Interdependensi Varian Dinamis dan Transmisi Volatilitas Pada Pasar Saham ASEAN

## Intan Purbasari
Universitas Sultan Ageng Tirtayasa intanadimanggala@gmail.com

## Abstract
This  paper  investigates  the  interdependence  of  volatility  in  five  South  East  Asian Markets. First, modeled the returns in a VAR-BEKK framework to obtain the conditional variances,  and  then  apply  the  vector-autoregressive  model  (VAR)  to  the  five  market variances.  The  result  of  VAR  estimation  show  that  the  interdependence  of  equity  market conditional variances is high. The Singapore market, while being the most exogenous and least  susceptible  to  volatility  stimuli  from  other  markets,  is  the  most  influential  in transmitting volatility to the other ASEAN markets.

## Keywords : Volatility spillover; Equity Volatility; GARCH;VAR

## Pendahuluan
Liberalisasi perdagangan antara negara-negara ASEAN dalam bentuk ASEAN Free Trade  Area  (AFTA)  telah  membuka  peluang  bagi  masing-masing  negara  untuk meningkatkan  kegiatan  transaksi  ekspor  dan  impor  antar  negara.  Teori  Keuangan menyebutkan  bahwa  korelasi  yang  rendah  diantara  pasar  ekuitas  internasional  dapat mengindikasikan  bahwa  para  investor  mendapatkan  keuntungan  dari  diversifikasi portofolio.  Beberapa  studi  (Chelley  Steeley,  2000;  Wong  et  al.,  2004;  Hui,  2005; Berben and  Jansen,  2005;  Wongswan,  2006)  menunjukkan  bahwa  ketergantungan  diatara  pasar ekuitas internasional telah meningkat secara substansial sejak terjadinya crash pasar saham di Amerika Serikat pada tahun 1987. Penurunan keuntungan dari diversifikasi internasional disebabkan  oleh  pergerakan  modal  internasional,  kebijkan  kebijakan  dalam  pasar keuangan, dan institusi di berbagai negara, dan peningkatan pada system komunikasi yang membuat transaksi keuangan internasional menjadi lebih cepat dengan biaya yang rendah.
Pasar    saham  di  negara-negara    berkembang  ( emerging    market )  mempunyai karakteristik  risiko  dan    return    yang  berbeda    dengan    pasar    saham    yang    sudah  maju. Beberapa  karakteristik  risiko  dan return  yang  ada  di  emerging  market antara lain:  1) volatilitas    yang  tinggi,    2)  menawarkan  expected  return  yang  tinggi,  karena  emerging market  mengalami  pertumbuhan  yang  cukup  menakjubkan,  dan  3)  korelasi  yang  rendah antara  emerging  market    dengan    pasar    saham    yang    maju.  Hubungan    yang    rendah
tersebut  akan memberikan  manfaat  yang  lebih  besar bagi  investor  untuk  melakukan diversifikasi  internasional.  Disamping  itu,  pasar  saham    berkembang    juga    mempunyai karakteristik  umum  yaitu  aliran  masuk modal  luar  negeri  yang  besar  ke  dalam pasar ini. Seperti dicatat oleh Kawakatsu dan Morey (1999) akibat liberalisasi keuangan jumlah aliran  investasi  portofolio  luar  negeri  ke  kawasan  emerging  markets  pada    tahun    1985 telah    mencapai    nilai  sebesar  136  juta  dollar  AS.  Studi  Shawky  et    al.    (1997) menyebutkan    bahwa    aliran  modal luar negeri  bersih  ke   pasar emer-ging  markets  tahun 1993 telah mencapai sekitar 37 miliar dollar AS.
Beberapa  peneliti  telah  melakukan  penelitian  tentang  interdependensi  diatantara imbal  hasil  pasar  saham  antara  lain,  Hilliard  (1979)  dan  Errunza  dan  Losq  (1985)  focus pada  tingkat  ketergantungan  imbal  hasil  diantara  pasar  saham  internasional  dan menemukan bahwa pada moment pertama terdapat tingkat interaksi imbal hasil yang tinggi pada  pada  pasar  saham.  Sementara  Hamao  et  al,  1990;  Theodossion  dan  Lee,  1993; Koutmos dan Booth, 1995; Liu dan Pan, 1997; In et al, 2001; Jang dan Sul, 2002; Leong dan  Felminglam,  2003;  Darrat  dan  Benkato,  2003;  Cifarelli  dan  Palladino,  2004;  Hoti, 2005,  meneliti  tentang  transmisi  volatilitas  pada  efek  spillover  imbal  hasil.  Pretorius (2002)  meneliti  factor  penentu  interdependensi  pasar  saham  negara  berkembang,  dan menemukan  pentingnya  memahami  kekuatan  yang  mendorong  hubungan  pasar  saham dibandingkan menentukan terdapat atau tidaknya interdependensi pada pasar saham.  Dari hasil  penelitian  para  peneliti  sebelumnya  dapat  disimpulkan  bahwa  :  1)  Interdependensi pasar saham internasional telah meningkat sejak terjadinya crash pasar saham tahun 1987, 2)  Volatilitas  imbal  hasil  bersifat Time  varying, 3)  Terdapat  transmisi  volatilitas  diantara pasar saham ASEAN
Terintegrasinya pasar saham ASEAN akan meningkatkan peran pasar saham dalam pembangunan ekonomi negara-negara ASEAN. Pentingnya peran pasar saham ini menurut Liaw  (2005)  karena  pasar  saham  merupakan  sumber  pendanaan  jangka  panjang  bagi korporasi  dan  untuk  memperoleh  keuntungan  bagi  investor.  Terintegrasinya  bursa-bursa saham  akan  memberikan  peluang  bagi  perusahaan-perusahaan  untuk  memperoleh  modal secara efisien.  Sementara  bagi  investor  dapat  menanamkan modalnya  pada  sekuritas  atau investasi portofolio.
Uraian  diatas  menunjukkan  bahwa  masalah  integrasi  pasar  saham  ASEAN  adalah sangat  penting,  sehingga  perlu  untuk  memahami  interdependensi  varian  diantara  pasar saham  negara  anggota  ASEAN.  Permasalahannya  adalah  pada  saat  ASEAN  menerapkan
pasar tunggal dalam perekonomiannya, akan sangat menarik dan perlu untuk diketahui dan dibuktikan  apakah  terjadi  interdependensi  varian  diantara  pasar  saham  di  kawasan ASEAN,  khususnya  negara  Indonesia,  Singapura,  Malaysia,  Filipina  dan  Thailand. Penelitian  ini  mencoba  fokus  pada  hubungan  dinamis  dari  momen  kedua  dan  pada interdependensi varian yang terlihat dalam sistem VAR di pasar ASEAN
Model  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah multivariate  generalized autoregressive conditional  heteroskedasticity (MGARCH).  Model  multivariat  GARCH digunakan agar dapat secara bersamaan (simultan) mengestimasi pengaruh spillover pada mean  dan  varian,  sehingga  dapat  menghindari  masalah  regressor  yang  dihasilkan  terkait dengan  proses  estimasi  dua  langkah  yang  ditemukan  dalam  banyak  studi  sebelumnya (Pagan, 1984). Penerapan model multivariate GARCH dengan BEKK parameterisasi tidak memberlakukan pembatasan korelasi konstan diantara variabel dari waktu ke waktu. Lebih khusus lagi model empiris  yang digunakan dalam penelitian ini adalah bivariate GARCH model sehingga  memungkinkan  untuk  meneliti  transmisi  volatilitas  diantara  dua  pasar saham  yang  berbeda  secara  bersama-sama.  Model  tersebut  sama  dengan  model  empiris yang  digunakan  oleh  Malik  dan  Ewing  (2009)  meneliti  transmisi shock dan  volatilitas antara  harga  minyak  dan  lima  indeks  sector  utama,  penelitian  tersebut  memberi  bukti bahwa adanya interaksi yang signifikan antara volatilitas imbal hasil pasar minyak dengan sektor pasar lainnya.

## Tinjauan Literatur
Investasi  pada  pasar  modal  merupakan  salah  satu  alternative  bagi  investor  untuk berinvestasi. Globalisasi dan kemajuan teknologi membuat investor dapat berinvestasi baik pada  pasar  modal  domestik  maupun  global.  Hubungan  lintas-batas  ini  menjadi  sangat penting untuk dipelajari, terutama dengan meningkatnya integrasi keuangan global, dengan perubahan di satu pasar yang mengarah ke spillovers pada negara lain baik dalam hal imbal hasil  maupun  volatilitas.  Integrasi  ini  sering  diperkuat  melalui  pembentukan  daerah perdagangan bebas atau meningkatnya volume perdagangan di antara negara-negara.
Integrasi  pasar  modal  yang  terjadi  pada  negara  berkembang  bisa  terlihat  dari meningkatnya  hubungan  perdagangan  dan capital  flow (hubungan  investasi)  dari  dua kelompok  negara  tersebut.  Integrasi  pada  pasar  keuangan  nyatanya  memberikan  dampak yang  positif  maupun  dampak  negatif.  Kemudahan  dalam  bertransaksi  lintas  pasar  dan lintas  negara  menyebabkan  biaya  transaksi  berkurang  dan  investor  mempunyai  berbagai
pilihan  dalam  proses  diversifikasi  portofolio.  Namun  demikian  integrasi  pasar  keuangan pun  menimbulkan  dampak  negatif.  Integrasi  pasar  keuangan  secara  global  mendorong korelasi  antar  harga  sekuritas  menjadi  tinggi.  Konsekuensi  dari  hal  tersebut  yaitu  tidak tercapainya  tujuan  awal  diversifikasi.  Implikasi  dari  korelasi  yang  tinggi  antar  sekuritas, portofolio,  atau  bahkan  indeks  mendorong  pasar  keuangan  semakin  kompleks  sehingga bila  terjadi shock atau inovasi khususnya  yang  negatif  akan  berdampak  atau  menular terhadap pasar lain.
Beberapa  peneliti  juga  melakukan  penelitian  tentang  transmisi  antar  pasar  yang berbeda  selama  peristiwa  tertentu  seperti  misalnya  pada  saat  terjadinya  krisis  keuangan, antara  lain  Hooy  et  al  (2004);  Fernandez-Izquierdo  dan  Lafuente  (2004),  Caporale  et  al (2006), Neaime (2012) . Clik dan Plummer (2005) melakukan penelitian tentang integrasi pasar  saham  di  ASEAN-5  pada  periode  setelah  krisis  keuangan  Asia.  Hasil  penelitian tersebut menunjukkan bahwa pasar saham ASEAN-5 setelah periode krisis keuangan Asia terkointegrasi  baik  diukur  dengan  menggunakan  data  harian  maupun  mingguan,  baik dianalisis  dalam  mata  uang  lokal,  US  dollar  ataupun  Yen.  Temuannya  tidak  tergantung pada jumlah lag yang ditentukan. Pasar saham tidak sepenuhnya tersegmentasi oleh batas- batas  nasional.  Pasar  saham  ASEAN-5  terintegrasi  dalam  pengertian  ekonomi,  tetapi integrasi  yang  terjadi  belum  selesai.  Lebih  lanjut  Chudik  dan  Fratzscher  (2010) mengidentifikasi  transmisi  global  pada  krisis  2007-2009  menemukan  secara  kuat  bahwa pasar  saham  pada  negara  berkembang  dipengaruhi  oleh  guncangan  yang  ada  dalam mengagapi  risk  premium  yang  dihasilkan.  Gilenko  dan  Federova  (2014)  meneiliti pengaruh  spillover  internal  dan  external  (Amerika  Serikat,  Jerman,  Jepang  dan  seluruh negara  berkembang  di  dunia)  terhadap  negara  BRIC  (Brazil,  Rusia,  India  dan  China). Model  penelitian  yang  digunakan  adalah  Multivariate  GARCH-  in  mean  dengan representasi Full BEKK. Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa  besarnya efek spillover berbeda-beda  tergantung  pada  periode  waktu  yang  diteliti:  periode  pra-krisis,  krisis  atau pemulihan.  Selain  itu  dalam  penelitiannya  tersebut  ditemukan  bukti  adanya  fenomena “ decoupling” .  Fenomena  ” decoupling” dianalisa  dengan  cara  memasukkan time-return interaction dalam  model  sehingga  dari  hasil  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  pengaruh  pasar saham negara maju pada pasar saham BRIC mengalami peluruhan dari waktu ke waktu.
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  harga  penutupan  indeks  saham harian  (5  hari  kerja)  negara  anggota  ASEAN-5.  Indeks  pasar  saham  dari  negara-negara tersebut adalah sebagai berikut : IDX composite (Indonesia) , FTSE BURSA MALAYSIA
KLCI  (Malaysia),  BANKOK  SET  50  (Thailand),  PSE  composite  (Filipina),  Strait  Time Index  (Singapura).  Indeks  saham  digunakan  dalam  penelitian  karena  indeks  saham merupakan  indikator  atau  cerminan  pergerakan  harga  saham  dan  juga  merupakan  salah satu pedoman bagi investor untuk melakukan investasi di pasar modal, khususnya saham. Alasan pemilihan ASEAN-5 adalah karena pasar keuangan ASEAN-5 sudah lama berdiri dan  memiliki  pengalaman  panjang  dalam  penyelenggaraan  kegiatan  transaksi  saham  baik secara  domestik  maupun  internasional.  Data  harian  dipilih  karena  dapat  menangkap informasi  lebih  banyak  dibandingkan  data  mingguan  atau  bulanan  (lie  dan  Giles,2013). Sedangkan menurut Nelson (1991) data harian memiliki persistensi  yang tinggi.  Semakin tinggi  frekuensi  data  maka  persistensi  dari  volatilitas  semakin  tinggi  pula.  Data  diambil dari Data Stream periode January 2015 – Desember 2017.

## Model Penelitian
Model  empiris  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  sama  dengan  model  empiris yang  digunakan  Malik  dan  Ewing  (2009),  yaitu bivariate  GARCH  model dengan representasi full BEKK sehingga  memungkinkan  untuk  meneliti  transmisi  volatilitas diantara dua pasar saham yang berbeda secara bersama sama.
Langkah pertama dalam metodologi bivariat GARCH adalah menentukan persamaan rata- rata.  Dengan  demikian,  persamaan  rata-rata  untuk  masing-masing return  series adalah sebagai berikut :
R i,t = µ i + αR i,t-1 +  ε it
(1)
R i,t = Return seri I pada waktu t R i,t-1 = Return seri I pada waktu t-1 µ i = long term drift coefficient ε t = error term return seri I pada waktu t
Dalam  kerangka bivariate GARCH  (1,1)  –  full  BEKK  yang  diperkenalkan  oleh Engle  dan  Kroner  (1995)  menjamin  bahwa variance-covariance matriks  dalam  system adalah positive  definite sehingga  H t ( variance  equation  model  BEKK  representation ) secara matematis dapat dinyatakan sebagai berikut :
Ht  = C' 0 C 0 + A' 11 ε t-1 ε' t-1 A 11 + B' 11 H t-1 B 11 (2)
Keterangan :
Ht  adalah matriks  conditional variance.
C 0 adalah matriks 2 x 2 segitiga atas, yang terdiri dari 3 parameter.
B  adalah parameter matriks 2 x 2 yang menggambarkan sejauhmana conditional  variance saat   ini dipengaruhi oleh conditional variance masa lalu.
A  adalah  matriks  parameter  kuadrat  dan  mengukur  sejauh  mana conditional  variance berhubungan  dengan  error  kuadrat  masa  lalu.  Parameter  A  menggambarkan  pengaruh shock atau kejadian terhadap volatilitas ( conditional variance ).
Berdasarkan penjelasan diatas diyakini bahwa pasar global saling terkait, sehingga penting untuk memahami setiap transmisi volatilitas dari pasar negara maju terhadap pasar negara berkembang.  Dalam  penelitian  ini  penulis  akan  menganalisa transmisi  volatilitas diantara pasar negara anggota ASEAN-5 pada saat pra krisis, krisis dan pasca krisis.
Langkah pertama dalam metodologi bivariat GARCH adalah menentukan persamaan rata- rata.  Dengan  demikian,  persamaan  rata-rata  untuk  masing-masing return  series adalah sebagai berikut :
R i,t = µ i + αR i,t-1 +  ε it
(1)
R i,t = Return seri I pada waktu t
R i,t-1 = Return seri I pada waktu t-1
µ i = long term drift coefficient
ε t = error term return seri I pada waktu t
Dalam  kerangka bivariate GARCH  (1,1)  yang  diperkenalkan  oleh  Engle  dan Kroner (1995) menjamin bahwa variance-covariance matriks dalam system adalah positive definite sehingga  H t ( variance  equation  model  BEKK  representation )  secara  matematis dapat dinyatakan sebagai berikut :
Ht  = C' 0 C 0 + A' 11 ε t-1 ε' t-1 A 11 + B' 11 H t-1 B 11 (2)
Keterangan :
Ht  adalah matriks  conditional variance.
C 0 adalah matriks 2 x 2 segitiga atas, yang terdiri dari 3 parameter.
B  adalah parameter matriks 2 x 2 yang menggambarkan sejauhmana conditional  variance saat   ini dipengaruhi oleh conditional variance masa lalu.
A  adalah  matriks  parameter  kuadrat  dan  mengukur  sejauh  mana conditional  variance berhubungan  dengan  error  kuadrat  masa  lalu.  Parameter  A  menggambarkan  pengaruh shock atau kejadian terhadap volatilitas ( conditional variance ).
Berdasarkan penjelasan diatas diyakini bahwa pasar global saling terkait, sehingga penting untuk memahami setiap interdependensi varian diantara pasar negara berkembang. Dalam
penelitian  ini  penulis  akan  menganalisa  interdependensi  varian  diantara  pasar  negara anggota ASEAN-5.

## Hasil Dan Pembahasan

## Analisis Interdependensi Varian Antar Pasar Saham ASEAN-5
Hasil  empiris  dapat  dilihat  pada  table  3  dibawah  ini.  Sebagian  besar  volatiltas return  pasar  sahamnya  masih  dipengaruhi  oleh  volatilitas  dirinya  sendiri  yang  terjadi  di masa  lalu.  Ditemukan  bukti  adanya  transmisi  varian  dari  pasar  Singapura  menuju  pasar Indonesia  sebesar  4.7%  dengan  tingkat  signifikansi  alpha  5%  dan  dari  pasar  Thailand menuju  Indonesia  sebesar  6%  dengan  tingkat  signifikansi  alpha  10%.  Transmisi  varian yang sangat kuat terjadi dari pasar Filipina menuju Singapura dengan tingkat signifikansi alpha  1%  dan  koefisien  parameter  b 21 sebesar  -0.036.  Tanda  negative  pada  parameter tersebut  menunjukkan  bahwa uncertainty atau  semakin  volatilnya  pasar  saham  Filipina maka  volatilitas  pasar  saham  Singapura  mengalami  penurunan.  Transmisi shock yang cukup  kuat  dengan  tingkat  signifikansi  alpha  1%  terjadi  dari  pasar  Filipina  menuju  pasar Singapura dan transmisi schock juga terjadi dari pasar Thailand menuju pasar Filipina serta dari  pasar  Thailand  menuju  pasar  Indonesia.  Besaran  parameter  dari  koefisien  transmisi shock tersebut  menunjukkan  nilai  yang  negative,  hal  ini  menunjukkan  bahwa negative shocks atas unanticipated  information yang  ditimbulkan  oleh  pasar  saham  Thailand  di masa  lampau  memberikan  dampak  pada  meningkatnya  volatilitas  return  pasar  saham Filipina  saat  ini  dengan  kata  lain  informasi  negative  yang  berasal  dari  pasar  Thailand dengan cepat menyebar ke pasar  Filipina sehingga menyebabkan volatilitas pasar Filipina meningkat.
Berdasrkan  analisa  diatas  dapat  kita  tarik  kesimpulan  bahwa  terdapat cukup  bukti yang menyatakan bahwa terdapat  interdependensi varian diantara pasar saham ASEAN-5. Transmisi  varian  terjadi  dari  pasar  saham  Malaysia  terhadap  pasar  saham  Singapura, transmisi  varian  dari  pasar  saham  Singapura  menuju  Indonesia  dan  terakhir  spillover volatilitas  dari  pasar  saham  Thailand  menuju  Indonesia.  Spillover  yang  terjadi  pada bersifat satu arah ( unidirectional ).

## Tabel  Estimasi spillover volatilitas internal model bivariate GARCH
Parameter FTSE IDX STI FTSE STI IDX PSEI FTSE PSEI IDX Coef. p-value Coef. p-value Coef. p-value Coef. p-value Coef. p-value C11 0.002 0.277 0.002 0.000 0.000 0.244 0.003 0.002 0.004 0.136 C12 0.002 0.249 0.001 0.000 0.003 0.003 0.001 0.288 0.002 0.383 C22 0.002 0.251 0.001 0.027 0.001 0.385 0.002 0.000 0.003 0.004 a11 0.177 0.333 0.074 0.281 0.232 0.000 0.155 0.052 0.176 0.229 a12 0.035 0.375 -0.080 0.001 -0.012 0.435 -0.004 0.349 0.108 0.311 a21 -0.133 0.391 0.013 0.388 0.018 0.248 -0.023 0.308 0.118 0.297 a22 0.187 0.280 0.056 0.114 0.153 0.006 0.160 0.172 0.177 0.311 b11 0.931 0.001 0.962 0.000 0.933 0.000 0.927 0.000 0.921 0.000 b12 -0.026 0.193 0.032 0.202 0.047 0.030 -0.045 0.304 -0.080 0.202 b21 0.055 0.436 -0.036 0.002 -0.006 0.391 0.013 0.329 0.018 0.447 b22 0.924 0.000 0.938 0.000 0.928 0.000 0.900 0.000 0.904 0.000 Uji Diagnostik Log Likelihood 8643 8955 8246 8696 7741 Lanjutan Parameter PSEI STI SET FTSE SET IDX SET PSEI SET STI Coef. p-value Coef. p-value Coef. p-value Coef. p-value Coef. p-value C11 0.004 0.000 0.003 0.380 0.003 0.000 -0.003 0.101 0.004 0.283 C12 0.001 0.207 0.001 0.369 -0.002 0.101 -0.002 0.179 0.000 0.433 C22 0.002 0.009 -0.001 0.252 0.003 0.000 -0.002 0.108 0.001 0.463 a11 0.055 0.217 -0.087 0.228 0.128 0.060 0.119 0.102 0.167 0.404 a12 -0.079 0.072 -0.056 0.429 -0.124 0.003 -0.164 0.011 0.114 0.367 a21 0.037 0.085 0.009 0.427 0.050 0.062 0.091 0.168 -0.018 0.455 a22 0.096 0.006 0.178 0.145 -0.112 0.015 0.090 0.063 0.144 0.427 b11 0.904 0.000 0.939 0.000 0.928 0.000 0.932 0.000 0.897 0.000 b12 -0.017 0.234 0.002 0.408 0.060 0.071 -0.045 0.351 -0.068 0.473 b21 0.012 0.172 -0.019 0.428 -0.014 0.278 0.006 0.454 0.022 0.481 b22 0.943 0.000 0.938 0.000 0.947 0.000 0.941 0.000 0.968 0.000 Uji Diagnostik Log Likelihood 8100 8370 7459 7568 7822
Hasil penelitian ini dapat diartikan bahwa, pasar saham Indonesia  ada pada posisi yang  rentan,  mudah  terpengaruh  oleh  gejolak  pasar  modal  yang  terjadi  di  negara-negara
lain khususnya dalam satu kawasan ASEAN.    Kondisi pasar modal Indonesia yang rentan ini  dimungkinkan  karena  transaksi  yang  terjadi  pada  pasar  modal  Indonesia  didominasi oleh investor asing. Karena, jika pihak asing secara serentak melakukan rush dan dananya dilarikan ke luar negeri maka yang akan terjadi adalah selain terjadi crash di pasar saham Indonesia  dengan  penurunan  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  yang  signifikan,  maka  juga akan  terjadi  capital  outflow  yang  besar  dan  juga  akan  mempengaruhi  neraca  pembayaran Indonesia. Karakteristik yang lain, investor lokal yang berperan di pasar modal Indonesia didominasi oleh kalangan institusi sedangkan investor lokal perorangan masih sangat kecil. Hal ini karena kurangnya pemahaman tentang pasar modal, dan masih kurangnya kegiatan sosialisasi dan edukasi pasar modal. Sehingga apabila terjadi  gejolak yang dilakukan oleh sebagian  kecil  dari  pelaku  pasar  saja  akan  dapat  menyebabkan  pasar  bergejolak  lebih besar.  Di dalam ASEAN Economy Community blueprint tahun 2015, dirumuskan bahwa membangun visi untuk pasar integrasi di tingkat regional, yaitu arus modal dapat bergerak bebas  di  kawasan  ASEAN.  Pemodal  dapat  bergerak  bebas  di  regional  dan  investor  dapat berinvestasi  dimanapun  di  regional.  Tidak  dapat  ditunda  lagi,  Indonesia  mestinya  sudah mempersiapkan  diri  untuk  menghadapi  integrasi  pasar  modal  ASEAN  2015  yang  sudah disepakati bersama, karena apa yang sudah disepakati ini berat dalam pelaksanaannya nanti apabila tidak siap menghadapi persaingan yang terjadi. Jadi, adanya integrasi pasar modal, untuk  negara–negara  yang  memiliki  pasar  modal  yang  rentan  seperti  Indonesia  bisa menyebabkan  pasar  modalnya  tenggelam  sehingga  akan  jarang  investor  yang  mau menanamkan  investasinya.  Untuk  menghindari  masalah  ini  adalah  dengan  lebih  banyak menarik  investor  domestik  (nasional)  untuk  masuk  menjadi  investor  di  pasar  modal Indonesia.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Terdapat  sepuluh  pasang  model  berpasangan  ( pair-wise  model) yang  akan diestimasi  dalam  kerangka  bivariat  GARCH  untuk  menguji  hubungan  antar  pasar  ekuitas ASEAN.  Pasangan  yang  dimodelkan  adalah:  Malaysia-Indonesia,  Singapur-Malaysia, Singapur-Indonesia,  Filipina-Malaysia,  Filipina-Indonesia,  Filipina-Singapura,  Thaland- Malaysia,  Thailand-Indoensia,  Thailand-Filipina,  Thailand-Singapura.  Dari  analisa interdependensi varian ditemukan bukti  yang menunjukkan terjadinya transmisi volatilitas pasar  saham  ASEAN-5.  Transmisi  volatilitas  terjadi  dari  pasar  saham  Malaysia  menuju pasar  Singapura,  serta  dari  pasar  Singapura  dan  Thailand  menuju  pasar  Indonesia. Transmisi  volatilitas  yang  terjadi  diantara  negara  ASEAN-5  bersifat  satu  arah.  Dari
penjelasan  diatas  dapat  kita  lihat  bahwa  interdepensdensi  varian  terjadi  pada  hubungan antar  negara  yang  memiliki  hubungan  ekonomi,  perdagangan  dan  investasi  diantara mereka, hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh oleh Abbas et all (2013).
Untuk  selanjutnya  penelitian  ini  dapat  dikembangkan  dalam  berbagai  arah,    salah satunya perluasan dari bivariate model menjadi multivariate model dimana dalam satu kali proses running program  secara  simultan  dapat  mengestimasi volatility  spillovers antara beberapa  pasar  saham  sehingga  dapat  menjadi  pertimbangan  bagi  perkembangan  kajian kedepan.  Dan tidak menutup  kemungkinan  untuk  teknik  estimasi terbaru  seperti dynamic conditional correlation (DCC) dalam kerangka multivariate. Selain itu penelitian ini juga dapat  diperluas  dengan  meneliti  bagaimana  spillover  volatilitas  terjadi  diantara  indeks sektor ataupun pasar modal.

## Daftar Pustaka
Abbas,Q.,  Khan,  S.,  Shah,  S.J.A.,  2013.  Volatility  transmission  in  regional  Asian  stock markets. Emerging Markets Review . 16, 66-77.
Hamao, Y., Masulis, R.W., Ng, V., 1990. Correlation in price changes and volatility across international stock markets. Review of Financial Studies 3, 281-308.
Hilliard, J., 1979. The relationship between equity indices on world exchanges. Journal of Finance 34, 103 – 114.
In,  F.,  Kim,  S.,Yoon,  J.  H.,  Viney,  C.,  2001.  Dynamic  interdependence  and  volatility transmission  of  Asian  stock  markets  evidence  from the  Asian  Crisis.  International Review of  Financial Analysis 10, 87 – 96.
Koutmos,  G.,  Booth,  G.G.,  1995.  Asymetric  volatility  transmission  in  internasional  stock markets. Journal of International Money and Finance 14, 747 – 762.
Theodossiou, P., Lee, U., 1993. Mean and volatility spillovers across major national stock market  :  further  empirical  evidence.  Journal  of  Financial  Research  16,  337  –  350 Winter.
Wong,  W.K.,  Penm, J., Terrel, R.D., Ching,  K.Y., 2004. The Relationship between stock markets  of  major  developed  countries  and  Asian  emerging  markets.  Journal  of Applied Mathematics & Decision Sciences 8 (4), 201 – 218.
Wongswan,  J.,  2006.  Transmission  of  information  across  international  equity  markets. Review of Financial Studies 19 (4).
Gebka,  B.,  Serwa,  D.,2007.  Intra-and  Inter-regional  spillovers  between  emerging  capital markets  around  the  world. Research  International  Business  and  Finance .21,  203- 221.
Gilenko,  E.,  &  Fedorova,  E.,2014.  Internal  and  external  spillover  effects  for  the  BRIC countries.  Multivariate  GARCH-in-mean  approach. Research  International Business and Finance , 32-45.
Gujarati,  Damodar  N.,  2003, Basic  Econometrics ,  4 th Edition,  McGraw-Hill,  Inc,  New York.
Malik,  F.,  &  Hassan,  S.A.  2009.  Multivariate  GARCH  modeling  of  sector  volatility transmission. The Quarterly Review of Economics and Finance . 47, 470-480.
Saleem, K (2009). International linkage of the Russian market and Russian financial crisis. A multivariate GARCH analysis. Research International Business and Finance . 23, 243-256
Zaid, Ahmed, S. A., 2011. Volatility Spillover Effects in Emerging Mena Stock Markets.
Review of Applied Economics. 7, No. 1-2.