QE Journal │ Vol.06 - No. 03 December 2017 - 157 157157

## P
Transmisi Volatilitas antara Nilai Tukar dan Indeks Harga Saham Gabungan di Pasar Finansial Indonesia: Analisa Setelah Krisis Finansial Asia 1997
Anhar Fauzan Priyono Arief Bustaman
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Padjajaran, Bandung, Indonesia Email: fauzan@fe.unpad.ac.id

## Abstract
Volatility of  Indonesia Rupiah and  Jakarta Composite Index  remain one  of  main  issues in Indonesia economy after 1997 Asian crisis. The objectives of this research are (1) determining the volatility of Indonesia Rupiah to US Dollar exchange rates and Jakarta Composite Index (JCI)  and  (2) analysing  the  dynamic volatility  transmission between exchange  rates  and JCI.   Exchange  rate   and   JCI   volatility  were  measured  using GARCH(1,1) approach. Estimated using VAR model, this study found that current volatility of exchange rate (ER) respond  significantly  to  the  change  of  volatility  of  Jakarta  Composite  Index  (JCI)  in  the previous 2 months. On the other hand, contribution of JCI volatility  to  ER  is  greater  than ER  volatility  to  JCI,  supporting  the  portfolio  balanced theory.
Keywords: Indonesia financial market, volatility, GARCH(1,1), Vector Autoregression

## PENDAHULUAN
esatnya integrasi ekonomi Indonesia dengan ekonomi dunia dalam dekade  terakhir  dan  penerapan  sistem  nilai  tukar  mengambang pada    tahun    1997    telah    meningkatkan    kerentanan    ekonomi domestik terhadap guncangan eksternal. Dua variabel finansial yang sering terkena  dampak  eksternal  adalah  nilai  tukar  dan  Indeks  Harga  Saham Gabungan  (IHSG).  Ilustrasi  berikut  menggambarkan  nilai  tukar  Rupiah terhadap  US  Dollar  dan  pergerakan  IHSG  dari  September  1999  sampai Desember  2016.  Periode  krisis  Asia  tahun  1997  dan  subprime  mortgage tahun 2008, ditandai dengan depresiasi Rupiah dan jatuhnya IHSG.
QE Journal │ Vol.06 - No. 03 December 2017 - 158 158158

## Sumber: Perhitungan penulis
Gambar  1 .  Pertumbuhan  Nilai  Tukar  IDR/US$  (ER)  dan  Pertumbuhan IHSG (JCI).
Selanjutnya,  selain  menggambarkan  hubungan  di  antara  dua  variabel tersebut, grafik di atas juga menunjukkan bahwa baik nilai tukar dan IHSG memiliki  indikasi  volatilitas  yang  tinggi  setelah  1997.  Volatilitas  dari  dua variabel  tersebut  tidak  diinginkan  setidaknya  untuk  dua  alasan:  a)  pada tingkat  makro,  kondisi  tersebut  adalah  tanda  dari  risiko  negara,  b)  di tingkat mikro, hal  tersebut mengganggu pembuat kebijakan serta investor. Dengan  demikian,  mengingat  fakta  bahwa  Indonesia  diperkirakan  akan semakin  terintegrasi  dengan  pasar  keuangan  dunia,  sangat  penting  untuk menganalisis transmisi volatilitas antara nilai tukar dan indeks saham.
Beberapa  studi  sebelumnya  mengenai  hubungan  antara  nilai  tukar  dan pergerakan  harga  saham  telah  dilakukan.  Chiang,  Yang  &  Wang  (2000) memanfaatkan  bivariate  conditional  variance  GARCH  (1,1),  menganalisis return  saham  di  negara-negara  Asia  dan  interaksinya  dengan  perubahan kurs   mata    uang   asing.  Mereka    menemukan   bahwa    nilai   mata    uang domestik  berhubungan  positif  terhadap  return  saham  domestik.  Di  sisi lain,  mereka  menyimpulkan  bahwa  faktor-faktor  regional  dan  dunia, ditunjukkan oleh return saham Jepang dan Amerika Serikat, masing- masing, memiliki efek positif pada return saham di Asia.
QE Journal │ Vol.06 - No. 03 December 2017 - 159
159159
Caporale,  Pittis  &  Spagnolo  (2002)  memanfaatkan  GARCH  -  BEKK  untuk menguji kausalitas varians dari hubungan antara volatilitas harga saham dan nilai tukar di empat negara Asia Timur. Mereka menemukan bahwa harga saham berpengaruh negatif terhadap nilai tukar di Jepang dan Korea Selatan, saat  sebelum  krisis,  sedangkan  di  Indonesia  dan  Thailand,  hubungannya adalah positif. Yang & Doong (2004) mengeksplorasi mekanisme  transmisi pergerakan  rata-rata  dan  volatilitas  antara  saham  dan  pasar  valuta  asing untuk  negara  G-7.  Mereka  menemukan  bukti  yang  mendukung  efek asimetris  dalam  eksternalitas  dari  volatilitas,  dan  menunjukkan  bahwa pergerakan harga saham akan mempengaruhi pergerakan nilai tukar di masa depan. Di sisi lain, perubahan masa depan harga saham kurang dipengaruhi oleh perubahan nilai tukar.
Berbeda dengan studi-studi di atas, Morales & O'Donnell (2006) menemukan adanya eksternalitas volatililas antara pasar saham dan nilai tukar di semua pasar Asia Timur, kecuali Taiwan. Mereka menyimpulkan bahwa sejak krisis keuangan  Asia,  investor  dan  manajer  portofolio  dapat  secara  signifikan melakukan diversifikasi asset mereka antara saham dan mata uang.
Dengan  demikian,  berdasarkan  penelitian-penelitian  empiris  terdahulu, dan,  mengingat  fakta  bahwa  Indonesia  diperkirakan  akan  semakin terintegrasi  dengan  pasar  keuangan  dunia,  akan  menjadi  sangat  penting untuk menganalisis transmisi volatilitas antara nilai tukar dan indeks saham.
Tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut: (1) Melakukan estimasi atas volatilitas atas nilai tukar dan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG), dan (2) Menganalisis dinamika transmisi volatilitas antara nilai tukar dan IHSG.

## METODE PENELITIAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  nilai  tukar  Rupiah  atas US Dollar dan Indeks Harga Saham Gabungan. Sedangkan periode observasi yang dipilih adalah bulan September 1999 – Desember 2016, yang dipantau dalam frekuensi bulanan.
Alasan pemilihan periode observasi tersebut diatas adalah mempertimbangkan  dinamika  krisis  moneter,  krisis  finansial,  penerapan
QE Journal │ Vol.06 - No. 03 December 2017 - 160
160160
floating exchange rate,  dan  beberapa guncangan atas  harga minyak dunia, juga  harga-harga  komoditas  dunia,  serta  mempertimbangkan  tindakan pemerintah-pemerintah di dunia dalam menghadapi krisis global.
Data Indeks Harga Saham Gabungan bersumber dari Yahoo Finance. Nilai tukar Rupiah atas US Dollar diperoleh dari Pacific Exchange Rate Service.
Berikut  adalah  statistik  deskriptif  variabel  pertumbuhan  nilai  tukar  (ER), pertumbuhan IHSG (JCI), dan pertumbuhan Jumlah Uang Beredar (MS):
Sumber: Perhitungan penulis
Gambar  2 .  Statistik  Deskriptif  Pertumbuhan  Nilai  Tukar  Rupiah  atas  US Dollar (ER).
Sumber: Perhitungan penulis Gambar 3 . Statistik Deskriptif Pertumbuhan IHSG (JCI).
Berdasarkan  kedua  statistik  deskriptif  diatas,  maka  dapat  disimpulkan bahwa kedua variabel pertumbuhan tersebut memiliki kondisi lepto-kurtic,
QE Journal │ Vol.06 - No. 03 December 2017 - 161
161161
dimana nilai kurtosis yang melebihi batas normal yaitu 3, dan nilai statistik Jarque-Bera yang signifikan.  Signifikansi nilai statistik Jarque-Bera  tersebut menolak  hipotesis  bahwa  data  berdistribusi  normal.  Keadaan  ini menunjukkan bahwa kemungkinan
adanya permasalahan
heteroskedastisitas  akan  menjadi  besar.  Dengan  perkataan  lain,  data  dari kedua variabel tersebut mengalami kondisi volatility clustering .
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  menganalisa  hubungan  diantara  variabel- variabel  finansial,  yaitu  volatilitas  nilai  tukar  (VER)  dan  volatilitas  Indeks Harga  Saham  Gabungan  (VJCI).  Teknik pemodelan  Vector  Autoregression (VAR)  kemudian  akan  dimanfaatkan  untuk  mempelajari  hubungan  saling mempengaruhi diantara ketiga variabel tersebut.
Sebelum  dilakukan  estimasi  dengan  model  VAR,  maka  volatilitas  dari ketiga variabel tersebut akan dihitung nilainya dengan memanfaatkan teknik pemodelan  volatilitas.  Teknik  pemodelan  volatilitas  yang  dipergunakan dalam  penelitian  ini  adalah  model  GARCH(1,1).  Setelah  melakukan pengujian  akar  unit  atas  tiap  variabel,  dengan  memanfaatkan  teknik Augmented Dickey Fuller (ADF) test, dan menentukan tingkat kelambanan optimal  untuk  2  model  autoregressive  (untuk  2  variabel – nilai  tukar  dan Indeks Harga Saham Gabungan) dengan memanfaatkan correlogram, maka volatilitas atas tiap variabel tersebut diestimasi dengan memanfaatkan kedua teknik pemodelan volatilitas diatas.
Selanjutnya,  volatilitas  dari  tiap  variabel  yang  didapatkan  dari  estimasi pemodelan GARCH(1,1) tersebut akan dimanfaatkan dalam skema VAR.

## Heteroskedastisitas
Dengan mempertimbangkan persamaan struktural sebagai berikut:
dan ……………. (2)
…………….. (1)
Maka kondisi homoskedastisitas dapat dicapai dengan:

## ………………. .(3)
Apabila   variasi   dalam   residual   tidak   konstan,   maka   kondisi   tersebut dinamakan   heteroskedastisitas.   Implikasi   dari   kondisi   tersebut   adalah
QE Journal │ Vol.06 - No. 03 December 2017 - 162
162162
standard  error  yang  tidak  tepat.  Variabel-variabel  finansial  tidak  dapat secara  langsung  diduga  memiliki  variasi  yang  tetap  antar  waktu.  Dalam konsep  finansial,  kondisi  heteroskedastisitas  ini  dikenal  dengan  istilah volatility clustering .
Pemanfaatan model yang tidak mengasumsikan variasi yang konstan antar waktu  adalah  upaya  dalam  menjawab  permasalahan  heteroskedastisitas. Dengan memperhatikan definisi atas variasi residual sebagai berikut:
….. (4) dan dengan asumsi ………… (5) maka, ……….. (6)
Jika  besaran  variasi  residual  dipengaruhi  oleh  kuadrat  residual  pada  1 periode  sebelumnya,  maka  kondisi  ini  dapat  dijelaskan  dengan Autoregressive  Conditional  Heteroscedasticity  (ARCH)  model  atas  variasi dari  residual  tersebut.  Persamaan  pemodelan  ARCH  order  pertama – ARCH(1), atas variasi residual adalah sebagai berikut:
………………… (7)

## Pengujian ARCH effect
Metodologi  dalam  mendeteksi  keberadaan  heteroskedastisitas  ( volatility clustering ), atau ARCH effect, adalah sebagai berikut (Brooks, 2008):
1.    Melakukan  estimasi  regresi  linier  seperti  tampak  dalam  persamaan berikut:
dimana: ………… (8) 2.    Residual yang didapat akan dimanfaatkan dalam persamaan berikut:
dimana       bersifat iid
…….. (9)
QE Journal │ Vol.06 - No. 03 December 2017 - 163 163163
1.   Menghitung   uji   statistik   yang   didefinisikan   sebagai             (jumlah observasi dikalikan dengan koefisien determinasi dari persamaan pada tahap 2), mengikuti distribusi .
2.    Hipotesis-hipotesis  berkaitan  pengujian  statistik  pada  tahap  3  adalah sebagai berikut:
……… .(10) ……… .(11)
Bila  nilai  uji  statistik  lebih  besar  daripada  nilai  kritis  pada  distribusi , maka hipotesis nol ditolak.

## Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH)
Bollerslev  (1986)  memperkenalkan  suatu  teknik  pemodelan  volatilitas, sebagai   bentuk   ekstensi   dari   model   ARCH – Engle   (1982),   yaitu Generalized  Autoregressive  Conditional  Heteroscedasticity  (GARCH). Persamaan  variasi  residual  dalam  pemodelan  GARCH  adalah  sebagai berikut:

## …………… (12)
Persamaan   di   atas    adalah    model   GARCH(1,1),   yang   merupakan representasi  dari  ARMA  (1,1),  untuk  variasi  residual.  Keunggulan  teknik GARCH dalam memodelkan variasi residual dibandingkan dengan ARCH adalah  lebih  sederhana  (parsimony),  dan  sangat  kecil  kemungkinannya untuk menghasilkan prediksi variasi dengan besaran negatif.
Sementara  itu,  besaran  uncoditional  variance  dari dihitung  dengan formula sebagai berikut:

## …………….. (13)
Variasi  residual yang  diprediksikan  kemudian menjelaskan  volatilitas  dari variabel  yang  dalam  pengamatan.  Semakin  tinggi  nilai  variasinya,  maka akan  semakin  tinggi  volatilitasnya.  Dalam  konsep  finansial,  tingginya volatilitas  atas  suatu  variabel,  dapat  mencerminkan  tingginya  resiko investasi pada variabel tersebut.
QE Journal │ Vol.06 - No. 03 December 2017 - 164
164164
Selanjutnya,  dikarenakan  model  yang  akan  diestimasi  tersebut  tidak  lagi mengikuti  pola  yang  linier,  maka  teknik  OLS  tidak  lagi  sesuai,  melainkan Maximum  Likelihood  (MLE).  Spesifikasi  model  untuk  mean  dan  variasi residual dengan memanfaatkan teknik AR(1) – GARCH(1,1) adalah sebagai berikut:
……… .(14) ………… (15)
Sedangkan fungsi log-likelihood yang akan dimaksimalkan adalah sebagai berikut:
…….. (16)

## Vector Autoregression (VAR)
Hubungan  saling  mempengaruhi  antara  beberapa  variabel  dalam pengamatan,  dapat  dijelaskan  dengan  teknik  pemodelan  Vector Autoregression  (VAR).  Keunggulan  teknik  pemodelan  ini  adalah kemampuannya    untuk    menganalisa    dampak    dinamis    gangguan    acak dalam    suatu    sistem    variabel.    Singkatnya,    model    VAR    akan memperlakukan  setiap  variabel  endogen  sebagai  fungsi  dari  nilai  lampau dari tiap variabel endogen lainnya dalam suatu sistem vektor.
Representasi model VAR adalah sebagai berikut:
………… (17)
dimana            adalah sejumlah vektor dari variabel endogen,            adalah vektor  dari  variabel  eksogen,  sedangkan
, , dan         adalah matriks dari koefisien yang akan diestimasi.
Keunggulan lain dari pemodelan VAR adalah impulse response dan variance decomposition.  Dengan  memanfaatkan  impulse  response,  dapat  diketahui dinamika suatu variabel sebagai akibat dari adanya perubahan dari variabel lain  dalam  sistem  VAR.  Sedangkan  variance  decomposition  dapat memperlihatkan besaran kontribusi dari tiap variabel dalam mempengaruhi suatu variabel dalam sistem VAR.
QE Journal │ Vol.06 - No. 03 December 2017 - 165
165165
Dengan memanfaatkan set data dari volatilitas atas pertumbuhan variabel- variabel: nilai tukar Rupiah atas US Dollar (VER) dan Indeks Harga Saham Gabungan (VJCI) dalam skema VAR, dengan tingkat  kelambanan tertentu, maka persamaannya dapat ditulis sebagai berikut:
……… (18)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian Stasioneritas Data (Augmented Dickey Fuller test)
……… (19)
Hasil   pengujian   stasioneritas   data   pertumbuhan   nilai   tukar   Rupiah terhadap US Dollar (ER) adalah sebagai berikut (t-stat dalam kurung):
(1,29)          (2,43)**           (-10.69)***
ADF test stat = -10,69 ***
Keterangan: **, *** berturut-turut signifikan pada      = 5% dan      = 1%
Hasil pengujian stasioneritas data pertumbuhan IHSG (JCI) adalah sebagai berikut (t-stat dalam kurung):
(2,01)**    (-11,75)*** ADF test stat = -11,75 ***
Keterangan: *, *** berturut-turut signifikan pada      = 10% dan      = 1%
Hasil-hasil  pengujian  stasioneritas  diatas  menunjukkan  bahwa  variabel- variabel pertumbuhan, yaitu ER dan JCI telah stasioner pada tingkat level.

## Hasil Pemodelan Volatilitas dengan GARCH(1,1)
Hasil  pemodelan  volatilitas  pertumbuhan  nilai  tukar  Rupiah  terhadap  US Dollar  (ER)  dengan  memanfaatkan  teknik  pemodelan  GARCH(1,1)  adalah sebagai berikut (z-stat dalam kurung):
QE Journal │ Vol.06 - No. 03 December 2017 - 166 166166
(1,99)**       (3,49)***     (5,00)***
Keterangan: *** signifikan pada      = 1%
QE Journal │ Vol.06 - No. 03 December 2017 - 167
167167
Kemudian,   ilustrasi   atas   prediksi   volatilitas   ER   (VER)   hasil   estimasi pemodelan diatas adalah sebagai berikut:
Sumber: Perhitungan Penulis
Gambar 4 . Volatilitas Antar Waktu dari ER (VER)
Hasil  pemodelan  volatilitas  pertumbuhan  Indeks  Harga  Saham  Gabungan (JCI) dengan memanfaatkan teknik pemodelan GARCH(1,1) adalah sebagai berikut (z-stat dalam kurung):
(0,62)       (2,01)**      (19,21)***
Keterangan: **, *** berturut-turut signifikan pada      = 5% dan      = 1%
Kemudian,   ilustrasi   atas   prediksi   volatilitas   JCI   (VJCI)   hasil   estimasi pemodelan diatas adalah sebagai berikut:

## Sumber: Perhitungan Penulis
Gambar 5 . Volatilitas Antar Waktu dari JCI (VJCI)
Hasil Permodelan Transmisi Volatilitas dengan Vector Autoregression
QE Journal │ Vol.06 - No. 03 December 2017 - 168
168168
Pada  bagian  ini  akan  diperlihatkan  hasil  estimasi  transmisi  volatilitas antara  variabel-variabel  dalam  pengamatan,  yaitu  volatilitas  nilai  tukar Rupiah  atas  US  Dollar  (VER)  dan  volatilitas  IHSG  (VJCI.  Hasil  estimasi pemodelan  transmisi  volatilitas  dengan  memanfaatkan  teknik  pemodelan VAR adalah sebagai berikut (t-stat dalam kurung):
Tabel 1. Hasil Estimasi Pemodelan Transmisi Volatilitas dengan VAR
Dependent Variable ER JCI ER(-1) 0.069783 0.365345 [ 1.02] [ 2.22]*** ER(-2) -0.128765 -0.056061 [-2.09]** [-0.38] JCI(-1) -0.190699 0.248953 [-6.30]*** [ 3.43]*** JCI(-2) -0.0641 0.029179 [-1.94]** [ 0.37] C 0.002579 0.003127 [ 3.02]*** [ 1.52]* R-squared 0.255314 0.064542 Adj. R-squared 0.240495 0.045926 Sum sq. resids 0.027461 0.158446 S.E. equation 0.011689 0.028076 F-statistic 17.22812 3.466985 Log likelihood 626.7524 446.2312 Akaike AIC -6.036431 -4.283798 Schwarz SC Mean dependent -5.955657 0.001236 -4.203024 0.004811 S.D. dependent 0.013412 0.028744
Keterangan: *, **, dan *** berturut-turut adalah signifikan pada       = 10%,       = 5%, dan       = 1%
Kemudian   dapat   dilihat   output   impulse   response   dari   estimasi   VAR, sebagai berikut:
QE Journal │ Vol.06 - No. 03 December 2017 - 169
169169
Gambar 6. Impulse Response
Sedangkan  output  variance  decomposition  untuk  VER  dari  estimasi  VAR adalah sebagai berikut:
Tabel 2. Variance Decomposition untuk VER
Berdasarkan  Tabel  2.  didapat  kesimpulan  bahwa  kontribusi  rata-rata volatilitas  IHSG  (VJCI)  selama  10  bulan  terhadap  pergerakan  volatilitas nilai tukar Rupiah atas US Dollar (VER) adalah sebesar 16,44%.
QE Journal │ Vol.06 - No. 03 December 2017 - 170
170170
Output  variance  decomposition  untuk  VJCI  dari  estimasi  VAR  adalah sebagai berikut:
Tabel 3. Variance Decomposition untuk VJCI
Berdasarkan  Tabel  3.  didapat  kesimpulan  bahwa  kontribusi  rata-rata volatilitas  nilai   tukar  Rupiah   atas  US  Dollar  (VER)  selama  10   bulan terhadap pergerakan volatilitas IHSG (VJCI) adalah sebesar 6,56%.

## SIMPULAN
Beberapa  hal  yang  dapat  disimpulkan  dari  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:
1.      Volatilitas  nilai  tukar  Rupiah  terhadap  US  Dollar  memiliki  pengaruh yang signifikan terhadap pergerakan volatilitas IHSG, setidaknya apabila dipantau    selama    1    bulan    sebelumnya.    Guncangan    negatif  dalam bentuk depresiasi nilai tukar Rupiah terhadap US Dollar akan direspon 1 bulan  berikutnya  dengan  guncangan  positif  pada  IHSG.  Hal  ini terindikasi      disebabkan      karena      meningkatnya      permintaan      atas saham-saham  di  Bursa  Efek  Indonesia  oleh  investor  asing  yang menguasai lebih dari 60% asset finansial di pasar modal Indonesia.
2.    Volatilitas IHSG secara signifikan mempengaruhi volatilitas nilai tukar Rupiah  terhadap  US  Dollar.  Guncangan  positif  dalam  bentuk peningkatan pertumbuhan IHSG akan direspon dengan terapresiasinya nilai  tukar  Rupiah  terhadap  US Dollar  pada  1 dan  2  bulan  berikutnya. Hal  ini  disebabkan  karena  peningkatan  kinerja  emitten  secara  agregat di     Bursa     Efek    Indonesia     (BEI)     akan    berkontribusi     terhadap
QE Journal │ Vol.06 - No. 03 December 2017 - 170
170170
meningkatnya  permintaan  atas saham-saham di BEI.  Pada kesempatan berikutnya, kondisi tersebut direspon dengan terjadinya apresiasi pada nilai tukar Rupiah terhadap US Dollar melalui transmisi meningkatnya permintaan atas Rupiah.
3.      Kontribusi  pergerakan  IHSG  terhadap  pergerakan  nilai  tukar  Rupiah terhadap US Dollar lebih tinggi daripada sebaliknya, yaitu berturut- turut 16,44%  dan  6,56%.  Kesimpulan  yang  didapat  adalah  temuan dalam kajian  ini  lebih  cenderung  mengaplikasikan  konsep  portfolio  balanced theory,  dimana  kinerja  pasar  modal  cenderung  memiliki  pengaruh terhadap kinerja nilai tukar.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdalla,  I.S.A.  and  Murinde,  V.  (1997)  Exchange  Rate  and  Stock  Price Interactions  in  Emerging  Markets:  Evidence  on  India,  Korea, Pakistan and the Philippines, Applied Financial Economics, 7, 25 – 35.
Ajayi,  R.A.  and  Mougoue,  M.  (1996)  On  the  Dynamic  relation  between stock  prices  and  exchange  rates, The  Journal  of  Financial  Research, 14(2), 193 – 207.
Amihud,  Y.,  1994,  Exchange  rates  and  the  valuation  of  equity  shares,  in: Amihud,  Y.,  Levich,  R.M.  (eds) Exchange  Rate  and  Corporate Performance, New York: Irwin
Bahmani-Oskooee,   M.   and   Sohrabian,   A.   (1992)   Stock   Prices   and   the Effective Exchange Rate of the Dollar, Applied Economics, 24, 459 – 64.
Bartov, E. and Bohnar, G. (1994) Firm valuations, earnings expectations and the exchange rate exposure effect, Journal of Finance, 49, 1755 – 1785.
Caporale,  G.M.,  Pittis,  N  &  Spagnolo,  N.  2002,  Testing  for  Causality-in- Variance:  An  Application  to  the  East  Asian Markets, International Journal of Finance and Economics , 7, 235-245.
Chen, N.F., Roll, R., and Ross, S. (1986) Economic forces and the stock market, Journal of Business, 59, 383 – 403.
Chen, N.F., Roll, R., and Ross, S. (1986) Economic forces and the stock market, Journal of Business, 59, 383 – 403.
QE Journal │ Vol.06 - No. 03 December 2017 - 171 171171
Chiang, T.C., Yang, S.Y & Wang, T.S. 2000. Stock Return and Exchange Rate Risk:  Evidence  from  Asian  Stock  Markets  Based  on  a  Bivariate GARCH Model, International Journal of Business , 5(2).
Dhornbush,  R.  and  Fischer,  S.  (1980)  Exchange  rates  and  the  current account, American Economic Review, 70, 960 – 71
Fang,  W.  (2002)  The  effects  of  currency  depreciation  on  stock  returns: evidence    from   five   East   Asian    economies, Applied   Economics Letters, 9, 195 – 99.
Granger, C.J., Huang, B., and Yang, C. (2000) A Bivariate Causality between Stock Prices and Exchange Rates: Evidence from Recent Asian Flu, Quarterly Review of Economics and Finance, 40, 337 – 354.
Horobet, A., and Ilie,  L., (2007)  On  the  Dynamic link between  stock prices and  exchange  rates:  evidence  from  Romania,  working  papers, Munich Personal RePEc Archive.
Kwon,  C.  and  Shin,  T.  (1999)  Cointegration  and  causality  between macroeconomic variables and stock market returns, Global Finance Journal, 10(1), 71 – 81.
Mishra, A.K. (2004) Stock Market and Foreign Exchange Market in India: Are They Related? South Asia Economic Journal, 5, 209 – 232.
Morales, L & O ’ Donnell, M. 2006, Volatility Spillovers between Stock Prices and Excnge Rates: Empirical Evidence from Six APEC Economies, Conference Papers. School of Accounting and Finance . Dublin Institute of Technology
Mukherjee,  T.  and  Naka,  A.  (1995)  Dynamic  relations  between macroeconomic variables and Japanese stock market: an application of a vector error correction model, The Journal of Financial Research, 18(2), 223 – 237.
Murinde,  V.,  and  Poshakwale,  S.,  (2004)  Exchange  Rate  and  Stock  Price Interactions  in  European  Emerging  Financial  Markets  Before  and After  the  Euro,  working  paper,  Birmingham  Business  School,
University of Birmingham.
QE Journal │ Vol.06 - No. 03 December 2017 - 172 172172
Nieh,  C.,  and  Lee,  C.  (2001)  Dynamic  Relationship  between  Stock  Prices and   Exchange   Rates   for   G7   Countries, Quarterly   Review   of Economics and Finance, 41, 477 – 490.
Obben,  J,  Pech,  A.,  and  Shakur,  S.,  2007,  Analysis  of  the  relationship between  the  share  market  performance  and  exchange  rates  in New  Zealand:  a  cointegrating  var  approach,  working  paper,
Massey University
Phylaktis,  K.,  and  Ravazzolo,  F.  (2005)  Stock  Prices  and  Exchange  Rate Dynamics, Journal  of  International  Money  and  Finance, 24,  1031 –
1053.
Tabak, B. (2006) The dynamic relationship between stock prices and exchange rates:evidence for Brazil, working paper, Banco Central Do Brazil.
Wickremasinghe,  G.,  2006,  Dynamic  Relations  between  Stock  Prices  and Exchange  Rates  in  Sri  Lanka:  Some  Empirical  Evidence,  working paper, Victoria University, Australia.
Wongbangpo,  P.  and  Sharma,  S.  (2002)  Stock  market  and  macroeconomic fundamental  dynamic  interactions:  ASEAN-5  countries, Journal  of Asian Economics, 13, 27 – 51.
Wu, Y. (2000) Stock Prices and Exchange Rates in a VEC Model — The Case of Singapore in the 1990s, Journal of Economics and Finance, 24, 260 – 274.
Yang,  S-Y.,  Doong,  S-C.  2004,  Price  and  Volatility  Spillovers  between  Stock Prices and Exchange Rates: Empirical Evidence from the G-7 Countries, International Journal of Business and Economics, vol.3, no.2, 139-153.
Yong,  O.B.,  and  Isa, Z.B.  (2000)  Exchange  Rate  Changes  and  Stock Market Reactions:  A  Special  Case  of  Currency  Depreciation  and  its Influence  on  the  local  stock  market:  The  Malaysian  Experience,
Banker ’ s Journal Malaysia, No.113, 56 – 63..