## MODEL ASSET PRICING YANG BERLAKU DI  INDONESIA:  STUDY KASUS SAHAM UNGGULAN

## Yunan Surono

## Dosen Fakultas Ekonomi Universitas Batanghari

## ABSTRACT
This study tested the influential factors in the estimation of stock return and compare the three models of asset pricing, i.e., Capital Asset Pricing Model, Three Factors Pricing models, and Four Factors Pricing Model. The purpose of this research is to obtain a model of asset pricing can provide estimated stock return with better among three types of models. The research sample is stocks LQ45 in Indonesia stock exchange (idx) during the period of 2005-2016. Regression analysis performed on variables, excess return market, size, book to market, and momentum is against the return of the monthly stocks fit each model to know the influence of variables and the feasibility of the model with the adjusted R square.  Different test ANOVA is performed to obtain the standard deviation of each model and difference significance  between the three models. The results showed: (1) factors in excess of market return, size premium, value premium, and momentum factors effect on stock return, (2) based on independent variables constituting influence, CAPM, Three Factors Pricing models or Four Factors Pricing Model can capture the behavior of stock prices on issuers who are members of group LQ45 on Indonesia stock market, (3) based on the adjusted R Square and standard deviation, Three Factors Pricing Model better than the CAPM and the Four Factors Pricing Model better than Three Factors Pricing Model, but all three models have a weak explanatory power as well as the results of significance of difference test that is not significant, so that the benefits of these models to estimated return expectations of stock market Indonesia is still questionable.
Keywords:  market  excess  return,  size,  book  to  market,  momentum,  CAPM,  Three Factors  Pricing  models, Four Factors Pricing Model.

## PENDAHULUAN
Dalam  dunia  investasi,  semua  investor  mengharapkan  tingkat  pengembalian  ( return )  yang  optimal. Namun tingkat pengembalian yang diterima oleh investor ( actual return ) tidak selalu sesuai dengan tingkat pengembalian yang diharapkan ( expected return ), dengan kata lain  investor tidak mengetahui dengan pasti hasil  yang  akan  diperoleh  dari  investasi.  Keadaan  ini  menunjukkan  bahwa  investor  menghadapi  risiko investasi. Dalam membuat keputusan investasi, ada dua faktor yang paling penting dipertimbangkan, yaitu pengembalian  yang  diharapkan  ( expected  return )  dan  risiko  yang  harus  ditanggung  ( risk ).  Teori  keuangan menyatakan bahwa apabila risiko suatu investasi meningkat, maka pemodal mensyaratkan tingkat keuntungan yang  semakin  besar,  dengan  demikian  risiko  merupakan  faktor  penting  dalam  keputusan  investasi. Kemampuan untuk mengestimasi return suatu sekuritas merupakan hal yang sangat diperlukan oleh investor untuk banyak keputusan keuangan seperti prediksi biaya ekuitas keputusan investasi, manajemen portofolio, penganggaran modal, dan evaluasi kinerja. (Adisetiawan dan Surono, 2011)
Manajemen portofolio sangat penting bagi para investor, manajer investasi maupun peneliti yang terus mengembangkan asset pricing model untuk menemukan  teknik terbaik dalam melakukan seleksi portofolio yang  mampu  memberikan  pengembalian  optimal.  Studi  mengenai asset  pricing terus  berkembang  dan semakin menarik untuk diteliti, karena selalu menyisakan pro dan kontra berkaitan dengan model yang dapat menjelaskan  perilaku  variabel-variabel  dalam  investasi  dengan  lebih  baik.  CAPM  ( Capital  Asset  Pricing Model ) menjadi model estimasi yang paling populer. Model asset pricing diteliti secara terpisah oleh Sharpe (1964),  Lintner  (1965),  dan  Black  (1972)  ini  merupakan  pengembangan  dari  seleksi  portofolio  model Markowitz (1952). Markowitz berasumsi bahwa preferensi investor hanya didasarkan pada return ekspektasi yang diinginkan dan besarnya risiko portofolio yang dapat ditoleransi oleh investor tanpa mempertimbangkan aktiva bebas risiko ( risk free asset ) sehingga model ini disebut juga dengan mean variance model.
Risiko yang ada pada saham individu bisa dikurangi dengan menambah jumlah aset  saham dengan membentuk  sebuah  portofolio.  Semakin  banyak  jumlah  saham  yang  ditambahkan  dalam  portofolio,  maka risiko individu akan lebih kecil. Ukuran risiko yang digunakan dalam CAPM adalah beta. Beta adalah ukuran risiko  sistematis  suatu  sekuritas  yang  tidak  terhindarkan  melalui  diversifikasi.  Beta  merupakan  pengukur volatilitas  suatu  sekuritas  atau return portofolio  terhadap return pasar  (Jones,  2000:358).  Volatilitas  dapat didefinisikan sebagai fluktuasi dari return-return suatu sekuritas atau portofolio dalam periode waktu tertentu. Namun  demikian,  sebagai  suatu  model  yang  dianggap  merupakan  penemuan  spektakuler,  CAPM  tidak terlepas  dari  berbagai  kritik  tajam,  terutama  karena  asumsi-asumsi  yang  digunakan  dalam  CAPM  kurang realistis. Selain itu, model CPAM juga menyisakan keraguan atas kemampuan beta dalam menjelaskan semua variasi dalam memperkirakan expected return dan menjelaskan hubungan ekuilibrium dalam pasar keuangan. Fama dan French (1992) meragukan model CAPM karena berbagai variabel kinerja saham yang sejak lama digunakan untuk memprediksi expected return seperti book-to-market (Stattman, 1980), size (Banz, 1981), earnings per Price (Basu, 1983), leverage (Bhandari, 1988).
Keraguan  lain  atas  keakuratan  CAPM  adalah  mengenai  keakuratan  beta  sebagai  variabel  penjelas. Tandelilin (2003) mengemukakan bahwa terdapat kemungkinan error yang berasal dari (1) beta berubah sesuai lamanya periode observasi yang digunakan dalam analisis regresi; (2) indeks pasar yang digunakan sebagai proksi dari portofolio pasar belum merepresentasikan keseluruhan marketable asset dalam perekonomian; dan (3) perubahan variabel fundamental perusahaan seperti earning, arus kas, dan leverage akan merubah nilai dari beta. Melihat kondisi riil pasar, validitas CAPM seringkali dipertanyakan. Pada tahun 1992, Fama dan French  membuat  sebuah  penelitian  yang  sangat  berpengaruh  hingga  sekarang  dengan  mengkombinasikan variabel size, leverage, E/P, book-to-market, dan beta dalam sebuah penelitian single cross-sectional . Hasil penelitian  tersebut  mengungkapkan  bahwa book-to-market  equity dan size memiliki  hubungan  paling  kuat dengan return . (Adisetiawan dan Surono, 2016)
Fama  dan  French  (1993)  memperluas  model  satu  faktor  menjadi  model  tiga  faktor,  dengan menambahkan rata-rata sensititivitas tingkat pengembalian saham  ke ukuran perusahaan dan rasio book-to- market . Return bulanan  saham  diregres  terhadap market  premium,  size  premium, dan book-to-market premium.  Size  premium merupakan  selisih return portofolio  saham    berkapitalisasi  pasar  kecil  dan  saham berkapitalisasi pasar besar, yang dinotasikan sebagai SMB ( small minus big ). Fama dan French (1992) selaras dengan  Banz  (1981)  menemukan  hubungan  negatif  antara return dengan size, saham  berkapitalisasi  pasar kecil memiliki return lebih tinggi dibanding saham berkapitalisasi besar. Book-to-market premium merupakan selisih return portofolio saham dengan book-to-market tinggi dan portofolio saham dengan book-to-market rendah yang dinotasikan sebagai HML ( high minus low ). Sepakat dengan penelitian Stattman (1980) dalam Fama dan French (1992) diperoleh hubungan positif antara average return dan book-to-market, artinya bahwa saham  dengan  rasio book-to-market tinggi  cenderung  memiliki  rata-rata  pengembalian  yang  lebih  tinggi dibanding  perusahaan  dengan  rasio book  to  market rendah.  Fama  dan  French  (1993)  memperluas  CAPM menjadi three factors pricing model dengan menambahkan variabel size premium yang disebut SMB ( Small Minus Big ) dan value premium yang disebut HML ( high minus low ). Penelitian  menunjukkan bahwa model penetapan  harga  tiga  faktor  atau three  factor  pricing  model dapat  menangkap  anomali  pasar  lebih  besar dibanding CAPM, kecuali anomali momen, seperti yang diungkap Fama dan French (1996), Tandelilin (2003).
Peare  dan  Bartholdy  (2004)  menemukan  bahwa three  factors  pricing  model tidak  jauh  lebih  baik dibanding CAPM dengan angka R square hanya berkisar 5%. Baik model tiga faktor maupun CAPM memiliki kekuatan penjelasan yang lemah, sehingga tidak satupun model yang cukup bermanfaat dalam estimasi return. Roger dan Securato dengan sampel penelitian di Brazil juga sepakat bahwa three factors pricing model lebih baik menjelaskan return dibanding CAPM, meskipun secara parsial book to market memiliki pengaruh yang tidak signifikan. Pandangan lain dikemukakan Porras (1998) bahwa anomali size dan book to market tidak berpengaruh terhadap variasi return.
Sebaliknya, CAPM masih terbukti memiliki peranan dalam estimasi return. Di samping beta pasar, tingkat pengembalian rata-rata saham berhubungan dengan ukuran perusahaan, rasio earning/price , dan rasio book-to-market equity , masih terdapat berbagai variabel yang telah diteliti berkaitan dengan expected return seperti pertumbuhan penjualan masa lalu, karakter pembalikan jangka panjang dan momentum jangka pendek
(Jegadeesh dan Titman, 1993). Atas anomali ini, para akademisi telah menguji kinerja model alternatif yang dapat menjelaskan lebih baik mengenai tingkat pengembalian saham.
Carhart (1997) memperluas model three factors pricing model Fama dan French (1993) menjadi four factors  pricing  model dengan  memperkenalkan  faktor  harga  momentum  sebagai  faktor  keempat.  Faktor momentum merupakan faktor yang merepresentasikan kecenderungan perusahaan dengan past return negatif akan menghasilkan future return negatif, sedangkan perusahaan dengan past return positif akan menghasilkan future return positif. Berdasarkan karakteristik strategi ini, para pengamat sering menjuluki strategi investasi momentum  dengan buy  high  sell  higher (beli  mahal,  jual  lebih  mahal  lagi).  Strategi  momentum  dalam memprediksi return ekspektasi  saham  diukur  dengan  menghitung  selisih  antara value  weighted  return portofolio saham winners dengan value weighted return portofolio saham losers, yang dinotasikan sebagai WML  ( Winners  Minus  Losers ) . Jegadeesh  dan  Titman  (2001)  berpendapat  bahwa  terdapat  bukti-bukti substansial  yang  menunjukkan  bahwa  kinerja  saham  yang  baik  atau  buruk  selama  3  sampai  12  bulan cenderung tidak mengalami perubahan berarti (tetap baik atau buruk) atas periode berikutnya.  Hal ini juga didukung positif L’Her, J.F., Masmoudi, T. dan Suret, J.M. (2004) pada pasar saham di Kanada.
Bello (2008) membandingkan CAPM, three factors pricing model, dan four factors pricing model dan menemukan bahwa berdasarkan hasil uji kelayakan three factors pricing model lebih baik dalam memprediksi return dibandingkan  CAPM  dan four  factors  pricing  model lebih  baik  dalam  memprediksi return dibandingkan bahwa three factors pricing model. Namun demikian, perbedaan di antara ketiga model tersebut tidak signifikan. Di Indonesia sendiri, penggunaan faktor momentum dalam model asset pricing masih belum banyak dilakukan, karenanya penelitian ini juga berupaya untuk mengeksplorasi faktor momentum sebagai model asset pricing yang belum banyak diteliti pada pasar saham Indonesia.

## Landasan Teori Asset Pricing Model Capital Asset Pricing Model (CAPM)
Bodie (2006) menyatakan bahwa Capital Asset Pricing Model (CAPM) merupakan hasil utama dari ekonomi  keuangan  modern.  CAPM  memberi  prediksi  yang  tepat  antara  hubungan  resiko  suatu  asset  dan tingkat expected  return, walaupun  masih  terjadi  perdebatan  dikalangan  akademisi  maupun  para  peneliti, CAPM masih digunakan secara luas dan masih mempunyai akurasi yang tepat untuk beberapa penelitian.
Sedangkan asumsi dari CAPM menurut Alexander, Sharpe and Bailey (1993), serta Lam (2005) adalah sebagai berikut: Investor mengevaluasi suatu portofolio dengan melihat expected return dan standar deviasi dari portofolio tersebut dari satu periode ke periode lainnya; Investor bersifat risk averse . Risk averse investor merupakan tipe investor yang lebih memilih investasi yang memiliki risiko paling kecil dan memiliki tingkat pengembalian yang tinggi; Individual asset tidak terbatas, maksudnya investor dapat membeli sebagian kecil dari saham yang diinginkan; Tidak ada pajak dan biaya transaski; Investor memiliki ekspektasi yang sama satu dengan  yang lain; Informasi tersedia bebas bagi semua investor; Hanya ada satu 148ariab risiko yaitu systematic market risk yang tidak dapat dihilangkan; Tidak ada batasan untuk short sales ; dan Investor dapat meminjam  dan  meminjamkan  dalam  jumlah  yang  tidak  terbatas  pada risk-free  rate .  Menurut  Lam  (2005) persamaan matematika CAPM adalah sebagai berikut: E(Rp)   = Rf + β[(Rm) – Rf] Dimana: Rp = Return Portofolio; Rf = Return risk free asset ; Rm = Return market ; dan Β  =  Beta  (kepekaan saham i terhadap premium)
Persamaan tersebut mengatakan bahwa tingkat keuntungan yang diharapkan dari suatu portofolio (Rp) sama dengan tingkat risiko (Rf) ditambah premi risiko [β(Rm – Rf)]. Semakin besar risiko portofolio, semakin tinggi pula tingkat keuntungan yang diharapkan.

## Fama and French Three Factor Model
Dalam Fama and French Three Factor Model ditambahkan dua faktor selain market risk yaitu faktor size dan faktor book to market dalam mengestimasi return saham. Faktor-faktor seperti size dan book to market tersebut termotivasi berdasarkan pengamatan Fama dan French terhadap historical average return pada saham perusahaan  kecil  dan  pada  saham  dengan rasio  book  to  market  equity yang  lebih  tinggi  bila  dibandingkan
dengan yang diprediksikan oleh Capital Asset Pricing Model . Penelitian tersebut yang akhirnya menimbulkan perkiraan  bahwa size dan/atau book  to  market  ratio mungkin  merupakan  faktor  yang  tidak  terdeteksi  oleh Capital Asset  Pricing  Model (Bodie,  Kane,  and  Marcus,  2005).  Fama  dan  French  (2000)  dalam  penelitian lanjutannya menghasilkan R 2 statistik untuk Fama and French Three Factor Model sebesar 0,91. Borchet et al  (2003)  dalam  penelitiannya  juga  menemukan  hasil  yang  hampir  serupa  yaitu Fama  and  French  Three Factor Model memiliki R 2 0,92. Hal ini menunjukkan bahwa Fama and French Three Factor Model lebih baik dalam menjelaskan return . Beberapa penelitian lanjutan yang serupa juga dilakukan Connor (2001) dan Lam (2005) menunjukkan bahwa faktor selain market risk yaitu faktor book to market ratio dan faktor size secara signifikan berpengaruh positif. Dengan demikian, dapat dikatakan bahwa kekuatan faktor-faktor yang dipergunakan Fama  and  French  Three  Factor  Model lebih  baik  bila  dibandingkan  dengan Capital  Asset Pricing Model . Menurut Lam (2005) persamaan matematika Fama and French Three Factor Model sebagai berikut:
E(Ri) = Rf + β[E(Rm) – Rf) + (SMB) + (HML) Dimana: E(Ri) = Expected return ; Rf = Return risk free asset ; E(Rm) = Expected return market ; β = Beta; SMB   = return portofolio yang dibuat berdasarkan size perusahaan kecil dikurangi size perusahaan besar; dan HML   = return dari portofolio yang dibuat berdasarkan book to market equity yang tinggi dikurangi dengan book to market equity yang rendah.
Menurut Ang (1997), koeffisien beta dapat menunjukkan karakteristik suatu sekuritas. Jika βi (saham individu) lebih besar dari 1 (satu), berarti kenaikan return sekuritas lebih tinggi dari kenaikan return pasar. Jika βi lebih kecil dari 1 (satu) berarti kenaikan return sekuritas tersebut lebih rendah dari kenaikan return pasar. Secara matematis 𝛽 (Beta) dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut:
𝛽 = 𝑁Σ𝑋𝑌− Σ𝑋𝑌 𝑁Σ𝑋 2 − Σ𝑋 2 Dimana X = Return Pasar (Rm); Y = Return Saham (Ri); N = Jumlah Data Market capitalization biasanya digunakan untuk menuntun strategi investasi pada suatu negara. Setiap negara memiliki ukuran-ukuran size yang berbeda-beda. Borchet et al (2003) menyatakan bahwa faktor size atau  yang  disebut  SMB  – Small  Minus  Big didesain  untuk  mencoba  mengestimasi  tambahan return para investor yang memiliki historis berinvestasi pada perusahaan yang memiliki market capitalization yang kecil. Dalam  prakteknya  Beta size dihitung  dengan  cara  rata-rata return enam  portofolio  yaitu  30%  saham berkapitalisasi kecil dikurangi dengan rata-rata return dari 30% saham yang berkapitalisasi besar pada satu periode.Menurut Fama and French (1992) persamaan SMB adalah sebagai berikut: SMB = {(S/L + S/M + S/H) – (B/L + B/M + B/H)}/3 ......(4) Keterangan:  SMB  = return dari  portofolio  yang  dibuat  berdasarkan size perusahaan  yang  kecil  dikurangi dengan size perusahaan yang besar; S/L   = portofolio perusahaan dengan market capitalization kecil (S) dan memiliki low book to market (L); S/M  = portofolio perusahaan dengan market capitalization kecil (S) dan memiliki medium book to market (M); S/H  = portofolio perusahaan dengan market capitalization kecil (S) dan memiliki high book to market (H); B/L  = portofolio perusahaan dengan market capitalization besar (B) dan memiliki low book to market (L); B/M = portofolio perusahaan dengan market capitalization besar (B) dan memiliki medium book to market (M); dan B/H = portofolio perusahaan dengan market capitalization besar (B) dan memiliki high book to market (H). Book to market equity = book equity / market equity Apabila book  value memiliki  nilai  yang  rendah  yaitu  kurang  dari  satu  dengan market  value , maka perusahaan  tersebut  memiliki book-to  market  equity yang  rendah  dan  dikatakan  bahwa  saham  perusahaan tersebut overvalued ,  dan  sebaliknya  apabila  saham  perusahaan  tersebut  mengalami undervalued , maka perusahaan dikatakan memiliki book to market equity yang tinggi. High Minus Low (HML) dihitung dengan cara rata-rata return dua portofolio  yaitu 50% saham  yang memiliki rasio book to market tinggi dikurangi dengan rata-rata return 50% saham yang memiliki rasio book to market rendah. Pesamaan High Minus Low adalah sebagai berikut: HML = {(S/H + B/H) – (S/L + B/L)}/2 Dimana: HML = return dari portofolio yang dibuat berdasarkan book to market equity yang tinggi dikurangi dengan book to market equity yang rendah; S/L   = portofolio perusahaan dengan market capitalization kecil
(S) dan memiliki low book to market equity (L); S/H  =  portofolio perusahaan dengan market capitalization kecil  (S)  dan  memiliki high  book  to  market  equity (H);  B/L    =    portofolio  perusahaan  dengan market capitalization besar (B) dan memiliki low book to market equity (L); dan B/H  =  portofolio perusahaan dengan market capitalization besar (B) dan memiliki high book to market equity (H) HML yang positif mengindikasikan bahwa value stock lebih baik dibandingkan dengan growth stock dan jika HML negatif, maka growth stock lebih baik.

## Carhart Four Factor Model
Beberapa pengembangan teori asset pricing yang telah disampaikan sebelumnya yakni teori Capital Asset Pricing (CAP), Arbitrage Pricing , Fama French Three Factor dan yang terbaru adalah Carhart’s Four Factor Model.    Beberapa    peneliti    mengatakan  bahwa  model  Tiga  faktor  Fama  dan  French  tidak  dapat menangkap  adanya  anomali  momentum.   (Fama    dan    French,    1996).  Selanjutnya,  Jegadeesh  dan Titman (1993,   2001)   berpendapat   bahwa   terdapat bukti bukti yang substansial yang menunjukkan  bahwa  kinerja saham  yang  baik  atau  buruk selama  tiga bulan  hingga satu  tahun  cenderung  tidak  mengalami  perubahan yang    signifikan  (tetap    baik  atau      buruk)      untuk      periode      berikutnya.  Strategi trading  moment yang mengeksploitasi fenomena ini  secara konsisten telah memberikan  keuntungan  dipasar Amerika  dan dipasar yang sedang berkembang.
Dengan  situasi  demikian,  Carhart  (1997),  mengusulkan  model four  factor asset  pricing dengan menambahkan moment pada model Fama dan French untuk menjelaskan tingkat pengembalian saham rata- rata. Fama and French (1995) menunjukkan bahwa  model  tiga  faktor  dapat  menjelaskan  sebagian  besar anomali  termasuk pengaruh ukuran perusahaan  dan rasio nilai buku terhadap nilai pasar ( book to market ), model  tersebut  tidak  dapat  menghitung  pengaruh  momentum.  Carhart (1995, 1997) memperkenalkan model  empat faktor yang memasukkan Fama French Three Factor Model ditambah  faktor  momentum. Carhart (1997), mengatakan bahwa Four Factor Model dapat   menjelaskan   variasi return portofolio berdasarkan  return  masa  lalu  dan  konsisten  dengan  model  pasar  ekuilibrium dengan empat faktor risiko. Model  Carhart  mempertimbangkan  faktor  risiko  Fama  dan  French  yaitu risiko pasar (beta), firm size (SMB), book to market rasio (HML), dan menambahkan faktor momentum  WML ( Winner Minus Loser ) atau biasa disebut juga UMD (Up Minus Down). Model Carhart empat faktor adalah sebagai berikut (Kampman, 2011):
E(R) = Rf + ß(Km – Rf) + bsmb (SMB) + bhml (HML) + bumd (UMD) .....(6) Keterangan: R: Return i pada periode t; Rf : Risk-free rate pada periode t; Mk : Market premium , dimana Excess return on market dikurangi risk- free rate pada periode t (Rmt – Rft); SMB: Return pada faktor “ small minus big ” (SMB) pada periode t; HML : Return pada faktor “ high minus low ” (HML) book-to-market pada periode  t;  WMLt  : Return pada  faktor  “ Winner  Minus  Loser ”  pada  periode  t;  β,y,δ,  θ  :  adalah    faktor sensitivitas  untuk  variabel  yang  diperoleh  dari regresi.

## Saham LQ45
Indeks  LQ45  adalah  nilai  kapitalisasi  pasar  dari  45  saham  yang  paling  likuid  dan  memiliki  nilai kapitalisasi yang besar dan merupakan indikator likuidasi. Indeks LQ45 menggunakan 45 saham yang terpilih berdasarkan likuiditas perdagangan saham dan disesuaikan setiap enam bulan (setiap awal bulan Februari dan Agustus). Saham-saham yang termasuk di dalam LQ45 terus dipantau dan setiap 6 bulan akan diadakan review (awal Februari dan Agustus). Apabila ada saham yang sudah tidak masuk kriteria maka akan diganti dengan saham lain yang memenuhi syarat. Tujuan indeks LQ45 adalah sebagai pelengkap IHSG dan khususnya untuk menyediakan  sarana  yang  obyektif  dan  terpercaya  bagi  analisis  keuangan,  manajer  investasi,  investor  dan pemerhati  pasar  modal  lainnya  dalam  memonitor  pergerakan  harga  dari  saham-saham  yang  aktif diperdagangkan.

## Definisi Operasional Variabel

## Variabel Dependen
Variabel dependen penelitian ini adalah return ekspektasi dari saham portofolio 𝐸 ( 𝑅 𝑖 ), yaitu tingkat pengembalian  yang  diharapkan  investor  atas  saham 𝑖 .  Dalam  model  regresi  penelitian asset  pricing  model (Sharpe,  1964  dan  Fama,  1996),    nilai  variabel  dependen  diestimasi  sebagai excess  returns dari  sekuritas tunggal, yaitu selisih antara return saham 𝑖 ( 𝑅 𝑖 ) dan tingkat suku bunga risiko atau risk free rate asset ( 𝑅 𝑓 ). Return saham  perusahaan 𝑖 pada bulan 𝑡 dihitung sebagai berikut:
𝑅 𝑖 = 𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎 𝑃𝑒𝑛𝑢𝑡𝑢𝑝𝑎𝑛 𝑆𝑎ℎ𝑎𝑚 𝑖,𝑡 −𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎 𝑃𝑒𝑛𝑢𝑡𝑢𝑝𝑎𝑛 𝑆𝑎ℎ𝑎𝑚 𝑖,𝑡−1 𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎 𝑃𝑒𝑛𝑡𝑢𝑝𝑎𝑛 𝑆𝑎ℎ𝑎𝑚 𝑖,𝑡−1 Risk free rate of return ( 𝑅 𝑓,𝑡 ) adalah tingkat pengembalian yang diinginkan oleh investor dari sebuah investasi bebas risiko. Proksi investasi bebas risiko yang digunakan di Amerika Serikat adalah T-bill (Jones, 1996). T- bill adalah sekuritas pemerintah yang paling likuid, dimana investor akan memperoleh return dari pemerintah sebesar face value ditambah dengan bunga, sehingga dapat dikatakan bahwa return yang diterima investor tidak  mengandung  risiko.  Di  Indonesia risk  free  rate yang  digunakan  adalah  suku  bunga  Sertifikat  Bank Indonesia.

## Variabel Independen
a. Rate  of Return  on  Market ( 𝑅 𝑚 )  merupakan tingkat  pengembalian  atas  keseluruhan  saham  baik  saham biasa  maupun  saham  preferen  yang  ada  di  pasar  secara  tertimbang  ( value  weighted ) berdasarkan  nilai kapitalisasi pasar. Di Indonesia digunakan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG). Return pasar ( 𝑅 𝑚 ) bulan 𝑡 dihitung dengan rumus sebagai berikut:
𝑅 𝑚 = 𝐼𝐻𝑆𝐺 𝑖,𝑡 −𝐼𝐻𝑆𝐺 𝑖,𝑡−1 𝐼𝐻𝑆𝐺 𝑖,𝑡−1 Sekali lagi karena di dalam pasar terdapat return bebas risiko, maka dalam model yang akan diuji, return pasar  dalam  regresi  dihitung  sebagai excess dari return pasar  terhadap return bebas  risiko  yang dinotasikan sebagai 𝑅 𝑚 - 𝑅 𝑓,𝑡 . b. Size Premium (SMB), seperti pada penelitian Fama dan French (1996), Liew dan Vassalou (2000), serta L’Her (2004), firm size atau ukuran perusahaan dalam penelitian ini diukur berdasarkan kapitalisasi pasar atau market  capitalization. Kapitalisasi  pasar  merupakan  hasil  perkalian  antara jumlah agregat  lembar saham  terhadap  harga  penutupan  pada  pasar  reguler.  Berdasarkan  kapitalisasi  pasar  diperoleh return portofolio  SMB  ( Small  Minus  Big ),  yaitu  selisih  antara value  weighted  return portofolio  saham kapitalisasi kecil dan value weighted return portofolio saham berkapitalisasi besar.
c. Book to Market Value Premium (HML), Book to Market Value merupakan rasio antara nilai buku terhadap nilai pasar dari saham. Book to Market dihitung dengan rumus sebagai berikut:
Book to Market = 𝑏𝑜𝑜𝑘 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑒𝑞𝑢𝑖𝑡𝑦 𝑝𝑒𝑟 𝑠ℎ𝑎𝑟𝑒 𝑚𝑎𝑟𝑘𝑒𝑡 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑝𝑒𝑟 𝑠ℎ𝑎𝑟𝑒
Berdasarkan    rasio book  to  market diperoleh return portofolio  HML  ( High  Minus  Low ),  yaitu  selisih antara value weighted return portofolio saham yang memiliki book to market tinggi dan value weighted return portofolio saham yang memiliki book to market rendah.
d. Momentum (WML),  momentum  merupakan  strategi  investasi  portofolio  saham  yang  melakukan pembelian  saham  dengan  performa  baik  pada  masa  lalu  ( winners )  dan  melakukan  penjualan  saham dengan  performa  buruk  di  masa  lalu  ( losers ).  Pengaruh  penggunaan  strategi  momentum  dalam memprediksi return ekspektasi  saham  dapat  diukur  dengan  menghitung  selisih  antara value  weighted return portofolio saham winners dengan value weighted return portofolio saham losers, yang dinotasikan sebagai WML ( Winners Minus Losers ) . Jegadesh dan Titman (1993) mendokumentasikan bahwa selama medium term horizon (tiga hingga dua belas bulan) perusahaan yang memiliki higher return di masa lalu cenderung  menghasilkan abnormal  return yang  positif  selama  rentang  waktu  yang  sama.  Liew  dan Vassalou (2000) menggunakan strategi momentum bulan t -12 untuk menguji pengaruh momentum dalam memprediksi return . Harsono (2008) menemukan bahwa pada ranking period t-12 dan holding period 3 bulan  menghasilkan abnormal  return  momentum  investment  strategy sebesar  1,039.  Berdasarkan
penelitian terdahulu, maka dalam penelitian ini strategi momentum diukur berdasarkan actual return 12 bulan yang lalu.

## Prosedur Pembentukan Portofolio.
Prosedur  pembentukan  portofolio  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  yang  digunakan  oleh Liew  dan  Vassalou  (2000),  yang  disebut  sebagai    metode three  sequential  sort. Penelitian  ini  tidak menggunakan  metode  pembentukan  portofolio  dengan independent  sort model  Fama  dan  French  (1996) karena jumlah saham yang menjadi sampel kecil, yaitu hanya 114 perusahaan. Penggunaan independent sort pada jumlah sampel yang kecil akan berakibat pada kurang akuratnya penggolongan saham-saham ke dalam kategori  portofolio.  Adapun  prosedur  pembentukan  portofolio  meliputi  proses  yang  dijelaskan  secara terperinci di bawah ini.
a. Mengurutkan saham-saham yang lolos sesuai kriteria sampel berdasarkan besarnya book to market value tiap bulan pada setiap tahun dalam periode penelitian mulai 2005 hingga 2016. Urutan saham berdasarkan book to market value mulai nilai terendah hingga tertinggi dibagi berdasarkan tritile, sehingga pada setiap bulan pada setiap tahun diperoleh tiga portofolio book to market sebagai berikut: .
1) High, yaitu saham-saham yang termasuk dalam kategori 1/3 saham dengan book to market tertinggi. 2) Medium, yaitu  saham  yang  termasuk  1/3  saham  dengan  nilai book  to  market sedang,  yaitu  berada diantara kategori saham high dan low.
3) Low , yaitu saham-saham yang termasuk dalam kategori 1/3 saham dengan book to market terendah. b. Setelah  diperoleh  tiga  portofolio  saham  berdasarkan book  to  market ,  yaitu high,  medium, dan low, kemudian  dilakukan re-sort atau  pengurutan  ulang  berdasarkan  kapitalisasi  pasar pada  tiap  porotofolio book  to  market tersebut.  Dengan  demikian,  masing-masing  kategori book  to  market dibagi  kembali berdasarkan urutan kapitalisasi pasar ke dalam tiga sub kategori size sebagai berikut:
1) Small, yaitu saham-saham yang termasuk dalam kategori 1/3 saham dengan kapitalisasi pasar terkecil.
2) Medium, yaitu saham yang termasuk 1/3 saham dengan nilai kapitalisasi pasar sedang, yaitu berada diantara kategori saham small dan big.
3) Big, yaitu saham-saham yang termasuk dalam kategori 1/3 saham dengan kapitalisasi pasar terbesar. dengan  demikian,  setelah  dilakukan sorting berdasarkan  kapitalisasi  pasar  untuk  tiap  kategori book  to market telah terbentuk 9 portofolio book to market – size setiap bulan pada tiap tahunnya . c. Tiap  portofolio book  to  market-size diurutkan  kembali  dengan  strategi  momentum  berdasarkan  urutan return pada bulan t- 12 . Return strategi momentum dihitung dengan rumus sebagai berikut:
Return = 𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎 𝑃𝑒𝑛𝑢𝑡𝑢𝑝𝑎𝑛 𝑆𝑎ℎ𝑎𝑚 𝑡 −𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎 𝑃𝑒𝑛𝑢𝑡𝑢𝑝𝑎𝑛 𝑆𝑎ℎ𝑎𝑚 𝑡−12 𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎 𝑃𝑒𝑛𝑡𝑢𝑝𝑎𝑛 𝑆𝑎ℎ𝑎𝑚 𝑡−12 Dengan pengurutan ulang berdasarkan past year’s return di atas, maka tiap portofolio book to market - size dibagi lagi menjadi tiga kategori berdasarkan past year’s return sebagai berikut:
1) Losers, yaitu  saham-saham  yang  termasuk  dalam  kategori  1/3  saham  dengan past  year’s  return terendah
2) Medium, yaitu  saham  yang  termasuk  1/3  saham  dengan past  year’s  return sedang,  yaitu  berada diantara kategori saham winners dan losers.
3) Winners, yaitu  saham-saham  yang  termasuk  dalam  kategori  1/3  saham  dengan past  year’s  return tertertinggi.
d. Setelah  proses three  sequential  sort ini  lengkap,  maka  telah  terbentuk  27  portofolio  (P1  sampai  P27) berdasarkan book to market, size, dan momentum setiap bulan seperti tampak pada Tabel 3.1. Langkah selanjutnya  adalah  menghitung value  weighted  return untuk  masing-masing  portofolio  dengan  rumus sebagai berikut: 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑤𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡𝑒𝑑 𝑟𝑒𝑡𝑢𝑟𝑛 𝑝𝑜𝑟𝑡𝑜𝑓𝑜𝑙𝑖𝑜 𝑛 = ∑ 𝐾𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖 𝑝𝑎𝑠𝑎𝑟 𝑠𝑎ℎ𝑎𝑚 𝑖 𝐾𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖 𝑝𝑎𝑠𝑎𝑟 𝑝𝑜𝑟𝑡𝑜𝑓𝑜𝑙𝑖𝑜 𝑝 𝑛 𝑖=1 x 𝑎𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑟𝑒𝑡𝑢𝑟𝑛 𝑠𝑎ℎ𝑎𝑚 𝑖
Penghitungan return portofolio dengan value weighted penting artinya karena dapat mengurangi variasi serta  dapat  merepresentasikan  perbedaan  prilaku  portofolio  berkaitan  dengan  perbedaan size (Fama, 1993). Dengan demikian telah diperoleh 27 return per bulan pada setiap tahun.
Portofolio yang telah terbentuk dipergunakan untuk menghitung nilai faktor SMB, HML, dan WML bulanan dengan prosedur sebagai berikut:
1. Penghitungan  nilai  faktor  HML  ( High  Minus  Low ),  HML  adalah  perbedaan  antara  rata-rata  tingkat pengembalian  portfolio  saham  dengan  rasio book  to  market yang  dan  rata-rata  tingkat  pengembalian portfolio  saham  dengan  rasio book  to  market yang  rendah.  Berdasarkan  portofolio  yang  telah  dibentuk pada Tabel 3.1, HML dihitung dengan rumus sebagai berikut: HML = 1/9{(P1-P19) + (P2-P20) + (P3-P21) + (P4-P22) + (P5-P23) + (P6-P24) + (P7-P25) + (P8-P26) + (P9-P27)}
2. Penghitungan  nilai  faktor  SMB  ( Small  Minus  Big ),  SMB  adalah  selisish  nilai  rata-rata  tertimbang portofolio  saham  berkapitalisasi  pasar  kecil  dan  rata-rata  tingkat  pengembalian  portfolio  saham berkapitalisasi  pasar  besar.  Berdasarkan  portofolio  yang  telah  dibentuk  pada  Tabel  3.1,  SMB  dihitung dengan rumus sebagai berikut:
SMB = 1/9{(P1-P7)+ (P2-P8) + (P3-P9) + (P10-P16) + (P11-P17) + (P12-P18) + (P19-P25) + (P20-P26) + (P21-P27)} (13)
3. Penghitungan Nilai Faktor WML ( Winner minus Looser ), WML adalah perbedaan rata-rata pengembalian portofolio  saham winner dikurangi  pengembalian  portofolio  saham loser .  Berdasarkan  portofolio  yang telah dibentuk pada Tabel 1, SMB dihitung dengan rumus sebagai berikut:
WML = 1/9{(P3-P1) + (P6-P4) + (P9-P7) + (P12-P10) + (P15-P13) + (P18-P16) + (P21-P19) + (P24-P22) + (P27-P25)}

## HASIL
Sampel  yang  telah  dipilih,  dibentuk  portofolio  bulanan  dengan  metode three  sequential  sort berdasarkan book  to  market ,  kapitalisasi  pasar,  dan return strategi  momentum  sehingga  diperoleh  27 portofolio  setiap  bulan.  Pembentukan  portofolio  dengan  metode  ini  menyebabkan  anggota  dari  setiap portofolio bisa berbeda-beda pada bulan satu dengan bulan berikutnya. Namun, hasil pengelompokan pada penelitian  ini  tampak  bahwa  ternyata  persebaran  saham  dalam  portofolio  cenderung  serupa.  Artinya, portofolio pada bulan satu dengan bulan berikutnya cenderung memiliki anggota yang sama.  Penghitungan return menggunakan metode value weighted seperti metode yang digunakan Fama (1996), Liew dan Vassalou (2000), dan L’Her (2004) sehingga dapat meminimalisir return variance . Lebih dari itu, penggunaan value weighted return dapat menggambarkan perilaku return berdasar besar-kecil saham dengan lebih baik (Fama, 1993).

## Pengujian Hipotesis 1
Hipotesis 1: Dalam model CAPM, faktor excess return pasar berpengaruh terhadap return saham. Pengujian hipotesis pertama dilakukan dengan meregres  variabel independen dalam model CAPM yaitu faktor excess return pasar terhadap variabel dependen yaitu return saham. Pengaruh variabel dependen terhadap variabel independen ditunjukkan Tabel 2 berikut ini.

## Tabel 1 Hasil Uji t dan Uji F Model Regresi CAPM
Variabel Independen Model Persamaan 𝑅 𝑖 – 𝑅 𝑓 = 𝛼 + 𝑏 𝑖 [ 𝐸 ( 𝑅 𝑚 ) – 𝑅 𝑓 ] + 𝜀 𝑖 Unstandardized Coefficients t Sig. 𝑅 𝑚 −  𝑅 𝑓 .988 15.575 .000* F statistics Sig-F : 242.587
: .000
Sumber: Olahan data
Tabel 1 Tampak nilai probabilitas signifikansi return pasar sebesar 0.000 yang berada di bawah nilai 0.01 (tingkat signifikansi 𝛼 1%) dengan koefisien regresi sebesar 0,988. Hasil tersebut menunjukkan hipotesis 1 terdukung, bahwa terdapat pengaruh positif yang signifikan market premium sebagai satu-satunya variabel
independen  model  CAPM  terhadap return saham.  Hal  ini  sesuai  dengan  teori  bahwa  risiko  pasar  (risiko sistematis) berpengaruh positif terhadap return .

## Pengujian Hipotesis 2
Hipotesis  2:  Dalam  model Three  Factors  Pricing  Model ,  faktor  beta  pasar,  SMB,  dan  HML  berpengaruh terhadap return saham.

## Tabel 2

## Hasil Uji T dan Uji F Model Regresi Three Factors Pricing Model
Variabel Independen Model Persamaan 𝑅 𝑖 – 𝑅 𝑓 = 𝛼 + 𝑏 𝑖 [ 𝐸 ( 𝑅 𝑚 ) – 𝑅 𝑓 ] + 𝑠 𝑖 𝐸 ( 𝑆𝑀𝐵 ) + ℎ 𝑖 𝐸 ( 𝐻𝑀𝐿 ) + 𝜀 𝑖 Unstandardized Coefficients t Sig. 𝑅 𝑚 −  𝑅 𝑓 𝐻𝑀𝐿 𝑆𝑀𝐵 .955 .246 .198 18.316 1.467 1.474 .000* .145 * .143 * F statistics Sig-F : 144.978
: .000
Sumber: Olahan data
Tabel 2 Menunjukkan nilai probabilitas signifikansi 154isbandi return pasar sebesar 0.000 yang berada di bawah nilai 0.01 (tingkat signifikansi  1%) dengan koefisien regresi sebesar 0,955.  Faktor 𝐻𝑀𝐿 dan 𝑆𝑀𝐵 menunjukkan nilai probablitas signifikansi yang berada di atas nilai 0.10 (tingkat signifikansi 𝛼 10%). Secara simultan, variabel-variabel independen berpengaruh secara signifikan dengan probabilitas signifikansi sebesar 0.000  yang  bernilai  di  bawah  0,01;  sehingga  model  regresi Three  Factors  Pricing  Model dapat  digunakan untuk  memprediksikan harga saham. Dengan demikian, hipotesis 2 terdukung, bahwa dalam Three Factors Pricing Model , excess market premium, 𝑆𝑀𝐵 , dan 𝐻𝑀𝐿 berpengaruh signifikan terhadap return saham.

## Pengujian Hipotesis 3
Hipotesis 3: Dalam model Four Factors Pricing Model , faktor beta pasar, 𝑆𝑀𝐵 , 𝐻𝑀𝐿 , dan 𝑊𝑀𝐿 berpengaruh terhadap return saham.
Tabel  3  Menunjukkan  nilai  probabilitas  signifikansi  variabel return pasar  dan 𝑊𝑀𝐿 sebesar  0.000 yang berada di bawah nilai 0.01 (tingkat signifikansi 𝛼 1%) dengan koefisien regresi berturut-turut sebesar 0,977 dan 0,210.  Faktor 𝐻𝑀𝐿 dan 𝑆𝑀𝐵 dan menunjukkan nilai probablitas signifikansi bernilai 0,175 dan 0,206 yang berada di atas nilai 0,10 (tingkat signifikansi 𝛼 10%) dengan koefisien regresi sebesar 0,209 dan 0,156. Secara simultan, variabel-variabel independen juga berpengaruh secara signifikan dengan probabilitas signifikansi sebesar 0.000 yang bernilai di bawah 0,01; sehingga model regresi Four Factors Pricing Model dapat digunakan untuk memprediksikan harga saham. Dengan demikian, hipotesis 3 terdukung, bahwa dalam Four  Factors  Pricing  Model , excess  market  premium, SMB,  HML,  dan  WML  berpengaruh  secara  positif signifikan terhadap return saham.

## Tabel 3 Hasil Uji t dan Uji F Model Regresi Four Factors Pricing Model
Variabel Independen
Model Persamaan
𝑅 𝑖 – 𝑅 𝑓 = 𝛼 + 𝑏 𝑖 [ 𝐸 ( 𝑅 𝑚 ) – 𝑅 𝑓 ] + 𝑠 𝑖 𝐸 ( 𝑆𝑀𝐵 ) + ℎ 𝑖 𝐸 ( 𝐻𝑀𝐿 ) + 𝑤 𝑖 𝐸 ( 𝑊𝑀𝐿 ) + 𝜀 𝑖 Unstandardized Coefficients t Sig. 𝑅 𝑚 −  𝑅 𝑓 𝐻𝑀𝐿 𝑆𝑀𝐵 𝑊𝑀𝐿
.977 .209 .156 .210 20.510 1.364 1.271 5.454 .000* .175 * .206 * .000* F statistics Sig-F : 138.498
: .000 Sumber: Olahan data

## Pengujian Hipotesis 4 dan Hipotesis 5
Tabel 4 Perbandingan R-square dan Standar Deviasi Uji Beda Anova 𝑅 𝑠𝑞𝑢𝑎𝑟𝑒 𝐴𝑑𝑗𝑢𝑠𝑡𝑒𝑑 𝑅 𝑠𝑞𝑢𝑎𝑟𝑒 Standar Deviasi CAPM .631 .628 0.08103 TFPM .756 .751 0.08773 FFPM .799 .794 0.09013
Sumber: Olahan data Berdasarkan  hasil goodness  of  fit uji  regresi,  diperoleh  hasil  bahwa Four  Factors  Pricing  Model memiliki adjusted R Square lebih tinggi jika dibandingkan dengan CAPM dan Three Factors Pricing Model . Standar deviasi dari uji beda dengan ANOVA Four Factors Pricing Model juga lebih besar jika dibandingkan dengan  CAPM  dan Three  Factors  Pricing  Model .  Dengan  demikian  Hipotesis  4  diterima, Four  Factors Pricing Model lebih baik dalam menjelaskan return ekspektasi saham jika banding CAPM dan Three Factors Pricing Model .
Tabel 5 Hasil Uji Beda Residual dengan ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 0.011113 3 0.003704 0.472341 0.7016 Within Groups 4.486049 572 0.007843 Total 4.497163 575 Sumber: Olahan data
Hasil uji beda dengan ANOVA pada Tabel 5 Menunjukkan nilai p value sebesar 0,7016 lebih besar dari alpha yang digunakan, yaitu 5%. Dengan demikian, tidak terdapat perbedaan signifikan antara ketiga model.
Diterimanya hipotesis satu, dua, dan tiga, maka diperoleh dua implikasi penting. Pertama, penelitian ini menemukan bahwa selain dipengaruhi pasar, size, book to market, dan momentum memberikan kontribusi dalam pembentukan harga saham di Indonesia. Kedua, penelitian ini menemukan bahwa dilihat dari kontribusi variabel-variabel  pembentuknya, Capital  Asset  Pricing  Model,  Three  Factors  Pricing  Model ,  dan Four Factors Pricing Model dapat menjadi model estimasi harga dan return saham di Indonesia.
Pertanyaan selanjutnya yang harus dijawab adalah dari ketiga model tersebut, model manakah yang dapat memberikan estimasi return dengan lebih baik. Maka hipotesis selanjutnya bertujuan untuk menentukan model  yang  secara  signifikan  lebih  baik dalam  melakukan  estimasi return .  Metode  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah semakin besar nilai adjusted R-Square dan semakin rendah nilai standar deviasinya, maka model tersebut lebih baik dibanding model lainnya (Pierre dan Bartholdy, 2004). Hasil uji Goodness of Fit menunjukkan adjusted  R  Square CAPM  sebesar  62,8%  dengan  standar  deviasi  0,08103.  Sedangkan Three Factor  Pricing  Model memiliki adjusted  R  Square sebesar  75,1%  dengan  standar  deviasi  0,08773. Three Factors  Pricing  Model menghasilkan adjusted  R  Square lebih  tinggi  dan  standar  deviasi  lebih  tinggi  jika dibandingkan  dengan  CAPM.  Dengan  demikian,  hipotesis  empat  diterima,  bahwa Three  Factors  Pricing Model lebih baik dalam mengestimasi expected return dibanding Capital Asset Pricing Model.
Untuk menguji hipotesis ke-lima hasil uji kelayakan dan standar deviasi Three Factors Pricing Model dan Four Factors Pricing Model. Hasil uji Goodness of Fit menunjukkan adjusted R Square Three Factor Pricing Model memiliki adjusted R Square sebesar 75,1% dengan standar deviasi 0,08773. Sedangkan Four Factor  Pricing  Model memiliki adjusted  R  Square sebesar  79,4%  dengan  standar  deviasi  0,09013. Four Factors  Pricing  Model menghasilkan adjusted  R  Square lebih  tinggi  dan  standar  deviasi  lebih  tinggi  jika dibandingkan Three Factors Pricing Model . Dengan demikian, hipotesis lima diterima, bahwa Four Factors Pricing Model lebih baik dalam mengestimasi expected return dibandingkan Three Factors Pricing Model. Meskipun nilai adjusted R Square dan standar deviasi menunjukkan perbaikan dari model CAPM yang paling sederhana hingga model empat faktor, namun penelitian ini hanya memperoleh nilai adjusted R Square yang  kecil  hanya  berkisar  62,8%;  75,1%;  dan  79,4%.  Artinya  ketiga  model  ini  meskipun  semua  variabel independennya  berpengaruh  secara  signifikan,  namun  hanya  mampu  menjelaskan  kurang  dari  5%  variasi
variabel dependennya, sedangkan sekitar 95% dijelaskan oleh variabel-variabel yang tidak terwakilkan dalam penelitian ini.
Selain nilai adjusted R Square yang rendah, perbedaan persentase adjusted R Square antar model juga sangat tipis, hanya sekitar 1% saja. Secara sederhana telah tampak bahwa tidak ditemukan perbedaan yang signifikan antara ketiga model. Hal ini diperkuat dengan hasil uji beda residual antara ketiga model dengan ANOVA.  Residual  dari  persamaan  regresi  merepresentasikan  penyimpangan return aktual  dengan return ekspektasi yang ditentukan model. Uji beda menghasilkan standar deviasi yang meskipun makin kecil untuk model  CAPM  hingga  empat  faktor,  namun  selisihnya  tidak  ada  1%.  Tabel  ANOVA  juga  menunjukkan  F hitung sebesar 0,000 lebih kecil dari F tabel, dan nilai signifikansi sebesar 1,000 (lebih besar dari 𝛼 .) Dapat disimpulkan bahwa perbedaan antara ketiga model tidak signifikan.
Hasil dari penelitian ini menemukan bahwa selain ditentukan oleh return dan risiko pasar, harga saham di Indonesia juga dipengaruhi oleh size premium dan value premium, serta faktor momentum. Berdasarkan kontribusi  variabel    independen  penyusunnya,  secara  signifikan  CAPM, Three  Factors  Pricing  Model, maupun Four Factors Pricing Model dapat menjadi model dalam melakukan estimasi harga saham maupun estimasi return . Meskipun berdasarkan uji kelayakan model Three Factors Pricing Model memiliki adjusted R Square lebih besar dibanding CAPM dan Four Factors Pricing Model memiliki adjusted R Square lebih besar dibandingkan Three Factors Pricing Model, namun ketiganya memiliki kekuatan penjelas yang lemah serta perbedaan yang tidak signifikan.

## DAFTAR PUSTAKA
Adisetiawan,  R.,  dan  Surono,  Yunan.,  2011,  Analisa  Pengaruh  Variabel-variabel  Fundamental  Terhadap Return Saham LQ45, Jurnal Ilmiah Univ. Batanghari Jambi , 11(2), 21-31
Adisetiawan, R., dan Surono, Yunan, 2016, Earning Management and Accounting Information Value: Impact and Relevance, Business, Management and Economics Research , 2(10), 170-179
A.Fauzi., Johar Arifin, dan M. Fakhrudin,  (2001), Aplikasi Excel dalam Financial Terapan . Penerbit PT. Rlex Media Komputindo Kelompok Gramedia – Jakarta. Alexander, Gordon J., William F. Sharpe, & Jeffry V. Bailey. (1993). Fundamentals of Investment (2nd ed.). Englewood Cliff, New Jersey: Prentice Hall.
Almahmoud,  Abdulaziz.  I.,  (2014).  Country  Risk  Ratings  and  Stock  Market  Movements:  Evidence  from Emerging Economy. International Journal of Economics and Finance ; Vol. 6, No. 10. Amman, Manuel & Steiner, Michael,. (2008). Risk Factors For The Swiss Stock Market. Topics in Finance . Seminar at the University of St.Gallen. Switzerland Ang, Robert. 1997. Buku Pintar Pasar Modal Indonesia . Jakarta: T.T.P.
An-Sing,  C  and  Shih-Chuan,  F.  (2009).  Uniform  testing  and  portfolio  strategies  for  single  and  multifactor asset pricing models in the Pacific Basin markets. Applied Economics , Vol. 41, No. 15, 1951-1964. Arifin, Z. (2005). Teori Keuangan dan Pasar Modal , 1st ed.. Yogyakarta: Ekonisia. Armstrong,              F.              (n.d.). Fama-French              Three              Factor              Model. doi:http://investorsolution.com/blog/fama-french-three-factor- model/?s=Fama-
French%20three%20factor%model
Asness, Cliff S., 1994, Variables That Explain Stock Returns, dissertation , University of Chicago Baillie,  Richard  and  Patrick  McMahon,  (1990),  The  Foreign  Exchange  Market: Theory  and  Econometric Evidence . Cambridge University Press , Cambidge.
Barvels, Dustin Wayne., (2014). “Using  The  Fama-French  Five-Factor Model To Predict Industry  Market Returns”., Thesis , PNRI, Retrieved 23 September 2016.
Basu, S (1983). The relationship between earnings yield, market value and reurns for NYSE common stocks.
Journal of Financial Economics , (12), 129-156.
Bello,  Z.  (2008)  A  statistical  comparison  of  the  CAPM  to  the  Fama-French  three-factor  model  and  the Carharts´s model. Global Journal of Finance and Banking Issues Vol. 2. No. 2.
Bodie, Z., Kane, A., & Marcus, A.J. (2005). Investment (6th ed.). Boston: McGraw- Hill/Irwin. Connor, Gregory &  Sanjaya  Sehgal.  (2001).  Test  of  The  Fama  and  French  Model  in  India. Discussion  Paper  379. London:  London School of Economics and Political Science. doi:http://eprint.Ise.ac.uk/25057/ Bouchet, Michel Henry (2003), ”Country Risk Assesment; A Guide to Global Investment Strategy”. Wiley Finance. England.
Brealey,  R.A.,  Myers,  S.C,  (1991), Principle  of  Corporate  Finance ,  Fourth  Edition,  International  Edition, McGraw-Hill, Inc.
Brigham, Eugene, F., Gapenski, Louis, C., and Davis Philip, R, (1999), Intermediate Finan-cial Management , Sixth Edition, The Dryden Press , Orlando. Brigham, Eugene F., and Houston Joel F, (1998), Fundamentals of Financial Management , Eight Edition, The Dryden Press , Orlando
Brewer,  T.L.,  and  P.  Rivoli,  (1990),  Politics  and  Perceived  Country  Creditworthiness      in      International Banking, Journal   of   Money,   Credit   and Banking, 22(3), pp. 357-369.
Burton and Inoue (1985), An  appraisal  of  the early warning    indicators    of    sovereign    loan default   in country   risk   evaluation   systems, Management International Review, 25, 45-56
Carhart, Mark M. 1997. “On Persistence in Mutual Fund Performance.” Journal of Finance. 52:1, pp. 57-82. Chen,N.F,  Roll,  R.  And  Ross,  S.,  A.  (1986)  “ Economic  Forces  and  the  Stock  Market ”,  The  Journal  of Business , Vol. 59, No.3, P. 383-403. Damar Hardianto dan Suherman, 2007. “ Pengujian Fama-French Three- Factor  Model di Indonesia ”. Jurnal Keuangan dan Perbankan, Vol.  13,  No.  2  Mei,  Hal.  198-208.
Darmadji Tjipto dan Hendry M Fakhruddin, (2001). Pasar Modal di Indonesia, Salemba Empat, Jakarta. Davis,J.L., Fama,E.F., French,K.R.,(2000). Characteristics, Covariances, and Average Returns: 1929 to 1997.
Journal of Finance, Vol.55, Issue 1, P.389-406. Dayala,  R.  (2012). The  Capital  Asset  Pricing  Model:  A  Fundamental  Critique . Business      Valuation Review :      Spring      2012,      31 (1),      23-34. doi:http://dx.doi.org/10.5791/BVR-D-12-00001.1 Dede  Wirawan  dan  Umi  Murtini,  (2008). Perbandingan  Fama  dan  French  Three  Factor  Model  dengan CAPM . Jurnal Riset Akuntansi dan Keuangan, 4(2), h: 132-145.
Didit  Herlianto,  (2013),  Manajemen  Investasi  Plus  Jurus  Mendeteksi  Investasi  Bodong,  Penerbit  Gosyen Publishing, Yogyakarta.
Dimson, Elroy (1979), "Risk measurement when shares are subject to infrequent trading" Journal of Financial Economic, Vol 7, Issue 2, June 1979, p.197-226.
Drew,  Michael  E.,  Tony  Naughton,  and  Madhu Veeraraghavan,  (2002),  Firm  Size,  Book-to-Market Equity  and  Security  Returns:  Evidence  from  the  Shanghai  Stock  Exchange, Symposium  on  Stock Markets:  Risk,  Return  and  Pricing,  Queensland  University  of Technology/Economics Society of Australia, Brisbane, 16 December.
Elton,  E.J.,  Gruber,  M.J.,  &  Das,  S.H.  (1993). Efficiency  With  Costly  Information:  A  Reinterprtation  of Evidence  from  Managed  Portfolios. Review  of  Financial  Studie s,  6 (1),  1-22.aff,  R.  (2001).  An Examination  of  The  Fama  and  French  Three  Factor  Model  UsingCommercially  Available  Factors. Australan Journal of Management, 26 (1),1-17. Fama,  E.F.,  &  French,  K.R.  (1992). The  Cross  Section  of  Expected  Return . The Journal of Finance , 47 (2), 427-464.
Fama,  E.F.,  &  French,  K.R. (1993). Common  Risk  Factors  in  the  Return  on  Stocks  and Bonds .  Journal  of Financial Economics , 33 (1), 3-56.
Fama, E.F., & French, K.R. (1995). Size and Book to Market Factoe in Earning and Return . The Journal of Finance , 50 (1), 131-155. Fama,  E.F.,  &  French,  K.R.  (2004). The  Capital  Asset  Pricing  Model:  Theory  and  Evidence . Journal  of Economics Peerpective , 18 (3), 25-46. Fama, E.F., & French, K.R. (2006). The Value Premium and The CAPM . The Journal of Finance, 61 (5), 2163- 2185.
Gallagher,  Timothy  J.,  &  Joseph,  D.  Andrew.  (2003).  Financial  Management Principles and Practic e (3rd ed.). New Jersey: Prentice Hall.
Guidi, M. &  Davies, D. (2000): The Structural Characteristic Evidence on Risk Factors: Characteristics, Risk Factors and Risk Premia., Social Science Research Network,
Glabadanidis, Paskalis (2014), Absence of Arbitrage Valuation_ A Unified Framework for Pricing Assets and Securities, Palgrave Macmillan
Gujarati, Damodar, N, (2003), Basic Econometrics , “Fourth Edition,International Edition, Mcgraw-Hill Harianto dan Sudomo, (2001), Merger dan Akuisisi, Jurnal Manajemen.
Hartono,  Jogiyanto.(2013),  Teori  Portofolio  Dan  Analisis  Investasi,  ED  VII,  Cet.III,  Yogyakarta,  BPFE- Yogyakarta.
Husnan, Suad.(2009), Dasar-Dasar Teori Portofolio dan Analisis Sekuritas, Ed IV, Cet.II, Yogyakarta: UPP STIM YKPN.
Howell (ICRG), 2017. The handbook of country and political risk analysis. Imam  Ghozali,  2007.  “ Aplikasi  Analisis  Multivariate  dengan  Program  SPSS” .  Edisi  3,  Universitas Diponegoro, Semarang Indraseno,  Jimmy,  Dimas  Wahyu  (2007) Pengujian  model  penilaian  aset:  CAPM  vs  Fama-Perancis  tiga faktor  model  pada  saham  LQ  45  di  Bursa  Efek  Jakarta  (periode  2004-2006) .  Master  tesis,  Widya Mandala Surabaya Universitas Katolik.
Indriantoro, Nur., & Supomo, Bambang. (2002). Metode Penelitian Bisnis untuk Akuntansi dan Manajemen (1st ed.). Yogyakarta: BPFE.
Jegadesh & Titman. (1993), “Returns to Buying Winners and Selling Losers: Implications for Stock Market efficiency” Journal of Finance, 48: 65-91.
Juttner, D. Johannes (1992). International finance and global investments. Melbourne : Longman Cheshire Kent  L.  Womack;  Ying  Zhang.  (n.d.). Understanding  Risk  and  Return,  the  CAPM,  and  the  Fama-French Three-Factor Model . Tuck Case No. 03-111 . doi:http://ssrn.com/abstract=481881 Lambert,  M  &  Hübner,  G.  (2014).  Size  Matters,  Book-To-Market  Does  Not!  The  Fama-French  Empirical CAPM Revisited. Presented at 12th annual Paris Finance Meeting. Paris 18 December, 2014. Lam, K. (2005). Is The Fama & French Model Better Than CAPM? Master Thesis in  Economics. Somone Fraser University.
Lintner,  J,  ( 1965).  “Security  Prices,  Risk  and  Maximal  Gains  from  Diversivication”. Journal of Finance 20,: 587-615.
------------, 1965. “The Valuation of Risk Assets and the Selection of Risky Investments in Stock Portfolios and Capital Budgets”. Review of Economics and Statistics, Vol. 47, pp. 13-37. Madyan, Muhammad Dan Gancar Candra Premananto, (2004) “ Perbandingan Keakuratan CAPM dan APT dalam Memprediksi Tingkat Pendapatan Industri Perbankan Dan Lembaga Keuangan Selain Bank Baik Sebelum Dan Semasa Krisis Ekonomi Di Bursa Efek Jakarta. ” Laporan Penelitian Hal 11-15,. Mankiw,  N    Gregory,  (2009),  Macroeconomics,  Worth  PublishersMankiw,  N,  Gregory,  2003,
Macroeconomics 5 th Edition.  First  Published  in  the  US  by  Worth  Publishers,  New  York  and Basingstone. Edisi Indonesia, Penerbit Erlangga, Jakarta.
Miller,  Merton H.  and Myron Scholes.  1972.   "Rates  of Return in  Relation to  Risk:  A Reexamination of Some  Recent  Findings,"  in  ed. Michael  C. Jensen, Studies  in the Theory of Capital Markets. New York: Praeger.
Mossin, Jan. 1966. "Equilibrium in a Capital Asset Market." Econometrica,  V. 34,  No. 2:  pp 768-83. Mudrajad, (1996) Metode Riset Untuk Bisnis & Ekonomi. Erlangga saat. Jakarta.
Parkin, Michael. (2011), Macroeconomics, 10th Edition (Pearson Series in Economics), Prentice Hall. Pasaribu,  R.B.F.  (2009). Model Fama dan French Sebagai Pembentukan Portofolio Saham di Indonesia. Jurnal Akuntansi & Bisnis. Vol. 9 (1) : 1-12.
Rahul,  Verma  &  Priti  Verma,  (2014).  Country  Risk  and  Macroeconomic  Factors:  Evidence  from  Asian Markets. Journal of Applied Business and Economics vol. 16(5).
Rehnby, Nicklas (2016), Does the Fama-French three-factor model and Carhart four-factor model explain portfolio returns better than CAPM? - A study performed on the Swedish stock market.
Reilly,  Frank,  K.,  and  Brown,  Keith,  (2003).  “ Investment  Analysis  and  Portfolio Management ”. Seventh Edition, USA: South-Western Roll, R. And Ross, S., A.(1984) “ Critical Reexemanation of the Empirical Evidence on the Arbitrage Pricing Theory , Reply”, Journal of Fianace , Vol. XXXV. Ross,  S,  ( 1976).  “The  Arbitrage  Pricing  Theory of  Capital  Asset  Pricing”. Jornal  of EconomicTheory 13: 341-360.
Ross,  Stephen  A.,  Randolph  W.westerfield,  dan  Jeffrey  Jaffe.  (2010) . Corporate  Finance ,  Ninth  Edition , Boston: McGraw ‐ Hill.
Sharpe,  W.  F,  (1964),  Capital  Asset  Prices:  A  Theory  of  Market  Equilibrium  under  Conditions  of  Risk,
Journal of Finance vol. 19, no. 3, pp. 425-442. Sharpe,  W.F,  (1963).  “A  Simplified  Model  For  Protfolio  Analysis”. Management Science , January. Slavin, Stephen (2008), Macroeconomics, McGraw-Hill_Irwin
Stephen Ross, Randolph Westerfield, & Bradford Jordan. (2015). Fundamentals of Corporate Finance (11th ed.). New York: McGraw- Hill.
Sugiyono. (2010). Statistika untuk Penelitian . Bandung: Alfabeta.
Tandelilin,  Eduardus.  (2001).  Portofolio  dan  Investasi  Teori  dan  Aplikasi,  Edisi  pertama,  Yogyakarta: Penerbit Kanisius
---------------------------.  (2010).  Portofolio  dan  Investasi  Teori  dan  Aplikasi,  Edisi  pertama,  Yogyakarta:
Penerbit Kanisius
Tsangarakis, N. V. (1996). Shareholder Wealth Effect of Equity Issue in Emerging Markets: Evidence from Rights Offerings in Greece . Financial Management , 25 (3), 21-32.
Van   Horne,   J.C   &   Wachowicz,   J.M,   Jr,   (2001), Fundamental   of   Financial Management , Eleventh Edition, Prentice-Hall, Inc, Upper Saddle River, New Jersey .
Yuningsih,  I.  dan  Yudaruddin,  R.  2007. Pengaruh  Model  Tiga  Faktor  terhadap  Return  Saham .  Jurnal Akuntabilitas 7:79-84.
Zhang, Qianwen.(2007). What Kind Of Asset Pricing Model Works In Emerging Markets? A Case Study For The Chinese Stock Markets. Thesis, PNRI, Retrieved; 23 September 2016.