arah dari  Amerika  Latin  ke  Thailand.  Antara  Thailand  dan  Eropa  Timur,  kedua  koefisien parameter tidak signifikan yang berarti tidak ada volatility spillovers antar keduanya. Hasil ini menunjukkan  bahwa  pasar  Thailand  berintegrasi  dengan  pasar  lain,  terutama  pada  pasar sampel  yang  digunakan pada  studi  tetapi  derajat  integrasinya  agak  lemah  karena  besaran dari koefisien estimasi cukup rendah.
Selanjutnya  Tabel  3  berikut  menunjukkan  bahwa  terdapat  hubungan  dua  arah ( bidirectional ) antara Thailand dengan Indonesia pada periode prakrisis, dan hubungan satu arah ( unidirectional ) dari pasar Thailand ke pasar Korea Selatan dan dari pasar Eropa Timur ke pasar Thailand dalam  hal return atau shock .menunjukkan dynamic shocks dan volatility spillovers pada  keempat  pasang  model  pada  periode  prakrisis.  Sedangkan,  Thailand dengan Amerika Latin tidak ditemukan adanya hubungan penyebaran informasi.
Untuk volatility  spillover, ditemukan  pula  adanya  hubungan  dua  arah  ( bidirectional ) antara  Thailand  dengan  Indonesia  dan  Thailand  dengan  Korea  Selatan.  Dengan  demikian dapat  dikatakan  bahwa  terdapat  kecenderungan  volatilitas  pada  pasar  Thailand  akan mempengaruhi volatilitas pada pasar Indonesia dan Korea Selatan, serta sebaliknya. Selain itu,  ditemukan  pula  adanya  hubungan  satu  arah  ( unidirectional )  volatilitas  dari  pasar Thailand  menuju  pasar Eropa Timur,  dan tidak ditemukan  adanya volatility  spillover antara Thailand dengan Amerika Latin.
Pada  hasil  analisis  yang  dinyatakan  pada  Tabel  4  berikut  pada  bagian  panel  c, menunjukan  bukti  adanya  peningkatan  korelasi  antar  kedua  negara  sewaktu  krisis dibandingkan  dengan  korelasi  pasar  antara  kedua  negara  di  saat  sebelum  krisis.  Hasil  ini diperkuat  oleh  hasil  uji robustness Johansen cointegration antara  kelima  pasardengan melihat  nilai Max-eigenvalue dan trace  statistic. Seluruh  nilai Max-eigenvalue dan trace statistic menunjukkan hasil yang signifikan secara statistik, sehingga dapat dikatakan bahwa hipotesis  null  yang  menyatakan  bahwa  tidak  ada  kointegrasi  antar  pasar  dapat  ditolak. Dengan demikian pada periode krisis, kelima pasar saham memiliki kecenderungan jangka panjang  untuk  berkointegrasi  dan  berbagi  keseimbangan  ( equilibrium )  yang  sama,  atau dapat dikatakan, kelima pasar ini memiliki efek jangka panjang.

## Table 3
Mean dan volatility  spillover yang  diestimasi  dari  model bivariate GARCH(1,1)-BEKK return harian indeks: 1 Juli 1994-1 Juli 1997 Parameter Thailand- Indonesia Thailand-Korea Selatan Thailand- Amerika Latin Thailand-Eropa Timur Koef. S.E. Koef. S.E. Koef. S.E. Koef. S.E. Panel A: GARCH (1, 1) - Estimasi BEKK A -0.006 (0.047)    -0.013  (0.042)    -0.031  (0.048)    -0.022  (0.046) B 0.062 (0.036)    -0.025  (0.025)    0.098*  (0.031) 0.013 (0.020) C 11 0.301* (0.062)    -0.027  (0.022) 0.065 (0.057)    0.228*  (0.058) C 12 0.669* (0.065)    0.225*  (0.007) 0.059 (0.175)    -0.026  (0.015) C 22 0.000 (0.281) 0.000 (0.156)    0.192*  (0.055) 0.000 (0.037) A 11 0.256* (0.030)    0.229*  (0.018)    0.185*  (0.019)    0.283*  (0.039) A 12 0.174* (0.043)    0.072*  (0.024)    -0.017  (0.016)    -0.014  (0.008) A 21 0.092* (0.041)    -0.026  (0.018)    -0.008  (0.030)    -0.147*  (0.055) A 22 0.493* (0.055)    0.120*  (0.002)    0.408*  (0.029)    0.156*  (0.022) G 11 0.966* (0.011)    0.973*  (0.004)    0.983*  (0.004)    0.949*  (0.016) G 12 -0.043*  (0.020)    -0.047*  (0.006) 0.002 (0.006)    0.010*  (0.002) G 21 -0.163*  (0.062)    0.047*  (0.005) 0.005 (0.016) 0.015 (0.014) G 22 0.514* (0.081)    0.975*  (0.003)    0.896*  (0.012)    0.983*  (0.004) Panel B: Uji Diagnostik LogLik -2423.263 -2664.782 -2422.492 -2039.261 Lb ia 65.128* 62.208* 63.659* 66.459* LB j 55.981* 28.210 24.228* 26.250 LB 2i 22.329 24.022 24.228 18.899 LB 2j 19.699 45.382* 41.899* 29.320 Amerika Latin Eropa Timur Indonesia Korea Selatan Thailand Panel C: Korelasi Antar Pasar ( Cross-market ) Amerika Latin 1 0.061 0.085 0.059 0.021 Eropa Timur 1 0.148 0.074 0.135 Indonesia 1 -0.023 0.267 Korea Selatan 1 0.029 Thailand 1 Elemen diagonal pada matriks C merepresentasikan mean equation . Sedangkan matriks A menangkap efek ARCH pada dirinya maupun antar pasar. Elemen diagonal pada matriks G mengukur efek GARCH pada  dirinya  maupun  antar  pasar.  LB  dan  LB 2 merepresentasikan Ljung-Box  Q-statistic untuk standardized dan standardized squared residual
*  Menunjukkan signifikansi pada tingkat 5% a  Pada setiap pasangan. ( i ) Merepresentasikan pasar Thailand dan ( j ) pasar lain.

## Analisis Hubungan Internasional Pasar Thailand … Ani Siska MY, Azzara Nurfitri & Dimas Satrio Utomo

## Table 4
Mean dan volatility spillover yang diestimasi dari model bivariate GARCH(1,1)-BEKK return harian indeks: 2 Juli 1997-30 Juni 1998 Parameter Thailand-Indonesia Thailand-Korea Selatan Thailand-Amerika Latin Thailand-Eropa Timur Koef. S.E. Koef. S.E. Koef. S.E. Koef. S.E. Panel A: GARCH (1, 1) - Estimasi BEKK A -0.392 (0.234)    -0.617* (0.232) -0.478* (0.227) -0.708 (0.197) B -0.356 (0.352)    -0.344* (0.144) 0.006 (0.075) 0.034 (0.056) C 11 0.110* (0.302) 0.771* (0.240) 0.059 (0.368) 0.387 (0.420) C 12 -0.282 (0.700) -0.235 (0.416) -0.680* (0.082) -0.340* (0.164) C 22 0.341* (0.297) 0.262 (0.420) 0.000 (0.316) 0.000 (0.088) A 11 0.341* (0.070) 0.150* (0.054) 0.290* (0.065) 0.392* (0.058) A 12 0.071 (0.100) -0.031 (0.060) 0.018 (0.019) 0.005 (0.015) A 21 -0.141* (0.043) 0.216* (0.042) -0.445* (0.186) 0.180 (0.231) A 22 0.434* (0.059) 0.515* (0.058) 0.610* (0.080) 0.258* (0.055) G 11 0.823* (0.054) 0.954* (0.019) 0.882* (0.037) 0.872* (0.025) G 12 -0.009 (0.084) 0.027 (0.030) -0.022 (0.015) -0.012 (0.009) G 21 0.108* (0.030)    -0.076* (0.014) 0.654* (0.156) 0.476* (0.149) G 22 0.869* (0.040) 0.880* (0.018) 0.693* (0.060) 0.914* (0.075) Panel B: Uji Diagnostik LogLik -1529.031 -1434.772 -1164.932 -1054.162 Lb ia 31.858 30.997 33.009 31.834 LB j 23.643 49.960* 38.474* 26.981 LB 2i 26.118 23.650 22.255 18.659 LB 2j 17.548 19.282 13.915 31.921 Amerika Latin Eropa Timur Indonesia Korea Selatan Thailand Panel C: Korelasi Antar Pasar ( Cross-market ) Amerika Latin 1 0.515 0.140 0.230 0.204 Eropa Timur 1 0.291 0.167 0.342 Indonesia 1 0.151 0.413 Korea Selatan 1 0.269 Thailand 1 No. of CE(s) Unrestricted  cointegration  rank  test (trace) Unrestricted cointegration rank test (maximum eigenvalue) Eigenvalue Statistik Critical Value  Eigenvalue Statistik Critical Value Panel D: Johansen cointegration test None** (H0: r=0, H1: r=1) 0.136 118.737 69.819 0.136 36.532 33.877 At most 1** (H0: r≤1, H1: r=2) 0.112 82.205 47.856 0.112 29.511 27.584 At most 2** (H0: r≤2, H1: r=3) 0.090 52.694 29.797 0.090 23.538 21.132 At most 3** (H0: r≤3, H1: r=4) 0.063 29.156 15.495 0.063 16.290 14.265 At most 4** (H0: r≤4, H1: r=5) 0.050 12.866 3.841 0.050 12.866 3.841 Elemen diagonal pada matriks C merepresentasikan mean equation . Sedangkan matriks A menangkap efek ARCH pada dirinya maupun antar pasar. Elemen diagonal pada matriks G mengukur efek GARCH pada dirinya maupun antar  pasar.  LB dan  LB 2 merepresentasikan Ljung-Box Q-statistic untuk standardized dan standardized squared residual
Hasil  pengolahan  data  dengan  model  GARCH-BEKK  selama  periode  krisis menunjukan  bahwa  sebagian  besar shock dan volatility  spillovers pada  keempat  pasang pasar bersifat satu arah (unidirectional ) dari masing-masing pasar menuju Thailand, kecuali pada  Eropa  Timur  hanya  ditemukan volatility  spillover dari  Eropa  Timur  menuju  Thailand, tetapi  tidak  ditemukan  adanya shock  spillover .  Hal  ini  menunjukan  pergerakan  volatilitas pada  masing-masing  pasar  akan  berdampak  pada  pergerakan  volatilitas  pasar  Thailand  di waktu  krisis,  tetapi,  pergerakan  volatilitas  di  pasar  Thailand  sendiri  tidak  berdampak  pada pasar lainnya.
Jika  periode  prakrisis  pasar  Thailand  dapat  berdampak  terhadap  pasar  Indonesia dan  Korea  Selatan  serta  dapat  berdampak volatility  spillover terhadap  pasar  Eropa  Timur, maka  pada  periode  krisis,  dampak  tersebut  tidak  terlihat  sehingga  hubungannya  berubah menjadi unidirectional dari masing-masing pasar ke pasar Thailand. Selain itu, sebelumnya pada  periode  prakrisis,  antara  pasar  Thailand  dan  Amerika  Latin  tidak  memiliki  hubungan, sedangkan pada periode krisis, terdapat baik shock maupun volatility spillover dari Amerika Latin menuju Thailand. Sebaliknya, pada peride prakrisis, terdapat shock spillover dari pasar Eropa  Timur  menuju  Thailand,  sedangkan  pada  periode  krisis,  hubungan  tersebut menghilang.  Hasil  pada  penilaian  parameter  diagonal  ( a 11, a 22, g 11 dan g 22 )  menunjukan bahwa rata-rata tingkat return pasar semua negara dan regional dipengaruhi oleh volatilitas pada periode sebelumnya.
Bagian  akhir  penelitian  ini  memeriksa  adanya  dampak  perubahan  pada shock dan volatilitas  di  pasar  Thailand  terhadap  pasar  negara  dan  regional  lainnya  pasca  krisis.Jika sebelumnya pada periode krisis ditemukan bahwa spillover pada sebagian besar pasangan pasar bersifat unidirectional dari masing-masing pasar menuju pasar Thailand, pada periode ini beberapa pasar kembali kepada hubungan bidirectional seperti yang terjadi pada periode pre krisis. Hal ini terjadi pada shock spillover antara Thailand dengan Indonesia dan Korea Selatan  serta volatility  spillover antara  Thailand  dengan  Korea  yang  kembali  menjadi hubungan bidirectional .  Pada  Amerika  Latin,  dampak shock  spillover dari  Amerika  Latin menuju  Thailand  tetap  ada  bahkan  setelah  periode  krisis  berakhir,  serta  jika  sebelumnya volatility  spillover mulai  tampak  dari  Amerika  Latin  menuju  Thailand  pada  periode  krisis, pada  periode  setelahnya  Thailand  juga  memberikan  dampak volatility  spillover terhadap pasar  Amerika  Latin  sehingga  hubungannya  menjadi bidirectional .  Sedangkan volatility spillover antara  pasar  Thailand  dengan  Indonesia  dan  Eropa  Timur,  yang  sebelumnya bergerak  dari  masing-masing  pasar  menuju  Thailand  pada  periode  krisis,  bergerak  dalam arah  yang  sebaliknya  pada  periode  pasca  krisis.  Jadi  dapat  dikatakan  pada  periode  ini, volatilitas  pada  pasar  Thailand  mempengaruhi  pasar  Indonesia  dan  Eropa  Timur. Menghilangnya  dampak shock  spillover antara  Thailand  dengan  Eropa  Timur  dari  periode prakrisis menuju periode krisis, bertahan hingga periode pasca krisis, atau dapat dikatakan informasi pada kedua pasar tidak lagi saling mempengaruhi satu sama lain.
Penemuan lain yang diperlihatkan pada tabel 5 adalah bahwa imbal hasil pasar pada semua negara dan regional dipengaruhi oleh masing-masing shock dan volatility nya sendiri. Hasil  ini  sejalan  dengan  penelitian  Saleem  (2009)  yang  menjadi  salah  satu  rujukan  dalam penelitian  ini.  Pada mean  equation menunjukan  bahwa  imbal  hasil  seluruh  pasar dipengaruhi oleh tingkat imbal hasilnya sendiri.

## Analisis Hubungan Internasional Pasar Thailand …

## Table 5
Mean dan volatility spillover yang diestimasi dari model bivariate GARCH(1,1)-BEKK return harian indeks: 1 Juli 1998 - 31 Juli 2007 Parameter Thailand- Indonesia Thailand-Korea Selatan Thailand-Amerika Latin Thailand-Eropa Timur Koef. S.E. Koef. S.E. Koef. S.E. Koef. S.E. Panel A: GARCH (1, 1) - Estimasi BEKK A 0.100* (0.031) 0.107* (0.028) 0.115* (0.033) 0.101* (0.032) B 0.147* (0.034) 0.111* (0.034) 0.131* (0.025) 0.062* (0.016) C 11 0.454* (0.018) 0.424* (0.023) 0.423* (0.028) 0.420* (0.019) C 12 0.222* (0.031) 0.057* (0.028) 0.202* (0.040) 0.081* (0.018) C 22 0.206* (0.021) 0.046 (0.039) 0.233* (0.036) 0.124* (0.017) A 11 0.368* (0.014) 0.453* (0.012) 0.365* (0.014) 0.371* (0.015) A 12 0.055* (0.015) 0.074* (0.020) -0.016 (0.013) 0.017 (0.010) A 21 0.028* (0.014) -0.117* (0.010) 0.127* (0.020) 0.013 (0.032) A 22 0.309* (0.010) 0.132* (0.012) 0.289* (0.014) 0.253* (0.016) G 11 0.902* (0.005) 0.875* (0.005) 0.914* (0.006) 0.909* (0.005) G 12 -0.042* (0.006) -0.029* (0.007) 0.037* (0.006) -0.009* (0.004) G 21 -0.005 (0.005) 0.031* (0.004) -0.137* (0.012) -0.009 (0.013) G 22 0.951* (0.004) 0.994* (0.002) 0.916* (0.008) 0.956* (0.007) Panel B: Uji Diagnostik LogLik -9519.749 -9417.681 -8464.888 -7494.951 Lb ia 67.627* 64.758* 62.869* 66.653* LB j 28.233 23.194 79.894* 55,285 LB 2i 7.595 9.172 8.314 7.633 LB 2j 12.822 27.992 37.899* 55.285 Amerika Latin Eropa Timur Indonesia Korea Selatan Thailand Panel C: Korelasi Antar Pasar ( Cross-market ) Amerika Latin 1 0.476 0.147 0.222 0.205 Eropa Timur 1 0.252 0.452 0.319 Indonesia 1 0.259 0.319 Korea Selatan 1 0.354 Thailand 1 Elemen diagonal pada matriks C merepresentasikan mean equation . Sedangkan matriks A menangkap efek ARCH pada dirinya maupun antar pasar. Elemen diagonal pada matriks G mengukur efek GARCH pada dirinya maupun antar pasar. LB dan LB 2 merepresentasikan Ljung-Box Q-statistic untuk standardized dan standardized squared residual *  Menunjukkan signifikansi pada tingkat 5% a  Pada setiap pasangan. ( i ) Merepresentasikan pasar Thailand dan ( j ) pasar lain.
Untuk  seluruh  periode,  terlihat  adanya  hubungan shock  spillover dua  arah  pada pasar  Thailand  dengan  pasar  Indonesia  dan  Korea.  Wang  dan  Liu  (2016)  mengatakan bahwa, di antara faktor-faktor yang menyebabkan efek spillover , wilayah geografis menjadi hal  yang  penting.  Hal  ini  dikarenakan  investor  akan  mengalokasikan  asetnya  pada  pasar yang dapat menurunkan biaya transaksinya. Pasar keuangan Asia sendiri telah menerapkan perubahan  kebijakan  yang  dapat  memfasilitasi  investasi  antarnegara.  Meningkatnya kebijakan liberalisasi ini seringkali dapat meningkatkan integrasi antar pasar (Jebran & Iqbal, 2016), sehingga seharunya efek spillover antar pasar juga meningkat. Miyakoshi (2003) juga menyatakan  bahwa  efek  regional  lebih  kuat  daripada  pasar  dunia  terhadap  regional  Asia. Selain dampak spillover , efek penularan ( contagion ) atau peningkatan kekuatan keterkaitan antar pasar selama periode krisis, juga merupakan isu yang penting.
Untuk  melihat  efek  penularan  ( contagion )  dari  krisis  keuangan  Thailand  1997, periode sampel dibagi menjadi tiga. Pada periode prakrisis, terlihat bahwa Thailand memiliki hubungan  dua  arah  ( bidirectional )  dengan  Indonesia  dan  Korea  Selatan  pada shock spillovernya . Kemudian, hubungan ini berubah menjadi satu arah dari Indonesia dan Korea Selatan  menuju  Thailand,  dan  kembali  menjadi  dua  arah  pasca  krisis.  Temuan  ini  sesuai dengan  Yang  et  al.  (2003)  yang  menyatakan  bahwa  pada  periode  pra  dan  pasca  krisis, Indonesia dan Korea Selatan merespon shock dari Thailand, tetapi tidak pada saat krisis.
Wang  dan  Liu  (2016)  menemukan  bahwa  pasar  Thailand  merupakan  pasar  yang paling  rentan  di  Asia,  dan  menerima  banyak  dampak spillover dari  pasar  lainnya,  serta hanya memberikan sekitar  2 persen dampak spillover terhadap pasar  Asia selama periode krisis.  In  et  al.  (2001)  dengan  data  tahun  1997 –  1998  sesuai  dengan  periode  krisis  yang digunakan  dalam  penelitian  ini,  juga  menyatakan  bahwa  rata-rata return di  Thailand dipengaruhi  oleh return dirinya  sendiri  dan return Korea  periode  sebelumnya.  Volatilitas Thailand juga dipengaruhi oleh volatilitasnya sendiri di periode sebelumnya, serta volatilitas di pasar Korea, sedangkan volatilitas di pasar Thailand tidak mempengaruhi volatilitas pasar Korea.
Rentannya  Thailand  selama  periode  krisis  ini  disebabkan  oleh  hilangnya kepercayaan  investor  atau  meningkatnya risk  aversion investor  terhadap  Thailand  akibat kondisi  ekonominya  dan  nilai  mata  uangnya  yang  menurun  tajam  secara  tiba-tiba  hingga akhirnya Thailand meminta bantuan International Monetary Funds (IMF) untuk menstabilkan ekonominya.  Penurunan  ekonomi  Thailand  ini  juga  berdampak  pada  Indonesia  karena investor  asing  menganggap  ekonomi  Indonesia  sama  dengan  Thailand  (Jungjaturapit, 1998).  Jadi  dipersepsikan  bahwa  kemungkinan  informasi  yang  berasal  dari  Indonesia  juga akan menyebabkan perubahan volatilitas di Thailand selama periode krisis.
Kembalinya hubungan bidirectional pasca krisis sesuai dengan Brailsford et al. (2006) menyatakan bahwa sebagian besar pasar Asia menunjukkan hubungan dan integrasi yang signifikan setelah krisis. Wang dan Liu (2016) juga menyatakan bahwa integrasi yang terjadi antar pasar Asia bersifat dinamis. Seiring dengan berjalannya waktu, pasar di Asia menjadi lebih  terintegrasi.  Dalam  pasar  Asia,  dampak spillover terkuat  ada  pada  pasar  Asia Tenggara.  Hal  ini  dikarenakan  adanya  hubungan  intraregional  pada  pasar  Asia  Tenggara dan  seluruhnya  bergantung  pada external  trade .  Menurut  Ng  (2000), trading internasional dapat  meningkatkan  korelasi  konsumsi  dan  siklus  bisnis  antarnegara,  sehingga meningkatkan tingkat integrasi ekonomi dan finansial.
In et  al .  (2001)  juga  menemukan  bahwa  pasar  menjadi  lebih  saling  terkait  dan terintegrasi selama periode krisis Asia, sehingga pasar tidak hanya bereaksi pada informasi

## Analisis Hubungan Internasional Pasar Thailand …
Ani Siska MY, Azzara Nurfitri & Dimas Satrio Utomo
lokal, tetapi juga  informasi  yang  berasal  dari  pasar  lainnya.  Thailand  selama  periode krisis menunjukkan  keterkaitan  yang  lebih  besar  dengan  Korea  dan  Hong  Kong.  Hal  ini disebabkan Hong Kong berperan penting dalam transmisi volatilitas di pasar Asia lainnya.
Berbeda dengan pasar Asia, hubungan antara pasar Thailand dengan Amerika Latin dan  Eropa  Timur  cenderung  lemah.  Brailsford  et  al.  (2006)  menyatakan  bahwa  sebelum memasuki  periode  krisis,  pasar  Asia  terpisah  dari  pasar  global.  Tetapi,  rentannya  kondisi pasar  Thailand  selama  krisis  (Wang  &  Liu,  2016)  dapat  menyebabkan  pasar  di  luar  pasar Asia  ini  memberikan  dampak  satu  arah  terhadap  pasar  Thailand.  Letak  geografis  dan kebijakan  liberalisasi  yang  berbeda  seperti  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya  juga  dapat mempengaruhi hubungan antar dua pasar saham ini.
Pada  panel  C  tabel  2  sampai  tabel  5  terdapat  koefisien  korelasi  antar  pasar. Koefisien  korelasi  antara  Thailand  dengan  pasar  Asia  lebih  besar  daripada  koefisien korelasinya  dengan  Amerika  Latin  dan  Eropa  Timur.  Chatterjee et.al (  2003  ) mengemukakan  bahwa  korelasi  yang  kuat  di  antara  pasar  Thailand  dengan  pasar  Asia dikarenakan  adanya market  oriented  reforms,  restructuring, dan  globalisasi  pada  tahun 1990-an  yang  membuat  pasar  di  negara-negara Pacific-Basin antaranya  Thailand, Indonesia, dan Korea Selatan memiliki return of trend yang serupa.

## KESIMPULAN
Penelitian ini menggunakan data pasar Thailand dan krisis keuangan Thailand 1997, dan  mengaitkannya  dengan  pasar  saham  Indonesia,  Korea  Selatan,  Amerika  Latin  dan Eropa  Timur.  Dengan  model  GARCH-BEKK,  diestimasi  model four  pair-wise atau  empat pasang dengan menggunakan total return harian index.  Hasil analisis menunjukkan  bahwa terdapat hubungan langsung antara Thailand dengan pasar lain, baik dalam return maupun volatility tetapi keterkaitannya bersifat lemah, yaitu pasar Thailand hanya berintegrasi parsial dengan pasar dunia.
Secara  keseluruhan  ditemukan  adanya shock maupun volatility  spillover antara pasar  Thailand  dengan  pasar  Indonesia  dan  Korea  Selatan  yang  dapat  disebabkan  oleh lokasi  geografi  yang  berdekatan.  Lokasi  geografi  ini  dapat  mempengaruhi  investor  dalam mengambil  keputusan.  Saat  Thailand  mengalami  penurunan  ekonomi,  Indonesia  terimbas dampaknya  karena  dianggap  memiliki  perekonomian  yang  mirip.  Selain  itu,  kebijakan liberalisasi yang diterapkan di Asia juga meningkatkan integrasi pasar di Asia. Adapun pasar Eropa  Timur  dan  Amerika  Latin  yang  tidak  berada  dalam  lokasi  geografis  yang  sama memberikan dan menerima dampak yang kurang signifikan dari pasar Thailand.
Temuan  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  terdapat  efek  penularan  akibat  krisis keuangan Thailand 1997. Hal ini dapat terlihat dari rata-rata return pasar lain yang menurun selama  periode  krisis  serta  risiko  (standar  deviasi)  yang  meningkat,  serta  meningkatnya korelasi antarpasar. Pada periode non krisis, integrasi antarpasar Asia ini sangat terlihat dari adanya  hubungan bidirectional antarpasar,  atau  informasi  dan  volatilitas  di  suatu  pasar saling  mempengaruhi return dan  volatilitas  di  pasar  lainnya.  Tetapi,  dalam  periode  krisis, dampak  dari  pasar  Thailand  terhadap  pasar  lainnya  menghilang.  Hal  tersebut  dikarenakan oleh  rentannya  kondisi  ekonomi  Thailand  saat  itu  dan  meningkatnya risk  averse investor terhadap  pasar  Thailand.  Berbeda  dengan  hubungan  antarpasar  Asia,  hubungan  antara pasar  Thailand  dengan  pasar  Amerika  Latin  dan  Eropa  Timur  tampak  lebih  lemah.  Hal  ini
disebabkan  terpisahnya  pasar  Asia  dengan  pasar  global  pada  periode  prakrisis,  serta dimungkinkan  karena  perbedaan  lokasi  geografis  dan  kebijakan  liberalisasi  antara  pasar Thailand dengan pasar Amerika Latin dan Eropa Timur. Oleh karena itu, disimpulkan bahwa krisis  keuangan  di  Thailand  pada  tahun  1997  tidak  berdampak  langsung  terhadap  pasar Amerika Latin dan Eropa Timur. Akan tetapi, berkembangnya krisis keuangan Thailand 1997 menjadi  krisis  keuangan  Asia  kemungkinan  dapat  memberikan  dampak spillover terhadap kedua pasar tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
Brailsford,  T.  J.,  Penm,  J.  H.  W.,  &  Terrell,  R.  D.  (2006).  an  Analysis  of  Asian  Market Integration  Pre-  and  Post-Crisis. International  Journal  of  Theoretical  and  Applied Finance , 9 (4), 483 –501. https://doi.org/10.1142/S0219024906003718
Chatterjee,  Sayan.,  Wiseman,  Robert  M.,  Fiegenbaum.,  &  Devers,  Cynthia  E.  (2003). Integrating Behavioral and Economic Concepts of Risk into Strategic Management: the Twain Shall Meet. Long Range Planning . 36, 61-79.
Engle,  R.  F.  and  K.  F.  Kroner  (1995).  Multivariate  simultaneous  generalized  ARCH. Econometric Theory 11, 122-150.
Girard,  E.  C.,  &  Rahman,  H.  (2002).  The  Effect  of  the  Asian  Financial  Crisis  on  Stock Returns,  Volatility  and  Market  Integration  in  the  Region. Studies  in  Economics  and Finance , 20 (1), 51 –75. https://doi.org/10.1108/eb028759
Graham,  R.,  King,  R.,  &  Bailes,  J.  (2000). The Value  Relevance  of  Accounting  Information During a Financial Crisis: Thailand and The Decline in the Value of the Bath, Journal of International Financial . 11,84-107.
In,  F.,  Kim,  S.,  Yoon,  J.  H.,  &  Viney,  C.  (2001).  Dynamic  interdependence  and  volatility transmission  of  Asian  stock  markets:  Evidence  from  the  Asian  crisis. International Review of Financial Analysis , 10 (1), 87 –96.  https://doi.org/10.1016/S1057- 5219(00)00045-4
Jebran, K., & Iqbal, A. (2016). Exam ining volatility spillover between Asian countries’ stock markets. China Finance and Economic Review , 4 (1), 6. https://doi.org/10.1186/s40589- 016-0031-1
Jungjaturapit, K. (1998). Has Thailand Learned from the Asian Crisis of 1997 ?
Miyakoshi, T. (2003). Spillovers of stock return volatility to Asian equity markets from Japan and  the  US. Journal  of  International  Financial  Markets,  Institutions  and  Money , 13 (4), 383 –399. https://doi.org/10.1016/S1042-4431(03)00015-5
Ng, A. (2000). Volatility spillover effects from Japan and the US to the Pacific –Basin. Journal of  International  Money  and  Finance , 19 (2),  207 –233.  https://doi.org/10.1016/S0261- 5606(00)00006-1
Saleem,  K.  (2009).  International  linkage  of  the  Russian  market  and  the  Russian  financial crisis: A multivariate GARCH analysis. Research in International Business and Finance , 23 (3), 243 –256. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2008.09.003
Wang,  Y.,  &  Liu,  L.  (2016).  Spillover  effect  in  Asian  financial  markets:  A  VAR-structural GARCH  analysis  Yu Wang  Lei  Liu  Article. China  Finance  Review  International , 6 (22), 208 –227. https://doi.org/10.1108/CFRI-06-2015-0056
Yang,  J.,  Kolari,  J. W., &  Min,  I.  (2003).  Stock market  integration  and  financial  crises:  The case of
Asia.
Applied Financial Economics , 13 (7), 477 –486.
https://doi.org/10.1080/09603100210161965