Jurnal Ekonomi dan Manajemen Teknologi (EMT) Indonesian Journal for the Economics, Management and Technology .
Jurnal Ekonomi dan Manajemen Teknologi, 6(1), 2022, 82-88 Available online at http://journal.lembagakita.org

## Pemodelan Risiko Investasi di Indonesia
Muhammad Adnan 1* , Zurriyani 2 1,2 Fakultas Ekonomi dan Bisnis Islam, Universitas Islam Negeri Ar-raniry, Kota Banda Aceh, Provinsi Aceh, Indonesia.
Abstrak. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh interaksi faktor internal dan eksternal dengan indek pasar modal global terhadap return IHSG di Indonesia. Menggunakan data runtut waktu (time series) triwulan periode tahun 2004-2018, model analisis yang digunakan terdiri dari uji kointegrasi dan vector error correction  model  (VECM).  Penelitian  menemukan  adanya  hubungan  kointegrasi  antar  variabel  yang  diteliti. Baik dalam jangka panjang maupun jangka pendek, return MSCI ACWI IMI tidak berpengaruh signifikan terhadap return IHSG di Indonesia.
Kata kunci: Return IHSG; Indek Pasar Modal Global; Uji Kointegrasi; VECM.
Abstract. This study aims to analyze the effect of the interaction of internal and external factors with the global capital market index on IHSG returns in Indonesia. Using quarterly time series data for the period 2004-2018, the analytical model used consists of a cointegration test and a vector error correction model (VECM). The study found a cointegration relationship between the variables studied. Both in the long term and in the short term, the return on the MSCI ACWI IMI has no significant effect on the return on the IHSG in Indonesia.
Keywords: IHSG Returns; Global Capital Markets Index; Cointegration Test; VECM.
*Corresponding Author. Email: muhammadadnan@ar-raniry.ac.id 1
Received: 4 December 2021, Revision: 30 December 2021, Accepted: 2 January 2022, Available Online : 5 January 2022. Print ISSN: 2579-7972; Online ISSN: 2549-6204. Copyright @ 2022. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET).

## Pendahuluan
Perkembangan  perekonomian  suatu  negara tidak terlepas dari keberadaan pasar modal yang dipandang  sebagai  sarana  yang  efektif  untuk mempercepat  pembangunan  suatu  negara. Pasar modal merupakan barometer dari kondisi perekonomian  suatu  negara  sehingga  pasar modal disebut juga sebagai salah satu indikator utama  perekonomian  negara.  Pasar  modal merupakan salah satu perantara keuangan yang keradaannya dapat berdampak pada pertumbuhan  ekonomi  (McKinnon,  1973; Shaw; 1973).
Krisis keuangan global (2008) dan krisis hutang yang  terjadi  di  benua  Eropa  (2010) berpengaruh  terhadap  pasar  modal  dibeberapa negara  termasuk  pasar  modal  Indonesia  dan berpotensi dapat menimbulkan risiko sistematis. Return  Morgan  Stanley  Capital International (MSCI), All  Country  World  Index (ACWI) dan Investable Market  Index (IMI)  yang merupakan benchmark pasar  modal  dunia  juga mengalami  penurunan performance pada  tahun 2008 sebesar -42.01%.
Kajian mengenai determinan risiko investasi di pasar  modal  telah  dilakukan  oleh  sejumlah peneliti.  Kajian  Vij  &  Kapoor  (2007) membuktikan  bahwa  indikator  makroekonomi yang  memengaruhi country  risk yaitu  GNP, current  account  balance /GNP,  dan external  debt repayment /GNP.  Sedangkan  Topak  dan  Muzir (2011)  menyatakan  bahwa wholesale  price  index sebagai  indikator  inflasi, open  market  operation , market  interest  rate berhubungan  positif  dengan country risk . Real exchange rate index, domestic assets, foreign  debts, reserve,  consumer  confident  index,  wage index,  employment  index, GDP  dan issue  volume berhubungan negatif dengan country risk.
Berbeda  dengan  kedua  peneliti  tersebut, penelitian  ini  menggunakan  sejumlah  variabel makro ekonomi untuk memprediksi country risk beta di Indonesia. Penelitian ini fokus berusaha untuk  mengembangkan country  beta  approach yang diperkenalkan oleh Harvey (1991) dimana model  ini  telah  digunakan  oleh  beberapa peneliti sebelumnya baik di emerging market dan developed  market. Penelitian  ini  menggunakan indeks pasar global yaitu Morgan Stanley Capital International  (MSCI),  All  Country  World  Index
(ACWI) dan Investable Market Index (IMI) untuk mengukur return portofolio  investasi  global. Indeks pasar global digunakan dalam penelitian ini disebabkan oleh adanya saling ketergantungan  dan  hubungan  dinamis  serta semakin  terintegrasinya  antar  satu  bursa saham dengan  bursa  saham  lainnya.  Selain  itu, penelitian ini juga menggunakan time varying beta. Menurut  Bos  &  Newold  (1984),  Collins, Ledolter  dan  Rayburn  (1984)  dalam  Tandelilin (2010: 548-549) beta saham individual dan beta portofolio  adalah time  varying. Adanya  variasi waktu  dalam  beta  tersebut  disebabkan  oleh perubahan situasi perusahaan dan kondisi pasar. Jaganathan  dan  Wang  (1996),  Akdeniz et  al. (2002)  menyatakan  bahwa  variasi  beta  dan expected  return tergantung  pada  informasi  dari isu-isu spesifik yang berasal dari perusahaan dan kondisi  perekonomian  saat  itu.  Berdasarkan beberapa pertimbangan di atas, maka penelitian ini  menjadi  penting  untuk  dilakukan  sehingga dapat  menjawab  fenomena  bisnis  dan  empiris investasi di Indonesia. Secara spesifik penelitian ini  menganalisis  pengaruh  interaksi  faktor internal  dan  eksternal  dengan  MSCI,  ACWI, dan IMI terhadap return IHSG di Indonesia.

## Tinjauan Literatur
Investasi  merupakan  konsumsi  yang  ditunda sementara  waktu  untuk  dikonsumsikan  lebih besar  dimasa  mendatang  (Brealey  &  Myers, 2000).  Investasi  portofolio  sebagai  alokasi kekayaan  yang  tersisa (remaining  wealth) untuk aset keuangan dan aset riil dengan tujuan untuk memaksimalkan return yang  diharapkan  dari kekayaan  tersebut  (Batram  &  Dufey,  2001). Investasi  di  pasar  modal  tidak  terlepas  dari risiko  sehingga  investor  dihadapkan  pada ketidakpastian  pengembalian  investasi  yang akan  mereka  peroleh.  Salah  satu  risiko dimaksud  adalah  risiko  sistematis  atau  risiko pasar merupakan risiko yang timbul akibat dari kejadian-kejadian  di  luar  perusahaan  seperti: perubahan sistem pemerintahan, bencana alam, perubahan  makroekonomi,  politik,  hukum, sosial,  budaya  dan  teknologi.  Risiko  sistematis dapat diukur dengan beta (β).
Menurut Sharpe (1964) dan Lintner (1965) beta merupakan focal  point dari  investasi  dan keputusan  pembiayaan.  Beta  merupakan parameter risiko sistematis suatu sekuritas yang

## Muhammad Adnan, Zurriyani / Pemodelan Risiko Investasi di Indonesia.
tidak  dapat  dihilangkan  dengan  melakukan diversifikasi.  Selain  itu,  Beta  menunjukkan sensitivitas return sekuritas  terhadap  perubahan return pasar. Semakin tinggi beta suatu sekuritas maka  semakin  sensitif  sekuritas  tersebut terhadap  perubahan  pasar.  Sebagai  ukuran sensitivitas return saham,  beta  dapat  juga digunakan  untuk  membandingkan  risiko sistematis  antara  satu  saham  dengan  saham lainnya.  Dalam  model  keseimbangan  CAPM, nilai  beta  sangat  memengaruhi  tingkat keuntungan  yang  diharapkan  pada  suatu sekuritas.  Semakin  tinggi  nilai  beta  dan return pasar  maka  akan  semakin  tinggi  tingkat return yang disyaratkan oleh investor.
Gangemi et al. (2000) menyatakan bahwa country risk  beta merupakan  fungsi  ekposure  suatu negara terhadap pasar dunia.  Menurut Esch et al. (2005) country risk beta adalah risiko sistematis dari  portofolio  suatu  investasi  dan  risiko tersebut  sangat  sulit  untuk  dieliminasi  dengan diversifikasi.  Verma  &  Soydemir  (2006) menambahkan  bahwa country  risk beta merupakan  risiko  yang  muncul  akibat  investor melakukan  investasi  internasional,  risiko  ini merupakan  risiko  tidak  sistematis (unique  risk) jika  mengacu  dari  sisi  investor  asing  yang melakukan investasi di negara lain, namun jika dilihat  dari  investor  domestik  risiko  ini merupakan  risiko  sistematis.  Berdasarkan berbagai  definisi  di  atas,  maka  dapat disimpulkan bahwa konsep beta atau country risk beta merupakan  risik o  sistematis  (β)  dimana risiko  ini  muncul  ketika  investor  melakukan investasi  di  negara  berbeda  atau  melakukan diversifikasi internasional. Selama ini penelitian yang  telah  dilakukan  hanya  melihat  bagaimana pengaruh  strategi  investasi  global  terhadap country  risk  beta suatu  negara  terutama  negara- negara emerging  market, hal  ini  disebabkan investor  di emerging  market sangat  terbatas memperoleh  informasi  besarnya  risiko  yang akan  diterima  jika  melakukan  investasi  di emerging market. Hasil penelitian terhadap country risk suatu  negara  selalu  berbeda-beda,  karena variabel  makroekonomi  yang  relevan  antara developed market dan emerging market berbeda.
Penelitian empiris Harvey (1991) menilai country risk sebagai  syarat  sensitivitas (covariance) dari return suatu negara terhadap return pasar modal
dunia.  Harvey  &  Zhou  (1993)  melakukan estimasi country  beta 17  (tujuh  belas)  negara berkembang  atas  efek  dari  suatu  portofolio pasar  dunia. Harvey  menghitung country  risk dengan  menggunakan  koefisien  beta  yang ditunjukkan  dengan  data  parameter time-varying dan  hal  ini  merupakan  fungsi  dari  sejumlah varibel independen ekonomi dan finansial. Studi yang  dilakukan  Gangemi et  al. (2000) menggunakan  model country  beta untuk menganalisis  dampak  variabel  makroekonomi dan  fokus  pada open  economy  variables . Temuannya adalah bahwa nilai tukar merupakan salah  satu  faktor  yang  signifikan  memengaruhi country beta  di  Australia.    Andrade  &  Teles (2004)  melakukan  penelitian country  risk Brazil dengan  menggunakan  model country  beta .
Mereka menganalisis dampak variabel makroekonomi  terhadap country  risk Brazil dengan suatu pendekatan parameter time-varying. Hasil  penelitian  mereka  mengatakan  bahwa country  risk Brazil  secara  signifikan  dipengaruhi oleh kebijakan moneter yang stabil.

## Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  kuantitatif yang tergolong dalam penelitian ekplanasi yaitu suatu  penelitian  yang  berusaha  untuk menjelaskan  pengaruh  variabel-variabel  yang diteliti  melalui  pengujian  hipotesis  (Anshori  & Iswati,  2009:  12).  Penelitian  ini  menguji  dan menganalisis  pengaruh  interaksi  faktor  internal dan faktor eksternal dengan return MSCI ACWI IMI  terhadap return Indeks  Harga  Saham Gabungan (IHSG). Data yang digunakan adalah data  runtut  waktu (time  series) triwulan  periode tahun  2004-2018.    Data  nilai  tukar  Rupiah terhadap  US$  dan  BI  rate  diperoleh  dari  Bank Indonesia  (BI).  Data  inflasi  dan  pertumbuhan ekonomi  Indonesia  diperoleh  dari  Biro  Pusat Statistik  (BPS).  Data  harga  minyak  dunia, Fed Fund  Rate dan  pertumbuhan  ekonomi  Amerika diperoleh  dari International  Financial  Statistics (IFS).  Data  Indeks  Harga  Saham  Gabungan (IHSG)  diperoleh  dari  Bursa  Efek  Indonesia. Data  MSCI  ACWI  IMI  diperoleh  dari www.msci.com . Selanjutnya model analisis yang digunakan  adalah  uji  kointegrasi  dan vector  error correction model.

## Hasil dan Pembahasan

## Hasil Uji Kointegrasi
Uji  kointegrasi  dilakukan  untuk  mendeteksi adanya hubungan jangka panjang antar variabel (Amri  &  Aimon,  2017;  Amri  &  Nazamuddin, 2018).  Uji  kointegrasi  yang  digunakan  adalah Johansen contegration test yang telah tersedia dalam program  EViews  berdasarkan  lag  optimal.  Uji Johansen  ini  dilakukan  dengan  dua  statistik, yaitu maximum-eigen  test .  Dalam  hal  ini,  jika statistik trace  test maupun maximum-eigen  test bernilai  lebih  besat  dari critical  value 0,05,  ini berarti  terdapat  hubungan  kointegrasi  antara variabel  yang  dianalisis  (Amri,  2019;  Ikhsan  et al.,  2020).  Hasil  uji  kointegrasi  seperti ditunjukkan dalam Tabel 1.

## Tabel 1. Hasil Uji Kointegrasi
Hypothesized No. of CE(s) Eigen value Max Eigen Statistic Critical Value Prob.** None * 0.971 134.585 68.812 0.000 At most 1 * 0.922 97.063 62.752 0.000 At most 2 * 0.846 71.035 56.705 0.001 At most 3 * 0.745 51.899 50.599 0.034 At most 4 0.595 34.340 44.497 0.405 At most 5 0.515 27.486 38.331 0.492 At most 6 0.344 16.029 32.118 0.909 At most 7 0.297 13.404 25.823 0.772 At most 8 0.256 11.258 19.387 0.487 Sumber: Hasil Data Olahan dengan EViews 8 * berarti nilai Max-Eigen Statistic > Critical Value (0,05)
Berdasarkan hasil uji kointegrasi, terlihat bahwa nilai Trace statistic dan Max-Eigen lebih besar dari nilai  kritis  0,05,  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa  data  tersebut  terkointegrasi.  Hal  ini menunjukkan behwa terdapat hubungan jangka panjang  antara  variabel  yang  digunakan  dalam penelitian ini terhadap return IHSG. Terkointegrasinya  suatu  data  menunjukkan sinyal  yang  tepat  untuk  menggunakan  metode VECM  dan  selanjutnya  dapat  menentukan estimasi VECM.

## Analisis Vector Error Correction Model (VECM)
Hasil  estimasi  dengan  VECM  diperoleh koefisien  jangka  panjang  dan  jangka  pendek. Berikut  ini  ditunjukkan  hasil  estimasi  VECM jangka panjang yaitu:
Tabel 2. Hasil Estimasi Vecm Jangka Panjang Cointegrating Eq: CointEq1 RETURNIHSG(-1) 1.000 RETURNMSCI(-1) -6.179 [-1.481] BIRATEMSCI(-1) -0.327 [-1.211] INFLASIMSCI(-1) 0.019 [ 0.184] GROWTHINDOMSCI(-1) -1.062 [-3.032] * KURSMSCI(-1) 0.001 [ 3.082] * FEDMSCI(-1) 0.646 [ 3.606] * OILMSCI(-1) 0.059 [ 7.429] * GROWTHUSAMSCI(-1) 0.665 [ 7.208] * C -0.036
Sumber: Hasil Data Olahan dengan E-Views 8. Keterangan:   [  ] = t- statistik, * berarti signifikan pada nilai α =5%.
Hasil  estimasi  VECM  jangka  panjang menunjukkan  bahwa  variable return MSCI, interaksi BI rate dengan return MSCI, interaksi pertumbuhan ekonomi Indonesia dengan return MSCI berpengaruh negatif terhadap country risk beta dan return IHSG.  Artinya  jika  variabel tersebut  di  atas  naik  sebesar  satu  unit  satuan maka country  risk  beta dan return IHSG  akan turun sebesar 1,062 satu satuan.
Variabel  interaksi  inflasi  dengan  return  MSCI, interaksi  FED fund  rate dengan return MSCI, interaksi  harga  minyak  dunia  dengan  return MSCI,  interaksi  pertumbuhan  Amerika  Serikat ekonomi  dengan  return  MSCI  berpengaruh positif terhadap country risk beta dan return IHSG. Artinya,  jika  variabel  tersebut  naik  satu  satuan maka country  risk  beta meningkat  sebesar persentase  dari  koefisien  masing-masing variabel,  atau  dapat  dijelaskan  bahwa  ketika

## Muhammad Adnan, Zurriyani / Pemodelan Risiko Investasi di Indonesia.
Kurs  meningkat  1  USD  maka country  risk  beta dan return IHSG  akan  meningkat  0.001  satu satuan.  Berikut  ini  ditunjukkan  hasil  estimasi VECM jangka pendek yaitu sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil Estimasi Jangka Pendek Error Correction D(Return IHSG) CointEq1 0.254 D(RETURNIHSG(-1)) -0.646 [-2.213]* D(RETURNMSCI(-1)) -6.225 [-1.354] D(BIRATEMSCI(-1)) -0.393 [-0.997] D(INFLASIMSCI(-1)) 0.234 [ 1.477] D(GROWTHINDOMSCI(- 1)) 1.049 [ 2.088]* D(KURSMSCI(-1)) 0.001 [ 1.449] D(FEDMSCI(-1)) 0.279 [ 1.539] D(OILMSCI(-1)) 0.005 [ 0.484] D(GROWTHUSAMSCI(- 1)) -0.394 [-2.903]* Sumber: Hasil Data Olahan dengan E-Views
Keterangan:  [  ] = t- statistik dan tanda * berarti signifikan pada nilai α =5%.
Persamaan  model  di  atas  menunjukkan  bahwa untuk  jangka  pendek  return  IHSG,  return MSCI,  interaksi  BI  rate  dengan  return  MSCI dan  interaksi  pertumbuhan  ekonomi  Amerika Serikat  dengan  return  MSCI  berpengaruah negatif  terhadap country  risk  beta dan return IHSG . Interaksi  inflasi  dengan return MSCI, Interaksi  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia dengan return MSCI,  Interaksi  kurs  dengan return MSCI, interaksi FED dengan return MSCI dan interaksi harga minyak dunia dengan return MSCI berpengaruh positif terhadap country risk
beta dan return IHSG. Adanya kointegrasi antara variabel dependen dan variabel independen atau keseimbangan  jangka  panjang,  memungkinkan terjadi ketidakseimbangan untuk jangka pendek. Ketidakseimbangan  ini  sering  dijumpai  dalam perilaku  ekonomi,  yang  berarti  apa  yang diinginkan  pelaku  ekonomi  belum  tentu  sama dengan  apa  yang  terjadi  sebenarnya,  sehingga adanya perbedaan tersebut diperlukan penyesuaian (adjusment). Model yang memasukkan  penyesuaian  untuk  koreksi  bagi keseimbangan  disebut  model  koreksi  kesalahan ( Error Correction Model = ECM). Menurut Gujarti dan  Porter  (2012:  458)  koefisien speed  of adjustment bernilai nol sampai satu. Berdasarkan hasil  estimasi  VECM  jangka  pendek  diketahui nilai Error  Correction Term (ECT)  sebesar  0.254, nilai tersebut menunjukkan bahwa disequilibrium sebelumnya  terkoreksi  pada  periode  sekarang sebesar  0.254%.  ECT  menunjukkan  seberapa cepat  ketidakseimbangan  kembali  ke  dalam keseimbangan jangka panjang.

## Kesimpulan
Berdasarkan  analisis  studi  dan  pembahasan sebelumnya,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan bahwa  dalam  jangka  panjang  maupun  jangka pendek return MSCI  ACWI  IMI  tidak berpengaruh signifikan terhadap country risk beta. MSCI  ACWI  IMI  yang  merupakan benchmark indeks  pasar  global  memengaruhi country  risk beta ,  hal  ini  menunjukkan  bahwa  pasar  modal Indonesia  tidak  memiliki  keterkaitan  erat dengan pasar saham negara lain.  Investor yang melakukan  investasi  di  Indonesia  tidak terpengaruh  oleh return pasar  modal  global. Interaksi  suku  bunga  BI  rate  dengan return MSCI ACWI IMI tidak berpengaruh signifikan terhadap country  risk  beta .  Sebaliknya,  interaksi nilai tukar Rupiah atas USD dengan return MSCI ACWI  IMI  untuk  jangka  panjang  berpengaruh positif dan signifikan
Dalam  jangka  pendek,  kurs  tidak  berpengaruh terhadap country risk beta . Dalam jangka panjang fluktuasi  nilai  tukar  rupiah  terhadap  US$  akan direspon dengan cepat oleh pelaku pasar saham di  Bursa  Efek  Indonesia  dengan  menjualnya saham  yang  dimilikinya  dan  beralih  ke  USD, sehingga  menyebabkan  indeks  harga  saham menjadi  turun  dan  akan  memengaruhi
keputusan  investor  untuk  melakukan  investasi di Bursa Efek Indonesia. Selanjutnya, tnteraksi inflasi  dengan return MSCI  ACWI  IMI  untuk jangka  panjang  dan  jangka  pendek  tidak berpengaruh  signifikan  terhadap country  risk beta.
Mengacu  pada  kesimpulan  di  atas,  maka penelitian ini memiliki implikasi bahwa investor harus  mempertimbangkan  sejumlah  faktor ketika  melakukan  investasi  di  pasar  modal, terutama  faktor-faktor  yang  berkaitan  dengan indikator  makro  ekonomi  seperti  inflasi  dan nilai tukar rupiah terhadap US$.

## Daftar Pustaka
Akdeniz,  L.,  Ashhan,  A.S.,  &  Mehmet,  C. (2002).  Time-varying  beta  help  in  asset pricing: The threshold CAPM. Econpapers: Http://EconPapers.repec.org/RePEc. Amri,  K.  (2019).  Apakah  infrastruktur  jalan mempengaruhi ekspor?
Pendekatan vector utoregressive. Inovbiz: Jurnal Inovasi
Bisnis , 7 (2), 166-173. Amri,  K.,  &  Aimon,  H.  (2017).  Pengaruh pembentukan modal dan ekspor terhadap pertumbuhan ekonomi Indonesia. Economac:  Jurnal  Ilmiah  Ilmu
Ekonomi , 1 (1), 1-16.
Amri,  K..,  &  Nazamuddin.  (2018).  Is  there causality relationship between export and employment: A time series data evidence from  Indonesia. International  Journal  of Academic  Research  in  Economics  and Management Sciences , 7(2), 86-99.
Andrade,  J.P.,  &  Teles,  V.  K.  (2006).    An empirical  model  of  the  brazilian country risk – An  extension  of  the  beta  country risk  model. Applied  Economics, 38,  1271- 1278.
Anshori,  M.,  &  Sri,  I.  (2009). Metodologi Penelitian  Kuantitatif. Edisi  Pertama, Surabaya: Airlangga University Press.
Brealey, R.A., & Myers, S.C. (2001). Principles of Corporate  Finance. 4 th Edition.  New  York: McGraw-Hill Companies.
Esch,  C.  B.,  Harvey,  C.  R.,  &  Viskanta,  T.  E. (2005).  Country  risk  and  global  equity selection. Journal  of  Portfolio  Management , Winter: 74-83.
Gangemi,  M.A.M.,  Brooks  R.D.,  &  Faff,  R.W.
(2000). Modeling Australia's country risk: A  Country  beta  approach. Journal  of Economics and Business, 52: 259 – 276.
Harvey, C. R., & Zhou, G. (1993). International asset pricing with alternative distributional  specifications. Journal  of
Empirical Finance, 1: 107-131.
Ikhsan,  Fitri,  C.  D.,  Maulana,  H.,  &  Amri,  K.
(2020).  Effect  of  inflation  on  total deposits  and  financing  of  sharia commercial  banks:  A  monthly  data evidence  from  Indonesia. Regional  Science Inquiry , 12 (1), 103-114
Lintner,  J.  (1965).  The  valuation  of  risk  assets and the selections of risky investments in stock portfolio and capital budgets. Review of Economics and Statistic, 47: 13-37.
McKinnon,  R.  (1973). Money  and  Capital  in Economic Development . Brooking Institution Washington, D.C.
Sharpe, W. (1964). Capital asset price: A theory of  market  equilibrium  under  conditions of risk. Journal of Finance, 19: 425-442.
Shaw,  E.S.  (1973). Financial  deepening  in  economic development. New York: Oxford University Press.
Tandelilin,  Eduardus.  (2010) .  Portofolio  dan investasi .  Edisi  Pertama.  Yogjakarta: Penerbit Kanisius.
Verma,  R.,  &  Soydemir,  G.  (2006).  Modeling country risk in Latin America: A country beta  approach. Global  Finance  Journal ,  17: 192-213.

## Muhammad Adnan, Zurriyani / Pemodelan Risiko Investasi di Indonesia.
Vij,  Madhu  &  M.C.,  Kapoor.  (2007).  Country risk  analysis:  A  Case  study  of  India. Journal  of  Management  Research ,  7(2):  87-
102.
Wang,  J.  (1996).  The  impact  of  foreign ownership  on  stock  volatility  in Indonesia. Financial  Research  Network (FIRN), University  of  Technology Sydney, March