Analisis Model CAPM dan APT Dalam Memprediksi Tingkat Return Saham Syariah
(Studi kasus Saham di Jakarta Islamic Index )

## Lemiyana
Dosen Fakultas Ekonomi dan Bisnis Islam Universitas Islam Negeri Raden Fatah Palembang
lemiyana@yahoo.com
Abstract:
T he aim of this research is to recognize the accuracy of CAPM and APT models in predicting the stock return of rural stocks and conventional stock at J akarta Islamic Index. Variable of this research are JII stock return, Beta, Risk free, Market return, GDP, SBI and inflation. T he analysis tools that used to measure macro economics variables in the future is Autogrssive Integrated Moving Avarage (ARIMA). T he accuracy of CAPM and APT models is measured by standart deviation and t test is used to compare the accuracy between CAPM and APT models. T he population of this research is all monthly stock return J akarta Islamic Index. W hereas the sample used is the monthly stock return of 11 JII companies during 2007 – 2012. T he result of this research showes that the CAPM model is more accurate than APT model in predicting the stock return J akarta Islamic Index.
Keywords: Stock Return, Beta, Risk free, Market return, GDP, SBI,and Inflation

## Pendahuluan
Pasar  modal,  baik  pasar  modal  konvensional  maupun  pasar  modal  syariah memperdagangkan  beberapa  jenis  sekuritas  yang  mempunyai  tingkat  risiko yang  berbeda.  Saham  merupakan  salah  satu  sekuritas  diantara  sekuritas‐ sekuritas lainnya yang  mempunyai  tingkat  risiko  yang  tinggi.  Risiko  tinggi tercermin  dari ketidakpastian  return  yang  akan  diterima  oleh  investor  di masa  datang.  Hal  ini sejalan  dengan  definisi  investasi  menurut  Sharpe  dalam (Tandelilin,  2010),  bahwa investasi merupakan komitmen dana dengan jumlah yang pasti untuk mendapatkan return yang tidak pasti di masa depan.
Dalam    memprediksi    pendapatan    saham    yang    diharapkan,    ada    dua model  yang seringkali  digunakan  para  investor,  yaitu Capital Assets Pricing Model (CAPM) dan Arbitrage Pricing Theory (APT).  CAPM  yang  diperkenalkan oleh    Sharpe    (1964)    dan    Lintner  (1965)    merupakan    model    untuk menentukan    harga    suatu    assets    pada    kondisi equilibrium .    Dalam    keadaan equilibrium tingkat  keuntungan  yang  disyaratkan  oleh pemodal  untuk  suatu saham    akan      dipengaruhi    oleh    risiko    saham    tersebut    (Tandelilin,    2010  : 187).  Dalam  hal  ini  risiko  yang  diperhitungkan  adalah  risiko  sistematis yang diwakili oleh beta , karena risiko yang tidak sistematik bisa dihilangkan dengan cara diversifikasi.
Stephen    A.    Ross  (1976)  mengembangkan  model  CAPM  dengan memasukkan variabel lain terutama variable makro seperti tingkat suku bunga, inflasi  serta  aktivitas  bisnis  memiliki  dampak  yang  signifikan  terhadap  tingkat perubahan return saham.    Model  hasil  pengembangan  ini  disebut Arbitrage Pricing Theory (APT).  APT  menggambarkan  hubungan  antara  risiko  dan pendapatan, tetapi dengan menggunakan asumsi dan prosedur yang berbeda. Dalam penelitian ini dipilih kelompok saham yang termasuk dalam hitungan Jakarta Islamic Index (JII) yang relatif  masih  baru,  tetapi  dari  tahun  ke  tahun index  saham  syariah  dalam kelompok Jakarta Islamic Index (JII)  menunjukan nilai    yang    terus    naik.    Mengingat      BEI    juga    menerapkan    kriteria‐kireteria ekonomi,    selain    kriteria    syariah,    dalam    menentukan    saham‐saham    yang masuk  kategori  JII,  maka  dapat  dikatakan  bahwa  saham‐saham  yang  masuk dalam  kategori  JII  merupakan  saham‐saham  unggulan  yang  memenuhi  kriteria syariah.
Berdasarkan hal diatas, maka studi dilakukan untuk pengujian model CAPM, APT  dalam  memprediksi  tingkat  return  saham  syariah.  Hasil  penelitian  dapat bermanfaat  bagi  pelaku  pasar  modal  untuk  menentukan    model  mana  yang memiliki return yang tinggi dengan risiko yang rendah. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui adakah perbedaan akurasi antara Capital Asset Pricing Model (CAPM) dan Arbitrage Pricing Theory (APT) dalam memprediksi saham Syariah di Jakarta Islamic Index (JII).
Landasan Teori dan Literature Review
Capital Asset Pricing Model (CAPM) CAPM  adalah  bentuk  standar  dari general equilibrium relationship bagi return asset yang  dikembangkan  secara  terpisah  oleh  Sharpe  (1964),  Lintner (1965)  dan  Mossin  (1969),  sehingga  model  ini  sering  disebut  dengan  CAPM bentuk Sharpe‐Lintner‐Mossin (Jogiyanto 2010 :487).  Definisi CAPM (jack Clark Francis)  :  “  Teori  penilaian  resiko  dan  keuntungan  aset  yang  didasarkan koeefisien beta (indeks  resiko  yang  tidak  dapat  didiversifikasi)”  (Kamarudin Ahmad, 2004:134)
Hal  yang  paling  utama  dari Capital Assets Pricing Model ini  adalah pernyataan  mengenai  hubungan  antara expected risk premium dari individual assets dan systematic risk ‐nya.  Jack  Treynor,  William  Sharpe  dan  John  Lintner pada sekitar tahun 1960‐an memformulasikan CAPM seperti berikut ini :
Rj ‐ Rf = (Rm ‐ Rf)*bj .......................................................................................... (1a)
Yang juga sering dituliskan sebagai:
Rj = Rf + (Rm ‐ Rf)*bj ......................................................................................... (1b)
Formulasi  di  atas  mengatakan  bahwa  tingkat  keuntungan  yang diharapkan  dari  suatu  saham  (Rj)  sama  dengan  tingkat  risiko  (Rf)  ditambah dengan  premi  risiko  [(Rm‐Rf)*bj].  Semakin  besar  risiko  saham  (b),  semakin tinggi risiko yang diharapkan dari saham tersebut dan dengan demikian semakin tinggi pula tingkat keuntungan yang diharapkan. Untuk mengestimasi besarnya koefisien  beta,  digunakan market model dengan  persamaan  dapat  dituliskan sebagai berikut:
Dimana : R i
= return sekuritas i
R M = return indeks pasar
α i =  intersep β i =  slope ε i = random residual error
Market  model  bisa  diestimasi  dengan  meregresi return sekuritas  yang  akan dinilai dengan return indeks pasar. Regresi tersebut akan menghasilkan nilai:
 i (ukuran return sekuritas i yang tidak terkait dengan return pasar)  i (peningkatan return yang  diharapkan  pada  sekuritas  i  untuk  setiap kenaikan return pasar sebesar 1%)
Arbitrage Price Theory (APT) Menurut  Robert  Ang  (1997  :    214)  APT  ( Arbritage Pricing Theory) menggunakan return dari suatu aset (sekuritas) yang dikaitkan dengan beberapa faktor yang mempengaruhi pasar.  APT ini digunakan untuk memprediksi harga suatu saham dimasa yang akan datang.
Model APT berasumsi bahwa investor percaya bahwa return sekuritas akan ditentukan oleh sebuah model faktorial dengan n faktor risiko, sehingga:
Dimana : R i = tingkat return aktual sekuritas i E(R i ) = return harapan untuk sekuritas i f = deviasi faktor sistematis F dari nilai  harapannya b i = sensitivitas sekuritas i terhadap faktor i e i = random error
Sedangkan persamaannya dalam model keseimbangan, return harapan untuk suatu sekuritas adalah :
E(R i ) = return harapan dari sekuritas i a 0 = return harapan dari sekuritas i bila risiko sistematis sebesar  nol b in = koefisien yang menujukkan besarnya pengaruh  faktor n terhadap return sekuritas i
F = Premi risiko untuk sebuah faktor (misalnya  premi risiko untuk F 1 adalah E(F 1 ) – a 0 ) Risiko dalam APT didefinisi sebagai sensitivitas saham terhadap faktor‐faktor ekonomi  makro  (b i ),  dan  besarnya return harapan  akan  dipengaruhi  oleh sensitivitas  tersebut.  Pada  dasarnya,  CAPM  merupakan  model  APT  yang  hanya mempertimbangkan  satu  faktor  risiko  yaitu  risiko  sistematis  pasar.  Dalam penerapan  model  APT,  berbagai  faktor  risiko  bisa  dimasukkan  sebagai    faktor risiko.
i e R R M i i i    β α i n in 2 i2 1 i1 i i e f b ... f b f b ) (R E R       n in 2 i2 1 i1 0 i F b ... F b F b a ) E(R     

## Risiko
Risiko  merupakan  kemungkinan  perbedaan  antara return aktual  yang diterima  dengan return yang  diharapkan.  Semakin  besar  kemungkinan perbedaannya, berarti semakin besar risiko investasi tersebut (Tendelilin 2010 : 102).  Besaran  risiko  investasi  diukur  dari  besaran  standar  deviasi  dari return yang  diharapkan.  Deviasi  standar  merupakan  akar  kuadrat  dari  varians,  yang menunjukkan  seberapa  besar  penyebaran  variabel  random  di  antara  rata‐ ratanya;  semakin  besar  penyebarannya,  semakin  besar  varians  atau  deviasi standar investasi tersebut.

## Return
Return merupakan salah satu faktor yang memotivasi investor berinvestasi dan juga merupakan imbalan atas keberanian investor menanggung  risiko atas investasi yang dilakukannya (Tendelilin 2010 : 102).
Untuk mengestimasi return sekuritas sebagai aset tunggal ( stand ‐ alone risk ), investor  harus  memperhitungkan  setiap  kemungkinan  terwujudnya  tingkat return tertentu, atau yang lebih dikenal dengan probabilitas kejadian.
Saham Syariah dan Jakarta Islamic Index (JII)
Saham  syariah  dapat  diartikan  sebagai  bukti  kepemilikan  atas  emiten  atas emiten atau perusahaan publik, dan tidak termasuk saham yang memiliki hak – hak  istimewa.    Sertifikat  yang  menunjukkan    bukti  kepemilikan  suatu perusahaan    yang  diterbitkan  oleh  emiten  yang  kegiatan  usaha  maupun  cara pengelolaannya  tidak  bertentangan  dengan  prinsip  syariah.  Saham    syariah adalah  saham  dari  perusahaan (emiten)  yang  dalam  operasionalnya  sesuai dengan  kaidah  syariat  islam.

## Kerangka Konseptual Penelitian
Berdasarkan  latar  belakang  masalah,  rumusan  masalah,  tujuan  penelitian, manfaat  penelitian  dan  kajian  teoritis  serta  tinjauan  empiris  yang  telah dijabarkan di depan, maka dapat dirumuskan suatu model konseptual penelitian sebagai berikut :

## Hipotesis
Adapun hipotesis dalam penelitian ini adalah : H 0 : Model  CAPM    dalam  memprediksi return saham  syariah  tidak  lebih akurat dari model APT.
H 1 : Model  CAPM  dalam    memprediksi return saham  syariah  lebih  akurat dari model APT.
Metodologi Penelitian Jenis dan Sumber data
Data yang digunakan adalah data sekunder bulanan  dari tahun 2007 sampai 2012 berupa  harga  saham  perusahaan  Jakarta Islamic Index 30,  Indeks  harga saham  gabungan  (IHSG)  Jakarta  Islamic Index, Pertumbuhan ekonomi (GDP), suku  bunga  SBI, tingkat  inflasi,  dari Bank Indonesia dan Biro Pusat Statistik (BPS).
CAPM
APT Variabel makro ekonomi Tingkat inflasi
Pertumbuhan ekonomi (GDP)
Risk free rate
Expected return APT Actual return Expected return CAPM Risk free rate
Market return
Beta (β) Standar deviasi return CAPM Standar deviasi return
APT
σ CAPM ≠ σ APT

## Metode Pengumpulan Data
Populasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  seluruh  saham  yang terdapat  pada  Jakarta  Islamic  Index.  Sedangkan  penentuan    sampel    dalam penelitian    ini    menggunakan    metode purposive sampling .    Populasi  pada penelitian  ini  sebanyak  30  emiten,  sebanyak  11  emiten  yang  memenuhi persyaratan dan digunakan pada penelitian  Jakarta Islamic Index.. Berikut daftar perusahaan sample untuk JII tahun 2007 – 2012.
Definisi Operasional Variabel Tabel 1. Variabel –variabel pada model CAPM No Variabel Definisi Skal a Pengukuran 1. Return Saham (Ri) Return  yang  telah  diterima  investor  dari transaksi  yang  berupa  capital  gain.    Hasil selisih antara harga saham i pada periode t dikurangi harga saham i sebelum periode t lalu  hasilnya  dibagi  dengan  harga  saham  i sebelum periode t Rasio R i – 2. Return Pasar (Rm) Return  yang  diperoleh  dari  perbandingan indeks  saham  yang  aktif  diperdagangkan. Hasil  selisih  dari  Indeks  Harga  Saham Gabungan pada periode t dikurangi Indeks Harga Saham Gabungan sebelum periode t dibagi  dengan  Indeks  Harga  Saham Gabungan sebelum periode t Rasio R m – 3. Return Aset Bebas Resiko (Rf) Return  yang  diperoleh  investor  tanpa menanggung  resiko  yang  diwakili  oleh tingkat  suku  bunga  Sertifikat  Bank Indonesia.  Aset bebas resiko yang didapat dari  suku  bunga  selama  satu  bulan  dibagi 12. Rasio R f
Sumber : Levy, Haim 2003. Fundamental of investments Tabel 2. Variabel –variabel pada model APT No Variabel Definisi Skala Pengukuran 1.  Pertumbuhan Ekonomi (F1) yang tidak diharapkan Selisih  pertumbuhan  ekonomi yang sesungguhnya dan pertumbuhan  ekonomi  yang diharapkan. ARIMA F1 = GDP actual – GDP expected
2.  Perubahan Tingkat Inflasi (F2) yang tidak diharapkan Selisih  tingkat  inflasi  yang sesungguhnya  dan  tingkat inflasi yang diharapkan. ARIMA F2= Inflasi actual – Inflasi expected 3.  Perubahan Tingkat Suku  Bunga  (F3) yang tidak diharapkan Selisih  tingkat  bunga  yang sesungguhnya  dan  tingkat bunga yang diharapkan.
Tingkat  bunga  diwakili  oleh tingkat bunga deposito bulanan bank pemerintah. ARIMA F3 = SBI rate actual – SBI rate expected
Sumber : Sharpe F. William. 1999. Investment
Model Autoregresif Integrated Moving Average (ARIMA) adalah  model yang  secara    penuh    mengabaikan    independen    variabel    dalam    membuat peramalan.  ARIMA menggunakan  nilai  masa  lalu  dan  sekarang  dari  variabel dependen  untuk  menghasilkan peramalan jangka pendek yang akurat. ARIMA cocok jika observasi dari deret waktu (time series) secara statistik berhubungan satu sama lain (dependent).

## Teknik Analisis Data
Akurasi  model  CAPM  dan  APT  pada  saham  konvensional  dan  syariah  dapat diukur sebagai berikut :
1. Pengukuran variabilitas (standar  deviasi) expected return dengan actual return .
2. Pengujian  terhadap  asumsi  klasik,  kondisi  ini  jika  tidak  terjadi penyimpangan terhadap model asumsi klasik yaitu:
a. Uji Heteroskedastisitas , yang berarti bahwa variasi (varian) variabel tidak sama untuk semua  pengamatan
b. Uji Autokorelasi ,  pengujian  ini  dilakukan  untuk  melihat  apakah  antara anggota pengamatan dalam variabel – variabel bebas yang sama memiliki keterkaitan satu sama lainnya.  Untuk mendiagnosis adanya autokorelasi dalam suatu model regresi dilakukan melalui pengujan terhadap nilai uji Durbin‐Watson (D‐W) dengan ketenuan sebagai berikut
1. Jika nilai D‐W kurang dari 1,10 berarti ada autokorelasi
2. Jika nilai D‐W antara 1,10 dan 1,54 berarti tanda kesimpulan
3. Jika nilai D‐W antara 1,55 dan 2,46 berarti tidak ada autokorelasi
4. Jika nilai D‐W antara 2,47 dan 2,90 berarti tanpa kesimpulan
5. Lebih dari 2,91 berarti ada autokorelasi
3. Koefisien Adjusted Determinasi (R 2 )
Menjelaskan  kemampuan  variabel  bebas  dalam  menjelaskan  return  saham. Pada model CAPM koefisien adjusted determinasi (R 2 ) menjelaskan kemampuan market  return  dalam  memprediksi  return  saham.    Sedangkan  pada  model  APT koefisien adjusted determinasi menjelaskan kemampuan pertumbuhan ekonomi yang  tidak  diharapkan,  tingkat  inflasi  yang  tidak  diharapkan  dan  tingkat  suku bunga yang tidak diharapkan dalam memprediksi return saham.
Hasil Penelitian dan Pembahasan
Deskripsi Statistik
Sampel dalam penelitian ini adalah  11 dari 30 emiten pada Jakarta Islamic Index (JII). Deskripsi penelitian ini meliputi rata‐rata return saham perusahaan sampel  dari  tahun  2007  sampai  dengan  2012,  rata‐rata  pendapatan  pasar  / return market (RM) dari tahun 2007 sampai dengan 2012, rata‐rata return Aset Bebas Resiko  (RF) dari tahun 2007 sampai dengan 2012. Adapun untuk variabel makroekonomi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  Pertumbuhan Ekonomi  (F1)  yang  diharapkan,  Perubahan  Tingkat  Inflasi  (F2)  yang  tidak diharapkan,  Perubahan  Tingkat  Suku  Bunga  (F3)  yang  tidak  diharapkan  dari tahun 2007 sampai dengan 2012.

## Return Saham
Return 11 saham dari JII, data actual return tersebut dapat diketahui bahwa semua saham memiliki rata – rata return yang positif dan yang memiliki rata – rata return yang paling tinggi adalah return saham PT Kalbe Farma Tbk (KLBF) yaitu  0.08199,  sedangkan  yang  memiliki  rata–rata  return  paling  rendah  dan negatif adalah PT Aneka Tambang Tbk (ANTM) yaitu ‐0.0044 .

## Return Pasar
Market return dimana nilai return IHSG terendah sebesar ‐0.314 pada bulan Oktober  tahun  2008  dan  nilai  return  IHSG  tertinggi  sebesar  0.202  pada  bulan April  tahun  2009,  nilai  return  JII  terendah  sebesar  ‐0.322  pada  bulan  Oktober tahun  2008  dan  nilai  return  JII  tertinggi  sebesar  0.199  pada  bulan  Juli  tahun 2009.
Tabel 3. Return Market periode 2007 – 2012 Tahun Bulan IHSG JII Tahun Bulan IHSG JII 2007 Januari ‐0,02713 * ‐0,04502 2010 Januari 0,029992 0,026379 Pebruari ‐0,00911 ‐0,0101 Pebruari ‐0,02337 ‐0,03271 Maret 0,05169 0,071429 Maret 0,089447 0,072464 April 0,09175 0,095238 April 0,06986 0,06982 Mei 0,04252 0,002899 Mei ‐0,05857 ‐0,06316 Juni 0,02639 0,031792 Juni 0,041831 0,033708 Juli 0,09818 0,089636 Juli 0,053191 0,05 Agustus ‐0,06599 ‐0,05398 Agustus 0,004236 ‐0,01863 September 0,07521 0,086957 September 0,135951 0,111814 Oktober 0,12039 0,1575 Oktober 0,038275 0,024668 November 0,01703 0,045356 November ‐0,02861 ‐0,05741 Desember 0,02158 0,018595 Desember 0,048995 0,047151 2008 Januari ‐0,04334 ‐0,03245 2011 Januari ‐0,07964 ‐0,10319 Pebruari 0,03616 0,067086 Pebruari 0,017894 0,039749 Maret ‐0,10103 ‐0,11984 Maret 0,060231 0,036217 April ‐0,05803 ‐0,04464 April 0,038326 0,027184 Mei 0,0603 0,03271 Mei 0,00445 0,003781 Juni ‐0,03887 ‐0,02715 Juni 0,013552 0,009416 Juli ‐0,01873 ‐0,09767 Juli 0,062227 0,057836 Agustus ‐0,0603 ‐0,08247 Agustus ‐0,06996 ‐0,06702 September ‐0,15374 ‐0,19663 September ‐0,07626 ‐0,06994 Oktober ‐0,31424 ‐0,32168 Oktober 0,068188 0,077236 November ‐0,01193 0,010309 November ‐0,02005 ‐0,01887 Desember 0,09098 0,102041 Desember 0,028802 0,032692 2009 Januari ‐0,01624 ‐0,00926 2012 Januari 0,031397 0,048417 Pebruari ‐0,03601 0 Pebruari 0,010908 0,007105 Maret 0,11595 0,107477 Maret 0,034379 0,029982 April 0,20153 0,181435 April 0,014313 ‐0,01541 Mei 0,11259 0,096429 Mei ‐0,08323 ‐0,08696 Juni 0,05738 0,045603 Juni 0,03209 0,03619 Juli 0,14603 0,199377 Juli 0,047017 0,055147 Agustus 0,00818 ‐0,01039 Agustus ‐0,0198 ‐0,00697 September 0,0538 0,055118 September 0,049754 0,054386 Oktober ‐0,04052 ‐0,04478 Oktober 0,000235 0,02995 November 0,02027 0,036458 November 0,003049 ‐0,04847 Desember 0,04884 0,047739 Desember 0,009588 0,010187 Sumber : Data diolah penulis
*Rmt = IHSG t – IHSG t‐1 / IHSG t‐1

## Risk Free Rate
Suku bunga bebas risiko (risk free rate ) dalam penelitian ini menggunakan tingkat  suku  bunga  Sertifikat  Bank  Indonesia  periode  2007  –  2012. Risk free
tertinggi  bulan  November  2008  yaitu  sebesar  0,112. Risk free terendah  bulan Febuari sampai Desember 2012 yaitu sebesar 0.058. Risk free ini mempengaruhi tingkat return model CAPM ataupun APT karena keduanya mempunyai variabel risk free.
Gambar 1. Risk free rate Periode 2007 ‐ 2012
Sumber : Bank Indonesia, data diolah penulis.
Penghitungan Variabel Makro Menggunakan Model ARIMA pada APT Uji Stasioneritas Data
Uji  stasioneritas  data  digunakan  untuk  melihat  apakah  data  mengandung  akar unit  atau  tidak.  Data time series dikatakan  stasioner  jika  data  tersebut  tidak mengandung  akar‐akar  unit  ( unit root )  dengan  kata mean, variance, dan covariant konstan sepanjang waktu.
Uji Stasioneritas data PDB
Tabel 4.
Uji Stasioneritas data level pada PDB t‐Statistic Pro b.* Augmented Dickey‐Fuller test statistic ‐ 2.198983 0.2 146 Test critical values: 1% level ‐ 4.004425 5% level ‐ 3.098896 10% level ‐ 2.690439
Risk Free (Rf) (%); 0,05750 0,00000 0,02000 0,04000 0,06000 0,08000 0,10000 0,12000 Ma ret Juni Sep tember De semb er Ma ret Juni Sep tember De semb er Ma ret Juni Sep tember De semb er Ma ret Juni Sep tember De semb er Ma ret Juni Sep tember De semb er Ma ret Juni Sep tember De semb er 2007 2008
2009 2010 2011 2012 Risk Free Rate Risk Free (Rf) (%)
Hasil pengujian dapat dilihat nilai ADF statistik untuk PDB sebesar 2,199 lebih kecil dari probabilitas di atas 10%, yaitu 2,69. Berarti data masih mengandung akar  unit,  dengan  kata  lain  data  tidak  stasioner  pada  tingkat  level.  Sehingga lakukan kembali pengujian unit root pada tingkat first difference
Tabel 5. Uji Stasioneritas tingkat first difference PDB t‐Statistic Pro b.* Augmented Dickey‐Fuller test statistic ‐3.404661 0.03 08 Test critical values: 1% level ‐4.057910 5% level ‐3.119910 10% level ‐2.701103
Berdasarkan pengujian yang kedua didapat bahwa nilai ADF statistik untuk PDB sebesar 3,405 lebih besar dari critical value dan probabilitasnya signifikan pada tingkat  keyakinan  5%.  Hal  ini  berarti  data  telah  stasioner  pada first difference . Secara tidak langsung ordo integrasi telah ditemukan, yaitu d = 1.
Uji Stasioneritas data Inflasi
Tabel 6. Uji Stasioneritas data level pada Inflasi t‐Statistic Prob.* Augmented Dickey‐Fuller test statistic ‐4.606545 0.0023 Test critical values: 1% level ‐4.103198 5% level ‐3.479367 10% level ‐3.167404
Berdasarkan hasil pengujian dapat dilihat nilai ADF statistik sebesar4,6065 lebih besar  dari  probabilitas  diatas  1%,  yaitu  4,103.  Berarti  data  sudah  tidak mengandung akar unit, dengan kata lain data sudah stasioner pada tingkat level dan tidak perlu dilakukan pengujian unit root pada tingkat first difference , ordo integrasi telah ditemukan, yaitu d = 0.
Uji Stasioneritas data BI Rate
Tabel 7.
Uji Stasioneritas data level pada BI Rate t‐Statistic Prob.* Augmented Dickey‐Fuller test statistic ‐1.933550 0.3154 Test critical values:  1% level ‐3.527045 5% level ‐2.903566 10% level ‐2.589227
Berdasarkan hasil pengujian dapat dilihat nilai ADF statistik sebesar 1,933 lebih kecil  dari  dengan  probabilitas  diatas  10%,  yaitu  2,589.Berarti  data  masih mengandung akar unit, dengan kata lain data tidak stasioner pada tingkat level dan harus melakukan kembali pengujian unit root pada tingkat first difference .
Tabel 8.
Uji Stasioneritas tingkat first difference BI Rate t‐Statistic Prob.* Augmented Dickey‐Fuller test statistic ‐4.232636 0.0012 Test critical values:  1% level ‐3.527045 5% level ‐2.903566 10% level ‐2.589227
Berdasarkan  pengujian  yang  kedua  didapat  bahwa  nilai  ADF statistik sebesar 4,2326 lebih besar dari criticalvalue dan probabilitasnya signifikan pada tingkat keyakinan 1%. Hal ini berarti data telah stasioner pada first difference Langkah berikutnya setelah uji stasineritas data adalah penentuan ordo suku AR dan MA. S etelah penentuan ordo AR‐MA adalah penentuan model terbaik.
Penentuan Model Terbaik PDB Tabel 9.
Estimasi Model PDB Variable Coefficient Std. Error t‐Statistic Prob. C ‐0.044261 0.223863 ‐0.197716 0.8466 AR(2) ‐0.213936 0.201789 ‐1.060197 0.3099 MA(3) 1.051209 0.256006 4.106184 0.0015 R‐squared 0.704641    Mean dependent var ‐0.040667 Adjusted R‐squared 0.655414    S.D. dependent var 1.380530 S.E. of regression 0.810391    Akaike info criterion 2.594256 Sum squared resid 7.880798    Schwarz criterion 2.735866 Log likelihood ‐16.45692    Hannan‐Quinn criter. 2.592748 F‐statistic 14.31426    Durbin‐Watson stat 2.821335 Prob(F‐statistic) 0.000664 Inverted MA Roots .51‐.88i .51+.88i ‐1.02 Estimated MA process is noninvertible
Hasil  regresi  pada  model  ARIMA  (2,1,3)  menunjukkan  bahwa  probabilitas AR(2)  tidak  signifikan,  yaitu  sebesar  0.3099,  maka  model  ini  dinyatakan  gugur dan  model  yang  terbaiknya  adalah  model  IMA(1,3).  Nilai  chi  squared  sebesar 0.704641  lebih  besar  dari  nilai  probabilitas  α  =  0.05    (0.704641  >  0.05)  maka menerima hipotesis yaitu uji asumsi terpenuhi.
Penentuan Model Terbaik Inflasi Tabel. 10.
Estimasi Model Inflasi Variable Coefficient Std. Error t‐Statistic Prob. C ‐0.029572 0.144167 ‐0.205124 0.8381 AR(1) 0.566605 0.175812 3.222799 0.0020 MA(1) 0.009747 0.213547 0.045642 0.9637 R‐squared 0.328565    Mean dependent var ‐0.028571 Adjusted R‐squared 0.308522    S.D. dependent var 0.622620 S.E. of regression 0.517741    Akaike info criterion 1.563227 Sum squared resid 17.95971    Schwarz criterion 1.659591 Log likelihood ‐51.71294    Hannan‐Quinn criter. 1.601504 F‐statistic 16.39316    Durbin‐Watson stat 1.996683 Prob(F‐statistic) 0.000002 Inverted AR Roots .57 Inverted MA Roots ‐.01
Hasil  regresi  pada  model  ARIMA  (1,0,1)  menunjukkan  bahwa  probabilitas MA(1) tidak signifikan, yaitu sebesar 0,5210, maka model ini dinyatakan gugur sehingga  model  yang  terbaik  adalah  model  AR(1).    Nilai  chi  squared  sebesar 0.328565  lebih  besar  dari  nilai  probabilitas  α  =  0.05    (0.328565  >  0.05)  maka menerima hipotesis yaitu uji asumsi terpenuhi.
Penentuan Model Terbaik BI Rate
Tabel 11.
Estimasi Model BI Rate Variable Coefficient Std. Error t‐Statistic Prob. C ‐0.046243 0.071794 ‐0.644109 0.5217 AR(1) 0.527017 0.174580 3.018762 0.0036 MA(1) 0.090676 0.205248 0.441789 0.6601 R‐squared 0.346500    Mean dependent var ‐0.050000 Adjusted R‐squared 0.326993    S.D. dependent var 0.317673 S.E. of regression 0.260609    Akaike info criterion 0.190322 Sum squared resid 4.550448    Schwarz criterion 0.286686 Log likelihood ‐3.661263    Hannan‐Quinn criter. 0.228599 F‐statistic 17.76247    Durbin‐Watson stat 2.000687 Prob(F‐statistic) 0.000001 Inverted AR Roots .53 Inverted MA Roots ‐.09
Hasil  regresi  pada  model  ARIMA  (1,1,1)  menunjukkan  bahwa  probabilitas MA(1) tidak signifikan, yaitu sebesar 0.6601, maka model ini dinyatakan gugur dan  model  yang  terbaik  adalah  model  ARI  (1,1).    Nilai  chi  squared  sebesar 0.346500  lebih  besar  dari  nilai  probabilitas  α  =  0.05    (0.346500  >  0.05)  maka menerima  hipotesis  yaitu  uji  asumsi  terpenuhi.    Homokedastis  (non heterokedatis)    karena  nilai  uji  asumsi  terpenuhi  maka  penelitian  berhenti sampai  di  ARIMA,  jika  tidak  maka  akan  diadakan  analisis  dengan  model  ARCH atau GARCH.

## Akurasi Hasil Perhitungan dengan CAPM
Model CAPM pada saham JII standar deviasi return tertinggi diperoleh pada PT.  Timah  Tbk  sebesar  1.14404,  sedangkan  standar  deviasi  return  terendah sebesar 0.09770 diperoleh PT. Astra Agro Lestari Tbk. Model CAPM pada saham LQ45 dengan standar deviasi return tertinggi diperoleh pada PT. United Tractors Tbk sebesar 1.06331, sedangkan standar deviasi return terendah sebesar 0.064 diperoleh PT. Astra International Tbk.

## Akurasi Hasil Perhitungan dengan APT
Arbitrage Pricing Theory (APT) adalah model penghitungan peramalan asset yang  memperhitungkan  faktor‐faktor  luar  seperti  makro  ekonomi.    Salah  satu persamaan  model  APT  yang  didapat  dari  olah  metode  least  square  sebagai berikut berikut:
Tabel 12. Nilai Koefisien JII
AALI ANTM BMTR INCO
INTP KLBF PTBA SMGR TINS TLKM UNVR a0 0.002 ‐ 0.023 ‐ 0.019 0.005 0.053 0.017 0.025 0.009 0.018 0.005 0.004 a1 0.022 ‐ 0.017 0.009 ‐ 0.031 0.023 ‐ 0.045 ‐ 0.029 ‐ 0.023 ‐ 0.032 ‐ 0.019 ‐ 0.004 a2 ‐ 0.011 0.044 0.073 ‐ 0.004 ‐ 0.105 ‐ 0.025 0.003 ‐ 0.263 0.023 ‐ 0.108 ‐ 0.002 a3 ‐ 0.385 ‐ 0.493 ‐ 0.076 ‐ 0.525 ‐ 0.202 ‐ 0.344 ‐ 0.326 0.009 ‐ 0.337 0.007 0.096
Berdasarkan persamaan dan hasil di atas, dapat disimpulkan jika Perusahaan AALI,  Apabila  ada  kenaikan  tingkat  PDB  sebesar  1%  maka  return  AALI  naik sebesar  0,022  dan  apabila  ada  penurunan  tingkat  PDB  sebesar  1%  maka  AALI turun  sebesar  0,022.  Kenaikan  tingkat  inflasi  sebesar  1%  maka  return  AALI turun  sebesar  0,011,  penurunan  tingkat  inflasi  sebesar  1%  maka  AALI  naik sebesar  0,011.  Kenaikan  nilai  BI  Rate  sebesar  1%  maka  AALI  turun  sebesar 0.385, dan penurunan nilai BI Rate sebesar 1% maka AALI naik sebesar 0,385. Apabila  variabel  PDB,  Inflasi  dan  BI  Rate  bernilai  0  atau  tidak  ada  pengaruh maka  return  bertambah  0,002  (sesuai  dengan  besaran  c  atau  konstanta) ditambah risk free jika terdapat return bebas resiko.
Model  APT  standar  deviasi  return  saham  perusahaan  JII  tertinggi  diperoleh oleh  PT.  Kalbe  Farma  Tbk  sebesar  0.560,  sedangkan  standar  deviasi  return saham terendah sebesar 0.089 diperoleh PT. Unilever Indonesia Tbk.

## Pengujian Terhadap Asumsi Klasik
Dalam pembentukan model APT digunakan model regresi berganda.  Model regresi  yang  diperoleh  dari  metode  kuadrat  terkecil  biasa  ( ordinary least sequares/OLS )  merupakan  model  regresi  yang  menghasilkan  estimator  linier tidak bisa yng terbaik / BLUE. Kondisi ini terjadi jika tidak terjadi penyimpangan terhadap model asumsi klasik.

## Uji Multikolenieritas
Uji  multikolinearitas  dimaksudkan  untuk  menguji  apakah  dalam  model regresi  ditemukan  adanya  korelasi  antar  variabel  independen.  Model  regresi yang  baik  seharusnya  tidak  terjadi  korelasi  diantara  variabel  bebas.  Diagnosis untuk  mengetahui  adanya  multikolinieritas  adalah  menentukan  nilai Variance Inflaction Factor (VIF) dan Tolerance . Batas tolerance value adalah > 0.10 dan VIF < 10
Uji Multikolinearitas CAPM Nilai Tolerance dan VIP Model CAPM
Berdasarkan  Tabel  Nilai  Tolerance  dan  VIP  model  CAPM  saham    JII  di  atas dapat dilihat bahwa semua variabel tidak terjadi multikolinearitas, karena nilai tolerance > 0.10 dan nilai VIF <10. sehingga variable‐variabel independent pada model CAPM terhindar dari multikolinearitas.
Uji Multikolinearitas APT Nilai Tolerance dan VIP Model CAPM Variabel Tolerance VIP PDB 0.932 1.072 Inflasi 0.631 1.584 BI Rate 0.607 1.649
Berdasarkan  hasil  tersebut  maka  dapat  diketahui  bahwa  semua  variablel memiliki  nilai tolerance nya  diatas  0,10  dan  VIF  dibawah  10,  sehingga  dapat dikatakan tidak terjadi multikolinearitas.

## Uji Autokorelasi
Autokorelasi digunakan untuk menguji apakah dalam sebuah model  regresi linier  ada  korelasi  antara  kesalahan  pengganggu  pada  periode  t  dengan kesalahan pada periode t‐1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada  problem  autokorelasi.Untuk  mendeteksi  autokorelasi  dalam  penelitian  ini maka digunakan uji Durbin Watson (DW).Untuk pengujian Durbin Watson (DW) digunakan ketentuan bahwa du < D‐W < 4‐ du.
Variabel Tolerance VIP RM 0.955 1.048 FR 0.955 1.048
Tabel 13.
Pengujian Durbin Watson (D ‐ W) Pada Saham JII JII Model CAPM Model APT du DW 4 ‐ du du DW 4 ‐ du AALI 1,675 2.045 2,325 1,705 1.878 2,295 ANTM 1,675 1.766 2,325 1,705 1.977 2,295 BMTR 1,675 1.86 2,325 1,705 1.257 2,295 INCO 1,675 2.238 2,325 1,705 1.818 2,295 INTP 1,675 2.734 2,325 1,705 1.983 2,295 KLBF 1,675 2.037 2,325 1,705 1.593 2,295 PTBA 1,675 1.88 2,325 1,705 2.29 2,295 SMGR 1,675 1.946 2,325 1,705 2.06 2,295 TINS 1,675 1.175 2,325 1,705 1.442 2,295 TLKM 1,675 2.3 2,325 1,705 2.259 2,295 UNVR 1,675 1.84 2,325 1,705 1.643 2,295
Pada  Tabel  di  atas  nilai  Durbin  Watson  (D‐W)  pada return saham perusahaan  JII    pada  model  CAPM  dibandingkan  dengan  nilai  tabel  dengan menggunakan  nilai  signifikansi  5%,  jumlah  sampel  (n)  72  dan  jumlah  variable independen (k) adalah 2 yaitu return market dan risk free pada saham masing‐ masing  perusahaan.  Pada  model  APT  dibandingkan  dengan  nilai  tabel  dengan menggunakan  nilai  signifikansi  5%,  jumlah  sampel  (n)  72  dan  jumlah  variable independen  (k)  adalah  3  yaitu  PDB,  Inflasi  dan  BI  Rate  pada  saham  masing‐ masing perusahaan.
Berdasarkan  Tabel  tersebut  secara  keseluruhan  nilai return saham perusahaan  JII  didapatkan  nilai  du  <  D‐W  <  4‐du.  Hal  ini  berarti  dapat disimpulkan bahwa tidak ada autokorelasi baik positif maupun negatif pada 11 return saham JII pada model CAPM maupun APT.

## Uji Heterokedastisitas
Heteroskedastisitas  varian  variabel  dependen  dalam  model  tidak equal terhadap  variabel  independen.  Konsekuensi  adanya  heteroskedastisitas  dalam model  regresi  adalah  estimator  yang  diperoleh  tidak  efisien,  baik  pada  sampel kecil  maupun  besar.  Diagnosis  adanya  heteroskedastisitas  dalam  uji  regresi dapat diidentifikasi dari pola scatter plot diagram . Pada persamaan regresi linier berganda dalam model ini tidak ada gejala atau tidak terjadi heteroskedastisitas.
Perbandingan Akurasi Hasil Perhitungan dengan Model CAPM dan APT saham JII
Tabel 14. Standar Deviasi Model CAPM dan APT saham JII
Periode 2007 – 2012 No Nama Perusahaan KODE SD CAPM SD APT Lebih akurat 1  PT Astra Agro Lestari Tbk AALI 0.098 0.068 CAPM
2  PT Aneka Tambang Tbk ANTM 0.152 0.174 CAPM 3  PT Global Mediacom Tbk BMTR 0.186 0.247 CAPM 4 PT International Nickel Indonesia Tbk INCO 0.122 0.153 CAPM 5 PT Indocement Tunggal Prakarsa Tbk INTP 0.083 0.160 CAPM 6  PT Kalbe Farma Tbk KLBF 0.582 0.560 APT 7 PT Tambang Batubara Bukit Asam Tbk PTBA 0.108 0.151 CAPM 8  PT Semen Gresik Tbk SMGR 0.124 0.153 CAPM 9  PT Timah Tbk TINS 1.144 0.142 APT 10  PT Telekomunikasi Indonesia Tbk TLKM 0.142 0.222 CAPM 11  PT Unilever Indonesia Tbk UNVR 0.073 0.089 CAPM
Pada uji keakuratan menggunakan standar deviasi, model CAPM ternyata lebih  akurat  daripada  model  APT  dalam  mengestimasi  return  saham  JII.  Nilai Standar  Deviasi  APT  terendah  adalah  0,089  pada  return  saham  UNVR.    Pada CAPM  nilai  MAD    tertinggi  1,144  pada  TINS  saham.  Dapat  ditarik  kesimpulan bahwa model CAPM memiliki tingkat akurasi yang cukup baik.
Gencar Candra  Premanto  (2004),  juga  meneliti  keakuratan  model CAPM dan APT pada saham konvensional juga memberikan kesimpulan bahwa model CAPM lebih akurat dibandingkan dengan model APT yang menggunakan faktor tingkat  inflasi,  suku  bunga  dan  kurs.  Sesuai  dengan  teori  Bodie  et  al.  (2011) Capital Asset Pricing Model sudah  luas  digunakan  karena Capital Asset Pricing Model mempunyai tingkat akurasi yang cukup tinggi pada aplikasi penting. Untuk  mengetahui  apakah  ada  perbedaan  yang  signifikan  antara  rata  – rata standart deviation CAPM  dan  rata  –  rata standart deviation APT  dilakukan analisis data menggunakan   bantuan  software SPSS .
Tabel 15.
Uji t (t ‐ test) perbandingan
Paired Differences
t df Sig. (2‐ tailed) Mean Std. Deviation Std. Error Mean 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper CAPM ‐ APT .06313 .31346 .09451 ‐.14746 .27371 .668 10 .519
Berdasarkan  Tabel  di  atas  bahwa  nilai  t  perbandingan  antara  CAPM  dan  APT pada saham JII adalah sebesar  0.688  dengan tingkat signifikansi sebesar 0.519, dimana nilai 0.519 lebih besar dari 0.05 (0.519 > 0.05) maka dapat disimpulkan terima H 0 yang berarti tidak ada perbedaan yang signifikan antara akurasi model CAPM dan APT dalam memprediksi return saham pada saham JII.
Koefisien Adjusted Determinasi (R 2 )
Koefisien    determinasi    digunakan    untuk    menguji    seberapa    besar peranan variabel independen untuk menjelaskan variabilitas variabel dependen dalam  model  regresi . Sebuah  garis  regresi  adalah  baik  jika  nilai  R 2 tinggi, sebaliknya bila nilai R2 adalah rendah maka kita mempunyai garis regresi yang kurang baik.
Tabel. 16.
Koefisien Adjusted Determinasi (R 2 ) No Nama Perusahaan KODE Adjusted R 2 CAPM Adjusted R 2 APT 1 PT Astra Agro Lestari Tbk AALI 0.549 0.549 2 PT Aneka Tambang Tbk ANTM 0.29 0.29 3 PT Global Mediacom Tbk BMTR 0.048 0.048 4 PT International Nickel Indonesia Tbk INCO 0.493 0.493 5 PT Indocement Tunggal Prakarsa Tbk INTP 0.424 0.424 6 PT Kalbe Farma Tbk KLBF 0.007 0.007 7 PT Tambang Batubara Bukit Asam Tbk PTBA 0.506 0.506 8 PT Semen Gresik Tbk SMGR 0.233 0.233 9 PT Timah Tbk TINS 0.325 0.325 10 PT Telekomunikasi Indonesia Tbk TLKM 0.167 0.167 11 PT Unilever Indonesia Tbk UNVR 0.047 0.047 RATA ‐ RATA 0.281 0.347
Nilai rata – rata koefisien determinasi ( R 2 ) CAPM (28.1%) pada saham JII yang  menjelaskan  kontribusi  pendapatan  pasar  terhadap  variasi  pendapatan saham  lebih  kecil  dibandingkan  rata‐rata  koefesien  determinasi  model  APT (34,7%).      Kemampuan  pendapatan  pasar  saham  ( return market portofolio ) untuk  menjelaskan  perubahan  pendapatan  saham  pada  model  CAPM  menurut Alexander,  GJ.,  dan  Sharpe,WF.  (Suad  Husnan,  2004:  107)  karena  pendapatan pasar saham menyatukan semua faktor makro ekonomi.
Penelitian  model  APT  yang  dilakukan  oleh  Roll  dan  Ross  (1984)  yang menjadi  rujukan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  4  (empat)  variabel  makro ekonomi  yang  meliputi  tingkat  pertumbuhan  ekonomi,  tingkat  suku  bungam, tingkat  inflasi  dan  suku  bunga  obligasi  yang  tidak  diharapkan  untuk mengestimasi return saham.  Hasil penelitian yang dilakukan oleh Roll dan Ross menunjukkan bahwa model APT lebih akurat daripada model CAPM.
Dalam  penelitian  ini  jika  dilihat  dari  standar  deviasi  model  CAPM  lebih akurat daripada model APT, namun dilihat dari Koefisien Adjusted Determinase (R 2 )  model  APT  lebih  mampu  menjelaskan  variasi  return  saham  untuk  kedua bursa.    Kemampuan  menjelaskan  variasi  return  saham  yang  ditunjukkandalam penelitian  ini  lebih  kecil  daripada  hasil  yang  didapat  dari  penelitian  Roll  dan Ross (1984).  Hal ini karena variabel makro ekonomi yang digunakan model APT dalam  penelitian  ini  hanya  tiga  variabel  sehingga  kemampuan  variabelmakro
ekonomi menjelaskan variasi harga saham yang ditunjukkan koefisien adjusted determinase (R 2 ) dalam penelitian ini lebih kecil dari penelitian yang dilakukan oleh Roll dan Ross (1984).
Kesimpulan dan Saran Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan  yng  telah  dikemukakan,  dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Secara  statistik  tidak  terdapat  perbedaan  akurasi  yang  signifikan  antara Capital Asset Pricing Model (CAPM)  dan Arbitrage Pricing Theory (APT) dalam memprediksi return  saham Syariah di Jakarta Islamic Index (JII)
2. Model CAPM lebih akurat daripada model APT dalam mempredeksi return saham Syariah
Saran
Sesuai hasil peneltian, maka saran yang dapat diberikan sebaiknya dalam membandingkan keakuratan lebih disarankan untuk menggunakan model CAPM daripada  model  APT  karena  jika  dilihat  dari  standar  deviasinya,  model  CAPM memiliki  standar  deviasi  yang  lebih  kecil  daripada  model  APT  untuk  kedua bursa.

## Daftar Pustaka
Kamarudin,  Ahmad.  2001. Dasar – dasar Manajemen Investasi dan Portofolio , edisi revisi, cetakan kedua, Jakarta: PT Asdi Mahasatya
Ang, Robert. 1997. Buku Pintar Pasar Modal Indonesia . Jakarta: T.T.P.
Premananto,  Gancar  Candra  dan  Madyan,  Muhammad.  2004.  “Perbandingan Keakuratan Capital Asset Pricing Model dan Arbitrage Pricing Theory dalam  Memprediksi  Tingkat  Pendapatan  Saham  Industri  Manufaktur Sebelum    dan    Semasa    Krisis  Ekonomi”,  Fakultas  Ekonomi,  Universitas Airlangga Jurnal Penelitian Dinamika Sosial Vol. 5 No. 2 Agustus 2004
Gujarati dan Porter. 2012. Dasar ‐ Dasar Ekonometrika . Jakarta : Salemba Empat.
Husnan,  Suad.2004. Dasar–Dasar Teori Portofolio dan Analisis Sekuritas , Yogyakarta: UPP AMP YKPN
Hartono,  Jogiyanto.  2010. Teori Portofolio dan Analisis Investasi ,  Edisi  Ketujuh, Yogyakarta: Fakultas Ekonomika dan Bisnis UGM
Roll, R. And Ross, S., A. “Critical Reexemanation of the Empirical Evidence on the Arbitrage Pricing Theory, Reply”, Journal of Fianace, Vol. XXXV. Juni 1984
Ross,  Stephen  A.,  Randolph  W.westerfield,  dan  Jeffrey  Jaffe.  2010 . Corporate Finance, Ninth Edition , Boston: McGraw‐Hill.
Sharpe, WF., and Cooper, G.M. “Risk – Return Class of New York Stock Exchange Common  Stocks  1931‐1967”, Financial Analysts Journa l,  March  –  April 1972
Tandelilin,  Eduardus.  2010. Portofolio dan Investasi Teori dan Aplikasi ,  Edisi pertama, Yogyakarta: Penerbit Kanisius
R.  Engle  dan  Ng.  Victor,  “Measuring  and  Testing  The  Impact  of    News  on Volatility, Journal of finance 48, 1993, hlm. 1749‐1778
Richard  A.  Ajayi  and  Mbodja  Mougoue,  (1996)  “On  the  Dynamic  Relation between Stock Prices and Exchange Rates”, Journal of Financial Research 19 , 193‐207
Anari  and  J.  Kolari.  2001.  “Stock  prices  and  inflation”, Journal of Financial Research 24, 587–602.
Darrat, A.F. 1990. “Stock Returns, Money, and Fiscal Policy”, Journal of Financial and Quantitative
Exchange  Rate  Models  for  Seven  Inflationary  OECD  countries”, Journal of International Money & Financ e, 15, 337‐368
L.  Glosten  dan  Runkle  D,  “On  The  Relation  between  The  Expected  Value  and Volatility  of  The  Nominal  Excess  Return  on  Stocks,” Journal of Financial Studies 6, 1993, hlm. 473‐506