Analisis Herding Behavior Sebelum Dan Sesudah Penghapusan Kode Broker Di Bursa Efek Indonesia
Aji Wikan Cahyono 1 , Robiyanto Robiyanto 2* , Harijono Harijono 3
1 Fakultas Ekonomika dan Bisnis, Universitas Kristen Satya Wacana email: ajiwikan2506@gmail.com
2 Fakultas Ekonomika dan Bisnis, Universitas Kristen Satya Wacana email: robiyanto@staff.uksw.edu
3 Fakultas Ekonomika dan Bisnis, Universitas Kristen Satya Wacana email: harijono.harijono@uksw.edu

## * Corresponding Author

## ABSTRACT
This research was conducted to see if there was any herding behavior in stock trading in Indonesia, especially the LQ45 index constituents, which were affected by the effect of the removal of the broker code by the Indonesian Stock Exchange which began on December 6, 2021. The period used in this study  was the  period  before  the  removal  of the  broker  code,  namely  June  15,  2020  to  December  5, 2021 and the period after the removal of the broker code, namely December 6, 2021 to June 30, 2023. The method used in this study is the approach method by Chang et al. (2000) namely CSAD (Cross Sectional Absolute Standard Deviation) to detect indications of herding behavior. The results of this study indicate that there was no  herding behavior on the LQ45 trading stock index either before or after the removal of the broker code. This means that investors act rationally whether the broker code exists or not.
Keywords : herding behavior, broker code, stock, Indonesia Stock Exchange (IDX), LQ45

## ABSTRAK
Penelitian ini dilakukan untuk melihat apakah terdapat perilaku herding pada perdagangan saham di Indonesia khususnya saham yang menjadi konstituen dalam indeks LQ45 yang dihubungkan dengan pengaruh penghapusan kode broker oleh Bursa Efek Indonesia yang dimulai sejak 6 Desember 2021. Periode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  pada  masa  sebelum  penghapusan  kode  broker yakni pada 15 Juni 2020 hingga 5 Desember 2021 dan masa sesudah penghapusan kode broker pada 6 Desember 2021 hingga 30 Juni 2023. Metode yang digunakan dalam kajian ini adalah metode CSAD (Cross  Sectional  Absolute  Standard  Deviation) untuk  mendeteksi  adanya  indikasi  perilaku herding . Hasil  penelitian  ini  menunjukan  bahwa  tidak  ditemukan  adanya  perilaku herding pada  perdagangan saham  indeks  LQ45  baik  sebelum  maupun  sesudah  penghapusan  kode  broker.  Artinya  investor bertindak secara rasional baik dalam kondisi kode broker dihapuskan maupun tidak. Kata Kunci : perilaku herding , kode broker, saham

## 1. Pendahuluan
Saham  menjadi  tempat  investasi pilihan  oleh  banyak  investor  dikarenakan saham  memberikan  imbal  hasil  yang cukup bersaing dibanding dengan instrumen  investasi  lainnya  (Rahman  & Ernawati, 2019). Terdapat sebanyak 4 juta investor  saham  di  pasar  modal  Indonesia menurut  PT  Kustodian  Sentral  Efek Indonesia  (KSEI)  pada  berita  pers  KSEI yang  ditulis  pada  9  Juli  2022.  Pada penghujung  semester  1  tahun  2022,  total Single Investor Identification (SID)
mencapai hingga 4.002.288, terjadi peningkatan sebesar 262,32% dari 1.104.610  di  penutupan  tahun  2019. Kalangan  yang  mendominasi  sehingga terjadi  peningkatan  jumlah  SID  yaitu generasi  milenial  dan  generasi  Z  dengan total  sebanyak  81,64%  dari  keseluruhan SID pada akhir semester 1 2022. Kenaikan jumlah investor seyogyanya diiringi dengan  pemahaman  individu  yang  baik dalam  merespon  informasi  yang  tersedia guna  menjadi  dasar  saat  mengambil tindakan yang bersifat rasional.
Pengambilan  keputusan  investasi yang  didasarkan  atas  pertimbangan  yang baik cenderung objektif dan sesuai dengan kondisi  nyata.  Investor  baru  yang  minim dengan literasi keuangan seringkali membuat  keputusan  tanpa  analisis  yang baik dan kurang
rasional.
Ketidakrasionalan
investor
dalam merespon  informasi  dan  pengambilan keputusan  memiliki  potensi  negatif  pada pasar saham, yakni menimbulkan kepanikan  dan  ketidaknormalan  pada kondisi  pasar  (Setiawan  et  al.,  2018). Berdasarkan  informasi  yang  dimuat  di website https://investasi.kontan.co.id/ pada 24  Februari  2021  tentang  peningkatan angka  SID  pada  pasar  saham  Indonesia yang tidak diikuti dengan pengetahuan dan kemampuan  analisis  fundamental  dan teknikal  yang baik memiliki potensi untuk investor  baru  terjebak  pada  harga  saham atas yang terbentuk akibat euforia pasar
Kurangnya  literasi  keuangan  yang baik oleh investor baru dapat menimbulkan  keraguan  dalam  mengambil keputusan investasi sehingga investor akan saling  mengikuti  tindakan  investor  lain, perilaku  tersebut  memiliki  potensi  negatif pada  harga  saham  berupa  ketidakstabilan harga dan sulitnya memprediksi arah pasar sehingga pasar menjadi tidak efisien. Teori pasar efisien menegaskan bahwa informasi yang  tersedia  akan  membentuk  ekspektasi rasional  terhadap  harga  saham  di  masa depan  (Yao  et  al.,  2014).  Pasar  dapat diartikan  efisien  jika  terbentuknya  harga- harga pasar merupakan refleksi dari semua informasi  yang  ada.  Semakin  banyaknya informasi yang dimiliki oleh investor tentu akan  berpengaruh  terhadap  keuntungan yang lebih besar lagi. Timbulnya bias pada perilaku  investor  akan  berdampak  pada hipotesis pasar yang efisien, dimana terjadi tidak sesuainya dalam menjelaskan susunan  pembentukan  harga  aset  dan proses  pengambilan  keputusan  didominasi melalui  aspek  aspek  psikologis  pelaku. (Rahman & Ermawati, 2019).
Salah  satu  sifat  perilaku  investor yang  bisa  menjadi  pengaruh  dalam
mengambil  keputusan  investasi  adalah perilaku herding . Herding Behavior merupakan  sikap  investor  yang  memiliki kecenderungan  untuk  mengikuti  tindakan investor  lainnya.  Pada  umumnya,  perilaku herding terbentuk  dengan  sendirinya ketika  kondisi  pasar  mengalami  volatilitas dan  tekanan  yang  tinggi  (market  stress). Perilaku herding bisa  muncul  disebabkan oleh  kondisi  pasar  yang  penuh  dengan ketidakpastian  dan  kesenjangan  informasi antar  investor.  Ketika  pasar  sedang bullish/bearish ,  ditambah  dengan  adanya asimetri  informasi  antar  investor,  maka fenomena perilaku herding di pasar modal meningkat.  Di  sisi  lain,  aspek  demografi seperti  usia,  tingkat  pendidikan  dan pengalaman, bias kognitif (seperti penyesalan)  dan  emosi  yang  dialami  oleh investor  juga  dapat  memicu  perilaku herding di pasar modal. Dalam penelitiannya,  Dhal  &  Bhanwar  (2020) menemukan  bahwa  selama  kondisi  pasar naik  &  turun  pada  periode  pasca  wabah Covid-19 menyebabkan terbentuknya perilaku herding . Periode tersebut beriringan dengan peningkatan jumlah SID yang  signifikan  selama  masa  pandemi Covid-19.  Banyaknya  investor  baru  yang memiliki  literasi  keuangan  yang  kurang baik akan mudah terpengaruh dan mengikuti  perilaku  investor  lain  dalam berinvestasi  (Yehezkiel  et  al.,  2018).  Atas dasar  tersebut,  Bursa  Efek  Indonesia sebagai  pihak  regulator  pasar  modal  pada tanggal  6  Desember  2021  secara  resmi menghilangkan broker  code pada running trade dalam  sistem  transaksi  bursa  saham Indonesia
Kode  broker  saham  merupakan
kode yang digunakan untuk mengidentifikasi perusahaan sekuritas yang telah tergabung resmi di Otoritas Jasa Keuangan (OJK) dan Bursa Efek Indonesia (BEI). Investor seringkali menggunakan analisis bandarmologi untuk dijadikan dasar dalam mengambil keputusan investasi saham. Analisis Bandarmologi  merupakan  analisis  yang bekerja  dengan  menggunakan  informasi
yang  didapatkan  dari broker  summary . Teknik  ini  memiliki  fokus  utama  pada harga  saham,  namun  juga  bisa  digunakan untuk melihat perkiraan kegiatan pembelian  dan  penjualan  yang  dilakukan oleh  pemain  besar  yang  ada  pada  bursa. Dengan  dihapusnya  kode  broker  pada sistem  perdagangan  saham  Indonesia membuat investor tidak dapat lagi menggunakan
teknik
analisis bandarmologi  selama  jam  perdagangan berlangsung  sehingga  potensi  terjadinya herding dapat diminimalisir.
Diketahui bahwa penelitian- penelitian  sebelumnya  tentang herding behavior dilakukan  ketika  kode  broker masih  ditampilkan  pada running  trade selama  jam  perdagangan  berlangsung. Belum  ada  penelitian  yang  membahas tentang  perilaku herding pada  saat  kode broker  telah  dihapuskan.  Penelitian  ini melengkapi kekosongan penelitian sebelumnya,  yakni  melakukan  analisis terkait  sifat herding  behavior pada  pasar saham  Indonesia  sebelum  dan  sesudah penghilangan  kode  broker.  Penelitian  ini akan menganalisis kembali keakuratan dari model  penelitian  yang  telah  digunakan pada  peneliti  sebelumnya  yaitu  CSAD, model  yang  dikemukakan  oleh  Chang  et al. (2000) dan digunakan untuk mendeteksi herding behavior  pada  pasar.  Periode penelitian  dilakukan  pada  15  Juni  2020 hingga  30  Juni  2023  pada  saham  emiten terpilih dan tergabung dalam indeks LQ45.
Penelitian  ini  akan  menganalisis keberadaan perilaku herding yang dipengaruhi  oleh  kode  broker,  maka perilaku herding yang  dianalisis  termasuk dalam kategori intentional herding .
Menurut Bickhandani dan Sharman (2001), intentional  herding merupakan perilaku  investor  yang  dengan  sadar mengikuti  aktivitas  investor  lain.  Investor yang  melakukan  perilaku herding dengan didasarkan  oleh  kode  broker  menandakan bahwa  mereka  dengan  sadar  melakukan pembelian  dan  penjualan  saham  dengan mengikuti  pergerakan  pemain  besar  atau sering  disebut  dengan  bandar.  Penelitian
ini  akan  memberi  kontribusi  dalam menggambarkan  perilaku herding yang didasarkan  pada broker  summary dalam pasar saham Indonesia dan juga menambah  wawasan  dan  pengetahuan serta memberikan informasi kepada peneliti  dan  akademisi  terkait  perilaku investor,  lebih  spesifik  adalah  periaku herding dan dampaknya. Pertama, menguji apakah  terdapat  perilaku herding di  pasar saham  Indonesia sesudah penghilang kode broker baik itu menggunakan model CSSD ataupun  CSAD.  Kedua,  menganalisis herding  behavior melalui  pemanfaatan data ringkasan broker. Terakhir, memberikan  penjelasan  dengan  detail tentang  penggunaan broker  summary sebagai dasar dalam pengambilan keputusan guna meraih peluang keuntungan  pada  pasar  saham  Indonesia dan  menjadi  faktor  timbulnya  perilaku herding .

## 2. Tinjauan Pustaka dan
Pengembangan Hipotesis Herding Behavior Investor yang memiliki
kecenderungan perilaku mengikuti
tindakan  investor  lain  ketika  mengambil keputusan pembelian saham tanpa menganalisis sisi fundamental dan teknikal emiten  disebut  dengan  perilaku herding . Perilaku herding membuat  pasar  yang terbentuk  menjadi  tidak  efisien.  Hal tersebut  adalah  bentuk  tindakan  yang irasional  dimana  pengambilan  keputusan tidak  berdasarkan  analisis  fundamental perusahaan  dan  informasi-informasi  yang ada  dengan  baik  melainkan  mengikuti pergerakan  dan  tindakan  investor  lain. Perilaku herding dapat  juga  terjadi  akibat kurangnya informasi yang tersedia sehingga  investor  menirukan  tindakan pelaku  pasar  lainnya  ataupun  isu  pasar yang sudah tercipta sebelumnya.
Perilaku herding bisa  merusak situasi  pasar  yang  efisien  dan  kemudian berpotensi  untuk  mengacaukan  pasar  atau biasa  disebut bubbles .  Ketika  terjadi perilaku herding dan mengakibatkan harga
pasar berbeda dengan value asli perusahaan.  Karena  itu,  hal  tersebut  dapat menimbulkan  terjadinya return  reversal (Choi  dan  Sias,  2009).  Apabila  perilaku herding terjadi, hal tersebut akan mengakibatkan  tingkat  penyebaran  return saham  menjadi  menurun  meskipun  return portofolio pada pasar mengalami peningkatan  (Chang  et.al,  2000).  Ada ketidaksesuaian  pada  pembentukan  harga saham yang diakibatkan adanya bias dalam menganalisis  risiko  atas  imbal  hasil  yang diharapkan  akan  mampu  mengakibatkan harga  yang  ada  di  pasar  tidak  sesuai dengan  fundamental  perusahaan  (Hwang dan  Salmon,  2004).  Sifat  irasional  ketika mengambil  keputusan  pembelian  saham bisa  menimbulkan  ketidakstabilan  dalam pasar saham (Bikhachandani dan Sharman, 2001).
Menurut  penelitian  Bickhandani dan  Sharman  (2001), herding dibedakan menjadi  2  jenis  yaitu intentional  herding dan unintentional herding . Perilaku investor  yang  dengan  sadar  mengikuti aktivitas  investor  lain  disebut intentional herding .  Dampak intentional  herding membuat  tidak  efisiensinya  kondisi  pasar diakibatkan  investor  mengikuti  keputusan investor  yang  lain  tanpa  memiliki  dasar analisis  dasar  dan  informasi  sendiri (Fityani, 2015). Berbeda dengan unintentional herding dimana para investor  memiliki  situasi  yang  serupa dengan  kapasitas  informasi  yang  sama sehingga  mereka  membuat  keputusan bersama.  Pada  fase  ini  para  investor menganggap  bahwa  informasi  yang  ada merupakan  pedoman  untuk  pengambilan keputusan  investasi,  akibatnya  banyak investor  yang  memiliki  kesamaan  dalam melakukan pengambilan keputusan investasi.  Kedua  klasifikasi  di  atas menyatakan hubungan antara ketidakpastian  pasar  dan  ketersediaan informasi yang ada.
Broker Summary
Sebagai  pengelola  dan  penyedia sistem  jual  beli  saham  atau Jakarta Automated  Trading  System ,  Bursa  Efek
Indonesia  menyediakan  data  informasi yang cukup lengkap tentang transaksi pada bursa  saham  Indonesia.  Data  informasi pasar  pada  perusahaan  yang  terdaftar  di Bursa  Efek  Indonesia  diantaranya  berupa annual report yang dijadikan sebagai dasar dalam analisis fundamental, kemudian data harga  saham  harian  &  volume  transaksi yang dijadikan dasar analisis teknikal, dan terakhir  adalah  data broker  summary dimana didalamnya tertera ringkasan kode broker  penjual  dan  pembeli,  jenis  investor (individual dan institusi), volume transaksi,  total  transaksi,  hingga  jenis investor,  yakni  investor  domestik  dan  luar negeri. Dengan data broker summary yang sediakan oleh BEI tersebut dapat menimbulkan  terbentuknya  harga  saham yang digiring oleh investor  yang memiliki uang yang besar dengan memiliki kekuatan  pembelian  ataupun  penjualan dengan  jumlah  yang  besar  sehingga mampu  merubah  nilai  saham  di  pasar,  hal tersebut  biasa  disebut  market  maker. Analisis  dengan  mengikuti  pergerakan pemain  dengan  jumlah  dana  besar  sering disebut dengan analisis bandarmologi.
Digunakannya analisis bandarmologi mempunyai beberapa
kelebihan untuk investor jika
dikomparasikan dengan analisis fundamental,  seperti  dalam  hal  individu menganalisis  suatu  data  broker  summary dalam kondisi real time , bertolak belakang dengan analisis fundamental yang berpedoman  pada  kondisi  keuangan  serta kesehatan  bisnis  suatu  perusahaan  dimana dalam  proses  ini  membutuhkan  waktu yang lebih banyak. Bandarmologi menurut Filbert  (2020)  mempunyai  karakteristik " follow  the  giant "  yaitu  mereka  para investor  yang  berpedoman  dengan  analisa bandarmologi  beranggapan  bahwa  dealer saham  atau  pemain  utama  mempunyai daya  pengaruh  yang  signifikan  terhadap perubahan  harga  saham.  Maka  mereka cenderung  hanya  mengikuti  aktivitas  para pemain besar bursa dikarenakan mempunyai pengetahuan dan strategi yang
lebih  baik  serta  mempunyai  kekuatan untuk menggerakan harga saham
Kode  broker  menjadi  indikator utama  bagi  investor  yang  menerapkan analisis bandarmologi. Pengambilan keputusan investasi saham dengan mengikuti pergerakan investor besar melalui  kode  broker  atau  biasa  disebut herding  behavior dapat  menyebabkan terjadinya inefisiensi pasar sehingga kemudian membuat harga saham yang ada di  pasar  tidak  sesuai  dengan  nilai  asli fundamental perusahaan tersebut (Komalasari,  2016).  Penghapusan  kode broker  pada  6  Desember  2021  oleh  Bursa Efek  Indonesia  diharapkan  mengurangi bahkan  menghilangkan  fenomena herding behavior pada  pasar  saham.  Hal  tersebut mungkin  terwujud  dikarenakan  indikator utama dalam melakukan analisis bandarmologi yakni kode broker tidak lagi ditampilkan  pada running  trade & broker summary .

## Pengembangan Hipotesis
Menurut  teori  pasar  efisien,  harga saham  adalah  cerminan  dari  seluruh  data informasi yang tersedia di pasar, walaupun terdapat  harga  saham  tertentu  yang  turun atau naik akibat kurangnya informasi yang bisa diakses oleh semua orang (Komalasari,  2016).  Informasi  pasar  yang bisa  dijadikan  dasar  dalam  mengambil keputusan  investasi  saham  salah  satunya adalah informasi kode broker. Kode broker yang  tersedia  pada  broker  summary menjadi  salah  satu  pemicu  terjadinya perilaku herding (Komalasari, 2016).
Penelitian mengenai perilaku herding sudah terdokumentasi dengan baik pada  beberapa  penelitian  yang  telah dilakukan.  Seperti  munculnya  perilaku herding menurut  Rahman  &  Ernawati (2019),  disebabkan  oleh  investor  yang menghiraukan analisis pribadi dan informasi  yang  dimiliki  untuk  keputusan investasinya  yang  dianggap  hal  tersebut adalah berdasarkan perilaku pasar. Kemudian,  Naim  (2014)  menemukan perilaku herding yang  dipengaruhi  oleh
tipe  investor  sejenis.  Rahayu  et  al.  (2019) menyatakan adanya perilaku herding yang dipengaruhi  oleh  sentimen  berita  negatif dan  lingkungan  informasi  yang  buruk. Namun,  penelitian  di  atas  dilakukan selama  informasi  kode  broker  masih tersedia.  Sehingga  penelitian  ini  tertarik untuk  menguji  kembali  apakah  terjadi perilaku herding pada  perdagangan  pasar saham Indonesia khususnya pasca penghapusan kode broker dengan rumusan hipotesis sebagai berikut:
H1:  Terdapat  perilaku herding sebelum penutupan  kode broker di  pasar  saham Indonesia
H2:  Tidak  terdapat  perilaku herding sesudah  penutupan  kode broker di  pasar saham Indonesia

## 3. Metode Penelitian Jenis Penelitian
Jenis  penelitian  yang  diterapkan pada  penelitian  ini  adalah  penelitian kuantitatif  berupa  data  harga  penutupan saham-saham  terpilih.  Data  harga  saham yang  menjadi  sampel  penelitian  adalah data  sekunder  dan  bersumber  dari Yahoo Finance .  Periode  penelitian  dimulai  dari 15 Juni 2020 hingga 30 Juni 2023. Alasan pemilihan  periode  tersebut  adalah  pada tahun  tersebut  merupakan  masa  dimana jumlah  investor  saham  di  Indonesia mengalami  kenaikan  dengan  jumlah  yang besar  dan  didominasi  oleh  investor generasi  Z  dan  milenial.  Di  sisi  lain, periode  tersebut  dipilih  karena  simetris atau  memiliki  rentang  waktu  yang  sama antara  sebelum  dan  sesudah  penutupan kode broker.
Populasi dan Sampel Sampel yang diambil dalam penelitian ini diambil dengan cara purposive  sampling dimana  sampel yang diolah adalah data harian yang merupakan harga  penutupan  saham  terpilih  yang diambil  selama  periode  penelitian.  Data saham yang menjadi sampel pada penelitian  ialah  24  saham  pilihan  yang konsisten  masuk  dalam  indeks  LQ45 dengan  kriteria  saham  tersebut  tidak
melakukan  aksi  korporasi yang  dapat merubah nilai nominal harga saham seperti stock  split maupun reverse  stock  split selama  jangka  waktu  penelitian,  karena perubahan  nilai  nominal  akan  membuat data  objek  penelitian  menjadi  tidak konsisten.  Informasi  aksi  korporasi stock split maupun reverse  stock  split dapat dilihat  melalui  aplikasi  sekuritas.  Saham perusahaan yang termasuk dalam
klasifikasi LQ45 merupakan urutan perusahaan  pasar  saham  teratas  yang digunakan  untuk  menghindari  bias  atau spurious  estimation dari  tipe  saham  - saham non-unggulan, dimana tipe kelompok  ini  biasanya  tidak  terlalu mengikuti aktivitas dan dinamika keuangan secara keseluruhan (Rahman dan Ermawati,  2019) .  Selain  itu,  indeks  LQ45 menjadi  perwakilan  lebih  dari  70%  total kapitalitas Bursa Efek Indonesia (BEI) dan mencakup  45  saham  yang  paling  banyak diperdagangkan  setiap  harinya  dalam hitungan  nilai. Pada  Tabel  1.  dapat  dilihat daftar  24  saham  pilihan  yang  konsisten tergabung  dalam  indeks  LQ45  &  tanpa melakukan aksi korporasi seperti pemecahan harga saham maupun penggabungan harga saham selama jangka waktu penelitian.
Tabel 1.
Sampel Penelitian NO . Kode Saham Nama Perusahaan 1 INKP PT Indah Kiat Pulp & Paper Tbk 2 PTBA PT Bukit Asam Tbk 3 TBIG PT Tower Bersama Infrastructure Tbk 4 SMGR PT Semen Indonesia (Persero) Tbk 5 KLBF PT Kalbe Farma Tbk 6 ITMG PT Indo Tambangraya Megah Tbk 7 PGAS PT Perusahaan Gas Negara Tbk 8 UNTR PT United Tractors Tbk 9 ADRO PT Adaro Energy Tbk 10 BBTN PT Bank Tabungan Negara (Persero) 11 UNVR PT Unilever Indonesia Tbk 12 INCO PT Vale Indonesia Tbk 13 TLKM PT Telekomunikasi Indonesia (Persero) 14 INTP PT Indocement Tunggal Prakarsa Tbk 15 JPFA PT Japfa Comfeed Indonesia Tbk 16 ASII PT Astra International Tbk 17 BBNI PT Bank Negara Indonesia (Persero) 18 CPIN PT Charoen Pokphand Indonesia Tbk 19 EXCL PT XL Axiata Tbk 20 BBRI PT Bank Rakyat Indonesia (Persero) 21 INDF PT Indofood Sukses Makmur Tbk 22 TOWR PT Sarana Menara Nusantara Tbk 23 ANTM PT Aneka Tambang Tbk 24 ICBP PT Indofood CBP Sukses Makmur Tbk

## Sumber: Bursa Efek Indonesia, diolah.

## Definisi Operasional
Return saham  ialah  keuntungan yang  didapat  atas  suatu  investasi  pada instrumen  terkait  (Arista  &  Astohar, 2012). Alex & Latheef, (2017) menuliskan imbal  hasil saham  bisa  dihitung  dengan memakai rumus berikut:
Dimana:
: return saham i pada periode t :  harga  saham  pada  periode t
:  harga  saham i pada periode
Berdasarkan  Chang et  al. (2000) untuk  mengidentifikasi  perilaku herding pada  pasar  saham  dapat  menggunakan rumus CSAD . CSAD ( Cross  Sectional Absolute Standard Deviation ) Suatu metode  guna  mendapatkan  suatu  indikasi aktivitas  perilaku herding dari  adanya hubungan antara tingkat penyebaran imbal hasil saham dan portofolio pasar. (Gunawan et  al., 2011).  Berikut  adalah rumus CSAD :
∑
Keterangan :  imbal  hasil  saham  i  dalam  masa periode t
:  imbal  hasil  pasar  yang  diwakili
oleh indeks LQ45 dalam periode t
: jumlah sampel Langkah
berikutnya untuk
menghitung  dan  menganalisis  regresinya
dapat  menggunakan  persamaan  sebagai berikut:
| |
Dimana:
: intersep
:  koefisien  linier  antara  CSAD  dan return portofolio pasar
:  koefisien non-linier  antara CSAD dan return portofolio pasar
: return pasar pada periode t
: standard error
Berdasarkan  rumus  regresi  di  atas, kaitan  antara CSAD dengan  imbal  hasil pada market bisa ditentukan oleh
hubungan  yang  negatif  antara  keduanya.
Koefisien saat  menghasilkan  nilai negatif dan signifikan ( < 0), menunjukkan  dan  mengindikasi  adanya perilaku herding pada  pasar  saham, dimana  hal  itu  dicerminkan  oleh  nilai CSAD yang menurun.

## 4. Hasil dan Pembahasan Analisis Statistika Deskriptif
Statistik  deskriptif  memberikan gambaran  atau  deskripsi  suatu  data  yang dilihat  dari  nilai  rata-rata,  standar  deviasi, varian, maksimum dan minimum.

## Tabel 2.
Statistika Deskriptif Variabel Penelitian Sebelum Penghapusan Kode Broker Variable Numbe r of Obser vation Average Median Maximum Minimum Standar Deviasi LOG 361 -4,2100 -4,2217 -3,2557 -4,9707 0,2873 AMR 361 0,0074 0,0058 0,0500 0,0000 0,0067 SMR 361 0,0001 0,0000 0,0025 1,07E-11 0,0002 Sesudah Penghapusan kode Broker Variable Numbe r of Obser vation Average Median Maximum Minimum Standar Deviasi LOG 361 -4,3048 -4,3170 -3,3219 -5,0489 0,2895 AMR 361 0,0057 0,0047 0,0441 0,0000 0,0050 SMR 361 0,0000 0,0000 0,0019 5,26E-11 0,0001
Sumber: Yahoo Finance , diolah.
Berdasarkan hasil perhitungan statistik deskriptif  pada  Tabel  2.  menunjukkan terdapat  361  observasi  selama  periode sebelum penutupan kode broker dan 361 selama  periode  sesudah  penghapusan  kode broker .  Pada  periode  sebelum  penghapusan kode broker ,  nilai mean dari  variabel LOGCSAD adalah  sebesar  -4,2100,  nilai median dari  variabel LOGCSAD sebesar  - 4,2217, nilai maximum dari variabel LOGCSAD adalah  sebesar  -3,2557,  nilai minimum dari  variabel LOGCSAD adalah sebesar  -4,9707  dan  standar  deviasinya (tingkat  sebaran  data)  sebesar  0,2873.  Pada variabel absolut  market  return  (AMR) sebelum  penghapusan  kode broker, nilai mean adalah  sebesar  0,007489,  nilai median adalah  sebesar  0,0058,  nilai maximum adalah
sebesar 0,0500, nilai minimum adalah sebesar 0,0000  dan  standar  deviasinya  (tingkat sebaran  data)  sebesar  0,0067  (di  atas  rata- rata),  artinya return saham  memiliki  tingkat variasi  data  yang  tinggi.  Pada  variabel squared  market  return  (SMR) periode sebelum  penghapusan  kode broker ,  nilai mean adalah  sebesar  0,000101,  nilai median adalah  sebesar  0,0000,  nilai maximum adalah sebesar 0,0025, nilai minimum adalah sebesar 1,07E-11  dan  standar  deviasinya  (tingkat sebaran data) sebesar 0,0002 (diatas rata-rata), artinya return saham  memiliki  tingkat  variasi data yang tinggi.
Pada  periode  sesudah  penghapusan kode broker ,  nilai mean dari  variabel LOGCSAD adalah  sebesar  -4,3048,  nilai median dari  variabel LOGCSAD sebesar  - 4,3170, nilai maximum dari variabel
LOGCSAD adalah  sebesar  -3,3219,  nilai minimum dari  variabel LOGCSAD adalah sebesar  -5,0489  dan  standar  deviasinya (tingkat  sebaran  data)  sebesar  0,2895.  Pada variabel absolut market return (AMR) periode sesudah penghapusan kode broker , nilai mean adalah  sebesar  0,0057,  nilai median adalah sebesar 0,0047, nilai maximum adalah sebesar 0,0441,  nilai minimum adalah  sebesar 0,000007  dan  standar  deviasinya  (tingkat sebaran data) sebesar 0,0050 (diatas rata-rata), artinya  return  saham  memiliki  tingkat  variasi data  yang  tinggi.  Pada  variabel squared market  return (SMR) periode  sesudah penghapusan  kode broker ,  nilai mean adalah sebesar 0,000058, nilai median adalah sebesar 0,000022,  nilai maximum adalah  sebesar 0,0019,  nilai minimum adalah  sebesar  5,26E- 11  dan  standar  deviasinya  (tingkat  sebaran data)  sebesar  0,0001(diatas  rata-rata),  artinya return saham  memiliki  tingkat  variasi  data yang tinggi
Hasil Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk menguji  apakah  model  regresi  variabel dependen dan variabel independen berdistribusi normal  atau tidak. Pada Gambar 1. Dapat dilihat hasil uji normalitas data.
Gambar 1.

## Uji Normalitas Data
Sumber: Yahoo Finance , diolah.
Pada  Gambar  1.  dapat  dilihat  nilai Jarque-Bera sebelum dan sesudah penghapusan  kode broker masing-masing adalah  sebesar  1,762412  dengan  probabilitas 0,414283  dan  3,775215  dengan  probabilitas 0,151434.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa data  dalam  penelitian  ini  berdistribusi  secara normal,  karena  nilai  probabilitas  0,414283 dan 0,151434 lebih besar dari 0,05.
Hasil Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas dilakukan untuk dapat  mengetahui  apakah  terdapat  korelasi yang tinggi pada variabel bebas. Tabel 3. Hasil Uji Multikolinieritas Sebelum Penghapusan Kode Broker Variable Centered VIF 𝑀 4,9679 𝑀 4,9604 Sesudah Penghapusan Kode Broker Variable Centered VIF 𝑀 3,9988 𝑀 3,9993 Sumber: Yahoo Finance , diolah.
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  pada Tabel  3.  adalah  jika  nilai centered  VIF<10 maka tidak terdapat masalah multikolinearitas,  maka  dapat  dilihat  bahwa semua nilai pada Tabel 3. bebas dari masalah multikolinearitas  pada  masa  sebelum  dan sesudah penghapusan kode broker .
Hasil Uji Heterokedastisitas
Uji Heteroskedastisitas memiliki tujuan  untuk  menguji  apakah  dalam  model regresi  terjadi  ketidaksamaan  varian  dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain.
0 5 10 15 20 25 30 35 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 Series: Residuals Sample 1 361 Observations 361
Mean 4.80e-16
Median -0.001313 Maximum 0.945217 Minimum -0.755953 Std. Dev. 0.268945 Skewness 0.171087
Kurtosis 2.990747
Jarque-Bera 1.762412 Probability 0.414283 0 4 8 12 16 20 24 28 32 36 -0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 Series: Residuals Sample 1 361 Observations 361 Mean -3.95e-16 Median -0.008366 Maximum 0.914763 Minimum -0.655231 Std. Dev. 0.273711 Skewness 0.234426 Kurtosis 3.176524
Jarque-Bera 3.775215 Probability 0.151434
Tabel 4. Hasil Uji Heteroskedastisitas Sebelum Penghapusan Kode Broker F-statistic 0,6183 Prob. F (2,358) 0,5394 Obs*R- squared 1,2427 Prob. Chi- Square (2) 0,5372 Sesudah Penghapusan Kode Broker F-statistic 0,6815 Prob. F (2,358) 0,5065 Obs*R- squared 1,3693 Prob. Chi- Square (2) 0,5043
Sumber: Yahoo Finance , diolah.
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  pada Tabel  4.  adalah  jika  nilai  probabilitas Chi- square dari Obs*R-square >  0,05  maka  tidak terdapat  masalah  heteroskedastisitas.  Setelah memenuhi  berbagai  pengujian  asumsi  klasik seperti multikolinearitas dan heteroskedastisitas  pada  Tabel  4.  &  Tabel  5., maka estimasi model dilakukan menggunakan uji regresi dengan hasil pada Tabel 5.

## Hasil Uji Regresi
Analisis regresi yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  analisis  regresi  linier berganda  untuk  melihat  bagaimana  pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.  Tabel  5.  menunjukkan  hasil analisis  regresi  pada  saat  sebelum  dan sesudah penutupan kode broker.
Tabel 5.
Hasil Analisis Regresi Sebelum Penghapusan Kode Broker Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -4,3321 0,0267 -162,1724 0,0000 AMR 17,4866 4,7201 3,7046 0,0002 SMR -88,6404 153,3283 -0,5781 0,5636 Sesudah Penghapusan Kode Broker Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -4,4359 0,0275 -161,2072 0,0000 AMR 26,1219 5,7638 4,5320 0,0000 SMR -330,0121 209,7871 -1,5730 0,1166 Sumber: Yahoo Finance , diolah.
Perilaku herding akan  menyebabkan hubungan  antara CSAD dengan return pasar ) yang semula linear akan menjadi non- linear. Hubungan non-linear tersebut kemudian berimplikasi pada koefisien )
yang  negatif  signifikan  ( 2  <  0)  secara statistika.  Koefisien 2  yang  negatif  dan signifikan  tersebut  ( 2<  0),  mengindikasikan bahwa  terjadi  perilaku herding di  bursa saham.  Berdasarkan  uji  regresi  yang  telah
dilakukan,  maka  akan  terlihat  hubungan koefisien CSAD dengan SMR yang ditampilkan pada persamaan sebagai berikut:
CSAD = -4,3321 + 17,4866 AMR -88,6404 SMR + ∈
Terjadinya  perilaku herding apabila koefisien squared  market  return  (SMR) bernilai  negatif  dan  signifikan  (Chang et  al., 2000). Berdasarkan  hasil  penelitian  ini  maka menerima  hipotesis null yang  menandakan bahwa  tidak  terdapat  hubungan  non-linier antara  variabel CSAD dengan  variabel . Hubungan linier tersebut ditandakan  oleh  koefisien  menandakan  tidak terdapat  indikasi  perilaku herding pada saham-saham yang menjadi sampel penelitian,  yakni  Indeks  LQ45  pada  masa sebelum  penghapusan  kode broker. Indikasi tidak  terjadi  perilaku herding terlihat  dari koefisien Squared Market Return (SMR) yang bernilai  negatif  namun  tidak  signifikan  pada level  0,05.  Berdasarkan  hasil  pembahasan yang  telah  ditemukan,  dengan  demikian  H1 ditolak.  Pada  masa  sesudah  penghapusan kode broker diperoleh  persamaan  koefisien CSAD dengan SMR sebagai berikut:
CSAD = -4,4359 + 26,1219 AMR -330,0121 SMR + ∈ Terjadinya  perilaku herding apabila koefisien squared  market  return  (SMR) bernilai  negatif  dan  signifikan  (Chang et  al., 2000) . Pada hasil uji regresi di atas, nilai SMR menunjukan  nilai  -330,0121  yang  negatif namun  tidak  signifikan  dilihat  dari  nilai probabilitas  sebesar  0,1166.  Hal  tersebut menunjukan  tidak  adanya  indikasi  perilaku herding yang  terjadi  sesudah  penghapusan kode broker. Berdasarkan  hasil  pembahasan yang  telah  ditemukan,  dengan  demikian  H2 diterima.
Kesimpulan  yang  dapat  ditarik  dari hasil  uji  regresi  di  atas  adalah  tidak  terdapat indikasi  perilaku herding baik  sebelum  dan sesudah  penghapusan  kode broker. Kode broker adalah  kode  perusahaan  efek  yang dapat digunakan investor untuk mengidentifikasi  masing-masing  perusahaan sekuritas  sehingga  investor  dapat  mengetahui sekuritas  mana  yang  menjadi top  buyer ataupun top seller pada saat jam perdagangan berlangsung  untuk  kemudian  mereka  ikuti pergerakannya.  Kebijakan  penghapusan  kode
broker bertujuan untuk meningkatkan kewajaran  harga  saham  dan  juga  mendorong investor  untuk  melakukan  analisis  pribadi sehingga  dari  hal  tersebut  diharapkan  dapat mengurangi perilaku herding. Dari pembahasan  yang  telah  dilakukan  dalam penelitian  ini,  pendeteksian  perilaku herding menggunakan metode CSAD ( Cross Sectional Absolute  Standard  Deviation )  didapatkan hasil squared  market  return  (SMR) baik sebelum  dan  sesudah  penghapusan  kode broker bernilai  negatif  dan  tidak  signifikan. Hal  tersebut  menandakan  tidak  terdapat indikasi  perilaku herding, dengan  kata  lain para investor saham bertindak secara rasional dalam  melakukan  jual  beli  saham  tanpa terpengaruh  dengan  pergerakan  dan  tindakan investor  lain.  Hal  ini  konsisten  dengan penelitian yang telah dilakukan oleh Simanjuntak & Dewi (2022); Wardani (2021); Dhall, R., &   Singh, B. (2020); Wijayanto et al., (2011)  bahwa  tidak  terdapat  indikasi perilaku herding pada  saham-saham  yang menjadi objek penelitian. Meskipun kebijakan penghapusan  kode broker hanya  dilakukan pada  saat  sesi  perdagangan  berlangsung  dan dapat diakses kembali setelah jam perdagangan selesai sehingga masih dimungkinkan  untuk  investor  mengikuti pergerakan  investor  lain  di  hari  berikutnya, namun  hal  tersebut  tidak  membuat  investor terpengaruh  untuk  mengikuti  pergerakan investor  lain  sehingga  indikasi  perilaku herding tidak terjadi.
5. Kesimpulan dan Saran Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui  apakah  terdapat  perilaku herding pada masa sebelum maupun sesudah penghapusan  kode broker menggunakan metode CSAD ( Cross  Sectional  Absolute Standard Deviation ). Berdasarkan hasil penelitian  maka  tidak  ditemukan  adanya perilaku herding pada  indeks  saham LQ45 baik  sebelum  maupun  sesudah  penghapusan kode broker .  Lebih  lanjut  tidak  adanya indikasi  perilaku herding menandakan  bahwa berinvestasi  pada  indeks LQ45 para  investor bertindak  secara  rasional  dalam  kondisi  kode broker dihapuskan  maupun  tidak.  Penelitian ini  memberikan  kontribusi  pengetahuan dengan  membuktikan  bahwa  kode broker
tidak  cukup  berpengaruh  bagi  para  investor saham dalam melakukan pengambilan keputusan berinvestasi.
Adapun  keterbatasan  dalam  penelitian ini adalah pada periode penelitian yang cukup terbatas karena penghapusan kode broker oleh BEI yang belum lama dilakukan yakni pada 6 Desember 2021 sehingga penelitian selanjutnya  dapat  dilakukan  dengan  periode yang  lebih  panjang  sekaligus  memperluas objek  penelitian  yakni  mengkaji  pada  saham di  luar  indeks LQ45 untuk  meningkatkan akurasi hasil penelitian ke depan. Lebih lanjut penghapusan  kode broker oleh  BEI  hanya terjadi  pada  saat  jam  perdagangan  saham berjalan,  setelah  jam  perdagangan  selesai kode broker dapat  diakses  kembali  oleh investor . Maka  penelitian  selanjutnya  bisa membahas  terkait  kecepatan  investor  dalam mengikuti  pergerakan  investor  lain  melalui informasi  kode broker yang  dapat  diakses setelah  jam  perdagangan  saham  selesai dengan menggunakan metode yang tepat.
Saran  untuk  investor  dalam  penelitian ini  adalah  diharapkan  lebih  meningkatkan kedalaman  analisisnya  sebelum  melakukan perdagangan saham, baik dari segi fundamental maupun teknikal. Dengan demikian,  investor  dapat  berpikir  secara rasional  dan  tidak  terpengaruh  oleh  tindakan investor  lain,  sehingga  perilaku herding dalam  mengambil  keputusan  berinvestasi saham dapat terhindarkan.

## DAFTAR PUSTAKA
Alex,  D.,  &  Latheef,  N.  (2017).  Accounting Information,  Dividend  Announcement and  Ex  –  Dividend  Effects  on  Stock Returns – Evidence from Indian Market. International Journal of Economics and Management Studies , 4(1), 1–9. https://doi.org/10.14445/23939125/ijem s-v4i1p101
Almira,  N.  P.  A.  K.,  &  Wiagustini,  N.  L.  P.
(2020). Return  On  Asset,  Return  on Equity, dan Earning Per Share
Berpengaruh  Terhadap Return Saham. E-Jurnal Manajemen Universitas Udayana , 9(3), 1069-1088. https://doi.org/10.24843/ejmunud.2020.
v09.i03.p13
Chang,  E.  C.,  Cheng,  J.  W.,  &  Khorana,  A.
(2000). An  Examination  of  Herd Behavior  In  Equity  Markets:  An International  Perspective . Journal  of Banking & Finance , 24(10), 1651-1679. https://doi.org/10.1016/S0378- 4266(99)00096-5 Chris,  Y.,  Atahau,  A.  D.  R.,  &  Robiyanto.
(2018). Cognitive  Dissonance  Bias, Overconfidence  Bias dan Herding  Bias
Dalam Pengambilan Keputusan Investasi. Accounting  and  Financial Review , 1(1), 17–25. https://doi.org/10.26905/afr.v1i1.1745
Christie,  W.  G.,  &  Huang,  R.  D.  (1995).
Following the Pied Piper: Do Individual Returns  Herd  Around  the  Market? Financial  Analysts  Journal ,  51(4),  31–
37. https://doi.org/10.2469/faj.v51.n4.1918 Dewan,  P.,  &  Dharni,  K.  (2019). Herding Behaviour  in  Investment  Decision Making: A Review. Journal of Economics,  Management  and  Trade , 24(2), 1–12. https://doi.org/10.9734/jemt/2019/v24i2 30160
Dhall,  R.,  &  Singh,  B.  (2020).  The  COVID- 19  Pandemic  and Herding Behaviour: Evidence  from  India’s  Stock  Market.
Millennial Asia , 11(3), 366–390. https://doi.org/10.1177/0976399620964
635
Espinosa-Méndez,  C.,  &  Arias,  J.  (2021a). COVID-19 Effect on Herding Behavior in  European  Capital  Markets. Finance Research Letters , 38 (4), 56–63.
https://doi.org/10.1016/j.frl.2020.10178 7 Espinosa-Méndez,  C.,  &  Arias,  J.  (2021b). COVID-19 Effect on Herding
Behaviour in European Capital Markets. Finance  Research  Letters , 38 (5),  1–7.
https://doi.org/10.1016/j.frl.2020.10178
7
Hacioglu,  U.  (2019).  Blockchain  Economics
and Financial Market Innovation Financial  Innovations  in  the  Digital Age. International Review of Economics  and  Finance , 24 (6),  103– 114. https://doi.org/978-3-030-25275-5
Komalasari,  P.  T.  (2016).  Information Asymmetry  And Herding Behavior. Jurnal Akuntansi Dan Keuangan Indonesia , 13 (1), 70–85. https://doi.org/10.21002/jaki.2016.04
Mcqueen,  G.,  Pinegar,  M.  A.,  &  Thorley,  S.
(1996).  An  Examination  of  Herd Behavior  in  Equity  Markets:  An International  perspective. Ó  Journal  of Banking  &  Finance , 24 (3),  1651–1679. https://doi.org/10.1016/S0378- 4266(99)00096-5
Naim,  A.,  Darmawan,  I.  M.  D.  H.,  & Wulandari, N. (2021). Herding Behavior:  Mengeksplorasi  Sisi  Analisis Broker Summary . Media Riset Akuntansi, Auditing & Informasi , 21 (2), 207–226.
https://doi.org/10.25105/mraai.v21i2.95
02
Ng, S. H., Zhuang, Z., Toh, M. Y., Ong, T. S.,
& Teh, B. H. (2022). Exploring Herding Behavior  in  an  Innovative-Oriented Stock Market: Evidence From ChiNext. Journal  of  Applied  Economics , 25 (1), 523–542.
https://doi.org/10.1080/15140326.2022.
2050992
Pandaya,  Julianti,  P.  D.,  &  Suprapta,  I.
(2020).  Pengaruh  Faktor  Fundamental Terhadap Return Saham. E-Jurnal Manajemen , 9 (2), 34–41. https://doi.org/10.37932/ja.v9i2.156 Rahayu,  A.,  Putra,  A.,  Oktaverina,  C.,  & Ningtyas, R. A. (2019).  Analisis Faktor Faktor Determinan dan Perilaku
Herding di  Pasar  Saham. IMAGE: Jurnal  Riset  Manajemen , 8 (2),  45–59. https://doi.org/10.17509/image.v7i2.210 18
Rahman,  R.  E.,  &  Abstrak,  E.  (2019).
Analisis Herding Behavior  di  Pasar Saham:  Studi  Kasus  ASEAN-5+US.
Economic Paper , 2 (14), 20–41. http://publication-
bi.org/repec/idn/wpaper/WP062019.pdf Simanjuntak,  E.M,  &  Dewi,  V.  I.  (2022)).
Analisis  Perilaku Herding Pada  Indeks
Sri-Kehati Saat Kondisi Pandemi
Covid-19. E-Journal  Akuntansi ,  32(3), 762–776.
https://doi.org/10.24843/EJA.2022.v32.i 03.p16 Vidal-Tomás, D., Ibáñez, A. M., & Farinós, J.
E. (2019). Herding In The
Cryptocurrency  Market:  CSSD  and
CSAD  approaches. Finance  Research Letters , 30 (2), 181–186. https://doi.org/10.1016/j.frl.2018.09.008
Wardani,  S.S.  (2021).  Analisis  Perilaku Herding Pada  Saham  Lq-Indonesia.
Jurnal Ilmiah FEB , 9 (2), 3–22. https://doi.org/10.1016/ j.iref.2013.03.002 Wijayanto,  H.,  Azam  Achsani,  N.,  &  Ode Abdul Rahman, L. (2011). Pendeteksian Perilaku Herding Pada  Pasar  Saham Indonesia  dan  Asia  Pasifik. Indonesian Journal of Statisitics and Its Applications , 16 (2), 16–23. https://jurnal.ipb.ac.id/index.php/statisti ka/article/view/4918
Yao, J., Ma, C., & He, W. P. (2014). Investor Herding Behaviour  of  Chinese  Stock
Market. International
Review of
Economics  and  Finance , 29 (1),  12–29.
https://doi.org/10.1016/j.iref.2013.03.00
2
Soja, T. (2019). Gold in Investment Portofolio form  Perspective  of  European  Investor.
The  European  Journal  of  Applied Economics , 16 (1), 41–58. https://doi.org/10.5937/EJAE15-19652
Suryani,  C.,  &  Robiyanto,  R.  (2021).  The
Formulation  of  a  Dynamic  Portfolio between  Gold  and  Stocks  on  the Indonesia  Stock  Exchange  during  the COVID-19 Pandemic. Jurnal Organisasi Dan Manajemen , 17 (1), 17–
31.
https://doi.org/10.33830/jom.v17i1.104 8.2021
Widarto, A. R., Muharam, H., Wahyudi, S., &
Pangestuti,  I.  R.  D.  (2022).  ASEAN-5 and  Crypto  Hedge  Fund:  Dynamic Portfolio  Approach. SAGE  Open ,  1–9. https://doi.org/10.1177/2158244022109 4612
Yarovaya,  L.,  Matkovskyy,  R.,  &  Jalan,  A.
(2022).  The  COVID-19  Black  Swan Crisis:  Reaction  and  Recovery  of Various Financial Markets. Research in International Business and Finance , 59 ,
1–55.
https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2021.101 521
.