QE Journal │ Vol.05 - No. 04 Desember 2016 - 178

## VOLATILITAS INDEKS KOMPOSIT PASAR MODAL ASEAN-3
Anhar Fauzan Priyono Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Padjadjaran Email:  fauzan.fe@unpad.ac.id

## Abstract
Rapid integration between domestic and world economy in the last decade has been a major issue. For Indonesia, the situation has been accelerated by the adoption of floating exchange rate regime in 1997, also with the development of Indonesia stock exchange. One notable financial variable that often exposed to external shocks is stock market index. This research will analyzed the behavior of 3 major stock market indices in ASEAN, those are Jakarta Composite Index (JCI), Kuala Lumpur stock index (KLSE), and Singapore stock index (STI). The employment of volatility model is chosen to figured the behavior of those 3 indices, and to analyze the aggregate investment in each stock market. Observation will be based upon monthly basis, from 2010 until 2015.
The findings in this research are (i) similarity in the movement behavior of ASEAN-3 stock market indices, (ii) Indonesia stock market shows the highest aggregate investment return relative to Malaysia and Singapore, (iii) Singapore stock market shows the lowest aggregate investment risk relative to Indonesia and Malaysia, as the representation of more developed stock market.
_________________________________ Keywords : ASEAN-3, integration, aggregate investment, volatility model

## PENDAHULUAN
ntegrasi  perekonomian  Indonesia  dengan  dunia  semakin meningkat  dalam  dekade  terakhir  ini.  Di  lain  pihak,  sejak diterapkannya  floating  exchange  rate  regime  di  tahun  1997, perekonomian  Indonesia  akan  makin  rentan  terhadap  guncangan eksternal.  Peningkatan  kekuatan  ekonomi  Amerika  Serikat  akhir‐akhir  ini menjadi  salah  satu  alasan  melemahnya  nilai  tukar  rupiah  terhadap  US Dollar, selain alasan kinerja perekonomian domestik.
Merujuk pada konsep makro ekonomi, dimana perdagangan internasional, dalam  hal  ini  adalah  aktivitas  ekspor  dan  impor  adalah  fungsi  dari  nilai tukar,  maka  setiap  penurunan  (depresiasi),  atau  peningkatan  (apresiasi) dari nilai tukar rupiah terhadap mata uang asing utama dunia, akan dapat I
berdampak  secara  langsung  pada  volume  perdagangan.  Di  lain selain  volume  perdagangan  (neraca  berjalan/current  account),  komponen lainnya  dalam  neraca  pembayaran  (balance  of  payment),  yaitu  neraca modal  (capital  account)  dimana  pembentukan  modal  dapat  berasal  dari mekanisme  portofolio  dan  investasi  langsung Keseluruhan  dari  neraca‐neraca  tersebut  memang  memiliki  keterkaitan dengan  nilai  tukar  yang  menjadi  salah  satu  indikator  makro  ekonomi utama dari suatu negara.
Sektor  lain  yang  cukup  memberikan  kontribusi  terhadap  kinerja perekonomian Indonesia adalah pasar modal. Pasar modal diyakini dapat menjadi  sarana  permodalan  jangka  pendek  yang  dalam  prakteknya  akan mampu  menjadi  alternatif  pada  saat  melemahnya  kinerja  perbankan sebagai  intermediator  keuangan.  Bursa  Efek  Indonesia  sendiri  tergol pasar  modal  yang  masih  berkembang,  yang  hingga  saat  ini,  aktivitas perdagangannya  masih  lebih  banyak  dikuasai  oleh  investor  asing  relatif dari  investor  domestik.  Kinerja  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI),  yaitu  Indeks Harga  Saham  Gabungan  (IHSG)  seringkali  di ekonomi Indonesia. Peningkatan dalam kinerja BEI akan menjadi indikator meningkatnya  kinerja  agregat  dari  perusahaan sebagai emiten.
Berikut  adalah  perkembangan  pertumbuhan  nilai  tukar  rupiah  terhadap US  Dollar,  dan  pertumbuhan  IHSG  Indonesia  yang  dipantau  dalam frekuensi bulanan:.
Gambar 1. Pertumbuhan  Nilai  Tukar  Rupiah/US  Dollar  dan  IHSG  (%) Februari 2010 ‐ April 2015
QE Journal │ Vol.05 - No. 04 Desember 2016 - 179
berdampak  secara  langsung  pada  volume  perdagangan.  Di  lain  pihak, selain  volume  perdagangan  (neraca  berjalan/current  account),  komponen lainnya  dalam  neraca  pembayaran  (balance  of  payment),  yaitu  neraca modal  (capital  account)  dimana  pembentukan  modal  dapat  berasal  dari mekanisme  portofolio  dan  investasi  langsung  (direct  investment).
neraca  tersebut  memang  memiliki  keterkaitan dengan  nilai  tukar  yang  menjadi  salah  satu  indikator  makro  ekonomi
Sektor  lain  yang  cukup  memberikan  kontribusi  terhadap  kinerja Indonesia adalah pasar modal. Pasar modal diyakini dapat menjadi  sarana  permodalan  jangka  pendek  yang  dalam  prakteknya  akan mampu  menjadi  alternatif  pada  saat  melemahnya  kinerja  perbankan sebagai  intermediator  keuangan.  Bursa  Efek  Indonesia  sendiri  tergolong pasar  modal  yang  masih  berkembang,  yang  hingga  saat  ini,  aktivitas perdagangannya  masih  lebih  banyak  dikuasai  oleh  investor  asing  relatif dari  investor  domestik.  Kinerja  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI),  yaitu  Indeks Harga  Saham  Gabungan  (IHSG)  seringkali  dijadikan  indikator  makro ekonomi Indonesia. Peningkatan dalam kinerja BEI akan menjadi indikator meningkatnya  kinerja  agregat  dari  perusahaan‐perusahaan  yang  terdaftar
Berikut  adalah  perkembangan  pertumbuhan  nilai  tukar  rupiah  terhadap llar,  dan  pertumbuhan  IHSG  Indonesia  yang  dipantau  dalam
Pertumbuhan  Nilai  Tukar  Rupiah/US  Dollar  dan  IHSG  (%)
April 2015
Keterangan  :  Rata-rata  pertumbuhan  nilai  tukar  bulanan  Rupiah/US  Dollar adalah  0,23%  dengan  standar  deviasi  0,74%,  sedangkan  rata IHSG adalah 0,46% dengan standar deviasi 1,96%.
Dalam  gambar  (1)  diatas,  dapat  dilihat  bahwa  volatilitas  dari  kedua indikator makro ekonomi tersebut cukup tinggi dan bervariasi, khususnya adalah  volatilitas  IHSG.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  cukup  besarnya perbedaan  antara  nilai  rata standar  deviasinya.  Volatilitas  atas  kedua  variabel  tersebut  tentunya  akan menciptakan ketidaknyamanan dari dua aspek pengama dari sisi makro maupun mikro. Dalam sisi makro, volatilitas kedua variabel tersebut dapat menunjukkan country risk, sedangkan dari sisi mikro akan mempersulit  pengambilan  keputusan  di  area  pengambilan  kebijakan  dan juga  investor.  Khusus  dalam  level  perusahaan,  utamanya  yang  tergolong Multi  National  Company  (MNC),  maka  peramalan  nilai  tukar  dan/atau indeks saham gabungan akan sangat berguna untuk upaya pembiayaan  jangka  pendek,  keputusan  investasi  jangka  pendek  dan panjang, capital budgeting, serta perhitungan cash flow. Merujuk pada hal tersebut, maka nilai tukar dan juga indeks harga saham akan menjadi dua faktor  yang  dapat  memengaruhi  daya  saing  perusahaan tersebut.
Berikut  adalah  ilustrasi  pergerakan  pertumbuha Malaysia) dan STI (Indeks Singapura):
Sumber: Yahoo Finance (diolah) Gambar 2. Pergerakan  Pertumbuhan  IHSG  (GIHSG),  KLSE  (GKLSE), dan STI (GSTI) Februari 2010
QE Journal │ Vol.05 - No. 04 Desember 2016 - 180
rata  pertumbuhan  nilai  tukar  bulanan  Rupiah/US  Dollar dengan  standar  deviasi  0,74%,  sedangkan  rata-rata  pertumbuhan IHSG adalah 0,46% dengan standar deviasi 1,96%.
Dalam  gambar  (1)  diatas,  dapat  dilihat  bahwa  volatilitas  dari  kedua indikator makro ekonomi tersebut cukup tinggi dan bervariasi, khususnya volatilitas  IHSG.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  cukup  besarnya perbedaan  antara  nilai  rata‐rata  kedua  variabel  tersebut  dengan  nilai standar  deviasinya.  Volatilitas  atas  kedua  variabel  tersebut  tentunya  akan menciptakan ketidaknyamanan dari dua aspek pengamatan ekonomi, yaitu dari sisi makro maupun mikro. Dalam sisi makro, volatilitas kedua variabel tersebut dapat menunjukkan country risk, sedangkan dari sisi mikro akan mempersulit  pengambilan  keputusan  di  area  pengambilan  kebijakan  dan
dalam  level  perusahaan,  utamanya  yang  tergolong Multi  National  Company  (MNC),  maka  peramalan  nilai  tukar  dan/atau indeks saham gabungan akan sangat berguna untuk upaya‐upaya hedging, pembiayaan  jangka  pendek,  keputusan  investasi  jangka  pendek  dan capital budgeting, serta perhitungan cash flow. Merujuk pada hal tersebut, maka nilai tukar dan juga indeks harga saham akan menjadi dua faktor  yang  dapat  memengaruhi  daya  saing  perusahaan‐perusahaan
Berikut  adalah  ilustrasi  pergerakan  pertumbuhan  IHSG,  KLSE  (indeks Malaysia) dan STI (Indeks Singapura):.
Pergerakan  Pertumbuhan  IHSG  (GIHSG),  KLSE  (GKLSE), dan STI (GSTI) Februari 2010 ‐ April 2015
QE Journal │ Vol.05 - No. 04 Desember 2016 - 181
Gambar  2  diatas  menunjukkan  bahwa  secara  ilustratif  terlihat  adanya kesamaan  pergerakan  pertumbuhan  diantara  tiga  indeks  komposit  pasar modal  di  ASEAN,  yaitu  IHSG,  KLSE,  dan  STI.  Pertumbuhan  IHSG memperlihatkan  dinamika  yang  cukup  besar  dibandingkan  dengan pertumbuhan  KLSE  dan  STI.  Hal  ini  setidaknya  memberikan  indikasi adanya korelasi yang kuat diantara ketiga indeks komposit tersebut, yang kemudian akan diuji untuk mengetahui tingkat integrasinya.
Terdapat dua pendekatan dalam konteks forecasting pada literatur, untuk indeks  saham  gabungan  (komposit),  yaitu  pendekatan  fundamental  dan teknikal. Pendekatan fundamental memanfaatkan analisa hubungan antara variabel‐variabel ekonomi dalam melakukan proses forecasting, sedangkan pendekatan teknikal memanfaatkan perilaku historis.
Pendekatan  teknikal  memanfaatkan  pola  dan  karakteristik  historis  dalam indeks saham komposit untuk memprediksikan pergerakan indeks saham komposit  di  masa  yang  akan  datang.  Pada  pendekatan  ini,  dipercaya bahwa data runtut waktu memiliki karakteristik siklus dan/atau musiman, yang  memiliki  perulangan,  sehingga  dimungkinkan  melakukan  prediksi berbasiskan nilai historisnya.
Akgiray  (1989)  menemukan  adanya  volatility  clustering  (ARCH  effect) pada  pertumbuhan  indeks  harga  saham,  Schwert  (1990)  menemukan karakter  yang  sama,  namun  pada  pasar  derivatif,  yaitu  futures  market, sedangkan  Engle  dan  Mustafa  (1992)  menyimpulkan  bahwa  pada pertumbuhan  harga  saham  individual  (individual  stock  return)  juga ditemui fenomena volatility clustering.

## METODOLOGI PENELITIAN
Teknik  permodelan  yang  akan  dimanfaatkan  dalam  kajian  ini  serta  dapat menjadi salah satu upaya meramalkan pergerakan indeks saham komposit, sekaligus  pergerakan  volatilitasnya  adalah  model  volatilitas,  yaitu Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) dan beberapa  variannya.  Teknik  permodelan  GARCH  ini  dianggap  mampu menjelaskan fenomena volatility clustering, fat tail dan leptokurtosis yang terdapat  pada  data‐data  finansial  seperti  nilai  tukar  dan  indeks  harga saham gabungan.
Perhitungan  pertumbuhan  nilai  tukar  dan  indeks  harga  saham  gabungan adalah mengikuti formula berikut:
= ………………………………
dimana:  GJCI  =  pertumbuhan  indeks  harga  saham  gabungan  (Jakarta Composite Index).
Gambar 3. Statistik  Deskriptif  Pertumbuhan  Indeks  Harga  Saham Gabungan
Menurut  Gambar  (3),  dapat  diketahui  bahwa  terdapat  indikasi  volatility clustering  dan  non‐linearity  pada  pergerakan  historis  dari  pertumbuhan indeks harga saham gabungan. Hal ini dapat diketahui setidakny informasi  nilai  kurtosis  yang  melebih  batas  normal  (nilai  kurtosis  normal adalah maksimum 3), dan besaran standar deviasi untuk variabel tersebut yang jauh melebihi nilai rata‐
Pendekatan‐pendekatan  permodelan  dalam  basis  model  volatilita akan  dimanfaatkan  dan  kemudian  dibandingkan  kekuatan  prediksinya dalam kajian ini adalah:
(1) GARCH(p,q) model ; dan (2)
Bollerslev  (1986)  dan  Taylor  (1986)  mengemukakan  bahwa  GARCH memiliki  kemampuan  untuk  mengakomodir untuk dipengaruhi oleh nilai sebelumnya. Persamaan umum untuk model GARCH(p,q) dengan ordo p = 1, dan q = 1, adalah sebagai berikut:
= +
+ ,
QE Journal │ Vol.05 - No. 04 Desember 2016 - 182
tumbuhan  nilai  tukar  dan  indeks  harga  saham  gabungan adalah mengikuti formula berikut:.
………………………………………..………(1) GJCI  =  pertumbuhan  indeks  harga  saham  gabungan  (Jakarta
Deskriptif  Pertumbuhan  Indeks  Harga  Saham
Menurut  Gambar  (3),  dapat  diketahui  bahwa  terdapat  indikasi  volatility linearity  pada  pergerakan  historis  dari  pertumbuhan indeks harga saham gabungan. Hal ini dapat diketahui setidaknya melalui informasi  nilai  kurtosis  yang  melebih  batas  normal  (nilai  kurtosis  normal adalah maksimum 3), dan besaran standar deviasi untuk variabel tersebut
‐ratanya.
pendekatan  permodelan  dalam  basis  model  volatilitas  yang akan  dimanfaatkan  dan  kemudian  dibandingkan  kekuatan  prediksinya
; dan (2) GARCH in Mean (GARCH‐M) model
Bollerslev  (1986)  dan  Taylor  (1986)  mengemukakan  bahwa  GARCH memiliki  kemampuan  untuk  mengakomodir  nilai  conditional  variance untuk dipengaruhi oleh nilai sebelumnya. Persamaan umum untuk model GARCH(p,q) dengan ordo p = 1, dan q = 1, adalah sebagai berikut:
~ ,
....................................................(2)
QE Journal │ Vol.05 - No. 04 Desember 2016 - 183 = + + ...................................................................(3)
Proses  estimasi  kedua  persamaan  diatas,  dimana  persamaan  (2)  adalah persamaan  conditional  mean  yang  dapat  dimanfaatkan  untuk memprediksikan pergerakan suatu variabel (pertumbuhan nilai tukar dan juga  pertumbuhan  indeks  harga  saham  gabungan),  dan  persamaan  (3) yang  merupan  persamaan  conditional  variance,  untuk  memprediksikan pergerakan  volatilitasnya,  kemudian  berlanjut  pada  spesifikasi  log‐ likelihood function (LLF) sebagai berikut:
...........(4)
GARCH in Mean (GARCH‐M), sesuai dengan penjelasan Engle, Lilien dan Robins (1987) dalam Brooks (2002: 480), dapat dimanfaatkan untuk melihat hubungan  antara  resiko  investasi  dengan  pergerakan  pertumbuhan (return)  dari  investasi  tersebut.  Implementasinya  adalah  conditional variance  (resiko)  atas  pertumbuhan  asset  akan  dimasukkan  ke  dalam persamaan conditional mean dengan bentuk sebagai berikut:
……………….............................(5)
Dalam  persamaan  (5)  tersebut  bila  koefisien bernilai  positif  dan signifikan,  maka  dapat  disimpulkan  setiap  peningkatan  resiko  investasi yang  diwakili  oleh  meningkatnya  conditional  variance  akan  berdampak pada peningkatan dalam mean return.
Pengujian  keberadaan  volatility  clustering  atas  variabel  nilai  tukar  dan indeks  harga  saham  gabungan  akan  memanfaatkan  ARCH  effect  test. Tahapan  pengujian  ARCH  effect  yang  dijelaskan  Brooks  (2008)  dalam Priyono dan Bustaman (2014) adalah sebagai berikut:
1. Melakukan  estimasi  regresi  linier  seperti  tampak  dalam  persamaan berikut:
= + + + … + + …………………..(6)
dimana:
= = =
2. Residual yang didapat akan dimanfaatkan dalam persamaan berikut:
      2 1 2 1 1 2 / 2 1 log 2 1 2 log 2 t T t t t T t t y y T
L                   2 , 0 ~ , t t t t t N u u y      
QE Journal │ Vol.05 - No. 04 Desember 2016 - 184
̂ = + + + ⋯ + + …………………(7)
dimana   bersifat iid
3. Menghitung  uji  statistik  yang  didefinisikan  sebagai (jumlah
observasi dikalikan dengan koefisien determinasi dari persamaan pada tahap 2), mengikuti distribusi ( ) .
4. Hipotesis‐hipotesis  berkaitan  pengujian  statistik  pada  tahap  3  adalah sebagai berikut:
: = = … = ……………………..(8) : ≠ ≠ … ≠ ………………….(9)
Bila  nilai  uji  statistik  lebih  besar  daripada  nilai  kritis  pada  distribusi
,
maka hipotesis nol ditolak.
Selanjutnya,  perbandingan  kinerja  peramalan  dari  kedua  teknik permodelan tersebut akan dilakukan menurut beberapa informasi sebagai berikut:
(1) Root Mean Squared Error (RMSE); (2) Mean Absolute Deviation (MAD); (3)  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE);  (4)  Akaike  Information Criterion  (AIC);  (5)  Schwarz  Criterion  (SC);  (6)  Hannan‐Quinn‐Bayesian Criterion (HQBC)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Volatilitas  pasar  keuangan  di  negara‐negara  ASEAN‐3  diukur  dinamika pertumbuhan  indeks  harga  saham  komposit  atas  masing‐masing  negara yang  sedang  diamati.  Pendekatan  yang  digunakan  untuk  mempelajari volatilitas pasar keuangan tersebut adalah model volatilitas dengan varian GARCH(1,1) dan GARCH‐M secara khusus untuk melihat mekanisme risk and return dalam tiap pasar modal tersebut secara agregat. Negara‐negara yang diamati adalah Indonesia (GIHSG), Malaysia (GKLSE), dan Singapura (GSTI).
Berikut  adalah  ilustrasi  dari  pergerakan  pertumbuhan  indeks  harga komposit  pasar  modal‐pasar  modal  tersebut  diatas  yang  dipantau  dalam frekuensi bulanan:

## Sumber: Perhitungan Penulis
Gambar 4. Pertumbuhan Indeks Harga Komposit Pasar Modal ASEAN
3 (Januari 2010 ‐
Berdasarkan  Gambar.4  tersebut  diatas  dapat  dibuat  kesimpulan  awal bahwa  volatilitas  pertumbuhan  IHSG  (GIHSG)  adalah  yang  paling  tinggi dibandingkan  pertumbuhan  indeks  KLSE  (GK indeks  Singapura  (GSTI).  GKLSE  memperlihatkan  volatilitas  yang  paling rendah  diantara  kedua  kinerja  volatilitas  pasar  modal  lainnya.  Dalam periode  sekitar  Oktober  2011  hingga  awal  2012,  volatilitas  GSTI  sedikit lebih tinggi, bahkan jika dibandingkan dengan GIHSG.
Hasil  permodelan  perilaku  pertumbuhan  indeks  pasar  modal  negara negara di ASEAN‐3 adalah sebagai berikut:
1. Pasar Modal Indonesia (GIHSG):
Persamaan  conditional  mean  untuk  melihat  perilaku  pergerakan pertumbuhan IHSG adalah sebagai berikut (z
= . − .
keterangan: ***,**, dan * berturut dan 10%
Persamaan  conditional  variance  untuk  m pertumbuhan IHSG adalah sebagai berikut (z
( ) = . ∗ −
(1.03)  ( QE Journal │ Vol.05 - No. 04 Desember 2016 - 185

## Pertumbuhan Indeks Harga Komposit Pasar Modal ASEAN‐
‐ Mei 2015)
Berdasarkan  Gambar.4  tersebut  diatas  dapat  dibuat  kesimpulan  awal bahwa  volatilitas  pertumbuhan  IHSG  (GIHSG)  adalah  yang  paling  tinggi dibandingkan  pertumbuhan  indeks  KLSE  (GKLSE)  dan  pertumbuhan indeks  Singapura  (GSTI).  GKLSE  memperlihatkan  volatilitas  yang  paling rendah  diantara  kedua  kinerja  volatilitas  pasar  modal  lainnya.  Dalam periode  sekitar  Oktober  2011  hingga  awal  2012,  volatilitas  GSTI  sedikit
a dibandingkan dengan GIHSG.
Hasil  permodelan  perilaku  pertumbuhan  indeks  pasar  modal  negara‐ 3 adalah sebagai berikut:
1. Pasar Modal Indonesia (GIHSG):
Persamaan  conditional  mean  untuk  melihat  perilaku  pergerakan sebagai berikut (z‐statistik dalam kurung):
………………………….(10)
(15.39)***  (‐1.68)*
keterangan: ***,**, dan * berturut‐turut adalah signifikan pada level 1%, 5%,
Persamaan  conditional  variance  untuk  melihat  perilaku  volatilitas pertumbuhan IHSG adalah sebagai berikut (z‐statistik dalam kurung):
.
+ .
……………(11)
(1.03)  (‐2.31)**  (18.66)***
keterangan: ***,**, dan * berturut dan 10%
Sedangkan  ilustrasi  pergerakan  volatilitas  GIHSG  yang  memperlihatkan proksi  resiko  investasi  agregat  di  pasar  modal  Indonesia  adalah  sebagai berikut:
Sumber: Perhitungan Penulis Gambar 5. Volatilitas GIHSG
Dalam  Gambar.5  dapat  diketahui  bahwa  risiko  investasi  agregat  di  pasar modal  Indonesia  memperlihatkan  kecenderungan  menurun,  walaupun terdapat  fluktuasi  di  tiap  tahun  dengan  pola  yang  cenderung  sama.  Pola yang dimaksud adalah meningkatnya risiko investasi tiap tahun, dan menurun di kuartal berikutnya.
2. Pasar Modal Malaysia (GKLSE):
Persamaan  conditional  mean  untuk  melihat  perilaku  pergerakan pertumbuhan KLSE adalah sebagai berikut (z
= . − .
(1.94)*          ( keterangan: ***,**, dan * berturut dan 10%
QE Journal │ Vol.05 - No. 04 Desember 2016 - 186
keterangan: ***,**, dan * berturut‐turut adalah signifikan pada level 1%, 5%,
Sedangkan  ilustrasi  pergerakan  volatilitas  GIHSG  yang  memperlihatkan proksi  resiko  investasi  agregat  di  pasar  modal  Indonesia  adalah  sebagai

## Volatilitas GIHSG
Dalam  Gambar.5  dapat  diketahui  bahwa  risiko  investasi  agregat  di  pasar modal  Indonesia  memperlihatkan  kecenderungan  menurun,  walaupun terdapat  fluktuasi  di  tiap  tahun  dengan  pola  yang  cenderung  sama.  Pola yang dimaksud adalah meningkatnya risiko investasi di tiap kuartal ke‐2 di tiap tahun, dan menurun di kuartal berikutnya.
2. Pasar Modal Malaysia (GKLSE):
Persamaan  conditional  mean  untuk  melihat  perilaku  pergerakan pertumbuhan KLSE adalah sebagai berikut (z‐statistik dalam kurung):
……………………….….(12)
(1.94)*          (‐2.94)***
keterangan: ***,**, dan * berturut‐turut adalah signifikan pada level 1%, 5%,
Persamaan  conditional  variance  untuk  melihat  perilaku  volatilitas pertumbuhan KLSE adalah sebagai
( ) = . ∗ +
(1.47)             (1.18)           (0.361)
keterangan: ***,**, dan * berturut dan 10%
Sedangkan  ilustrasi  pergerakan  volatilitas  GKLSE  yang  memperlihatkan proksi  resiko  investasi  agregat  di  pasar  modal  Malaysia  adalah  sebagai berikut:
Sumber: Perhitungan Penulis Gambar 6. Volatilitas GKLSE
Dalam  Gambar.6  dapat  diketahui  bahwa  risiko  investasi modal  Malaysia  cenderung  stabil  dan  rendah  selama  periode  observasi, terkecuali pada kuartal ke‐3 dan ke
3. Pasar Modal Singapura (GSTI):
Persamaan  conditional  mean  untuk  melihat  perilaku  pergerakan pertumbuhan STI adalah sebagai berikut (z
= . − .
(0.359)          (
QE Journal │ Vol.05 - No. 04 Desember 2016 - 187
Persamaan  conditional  variance  untuk  melihat  perilaku  volatilitas pertumbuhan KLSE adalah sebagai berikut (z‐statistik dalam kurung):
. + . ………..….(13) (1.47)             (1.18)           (0.361) keterangan: ***,**, dan * berturut‐turut adalah signifikan pada level 1%, 5%,
ilustrasi  pergerakan  volatilitas  GKLSE  yang  memperlihatkan proksi  resiko  investasi  agregat  di  pasar  modal  Malaysia  adalah  sebagai

## GKLSE
Dalam  Gambar.6  dapat  diketahui  bahwa  risiko  investasi  agregat  di  pasar modal  Malaysia  cenderung  stabil  dan  rendah  selama  periode  observasi,
3 dan ke‐4 di tahun 2011.
3. Pasar Modal Singapura (GSTI):
Persamaan  conditional  mean  untuk  melihat  perilaku  pergerakan sebagai berikut (z‐statistik dalam kurung):
……………………………..….(14)
(0.359)          (‐1.76)*
keterangan: ***,**, dan * berturut dan 10%
Persamaan  conditional  variance  unt pertumbuhan STI adalah sebagai berikut (z
( ) = − .
∗ +
(‐0.66)           (0.184)                 (8.38)***
keterangan: ***,**, dan * berturut dan 10%
Sedangkan  ilustrasi  pergerakan  volatilitas  GSTI  yang  memperlihatkan proksi  resiko  investasi  agregat  di  pasar  modal  Singapura  adalah  sebagai berikut:
Sumber: Perhitungan Penulis Gambar 7. Volatilitas GSTI
Dalam  Gambar.7  dapat  diketahui  bahwa  risiko  investasi  agregat  pada pasar modal di Singapura menunjukkan trend yang menurun cukup tajam selama periode observasi.

## KESIMPULAN
Arah  pergerakan  atau  perilaku  indeks  saham  gabungan  (komposit)  di ASEAN‐3,  yaitu  di  Indonesia,  Malaysia,  dan  Singapura  menunjukkan karakter yang sama. Hal ini lebih dikarenakan adanya integrasi keuangan
QE Journal │ Vol.05 - No. 04 Desember 2016 - 188
keterangan: ***,**, dan * berturut‐turut adalah signifikan pada level 1%, 5%,
Persamaan  conditional  variance  untuk  melihat  perilaku  volatilitas pertumbuhan STI adalah sebagai berikut (z‐statistik dalam kurung):
+ . + . ………..…...(15) 0.66)           (0.184)                 (8.38)*** berturut‐turut adalah signifikan pada level 1%, 5%,
Sedangkan  ilustrasi  pergerakan  volatilitas  GSTI  yang  memperlihatkan proksi  resiko  investasi  agregat  di  pasar  modal  Singapura  adalah  sebagai
Dalam  Gambar.7  dapat  diketahui  bahwa  risiko  investasi  agregat  pada pasar modal di Singapura menunjukkan trend yang menurun cukup tajam
Arah  pergerakan  atau  perilaku  indeks  saham  gabungan  (komposit)  di 3,  yaitu  di  Indonesia,  Malaysia,  dan  Singapura  menunjukkan karakter yang sama. Hal ini lebih dikarenakan adanya integrasi keuangan
QE Journal │ Vol.05 - No. 04 Desember 2016 - 189
yang  tinggi  diantara  pasar  modal  regional,  maupun  reaksi  dari  dinamika perekonomian global di antara negara‐negara tersebut.
Secara  umum  dapat  disimpulkan  bahwa  pada  periode  tahun  2010  –  2015 (dipantau  pada  frekuensi  bulanan),  pasar  modal  Indonesia  menunjukkan rata‐rata  pertumbuhan  indeks  bulanan  yang  tertinggi  dibandingkan dengan  Malaysia  dan  Singapura.  Di  lain  pihak  didapatkan  informasi bahwa  resiko  investasi  agregat  di  pasar  modal  Indonesia  menunjukkan kecenderungan  menurun,  sementara  pasar  modal  Malaysia  cenderung stabil. Pasar modal Singapura menunjukkan trend resiko investasi agregat yang  juga  menurun,  namun  tingkatannya  lebih  rendah  daripada  pasar modal Indonesia dan Malaysia. Temuan dari penelitian ini dapat dijadikan salah satu gambaran bahwa Singapura sebagai negara yang memiliki pasar modal yang telah maju, menunjukkan kinerja yang lebih baik. Hal ini dapat dilihat  dari  tingkat  resiko  investasi  agregatnya  yang  lebih  rendah.  Pasar modal Indonesia yang masih berkembang, dapat diarahkan menuju pasar modal yang lebih baik. Hal ini dapat diwujudkan dengan mengoptimalkan peran Otoritas Jasa Keuangan, khususnya dalam pengawasan pasar modal, untuk  menjamin  terciptanya  perdagangan  efek  yang  efisien.  Efisiensi perdagangan  efek  dapat  tercapai  pada  saat  seluruh  dana  dapat teralokasikan  pada  saham‐saham  dimana  emitten‐nya  memiliki future discounted cashflow yang baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Adam,  K.,  T.  Jappelli,  A.  Menichini,  M.  Padula,  and  M.  Pagana.  2002. "Analyze,  Compare,  and  Apply  Alternative  Indicators  and Monitoring  Methodologies  to  Measure  the  Evolution  of  Capital Market Integration in the European Union". Center for Studies in Economics and Finance. University of Salerno.
Akgiray,  V.  1989.  "Conditional  Heteroskedasticity  in  Time  Series  of  Stock
Returns: Evidence and Forecasts". Journal of Business, vol. 62, 55 – 80. Bollerslev, T. 1986. "Generalized Autoregressive Conditional
Heteroskedasticity". Journal of Econometrics 3: 307 – 327.
Brooks,  Chris.  2002. Introductory  Econometrics  for  Finance .  Cambridge University Press.
QE Journal │ Vol.05 - No. 04 Desember 2016 - 190
Cassel G. (1923), Money and Foreign Exchange . Macmillan, New York
Dornbusch  R.  (1973),  “Currency  Depreciation,  Hoarding  and  relative Prices”. Journal of political Economy, pp. 893‐915.
Dornbusch  R.  (1979),  “Monetary  policy  under  Exchange  Rate  Flexibility”, in  Managed  Exchange  Rate  Flexibility:  The  Recent  Experience. Federal Reserve Bank of Boston, Conference Series Volume 20, pp. 90‐122.
Engle,  R.,  D.  Lilien  &  R.  Robins.  1987.  "Estimating  Time‐Varying  Risk Premia  in  the  Term  Structure:  The  ARCH‐M  Model".
Econometrica 55: 391 – 407.
Fama  E.  F.  (1965),  “The  Behavior  of  Stock  Market  Prices”.  Journal  of
Business, n. 38, pp. 34–105.
Mandelbrot  B.  B.  (1963),“The  variation  of  certain  speculative  prices”.
Journal of Business, n. 36, pp. 394–419.
Meese  R.,  Rogoff  K.  (1983),  “Empirical  Exchange  Rate  Models  of  the Seventies:  How  well  do  they  fit  out  of  sample?”.  Journal  of International Economics, pp. 3‐24.
Mundell R. (1968), International Economics, MacMillan, New York.
Park,  Cyn‐Young.  2013.  "Asian  Capital  Market  Integration:  Theory  and Evidence".  ADB  Economics  Working  Paper  Series  No.  351,  June 2013.
Priyono,  A.F.,  and  Bustaman,  A.  2013.  "Volatility  Transmission  between Exchange  Rates  and  Stock  Prices  in  Indonesia:  Post  1997  Asia Crisis".  Working  Paper  in  Economics  and  Development  Studies (WoPEDS)  201404,  Department  of  Economics,  Padjadjaran University.
Samuelson P.(1964), “Theoretical Notes on Trade Problems”, in Review of Economics and Statistics, pp. 145‐154.
Schwert, G. William. 1989. "Why Does Stock Market Volatility Change Over Time". Journal of Finance, 45, 1115 – 1153.
Taylor, S. 1986. Modeling Financial Time Series . John Wiley & Sons..