Pengujian Tiga Asset Pricing Model Terhadap Excess Return Portofolio Pada Negara Berkembang di ASEAN
Adam Nurkholik Universitas Negeri Jakarta, Indonesia adam.nurkholik@gmail.com

## ABSTRAK
Studi  mengenai Asset  Pricing  Model pada  pasar  negara  maju  telah  dipelajari  secara ekstensif  dalam  35  tahun  terakhir,  namun  hanya  sedikit  yang  mendalaminya  di  pasar negara berkembang. Tujuan penelitian ini adalah mengkonfirmasi eksistensi efek pasar ( market  effect ),  efek  ukuran  ( size  effect ),  efek  nilai  ( value  effect )  dan  efek  momentum ( momentum effect ) dalam excess return portofolio dan menguji seberapa baik tiga Asset Pricing  Model memprediksi excess  return portofolio  untuk  negara  berkembang  di ASEAN.  Metode  Penelitian  menggunakan  metode ekspos  fakto dengan  pendekatan korelasional.  Teknik  analisis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  analisis regresi  berganda  dengan  tiga Asset  Pricing  Model ,  yakni Capital  Asset  Pricing  Model (CAPM), Three-Factor  Model , Four-Factor  Model .  Konstruksi  portofolio  dibentuk berdasarkan ukuran dan nilai ( size -B/M) dan berdasarkan ukuran dan momentum ( size - momentum).  Hasil  uji  hipotesis  penelitian  menunjukkan:  1) Market  effect terjadi  di Thailand,  Malaysia  dan  Indonesia,  baik  pada  portofolio size -B/M  maupun  portofolio size -momentum; 2) Size effect hanya terjadi di Malaysia, baik pada portofolio size -B/M maupun portofolio size -momentum; 3) Value effect hanya terjadi di Malaysia dan hanya pada  portofolio size -B/M;  4) Momentum  effect terjadi  di  Thailand  dan  Malaysia,  baik pada  portofolio  size-B/M  maupun  portofolio  size-momentum;  5 )  Four-Factor  Model adalah  model  estimasi  yang  terbaik  dan  paling  akurat  dalam  menduga excess  return portofolio  dibanding Three  Factors  Model dan  CAPM  baik  di  Thailand,  Malaysia maupun Indonesia pada portofolio size-B/M maupun portofolio size-momentum.
KataKunci: Asset Pricing Model, Excess Return,Portofolio

## 1. Pendahuluan
Aktivitas  perekonomian  global  timbul  atas  kontribusi  kegiatan  ekonomi  di  seluruh negara.  Saat  ini  negara  maju  mendominasi  geliat  perekonomian  global,  namun  negara berkembang  pun  juga  semakin  menunjukkan  konstribusi  dan  eksistensinya.  ASEAN sebagai  regional  yang  sedang  berkembang  juga  menjadi  penyumbang  peningkatan perekonomian globalmelalui perkembangan pasar modal dan industri sekuritasnya.
Hal mengejutkan terjadi saat membandingkan grafik Value of Share Trading Emerging Market  ASEAN dengan  grafik ReturnIndex  Emerging  Market ASEAN  dalam  Gambar 1.1 dan Gambar 1.2, bahwa terjadi kontradiksi antara situasi perdagangan saham negara berkembang  ASEAN  dengan return yang  diperoleh.  Sepanjang  tahun  2013  nilai perdagangan  saham  negara  berkembang  ASEAN  gabungan  mengalami  peningkatan, kemudian  mengalami  penurunan  di  sepanjang  2014.  Namun  tanpa  disangka  sepanjang tahun  2013  indeks return negara  berkembang  ASEAN  gabungan  justru  sebaliknya mengalami penurunan, kemudian mengalami peningkatan di sepanjang 2014.
Kondisi  yang  sama  pun  berulang  di  sepanjang  tahun  2018,  nilai  perdagangan  saham negara  berkembang  ASEAN  gabungan  mengalami  peningkatan.  Namun,  indeks return negara  berkembang  ASEAN  gabungan  sepanjang  tahun  2018  justru  mengalami sebaliknya yakni menurun.Terjadinya ketidaksinkronan antara nilai perdagangan saham negara berkembang ASEAN (Gambar 1.1) dengan return yang diperoleh (Gambar 1.2) menunjukkan adanya volatilitas atau risiko ( risk ) yang dihadapi oleh investor.
Adanya risk dan return tersebut  mengharuskan  setiap  investor  cermat  dan  tepat  dalam mengambil  keputusan  dikarenakan  setiap  jenis  investasi  memiliki risk dan return berbeda.  Dewasa  ini,  investor  mulai  mencoba  untuk  melakukan  penilaian  aset  ( asset pricing )  terhadap  tingkat  pengembalian  yang  diharapkan  ( expected  return )  dari investasinya.
Capital  Asset-Pricing  Model (CAPM)  ditemukan  oleh  Sharpe  (1964:  425)  yang berbicara  tentang beta pasar  (  )  beserta  kondisi  risikonya,  dimana  mampu  untuk menangkap return saham.  Selanjutnya  Fama  dan  French  (1993:  4)  memperkenalkan asset pricing model yang populer pada masanya disebut three-factor model yang terdiri
666.051 596.922 628.522 497.612 525.996 653.806 Emerging Market ASEAN 585.329 450.000 500.000 550.000 600.000 650.000 700.000 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 Gambar 1.2 Return Index Emerging Market ASEAN 2012 – 2018 (dalam USD)
Sumber: Index Performance Data, MSCI (Morgan Stanley Capital International) Inc. Gambar 1.1 Value of  Share Trading Emerging Market ASEAN 2012 –2018 (dalam Jutaan USD) Sumber: Monthly Reports, World Federation of Exchange . Data diolah penulis, 2018. 489 726.6 696 965.8 626 764.6 546 122.9 589 598.1 624 153.1 675 148.2 Emerging Market ASEAN 450000 500000 550000 600000 650000 700000 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
dari  faktor beta pasar  (β),  ukuran  ( size )  milik  Banz  (1981:  4)  dan  BE/ME  ( book-to- market / value ).  Kemudian  Carhart  (1997:  61)  mengusulkan four-factor  model dengan menambahkan  faktor  momentum  milik  Jegadeesh  dan  Titman  (1993:  76)  ke  dalam three-factor model milik Fama dan French (1993: 4).
Banyak penelitian empiris yang mengidentifikasi efek pasar ( market effect ), efek ukuran ( size  effect ),  efek  nilai  ( value  effect )  dan  efek  momentum  ( momentum  effect )  dalam suatu asset  pricing  model di  Amerika  Serikat  (U.S.)  dan  pasar  negara  maju  lainnya (Cakici,  Fabozzi,  &  Tan,  2013:  46).  Lebih  lanjut  Cakici  et  al.  (2016:  180) mengidentifikasi  di  antara  banyak  penelitian  empiris  di  pasar  negara  maju,  lihat DeBondt  dan  Thaler  (1987),  Fama  dan  French  (1992,  1996),  dan  Lakonishok et al. (1994) untuk bukti pada value effect , dan Jegadeesh dan Titman (1993, 2001) tentang momentum  effect di  U.S.  Lihat  Fama  dan  French  (1998,  2012),  Rouwenhorst  (1998, 1999), Griffin (2002), Griffin et al. (2003), Chui et al. (2010), dan Hou et al. (2011), dan Asness et  al. (2013),  dan  banyak  penelitian  lainnya  untuk  bukti  efek  pasar  ( market effect ),  efek  ukuran  ( size  effect ),  efek  nilai  ( value  effect )  dan  efek  momentum ( momentum effect ) di pasar negara maju.
Studi  mengenai asset  pricing perlahan  mulai  bermunculan  di  kawasan  ASEAN  seperti penelitian  yang  dicetuskan  oleh  Namira  dan  Nugroho  (2016),  Gunathilaka et  al. (2017) dan Saengchote (2017), mereka memulai dengan penelusuran efek pasar ( market effect ), efek ukuran ( size effect ), efek nilai ( value effect ) dan efek momentum ( momentum effect ) di negara domisili masing-masing.
Sementara pasar negara  maju telah dipelajari secara  ekstensif dalam 35 tahun terakhir, namun hanya sedikit yang menginvestigasi efek pasar ( market effect ), efek ukuran ( size effect ), efek nilai ( value effect ) dan efek momentum ( momentum effect ) di pasar negara berkembang, meskipun aktivitas ekonomi dan pasar saham di pasar negara berkembang terus meningkat (Hanauer & Linhart, 2015: 176). Terlepas dari kenyataan bahwa pasar negara berkembang merupakan bagian dari pasar saham dunia yang semakin meningkat, namun studi empiris yang menyelidiki faktor market return , ukuran ( size ), nilai ( value ) dan momentum untuk pasar negara berkembang jauh lebih sedikit  (Cakici et  al.,  2016: 180). Cakici, Tang dan Yan (2016: 179) melihat bahwa pasar yang sedang berkembang telah menjadi bagian penting dari alokasi portofolio saham global.
Sepengetahuan  dalam  kapasitas  keilmuan  saya,  penelitian  ini  adalah  yang  pertama menelusuri efek pasar ( market effect ), efek ukuran ( size effect ), efek nilai ( value effect ) dan efek momentum ( momentum effect ) sebagai explanatory dalam suatu asset pricing model untuk  memprediksi return dalam  konteks  ASEAN.  Penelitian  ini  mencoba melakukan  pendekatan  seperti  dalam  penelitian  Fama  (2012)  dan  Cakici et  al. (2013) yang mempelajari efek pasar ( market effect ), efek ukuran ( size effect ), efek nilai ( value effect ) dan efek momentum ( momentum effect ) di tiga regional berkembang (Asia, Eropa Timur, dan Amerika Latin) dan menemukan bukti kuat untuk efek pasar ( market effect ), efek  ukuran  ( size  effect )  dan  efek  nilai  ( value  effect )  di  semua  regional  dan  efek
momentum  ( momentum  effect )  di  semua  regional  kecuali  Eropa  Timur.  (lihat,  sebagai contoh, Bekaert & Harvey, 2003; Bekaert, Harvey, & Lumsdaine, 2002).
Perbedaan dengan penelitian sebelumnya  yang menjadikan kontribusi dalam  penelitian ini ada tiga. Pertama, memberikan bukti baru dalam konteks ASEAN untuk melengkapi hasil  yang  telah  didokumentasikan  dalam  penelitian  sebelumnya  pada  pasar  negara berkembang  dunia.  Kedua,  penelitian  ini  menganalisis  dampak  untuk  pasar  negara berkembang (ASEAN) secara individu, pada sebagian besar penelitian sebelumnya acap kali  mengelompokkan  berbagai  pasar  ke  beberapa  regional  dan  hanya  mengeksplorasi suatu  regional  secara  general.  Ketiga,  sebagian  besar  penelitian  sebelumnya  dalam pembentukan  portofolio return negara  berkembang  berfokus  pada  saham  besar  saat mengelompokan  ukuran  ( size )  saham.  Sampel  pada  penelitian  ini  mencakup  semua kelompok  ukuran  ( size ),  termasuk  saham  kecil  ( microcaps )  dan  diharapkan  dapat menghasilkan hasil yang lebih menantang.
Dengan  demikian,  berdasarkan  kondisi  global  ( general ),  fakta  empiris  di  lapangan ( empiric ) dan penelitian terdahulu yang relevan ( scientific ) bahwasanya topik pengaruh terhadap return ini sangatlah penting dan menarik untuk diteliti kembali dalam konteks pasar  negara  berkembang,  khususnya  ASEAN.  Bagi  investor  atau  manager  keuangan tentu sangat memerlukan informasi dan cara terbaik untuk memaksimalkan sekumpulan investasi yang telah mereka putuskan atas segala risiko yang mereka tanggung.

## 2. Kajianteoritik
Penggunaan asset  pricing  model pada  penelitian  ini  memunculkan  empat  faktor  yang dapat  mempengaruhi return ,  yakni market  return ,  ukuran  ( size ),  nilai/rasio book-to- market ( value )  dan  momentum.  Adapun  penjelasan  secara  teoritis  menurut  para  pakar dari setiap faktor adalah sebagai berikut.
2.1 Hipotesis Pasar Efisien ( Efficient Market Hypothesis )
Efficient Market Hypothesis (EMH) yang dijelaskan oleh Fama dan French (1970: 383) menjelaskan  pasar  ideal  adalah  yang  menyediakan  sinyal  akurat  untuk  berinvestasi, sehingga  investor  dapat  memilih  diantara  aset  yang  merepresentasikan  kondisi  riil sebuah  perusahaan  atas  dasar  asumsi  bahwa  harga  aset  kapan  pun  akann  selalu “sepenuhnya  mencerminkan”  /  “ fully  reflect ”  semua  informasi  yang  tersedia,  maka sebuah pasar  yang harga asetnya selalu “sepenuhnya mencerminkan” semua informasi yang tersedia disebut “efisien” / “ efficient ”.
Teori  pasar  efisien  ini  menegaskan  bahwa  harga  saham  sepenuhnya  merefleksikan seluruh  informasi  relevan  yang  tersedia  di  pasar.  Oleh  karenanya  Fama  dan  French (1970: 383) membagi informasi tersebut ke dalam tiga jenis yaitu (1) informasi historis harga saham yang relevan dengan valuasi saham pada saat ini atau masa mendatang; (2) informasi umum yang dapat diperoleh melalui media cetak maupun elektronik misalnya
terkait  kondisi  ekonomi  global,  industri,  dan  perusahaan;  dan  (3) Inside  information yang merupakan informasi yang secara terbatas dimiliki oleh beberapa individu tertentu.
Lebih lanjut, Fama dan French  (1970: 383) membagi jenis-jenis hipotesis pasar efisien menjadi tiga jenis antara lain hipotesis bentuk lemah ( weak form ), hipotesis bentuk agak kuat  ( semi-strong  form ),  dan  hipotesis  bentuk  kuat  ( strong  form ).  Jenis  ini  dibedakan menurut  dugaan  mengenai  apa  yang  dimaksud  dengan  istilah  “seluruh  informasi  yang tersedia” / “ all available information ”.
2.2 Return dan Risk
Return saham dapat dibedakan menjadi dua yaitu return yang sesungguhnya telah terjadi ( realized return ) dan return yang diharapkan akan diperoleh oleh investor di masa yang akan  datang  ( expected  return ).  Bodie et  al. (2013:  111)  menyatakan  bahwa realized return disebut juga dengan istilah holding-period return (HPR) yang merupakan tingkat pengembalian  selama  periode  investasi  yang  diberikan.  Sementara  Bodie et  al. (2013: 115) mendefinisikan expected return sebagai nilai rata-rata distribusi HPR.
Menurut Bodie et al. (2013: 149),berdasarkan sifatnya yang dapat dihilangkan atau tidak, risiko  dapat  dibedakan  menjadi  dua  macam,  yaitu:  1)  Risiko  sistematis  ( market/ systematic/nondiversifiable risk ), merupakan risiko yang tidak dapat dihilangkan (masih tetap  ada)  meskipun  telah  dilakukan  diversifikasi.  Risiko  ini  berkaitan  dengan  kondisi yang  terjadi  di  pasar  secara  umum,  misalnya  perubahan  dalam  perekonomian  secara makro,  risiko  tingkat  bunga,  risiko  politik,  risiko  inflasi,  risiko  nilai  tukar  dan  risiko pasar. Risiko ini mempengaruhi semua perusahaan dan karenanya tidak bisa dihilangkan dengan  diversifikasi;  2)  Risiko  tidak  sistematis  ( unique/nonsystematic/firm- specific/diversifiable/ idiosyncratic risk ), merupakan risiko yang dapat dikurangi/dihilangkan  dengan  cara  melakukan  diversifikasi.  Risiko  tidak  sistematis relatif  lebih  mudah  untuk  mengatasinya  karena  risiko  jenis  ini  hanya  berdampak  pada satu jenis/sektor saham tertentu saja.

## 2.3Teori Portofolio Markowitz
Harry  Markowitz  (1952)  mencetuskan  dan  mempublikasikan  secara  luas  sebuah  teori portofolio  dalam  jurnal  terkenalnya  yang  berjudul Portfolio  Selection didasarkan  atas pendekatan mean (rata-rata) dan variance (varians), dimana untuk menghitung expected return dari  sebuah  portofolio  adalah  dengan  menghitung mean  return dari  setiap sekuritas yang ada di portofolio tersebut. Sementara, risiko dari sebuah portofolio adalah varians  dari  setiap  sekuritas  ( covariance )  dari  antara  anggota  portofolio  dan  bobot probabilitas masing-masing sekuritas di dalam portofolio.
Teori  Portofolio  Markowitz  ini  disebut  juga  sebagai Mean-Variance  Criterion ,  yang menekankan  pada  usaha  memaksimalkan  return  yang  diharapkan  ( mean )  dan meminimumkan risiko ( variance ) untuk memilih aset dan menyusun portofolio optimal (Bodie et al., 2013: 158). Lebih lanjut, Markowitz (1952: 79) menemukan unsur risiko
dapat  diminimumkan  melalui  diversifikasi  dan  mengkombinasikan  berbagai  instrumen investasi kedalam portofolio untuk memberikan expected return maksimal.

## 2.4 Asset Pricing Model
Asset  Pricing didefinisikan  sebagai  suatu  teknik  penilaian  aset  yang  digunakan  dalam memprediksi  tingkat return yang  diharapkan  dengan  mempertimbangkan  faktor  risiko tertentu. Bodie et al. (2013: 194) mengungkapkan bahwa model asset pricing merupakan sekumpulan  prediksi  mengenai  keseimbangan  perkiraan return terhadap  aset berisiko.Dalam  penelitian  ini  menggunakan  meliputi  3  (tiga)  jenis  model asset  pricing yang akan digunakan untuk mengevaluasi kinerja portofolio, yaitu Capital Asset Pricing Model  (CAPM),  Fama-French  Three  Factors  Model dan Carhart  Four  Factors Model .Bodie et  al. (2013:  194)  menjelaskan  bahwa  CAPM  adalah  model  yang menghubungkan expected  return dari  suatu  aset  terhadap  risiko  sistematisnya  yang diukur dengan beta (  ).
Fama  dan  French  (1993)  menemukan  bahwa  ukuran  perusahaan  ( size )  milik  Banz (1981)  dan  rasio book-to-market (B/M)  berkorelasi  kuat  terhadap return sehingga menduga bahwa kedua hal tersebut mungkin merupakan proksi ( proxy ) lain atas faktor risiko  yang  tidak  /  belum  diobservasi  namun  dapat  mempengaruhi return selain beta CAPM.Carhart  (1997)  memperkenalkan Carhart  Four  Factors  Model yang menambahkan  faktor  momentum  milik  Jegadeesh  dan  Titman  (1993)  dengan  notasi WML  ( Winner  minus  Losser )  ke  dalam  model Fama-French  Three  Factors  Model sebelumnya  yang  diperkenalkan  oleh  Fama  dan  French  (1993)  sebagai  faktor  keempat yang  dapat  memprediksi return saham  selain  faktor market  return ,  faktor  kapitalisasi pasar ( size ), faktor rasio book-to-market .

## 3. Kerangka Pemikiran
Banyak  penelitian  telah  dilakukan  oleh  para  ahli  untuk  mengetahui  hubungan  antara risiko  dan return yang  diharapkan  dengan  menggunakan  model asset  pricing .  Berikut pemaparan  logis  bagaimana  masing-masing  faktor  di  dalam  tiga  model asset  pricing yang dapat mempengaruhi return .
3.1 Pengaruh Market Return Terhadap Return
Market return adalah tingkat pengembalian yang ada di pasar yang diukur berdasarkan pergerakan  indeks  harga  saham  gabungan.  Indeks  harga  saham  gabungan  sangat dipengaruhi oleh kondisi faktor makro. Faktor makro dapat berupa kondisi yang terkait pada faktor ekonomi maupun faktor politik dan keamanan suatu negara. Apabila kondisi politik, ekonomi, dan keamanan negara dalam kondisi stabil maka kegiatan ekonomi dan bisnis  mikro  yaitu  perusahaan  akan  berjalan  lancar  sehingga  mampu  mendapatkan keuntungan dari usahanya. Semakin besar keuntungan yang diperoleh perusahaan maka akan  berpengaruh  pada  peningkatan  harga  saham  karena  investor  memandang  ini
sebagai  hal  yang  baik  (sentimen  positif).  Sebaliknya  apabila  kondisi  makro  sedang buruk akan menyebabkan lesunya kegiatan ekonomi mikro sehingga banyak perusahaan menderita  kerugian  dan  akhirnya  akan  berpengaruh  negatif  terhadap  harga  sahamnya serta investor pun enggan memiliki saham (sentimen negatif).
Risiko  yang  disebabkan  oleh  faktor  makro  seperti  tingkat  inflasi,  suku  bunga,  politik, dan keamanan merupakan risiko pasar yang dihadapi oleh sekuritas. Satu-satunya risiko yang  mempengaruhi return dalam  model  CAPM  yang  dicetuskan  oleh  Sharpe  (1964) adalah  risiko  pasar  sebagai  risiko  sistematis  ( systematic  risk ).  Risiko  ini  diukur  oleh besarnya beta (  ) dan berkorelasi positif terhadap return saham. Semakin tinggi beta (  ) yang  dimiliki  suatu  saham,  maka  semakin  sensitif return saham  terhadap  perubahan pasar.
Beberapa  penelitian  terdahulu  yang  mendalami  pengaruh market  return,  size,  book-to- market danmomentumterhadap return seperti Apergis, Artikis dan Sorros (2011); Fama dan  French  (2012);  Cakici,  Fabozzi  dan  Tan  (2013);  Cakici  &  Tan  (2014);  Boamah (2015);  Hanauer  dan  Linhart  (2015);  Balakrishnan  (2016);  Cakici,  Tang  and  Yan (2016);  Namira dan Nugroho  (2016),  Gunathilaka et  al. (2017);  Saengchote  (2017) dan Vuong dan Vu (2017), satu suara menunjukkan hasil bahwa return market memberikan pengaruh positif terhadap return , yang mana sejalan dengan pemaparan logis diatas.
3.2 Pengaruh Size ( Small Minus Big /SMB)Terhadap Return
Firm  size mempengaruhi  keputusan  investor  karena  adanya  faktor  risiko  bisnis. Keberlangsungan  usaha big  firm dinilai  dapat  bertahan  dalam  jangka  panjang  karena lebih mudah mendapatkan pinjaman saat krisis, hal ini membuat rasa aman bagi investor saat  memiliki  saham big  firm yang  berisiko  rendah,  sehingga return bagi  investor  dari memiliki saham big  firm juga akan rendah. Namun berbeda dengan small  firm dimana lebih sensitif terhadap perubahan kondisi bisnis, hal ini mencerminkan tingginya risiko yang  melekat  pada small  firm .  Oleh  karenanya  saham small  firm lebih  berisiko,  maka investor  menginginkan return yang  lebih  tinggi  ketika  memegang  saham small  firm. Kondisi  inilah  yang  ditemukan  oleh  Banz  (1981)  saat  menguji  hubungan  antara  total nilai pasar saham perusahaan ( market capitalization ) dan return nya.
Kondisi  tersebut  selanjutnya  disebut  sebagai  'efek  ukuran  ( size  effect )',  lalu  dijadikan sebagai  salah  satu  proksi  dalam  memprediksi return bagi  investor  dengan  melakukan selisih return dari saham small firm dengan return dari saham big firm , yang dinotasikan dengan SMB ( Small minus Big ).
Beberapa  penelitian  terdahulu  yang  mendalami  pengaruh market  return,  size,  book-to- market danmomentumterhadap return seperti Apergis, Artikis dan Sorros (2011); Fama dan  French  (2012);  Cakici,  Fabozzi  dan  Tan  (2013);  Hanauer  dan  Linhart  (2015); Boamah  (2015);  Balakrishnan  (2016);  Namira  dan  Nugroho  (2016),  Gunathilaka et al. (2017); Saengchote (2017) dan Vuong dan Vu (2017), satu suara menunjukkan hasil
bahwa  faktor size (SMB)  memberikan  pengaruh  positif  terhadap return ,  yang  mana sejalan dengan pemaparan logis diatas.
3.3 Pengaruh Value ( High Minus Low /HML) Terhadap Return
Value dicerminkan dari rasio book-to-market (B/M) yaitu rasio nilai buku terhadap nilai pasar  dari  ekuitas  suatu  perusahaan,  dimana  berbicara  tentang  risiko.  Jika  nilai  pasar ekuitas  suatu  perusahaan  mendekati  nilai  bukunya  ( high B/M),  maka  hal  ini mencerminkan  sikap  pesimis  para  investor  terhadap  produktivitas  masa  depan perusahaan  karena  adanya  perkiraan  bahwa  perusahaan  tersebut  akan  mengalami kegagalan operasi atau terancam masalah keuangan, kemudian muncul sentimen negatif di  benak  investor  jika  memiliki  saham high B/M  karena  dihadapi  dengan  risikoyang tinggi. Oleh karena itu, investor mengharapkan return yang tinggi saat memiliki saham high B/M.
Sebaliknya  jika  nilai  pasarnya  menjauh  dari  nilai  bukunya  ( low B/M),  hal  ini mencerminkan  sikap  optimis  investor  terhadap  prospek  produktivitas  masa  depan perusahaan tersebut  yang kuat  dalam perencanaan keuangan  (adanya sentimen positif), sehingga  risiko  yang  ditanggung  oleh  investor  akan  rendah  jika  memiliki  saham low B/M.  Sehingga return yang  diperolehinvestor  akan  rendah  saat  memiliki  saham low B/M.
Penelitian Fama dan French (1993) saat menemukan bahwa rasio book-to-market (B/M) berkorelasi kuat terhadap return , maka kondisi tersebut selanjutnya disebut sebagai 'efek nilai  ( value  effect )',  yang  selanjutnya  dijadikan  sebagai  salah  satu  proksi  dalam memprediksi return bagi investor dengan melakukan selisih return dari saham high B/M dengan return dari saham low B/M, yang dinotasikan dengan HML ( High minus Low ).
Beberapa  penelitian  terdahulu  yang  mendalami  pengaruh market  return,  size,  book-to- market danmomentumterhadap return seperti Apergis, Artikis dan Sorros (2011); Fama dan French (2012); Cakici, Fabozzi dan Tan (2013); Cakici & Tan (2014); Hanauer dan Linhart  (2015);  Boamah  (2015);  Cakici,  Tang  and  Yan  (2016);  Namira  dan  Nugroho (2016),  Gunathilaka et  al. (2017);  Saengchote  (2017)  dan  Vuong  dan  Vu  (2017),  satu suara  menunjukkan  hasil  bahwa  faktor value (HML)  memberikan  pengaruh  positif terhadap return , yang mana sejalan dengan pemaparan logis diatas.
3.4 Pengaruh Momentum ( Winner Minus Losser /WML) Terhadap Return
Jegadeesh dan Titman (1993) menemukan bahwa saham  yang berkinerja baik ( winner ) pada  periode  sebelumnya  akan  memberikan return tinggi  pada  waktu  sekarang  dan sebaliknya saham  yang  berkinerja buruk ( losser ) akan memberikan return rendah pada waktu sekarang. Dalam sudut pandang investor, momentum didefinisikan sebagai suatu tendensi jika harga suatu saham meningkat, maka harga saham tersebut selanjutnya akan terus  meningkat  (sentimen  positif).  Sebaliknya  apabila  harga  suatu  saham  menurun, maka harga saham tersebut akan terus menurun (sentimen negatif).
Carhart (1997) mendapati hasil bahwa saham-saham winner yaitu saham dengan kinerja yang paling baik pada periode yang lalu (t-1) akan memberikan return yang lebih tinggi pada periode sekarang apabila dibandingkan dengan average return saham pada saat ini (periode  t),  namun  hal  tersebut  tidak  berlaku  pada  periode  selanjutnya.  Begitu  pun sebaliknya  dengan  saham-saham losser .  Maka  kondisi  tersebut  selanjutnya  disebut sebagai  'efek  momentum  ( momentum  effect )',  yang  selanjutnya  dijadikan  sebagai  salah satu  proksi  dalam  memprediksi return bagi  investor  dengan  melakukan  selisih return saham winner dengan return saham losser , dinotasikan dengan HML ( High minus Low ). Beberapa  penelitian  terdahulu  yang  mendalami  pengaruh market  return,  size,  book-to- market danmomentumterhadap return seperti Fama dan French (2012); Cakici, Fabozzi dan  Tan  (2013);  Cakici  &  Tan  (2014);  Hanauer  dan  Linhart  (2015);  Balakrishnan (2016);  Cakici,  Tang  and  Yan  (2016);  Namira  dan  Nugroho  (2016);  Gunathilaka et al. (2017)  dan  Vuong  dan  Vu  (2017),  satu  suara  menunjukkan  hasil  bahwa  faktor momentum  (WML)memberikan  pengaruh  positif  terhadap return ,  yang  sejalan  dengan pemaparan logis.
3.5 Asset Pricing Model yang Paling Akurat Dalam Menduga Return
Seperti diketahui bahwa tujuan berinvestasi adalah untuk memperoleh return . Kegiatan investasi pada suatu perusahaan dilakukan oleh investor tidak hanya berdasarkan tebak- tebakan  semata.  Ada  berbagai  teori  yang  membahas  mengenai  bagaimana  seorang investor melakukan pertimbangan dalam pilihan investasinya terutama investasi di pasar modal,  salah  satunya  dengan asset  pricing  model .  Penelitian  ini  menggunakan  tiga model asset pricing ( Capital Asset Pricing Model (CAPM) milik Sharpe (1964) , Three Factors  Model (3FM)  milik  Fama  dan  French  (1993)  dan Four  Factors  Model (4FM) milik  Carhart  (1997))  dengan  tujuan  memberikan  gambaran  perbandingan  model asset pricing terbaik dalam mengestimasi return dalam investasi.
Apabila terdapat model asset pricing terbaik  yang valid maka dapat menjadi salah satu referensi  investor  untuk  menjadikan  patokan  ( benchmark )  yang  lebih  akurat  dalam mempertimbangkan  dan  merancang  strategi  investasi.  Dengan  demikian,  baik  investor individu  maupun  institusi  dapat  membentuk  portofolio  yang  optimal  tergantung  pada risk appetite (selera risiko) masing-masing.
Sebagai gambaran, jika berdasarkan hasil pengujian didapati CAPM adalah model yang terbaik dalam mengestimasi return di negara berkembang ASEAN, menandakan bahwa hanya dengan variabel independen ( market excess return ) sudah cukup dipertimbangkan sebagai informasi dan penentu keputusan yang akurat bagi investor dalam memprediksi return di negara berkembang ASEAN.
Begitu  pula  jika  berdasarkan  hasil  pengujian  didapati  model  3FM  adalah  model  yang terbaik dalam mengestimasi return di negara berkembang ASEAN, menandakan bahwa hanya  dengan  variabel  independen  ( market  excess  return,  size dan value )  sudah  cukup
dipertimbangkan  sebagai  informasi  dan  penentu  keputusan  yang  akurat  bagi  investor dalam memprediksi return di negara berkembang ASEAN.
Dan apabila berdasarkan hasil pengujian didapati model 4FM adalah model yang terbaik dalam  mengestimasi return di  negara  berkembang  ASEAN,  menandakan  bahwa sebaiknya  seluruh  variabel  independen  ( market  excess  return,  size,  value dan momentum) dipertimbangkan sebagai informasi dan penentu keputusan yang akurat bagi investor dalam memprediksi return di negara berkembang ASEAN.
Beberapa  penelitian  terdahulu  seperti  Apergis,  Artikis  dan  Sorros  (2011);  Fama  dan French  (2012);  Cakici,  Fabozzi  dan  Tan  (2013);  Hanauer  dan  Linhart  (2015); Balakrishnan  (2016);  Gunathilaka et  al. (2017);  Saengchote  (2017)  dan  Vuong  dan  Vu (2017) yang menguji 3 model asset pricing (CAPM milik Sharpe (1964), Three Factors Model milik  Fama  dan  French  (1993)  dan Four  Factors  Model milik  Carhart  (1997)) saat  mendalami  pengaruh market  return,  size,  book-to-market danmomentumterhadap return ,  secara  seragam  menunjukkan  hasil  bahwa Four  Factors  Model berada  di peringkat  teratas  sebagai  model  yang  mampu  menduga return paling  akurat  dibanding Three Factors Model dan CAPM.

## 3.6 Perumusan Hipotesis
Berdasarkan  uraian  kerangka  berpikir  yang  logis  diatas  dapat  digabungkan  rumusan hipotesis penelitian sebagai berikut:
H1 : Market return berpengaruh positif terhadap return.
H2 : Size ( Small Minus Big /SMB) berpengaruh positif terhadap return . H3 : Value ( High Minus Low /HML) berpengaruh positif terhadap return .
H4 : Momentum ( Winner Minus Losser /WML) berpengaruh positif terhadap return.
H5 : Four  Factors  Model  paling  akurat  dalam  menduga  return  dibanding  Three Factors Model dan CAPM.

## 3.7 Kerangka Konseptual

## Gambar 3.1
Bagan Kerangka Konseptual Sumber: Data diolah penulis, 2019.

## 4. Metode Penelitian
Unit analisis pada penelitian ini berupa kesatuan instrumen surat berharga yang dibentuk menjadi  portofolio  saham  beberapa  negara  berkembang  ASEAN  (Indonesia,  Malaysia dan  Thailand).  Adapun  objek  penelitian  yang  ditentukan  adalah market  excess  return (RM-RF) ,  size (SMB) ,  value (HML)  dan  momentum  (WML)  serta  pengaruhnya terhadap excess  return portofolio  dengan  rentang  waktu  tahun  2013  -  2018.Metode penelitian  yang  ditentukan  pada  penelitian  ini  adalah  metode  penelitian  kuantitatif ekspos  fakto dengan  pendekatan  korelasional.  Pendekatan  korelasional  yang  dilakukan adalah dengan menggunakan model regresi berganda ( multiple regresion model ).
Penelitian  ini  memperoleh  data  sekunder  yang  sebagian  besar  dari Bloomberg berupa harga  penutupan  bulanan  perdagangan  saham,  dividen  per  lembar  saham,  harga penutupan bulanan Indeks Harga Saham Gabungan ( Composite Index ), nilai kapitalisasi pasar  ( market  capitalization )  pertengahan  tahun  dan  nilai book  value  of  equity akhir tahun.Kemudian  didukung  oleh  Statistik  Ekonomi  Keuangan  Indonesia  (SEKI)  yang diterbitkan  Bank  Indonesia  (BI)  berupa  tingkat  suku  bunga  Sertifikat  Bank  Indonesia (SBI), Malaysia  Monthly  Highlights  and  Statistics yang  diterbitkan  Bank  Negara Malaysia  (BNM)  berupa  Tingkat  suku  bunga Treasury-Bill Malaysia  dan Financial Market  Statistics yang  diterbitkan Bank  of  Thailand (BOT)  berupa  tingkat  suku  bunga Treasury-Bill Thailand.  Masing-masing  data  diambil  secara  deret  waktu  ( time  series )
dengan  rentang  bulanan  keenam  tahun  2013  hingga  bulanan  ketujuh  tahun  2018, sehingga  jumlah  data  bulanan  adalah  60  untuk  tiap  negara  dan  jumlah  keseluruhan menjadi 180.
Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh saham yang terdaftar di Bursa Efek negara Indonesia,  Malaysia  dan  Thailand  pada  periode  tahun  2013  sampai  dengan  2018. Namun, penulis menggunakan salah satu teknik sampling dari non-probability sampling, yakni  teknik  purposive  sampling yang  memenuhi  kriteria  berikut:  1)  Emiten  tercatat ( listing )  secara  terus-menerus  di  Bursa  Efek  tiga  negara  tersebutselama  periode penelitian ini; 2) Emiten memiliki data-data laporan keuangan lengkap; 3) Emiten tidak memiliki  nilai  rasio  B/M  yang  negatif  (Fama  &  French,  1993:  8);  4)  Emiten  sektor industri  keuangan  tidak  termasuk,  karena  memiliki  karakteristik  yang  berbeda  dengan sektor industri non-keuangan, terutama dalam hal leverage yang tinggi (Fama & French, 1993:  9);  Emiten  memiliki  kebijakan  dividen  selamaperiode  pengamatan  (Fama  & French, 1993: 11).Hasil seleksi sampel saham terlihat pada Tabel 4.1.
Tabel 4.1 Hasil Seleksi Sampel Saham Kriteria Indonesia  Malaysia  Thailand Jumlah emiten tercatat ( listing ) hingga per Desember 2018 & tidak pernah delisting selama periode penelitian 637 941 789 (-) Emiten sektor keuangan (181) (159) (198) (-) Emiten yang tidak memiliki data lap keuangan lengkap (145) (78) (179) (-) Emiten dengan nilai rasio B/M negatif (37) (6) (16) (-) Emiten yang tidak memiliki kebijakan memberi dividen (49) (449) (212) Jumlah sampel saham penelitian 225 249 184 Sumber: Data diolah penulis, 2019.
Penelitian  ini  melakukan  konstruksi  portofolio  dengan  dengan  diawali  penentuan periode pembentukan portofolio yang terlihat pada Tabel 4.2.
Tabel 4.2 Periode Pembentukan Portofolio No Periode Pembentukan Portofolio Tanggal Acuan Awal Pengambilan Data Variabel Data variabel bulanan yang diregresikan Composite Index (RM - RF) Kapitalisasi Pasar (SMB) Rasio B/M (HML) Cumulative Return (WML) Dari  Sampai Dari  Sampai 1. Juli 2013 Juni 2013 Juni 2013 Desember 2012 Juli 2012 Mei 2013 Juli 2013 Juni 2018 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … 60. Juni 2018 Juni 2018 Juni 2018 Desember 2017 Juli 2017 Mei 2018
Sumber: (Apergis et al., 2011) Data diolah penulis, 2019.
Faktor-faktor  penjelas return (variabel  independen)  dalam  penelitian  ini  ada  empat, yakni  faktor market (RM-RF) , faktor size (SMB) , faktor value (HML)  dan  faktor momentum  (WML),  kemudian  dibentuk  portofolio  tiap  negara  sebagai  proksi  peniru
faktor  risiko  ( underlying )  yang  mendasari return seperti  yang  diusung  oleh  Fama  dan French (2012).
Faktor market yang  dimaksudkan  untuk  meniru  faktor  risiko  ( underlying )  yang mendasari return terkait return  market dan  aset  bebas  risiko( risk  free  rate ).  Seluruh perusahaan sampel pada penelitian ini dikumpulkan dalam satu portofolio lalu diurutkan atau  di- ranking dari  nilai composite  index yang  terkecil  hingga  yang  terbesar.  Adapun formula  dalam  menghitung simple  market  return tertulis  di  bawah  ini  (Bodie  et  al., 2013: 111):
𝑅𝑀 𝑖 𝑡  = 𝐶𝑜𝑚𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑒 𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥 𝑖 𝑡  −   𝐶𝑜𝑚𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑒 𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥 𝑖 (𝑡 − 1)
𝐶𝑜𝑚𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑒 𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥 𝑖 (𝑡 − 1)
Penelitian  ini  membentuk  enam  portofolio  SMB  (Tabel  4.3)  yang  dimaksudkan  untuk meniru faktor risiko ( underlying ) yang mendasari return terkait ukuran ( size ) dan book- to-market ( value ).  Seluruh  perusahaan  sampel  diurutkanberdasarkan  ukuran  ( size ) perusahaan,  nilai  pembatas  ( break  points )  yang  berada  di  atas  50%  dimasukkan  ke dalam kelompok B ( Big ), sedangkan sampel yang berada sampai dengan 50% terbawah dimasukkan ke dalam kelompok S ( Small ).  Kemudian seluruh perusahaan sampel  juga diurutkan  berdasarkan book-to-market ( value ),  nilai  pembatas  ( break  points )  yang berada di atas 70% dimasukkan ke dalam kelompok H ( High ), yang berada di atas 30% sampai  dengan  70%  dimasukkan  ke  dalam  kelompok  M  ( Medium ),  dan  yang  berada sampai  dengan  30%  terbawah  dimasukkan  ke  dalam  kelompok  L  ( Low ).  Kemudian dibentuk  enam  portofolio  persinggungan  antara  dua  kelompok  faktor  ukuran  ( size ) dengan  tiga  kelompok  faktor  nilai  ( value )  hingga  membentuk  portofolio  SL,  SM,  SH, BL,  BM  dan  BH.  Dengan  kata  lain  portofolio  diformasikan  dari  2  x  3  urutan size dan book-to market .
Penelitian ini membentuk empat portofolio HML  (Tabel  4.3)  yang dimaksudkan untuk meniru faktor risiko ( underlying )  yang mendasari return terkait book-to-market ( value ) dan ukuran ( size ). Kemudian mengambil  empat dari enam  portofolio sebelumnya  yang diformasikan dari 2 x 3 urutan size dan book-to market , yakni terpilihlah portofolio SH, SL, BH dan BL.
Penelitian ini membentuk empat portofolio WML (Tabel 4.4) yang dimaksudkan untuk meniru  faktor  risiko  ( underlying )  yang  mendasari return terkait  ukuran  ( size )  dan momentum  dengan  aturan  formasi  yang  sama  dengan  2  x  3  urutan size dan book-to market. Lalu  melakukan  penyortiran  untuk  menentukan  saham-saham  yang  masuk kedalam  kategori  berkinerja  baik  ( winner )  dan  berkinerja  buruk  ( losser )  dengan mengurutkan  semua  sampel  berdasarkan  nilai return  cumulative bulanan  tersebut  dan menetapkan  nilai  30%  dan  70%  sebagai  nilai  pembatas  ( break  points ). Mengelompokkan sampel yang berada di atas 70% dimasukkan ke dalam kelompok W ( Winner ), yang berada di atas 30% sampai dengan 70% dimasukkan ke dalam kelompok N  ( Neutral ),  dan  yang  berada  sampai  dengan  30%  terbawah  dimasukkan  ke  dalam kelompok  L  ( Losser ).  Kemudian  dibentuk  enam  portofolio  persinggungan  antara  dua
kelompok faktor ukuran ( size ) dan tiga kelompok faktor momentum hingga membentuk portofolio SW, SN, SL, BW, BN, dan BL, dan Lalu diambil empat dari enam portofolio yang  diformasikan  dari  2  x  3  urutan size dan  momentum,  yakni  terpilihlah  portofolio SW, SL, BW dan BL.
Tabel 4.3
Pembentukan Portofolio Size-B/M (Faktor Penjelas Return ) Value (Rasio Book-to-Market ) Low (30%) Medium (40%) High (30%) Size ( Market Caps ) Small (50%) SL SM SH Big (50%) BL BM BH
Sumber: (Fama & French, 2012) Data diolah penulis, 2019.
Tabel 4.4 Pembentukan Portofolio Size-Momentum (Faktor Penjelas Return ) Momentum ( Cumulative Return ) Losser (30%) Neutral (40%) Winner (30%) Size ( Market Caps ) Small (50%) SL SN SW Big (50%) BL BN BW
Sumber: (Fama & French, 2012) Data diolah penulis, 2019.
Berdasarkan  pembentukan  portofolio  2  x  3  urutan size dan book-to  market dan  2  x  3 urutan size dan  momentum  tersebut,  kemudian  dibangun  formula time  series bulanan dari SMB, HML dan WML sebagai berikut:
𝑆𝑀𝐵 𝑖 𝑡  = 𝑆𝐿 𝑖 𝑡  + 𝑆𝑀 𝑖 𝑡  + 𝑆𝐻 𝑖 𝑡 3 − 𝐵𝐿 𝑖 𝑡  + 𝐵𝑀 𝑖 𝑡  + 𝐵𝐻 𝑖 𝑡 3 𝐻𝑀𝐿 𝑖 𝑡  = 𝑆𝐻 𝑖 𝑡  + 𝐵𝐻 𝑖 𝑡 2 − 𝑆𝐿 𝑖 𝑡  + 𝐵𝐿 𝑖 𝑡 2 𝑊𝑀𝐿 𝑖 𝑡  = 𝑆𝑊 𝑖 𝑡  + 𝐵𝑊 𝑖 𝑡 2 − 𝑆𝐿 𝑖 𝑡  + 𝐵𝐿 𝑖 𝑡

## 2
Return yang  akan  dijelaskan  sebagai  variabel  dependen  (terikat)  pada  penelitian  ini adalah excess  return. Agak  mirip  seperti  penelitian  Fama  dan  French  (2012)  bahwa penulis juga menggunakan variabel excess  return pada sembilan portofolio tiap negara dengan  formasi  3  x  3  yang  dibentuk  berdasarkan size-B/M dan size- momentum. Pemisahan pembentukan formasi portofolio ini menjadi alternatif investasi bagi investor atau  manajer  keuangan  dalam  mengambil  keputusan  terbaik  berdasarkan  imbal  hasil yang  hendak  diperoleh  dari  sisi  fundamental  dan  teknikal  sesuai  dengan  tingkat  risiko yang bersedia ditanggung.
Penelitian ini membentuk sembilan portofolio excess return dengan formasi 3 x 3 yang dibangun  berdasarkan size dan  B/M  dan  sembilan  portofolio excess  return dengan formasi 3 x 3 yang dibangun berdasarkan size dan momentum. Fama dan French (1993: 10)  mengungkapkan  pembentukan  sembilan  portofolio  ini  dimaksudkan  dalam  rangka mencari  untuk  menentukan  apakah  portofolio  peniru  faktor  risiko size (SMB)  dan portofolio peniru faktor risiko B/M (HML) (Tabel 4.5) maupun peniru faktor risiko size
(SMB)  dan  portofolio  peniru  faktor  risiko  momentum  (WML)  (Tabel  4.6)  dapat mengestimasi  faktor  umum  dalam excess  return .  Pembentukan  sembilan  portofolio excess  return dengan  formasi  3  x  3  dengan  aturan  formasi  yang  sama  dengan  2  x  3 urutan size dan book-to  market .  Hanya  saja  nilai  pembatas  ( break  points )  untuk size menjadimiripseperti break points book-to-market , yakni sampel yang berada di atas 70% dimasukkan ke dalam kelompok B ( Big ), yang berada di atas 30% sampai dengan 70% dimasukkan  ke  dalam  kelompok  M  ( Middle ),  dan  yang  berada  sampai  dengan  30% terbawah  dimasukkan  ke  dalam  kelompok  S  ( Small ).  Sehingga  terbentuklah  sembilan portofolio  persinggungan  antara  tiga  kelompok  faktor  ukuran  ( size )  dan  tiga  kelompok faktor book-to-market hingga membentuk  portofolio SL, SM, SH, ML,  MM,  MH, BL, BM dan BH. Serta terbentuklahsembilan portofolio persinggungan antara tiga kelompok faktor ukuran ( size ) dan tiga kelompok faktor momentum hingga membentuk portofolio SW, SN, SL, MW, MN, ML, BW, BN dan BL.
Tabel 4.5 Pembentukan Portofolio Size-B/M ( Excess Return )
Value (Rasio Book-to-Market ) Low (30%) Medium (40%) High (30%) Size ( Market Caps ) Small (30%) SL SM SH Middle (40%) ML MM MH Big (30%) BL BM BH
Sumber: (Fama & French, 2012) Data diolah penulis, 2019.
Tabel 4.6 Pembentukan Portofolio Size-Momentum ( Excess Return )
Momentum ( Cumulative Return ) Losser (30%) Neutral (40%) Winner (30%) Size ( Market Caps ) Small (30%) SL SN SW Middle (40%) ML MN MW Big (30%) BL BN BW
Sumber: (Fama & French, 2012) Data diolah penulis, 2019.
Dalam  menghitung  rata-rata return bulanan  seluruh  portofolio  pada  penelitian  ini digunakan metode value weighted seperti yang dilakukan oleh Fama dan French (1993: 9). Metode value weighted menurut  Bodie et al. (2013: 42)adalah sebuah metode untuk menghitung  rata-rata return suatu  portofolio  dengan  mempertimbangkan  atau membobotkan terhadap nilai total kapitalisasi pasar ( market capitalization ) keseluruhan suatu  portofolio  tersebut  dalam  satuan  persen,  lalu  dinotasikan  dengan  simbol 𝑉𝑊𝑅 𝑖 . Perhitungannya dapat dilakukan dengan rumus sebagai berikut:
𝑉𝑊𝑅 𝑖 𝑡  = 𝑀𝑎𝑟𝑘𝑒𝑡 𝐶𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙𝑖𝑧𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑖 (𝑡) 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑃𝑜𝑟𝑡𝑓𝑜𝑙𝑖𝑜 𝑀𝑎𝑟𝑘𝑒𝑡 𝐶𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙𝑖𝑧𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑖 (𝑡) ×   𝑆𝑖𝑚𝑝𝑙𝑒 𝑅𝑒𝑡𝑢𝑟𝑛 𝑖 (𝑡)
Metode  analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  analisis kuantitatif  dengan  menggunakan  metode  statistik  yang  dibantu  dengan  program pengolah data dan statistik yaitu Microsoft Excel 2016 dan EViews versi 8.0.
Penelitian  ini  menggunakan  tiga  model  persamaan  regresi  dengan  tujuan  memberikan gambaran  perbandingan  model  regresi  terbaik  dalam  membuktikan  keberadaan pengaruh market  excess  return (RM  -  RF) ,  size (SMB) ,  value (HML)  dan  momentum (WML)  terhadap excess  return portofolio  pada  negara  berkembang  di  ASEAN. Portofolio masing-masing negara akan  diregresi secara runtun waktu ( time series data ) dengan  tiga  model asset  pricing ,  yakni  CAPM, Three  Factors  Model (3FM)  dan Four Factors  Model (4FM).  Ketiga  persamaan  regresi  dalam  penelitian  ini  menggunakan notasi yang dipakai oleh Fama dan French (2012: 457),
Regresi CAPM dilakukan sebanyak 18 kali (9 portofolio size -B/M dan 9 portofolio size - momentum)  pada  tiap  negara,  sehingga  total  regresi  CAPM  sejumlah  54  kali,  maka dapat dinotasikan sebagai berikut:
𝑅 𝑖 𝑡  − 𝑅𝐹 𝑡  = 𝛼 𝑖 + 𝑏 𝑖 𝑅𝑀 𝑡  − 𝑅𝐹 𝑡   + ℯ 𝑖,𝑡
Regresi  3FM  dilakukan  sebanyak 18 kali  (9 portofolio size -B/M dan 9 portofolio size - momentum) pada tiap negara, sehingga total regresi 3FM sejumlah 54 kali, maka dapat dinotasikan sebagai berikut sehingga dapat dinotasikan berikut:
𝑅 𝑖 𝑡  − 𝑅𝐹 𝑡  = 𝛼 𝑖 + 𝑏 𝑖 𝑅𝑀 𝑡  − 𝑅𝐹 𝑡   + 𝑠 𝑖 𝑆𝑀𝐵 𝑡  + ℎ 𝑖 𝐻𝑀𝐿 𝑡  + ℯ 𝑖 𝑡
Regresi  4FM  dilakukan  sebanyak 18 kali  (9 portofolio size -B/M dan 9 portofolio size - momentum) pada tiap negara, sehingga total regresi 4FM sejumlah 54 kali, maka dapat dinotasikan sebagai berikut sehingga dapat dinotasikan berikut:
𝑅 𝑖 𝑡  − 𝑅𝐹 𝑡  = 𝛼 𝑖 + 𝛽 𝑖 𝑅𝑀 𝑡  − 𝑅𝐹 𝑡   + 𝑠 𝑖 𝑆𝑀𝐵 𝑡  + ℎ 𝑖 𝐻𝑀𝐿 𝑡  + 𝑤 𝑖 𝑊𝑀𝐿 𝑡 + ℯ 𝑖 𝑡
Penelitian ini melakukan uji asumsi  klasik untuk  memastikan bahwa model persamaan regresi  memenuhi  asumsi  BLUE  ( Best  Linear  Unbiased  Estimator )  dalam  penggunaan metode  estimasi Ordinary  Least  Square (OLS),  yaitu:  1)  Uji  Stationaritas  dengan metode  uji Augmented  Dickey-Fuller ( ADF  test );  2)  Uji  Multikolinearitas  dengan melihat nilai Tolerance dan lawannya, yaitu VIF ( Variance Inflation Factor ) dari setiap variabel independen yang digunakan dalam penelitian; 3) Uji Heteroskedastisitas dengan metode  uji White ( White  test );  4)  Uji  Autokorelasi  dengan  metode  Uji  Durbin-Watson ( DW test ).
Penelitian ini melakukan pengujian hipotesis dengan mencakup apakah masing-masing variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependennya melalui uji signifikansi koefisien regresi  secara  parsial  yang  dilakukan dengan uji statistik t  ( t-test ).  Selain itu, penelitian  ini  juga  mencakup  pengujian  apakah  salah  satu  dari  3  model  regresi  yang digunakan,  yaitu Four  Factors  Model dapat  menjadi  model  regresi  terbaik  dibanding Three  Factors  Model dan  CAPM  dalam  menjelaskan  variabel  dependen  melalui  uji
kinerja  model  regresi  dengan  menggunakan  dua  kriteria,  yaitu Adjusted  R-squared ( Adjusted R 2 ) dan Akaike Information Criterion (AIC).

## 5. HasilDan Pembahasan

## 5.1 Deskripsi Unit Analisis
5.1.1 Faktor-faktor Penjelas Return (Right Hand Side (RHS) Factors)
Variabel  bebas  yang  dipilih  di  dalam  penelitian  ini  merupakan  indikator  yang  diambil dari masing-masing tiga asset pricing model untuk periode Juli 2013 hingga Juni 2018 (60 bulan observasi), serta seluruh data return dihitung dengan metode value-weighted .
Tabel 5.1 Ringkasan Deskriptif Statistik Faktor Penjelas Return (dalam %) Thailand Malaysia Indonesia RM-RF Mean 11.39 8.69 10.42 Maximum 14.14 9.85 13.25 Minimum 8.98 7.43 8.87 Std. Dev. 1.26 0.56 0.89 SMB Mean -13.69 -17.74 -13.79 Maximum -8.72 -11.25 -6.37 Minimum -17.67 -24.55 -22.21 Std. Dev. 2.56 3.82 3.94 Thailand Malaysia Indonesia HML Mean -1.32 -11.07 2.81 Maximum 5.17 -4.01 11.61 Minimum -11.70 -19.10 -6.15 Std. Dev. 4.11 3.53 4.46 WML Mean 36.75 39.31 32.21 Maximum 63.15 51.78 37.75 Minimum 24.49 27.77 26.77 Std. Dev. 9.43 7.20 2.31
Sumber: Data diolah penulis, 2019.
Berangkat  dari  Tabel  5.1  RM-RF  ( market  excess  return )  adalah  selisih  antara return pasar dengan risk-free rate , SMB adalah selisih setiap bulan antara rata-rata return pada enam portofolio saham kecil ( small stock ) dengan rata-rata return pada enam portofolio saham  besar  ( big  stock ),  HML  adalah  selisih  setiap  bulan  antara  rata-rata return pada dua  portofolio  yang  mempunyai  rasio book-to-market tinggi  dengan  rata-rata return pada  dua  portofolio  yang  mempunyai  rasio book-to-market rendah  dan  WML  adalah selisih setiap bulan antara rata-rata return pada dua portofolio yang memiliki cumulative return tinggi  dengan  rata-rata return pada  dua  portofolio  yang  memiliki cumulative return rendah.
Nilai  rata-rata  dari market  excess  return (RM-RF)  Thailand  sebesar  11.39%  per  bulan yang  mana  mengungguli  2  negara  lainnya,  Malaysia  sebesar  8.69%  dan  Indonesia sebesar  10.42%  sepanjang  tahun  2013  hingga  2018.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa pasar modal Thailand lebih menjanjikan dalam memberikan return bagi investor, selain itu  menggambarkan  kondisi  ekonomi  makro  Thailand  yang  lebih  stabil.  Namun  hal tersebut  diimbangi  dengan  tingginya  risiko  yang  dihadapi  dengan  melihat  nilai  standar deviasi  paling  tinggi  sebesar  1.26%  dibandingkan  nilai  standar  deviasi  Malaysia  dan Indonesia masing-masing sebesar 0.56% dan 0.89%.
Nilai rata-rata return dari faktor size (SMB) untuk Thailand adalah -13.69% per bulan, yang  mana  lebih  tinggi  dari  Malaysia  sebesar  -17.74%  dan  Indonesia  sebesar  -13.79% sepanjang  tahun  2013  hingga  2018.  Ternyata small  stock di  Thailand  lebih  aktif berekspansi  bisnis,  namun  lebih  sensitif  terhadap  perubahan  kondisi  bisnis,  ini  risiko yang  melekatkarena small  stock berpotensi  cepat collapse saat  terjadi  kegagalan bisnisnya.
Sedangkan nilai rata-rata return dari faktor value (HML) untuk Indonesia sebesar 2.81% per  bulan  mengungguli  Thailand  sebesar  -1.32%  dan  Malaysia  sebesar  -17.74% sepanjang tahun 2013 hingga 2018. Hal  ini menunjukkan bahwa cukup  banyak kinerja perusahan-perusahaan  yang  dinilai  baik  oleh  investor  di  Indonesia  dibanding  Thailand dan Malaysia, timbulnya sentimen positif ini meningkatkan harga saham di lantai Bursa yang tentunya diimbangi dengan risiko yang siap untuk ditanggung.
Nilai  rata-rata return bulanandari  faktor momentum (WML)  untuk  Malaysia  sebesar 39.31% mengungguli Thailand sebesar 36.75% dan Indonesia sebesar 32.21% sepanjang tahun  2013  hingga  2018.  Secara  teknikal  menggambarkan  bahwa  saham-saham berkinerja  baik  di  Malaysia  konsisten  meningkatkan  harga  sahamnya  dibanding Thailand  dan  Indonesia,  disamping  itu  perusahaan  Malaysia  cenderung  lebih mengedepankan  kualitas  perusahaan  agar  dapat  menjaga  sentimen  positif  dari  investor di lantai Bursa.
Meninjau  dari  teori  Hipotesis  Pasar  Efisien/ Efficient  Market  Hypothesis (EMH)  jarak antara RM-RF dengan return SMB, return HML dan return WML terhilat cukup jauh, hal  ini  menandakan  bahwa  adanya  potensi  untuk  mendapatkan abnormal  return di masing-masing negara.
5.1.2 Return yang Akan Dijelaskan (Left Hand Side (LHS) Assets)
Portofolio yang dibentuk sejumlah 18 terdiri dari 9 portofolio size- B/M dan 9 portofolio size- momentum sebagai proksi risiko yang mewakili variabel terikat yaitu excess return untuk periode Juli 2013 hingga Juni 2018 (60 bulan observasi), serta seluruh data excess return dihitung dengan metode value-weighted.
Berangkat  dari  Tabel  4.2  meringkas  rata-rata excess  return portofolio  bulanan  yang dibentuk  berdasarkan size- B/M  dan  berdasarkan size- momentum,  masing-masing sebanyak 9 portofolio dengan total 18 portofolio.

## Tabel 5.2
Ringkasan Deskriptif Statistik ExcessReturn Portofolio (dalam %) Panel A: Rata-rata Excess Return Bulanan untuk 9 Portofolio Size -BM Thailand Malaysia Indonesia Low Medium High Low Medium High Low Medium High Mean Small -21.09 -1.94 3.87 -25.17 -8.40 -1.09 -17.32 0.65 3.56 Middle -2.61 9.42 8.24 3.15 4.94 2.56 0.14 6.97 9.01
Big 25.17 11.48 9.87 35.05 4.28 9.39 19.66 10.77 4.96 Std. Dev. Small 28.19 2.54 1.61 12.86 5.24 1.52 41.65 7.29 2.10 Middle 7.60 2.38 1.57 4.03 1.58 1.88 10.47 2.33 1.72 Big 4.04 6.24 1.19 3.61 6.25 2.80 3.20 3.29 9.06
Panel B: Rata-rata Excess Return Bulanan untuk 9 Portofolio Size -Momentum Thailand Malaysia Indonesia Losser Neutral Winner Losser Neutral Winner Losser Neutral Winner Mean Small -12.21 5.72 17.53 -13.49 3.45 12.98 -10.38 4.98 18.52 Middle -11.05 6.93 18.96 -9.12 4.22 13.54 -10.28 6.85 19.56 Big -8.28 8.49 36.88 -10.45 6.49 42.92 -8.97 7.36 24.48 Std. Dev. Small 4.94 1.52 4.41 3.56 1.50 3.58 6.25 2.03 5.99 Middle 5.84 1.84 2.48 3.64 1.13 1.57 6.61 2.14 2.43 Big 12.09 3.47 7.57 10.69 1.45 6.46 7.73 2.31 3.34
Sumber: Data diolah penulis, 2019.
Panel A untuk 9 portofolio size- B/M Thailand, Malaysia dan Indonesia, secara serempak bahwa  saham-saham  dalam  kelompok small  size secara  serempak  menunjukkan  nilai rata-rata excess return yang terus meningkat, yaitu Thailand dari -21.09% hingga 3.87%, Malaysia  dari  -25.17%  hingga  -1.09%  dan  Indonesia  dari  -17.32%  hingga  3.56%.  Hal berbeda  dialami  saham-saham  dalam  kelompok big  size yang  menunjukkan  nilai  rata- rata excess  return yang  terus  menurun,  yaitu  Thailand  dari  25.17%  hingga  9.87%, Malaysia dari 35.05% hingga 9.39% dan Indonesia dari 19.66% hingga 4.96%. Hal ini mengisyaratkan bahwa rata-rata excess return pada saham small size Thailand, Malaysia dan Indonesia mengalami penurunan kualitas kinerja perusahaan masing-masing seiring dengan meningkatnya rasio B/M, tercerminkan adanya risiko yg meningkat, oleh karena itu investor mengharapkan excess return yang tinggi saat memiliki saham dengan rasio B/M  yang  tinggi.  Sementara  rata-rata excess  return pada  saham big  size Thailand, Malaysia  dan  Indonesia  mengalami  sentimen  negatif  dari  investor  terkait  kinerja perusahaan  di  masa  mendatang,  sehingga  risiko  yang  timbul  menyebabkan  penurunan excess return.
Panel  B  untuk  9  portofolio size- momentum  Thailand,  Malaysia  dan  Indonesia,  saham- saham  dalam  kelompok small  size maupun  kelompok small  size dari  ketiga  negara tersebut  secara  serempak  menunjukkan  nilai  rata-rata excess  return yang  terus meningkat.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  baik small  size maupun big  size pada masing-masing negara cenderung konsisten dalam menjaga peningkatan kualitas kinerja perusahaan.
5.1.3 Karakteristik Portofolio
Tabel  4.3  menyajikan  karakteristik  9  portofolio  yang  dibentuk  secara  independen berdasarkan size -B/M  dan size -momentum.  Panel  A  menunjukkan  rata-rata  komposisi jumlah  saham  bulanan  9  portofolio size -B/M  terlihat  berbeda.  Rata-rata  jumlah  saham
terbanyak  untuk  Thailand  dan  Indonesia  dimiliki  oleh  portofolio  MM  ( middlesize dan medium book-to-market ratio ) masing-masing berjumlah rata-rata bulanan 39 saham dan 55  saham.  Sedangkan  rata-rata  jumlah  saham  terbanyak  untuk  Malaysia  dimiliki  oleh portofolio BL ( bigsize dan low book-to-market ratio ) berjumlah rata-rata 56 saham per bulan.  Hal  ini  menandakan  bahwa  karakteristik  portofolio  Malaysia  didominasi  oleh perusahaan besar ( big size ) dan memiliki nilai pasar ( market value ) yang tinggi, berbeda dengan  karakteristik  portofolio  Thailand  dan  Indonesia  yang  didominasi  oleh perusahaan sedang ( middle size ) dan memiliki nilai pasar ( market value ) yang sedang.
Tabel 5.3
Ringkasan Komposisi Portofolio (dalam satuan unit)
Panel A: Rata-rata Komposisi Jumlah Saham Bulanan 9 Portofolio Size -B/M Thailand Malaysia Indonesia Low Medium High Low Medium High Low Medium High Small 4 19 32 3 27 45 1 22 46 Middle 18 39 17 16 53 30 15 55 21 Big 33 16 6 56 18 1 53 14 1
Panel B: Rata-rata Komposisi Jumlah Saham Bulanan 9 Portofolio Size -Momentum Thailand Malaysia Indonesia Losser Neutral Winner Losser Neutral Winner Losser Neutral Winner Small 27 23 6 44 24 7 27 32 9 Middle 20 32 22 24 50 25 30 36 24 Big 8 20 27 7 25 43 11 22 34
Sumber: Data diolah penulis, 2019.
Panel  B  menunjukkan  rata-rata  komposisi  jumlah  saham  bulanan  9  portofolio size - momentum  terlihat  seragam.  Rata-rata  jumlah  saham  terbanyak  untuk  Thailand, Malaysia dan Indonesia dimiliki oleh portofolio MN ( middlesize dan neutral cumulative return ) masing-masing berjumlah rata-rata bulanan 32 saham, 50 saham dan 36 saham. Hal  ini  menjelaskan  bahwa  karakteristik  portofolio  Thailand,  Malaysia  dan  Indonesia berisi  mayoritas  perusahaan  sedang  ( middle  size )  dan  mengalami  penilaian  investor  di pasar modal yang biasa saja ( neutral ).

## 5.2 Hasil Penguji Asumsi Klasik
Hasil  pengujian  stationaritas  pada  tiap  variabel  penelitian  di  Thailand,  Malaysia  dan Indonesia menunjukkan bahwa seluruh variabel penelitian telah bersifat stationer (tidak mempunyai unit  root )  pada  data  level.  Hasil  pengujian  multikolinearitas  pada  tiap variabel  independen  di  Thailand,  Malaysia  dan  Indonesia  menunjukkan  bahwa  tidak terdapat multikolinearitas di seluruh variabel independen (tidak memiliki korelasi  yang tinggi).
Hasil  pengujian  heteroskedastisitas  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  terdapat  gejala heteroskedastisitas untuk Thailand, Malaysia dan Indonesia dengan hasil yang beragam, dalam  artian  lain  tidak  semua  terdampak  gejala  heteroskedastisitas.  Dari  total  18 portofolio (9 size -B/M dan 9 size -momentum) yang diujikan, Thailand mengalami gejala heteroskedastisitas terbanyak sejumlah 13, diikuti Malaysia sejumlah 8 dan Indonesia 3. Hal  ini  menggambarkan  bahwa  begitu  fluktuatifnya  suasana  perdagangan  saham  di
pasar  modal  Thailand  sehingga  mengalami  volatilitas  yang  tinggi  dalam  usaha memperoleh return ,  dimana  Malaysia  dan  Indonesia  justru  menunjukkan  cenderung volatilitas rendah.
Hasil  pengujian  autokorelasi  penelitian  ini  menunjukkan  terdapat  gejala  autokorelasi pada seluruh unit portofolio pada penelitian ini untuk Thailand, Malaysia dan Indonesia. Walaupun  uji Durbin-Watson ( DW  Test )  paling  banyak  digunakan,  namun  memiliki beberapa  keterbatasan  antara  lain  hanya  dapat  digunakan  pada  model  autoregressive (AR)1 sehingga asumsinya pola autokorelasi adalah (AR)1. Jika pola autokorelasi bukan (AR)1 maka DW Test tidak dapat digunakan (Ghozali & Ratmono, 2013: 142).
5.3 Hasil Pengujian Asset Pricing Model pada Portofolio Size -B/M
5.3.1 Interpretasi Konstanta ( Intercept )
Berdasarkanhasil pengujian hipotesis dengan CAPM pada Tabel 5.4 didapati persamaan regresi  Thailand,  Malaysia  dan  Indonesia  mempunyai  nilai  -10.64,  6.19  dan  12.28 untuk  konstanta  ( intercept )  yang  artinya  jika market  excess  return (RM-RF), size (SMB), value (HML)  dan  momentum  (WML)  nilainya  adalah  sangat  rendah,  maka excess return portofolio yang diperoleh sebesar -10.64%, 6.19% dan 6.60%.
Berdasarkan  hasil  pengujian  hipotesis  dengan Three-Factor  Model (3FM)  didapati persamaan regresi  Thailand, Malaysia dan  Indonesia mempunyai nilai  -9.96,  -0.84 dan 8.35  untuk  konstanta  ( intercept )  yang  artinya  jika market  excess  return (RM-RF), size (SMB), value (HML)  dan  momentum  (WML)  nilainya  adalah  sangat  rendah,  maka excess return portofolio yang diperoleh sebesar -9.96%, -0.84% dan 8.35%.
Berdasarkan  hasil  pengujian  hipotesis  dengan Four-Factor  Model (4FM)  didapati persamaan regresi Thailand, Malaysia dan Indonesia mempunyai nilai -7.04, -1.72 dan - 1.16  untuk  konstanta  ( intercept )  yang  artinya  jika market  excess  return (RM-RF), size (SMB), value (HML)  dan  momentum  (WML)  nilainya  adalah  sangat  rendah,  maka excess return portofolio yang diperoleh sebesar -7.04%, -1.72% dan -1.16%.
5.3.2 Interpretasi Pengaruh Market Excess Return (RM-RF)
Berdasarkan  hasil  pengujian  hipotesis  dengan  CAPM  didapati  nilai  koefisien  regresi untuk variabel market excess return ( b ) untuk Thailand, Malaysia dan Indonesia sebesar 1.35,  1.20  dan  0.51.  Tanda  positif  mengindikasikan  bahwa  pengaruh market  excess return terhadap excess  return portofolio  adalah  positif.  Arti  dari  nilai  koefisien  regresi tersebut  adalah  jika  variabel  independen  lain  nilainya  tetap  dan  variabel market  excess return (RM-RF)  mengalami  kenaikan  sebesar  1%,  maka excess  return portofolio  (Y) akan  mengalami  peningkatan  sebesar  1.35%,  1.20%  dan  0.51%.  Sesuai  hasil  uji signifikansi  koefisien  regresi  didapati  kesimpulan  bahwa  Ho  ditolak  dan  menunjukan bahwa market  excess  return (RM-RF)  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap excess  return portofolio  di  Thailand,  Malaysia  dan  Indonesia.  Sehingga  dapat dinyatakan  bahwa  hipotesis  yang  dibangun  terbukti  dan  variabel market  excess  return
(RM-RF)  secara  parsial  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap excess  return portofolio.
Secara teori pengaruh market excess return yang positif dan signifikan terhadap excess return portofolio dapat dijelaskan oleh teori CAPM bahwa kompensasi atas risiko yang ditanggung  oleh  investor  diukur  dengan  menggunakan  koefisien  beta  (β)  yang merupakan  sensitivitas return suatu  aset  terhadap  perubahan market  return yang merupakan risiko sistematis yang tidak dapat dihilangkan melalui diversifikasi.
Dalam penelitian ini juga menemukan fakta yang sama. Pengaruh positif market excess return terhadap excess  return portofolio  bahwa market  return adalah  tingkat pengembalian  yang  ada  di  pasar  yang  diukur  berdasarkan  pergerakan  indeks  harga saham gabungan. Indeks harga saham gabungan sangat dipengaruhi oleh kondisi faktor makro.  Faktor  makro  dapat  berupa  kondisi  yang  terkait  pada  faktor  ekonomi  maupun faktor  politik  dan  keamanan  suatu  negara.  Apabila  kondisi  politik,  ekonomi,  dan keamanan  negara  dalam  kondisi  stabil  maka  kegiatan  ekonomi  dan  bisnis  mikro  yaitu perusahaan  akan  berjalan  lancar  sehingga  mampu  mendapatkan  keuntungan  dari usahanya.  Semakin  besar  keuntungan  yang  diperoleh  perusahaan  maka  akan berpengaruh pada peningkatan harga saham karena investor memandang ini sebagai hal yang  baik  (sentimen  positif).  Sebaliknya  apabila  kondisi  makro  sedang  buruk  akan menyebabkan lesunya kegiatan  ekonomi mikro sehingga banyak perusahaan menderita kerugian  dan  berpengaruh  negatif  terhadap  harga  sahamnya  serta  investor  pun  enggan memiliki saham (sentimen negatif).
Penelitian-penelitian  terdahulu  yang  sesuai  dan  mendukung  ialah  Apergis,  Artikis  dan Sorros (2011); Fama dan French (2012); Cakici, Fabozzi dan Tan (2013); Cakici & Tan (2014);  Hanauer  dan  Linhart  (2015);  Balakrishnan  (2016);  Cakici,  Tang  and  Yan (2016);  Namira dan Nugroho  (2016),  Gunathilaka et  al. (2017);  Saengchote  (2017) dan Vuong dan Vu (2017), satu suara menunjukkan hasil bahwa return market memberikan pengaruh positif terhadap return , yang mana sejalan dengan pemaparan logis diatas.
5.3.3 Interpretasi Pengaruh Size (SMB)
Berdasarkan  hasil  pengujian  hipotesis  dengan Three-Factor  Model (3FM)  pada  Tabel 5.4 didapati nilai koefisien regresi untuk variabel SMB( s ) untuk Thailand, Malaysia dan Indonesia sebesar 0.09, 0.12 dan 0.34. Tanda positif mengindikasikan bahwa pengaruh faktor size (SMB)  terhadap excess  return portofolio  adalah  positif.  Arti  dari  nilai koefisien regresi tersebut adalah jika variabel independen lain nilainya tetap dan variabel faktor size (SMB) mengalami  kenaikan sebesar  1%, maka excess  return portofolio (Y) akan mengalami peningkatan sebesar 0.09%, 0.12% dan 0.34%.

## Tabel 5.4

## Ringkasan Hasil Uji Signifikansi Koefisien Regresi untuk
Thailand, Malaysia dan Indonesia (Juli 2013 – Juni 2018, 60 Bulan)
Panel A: Ringkasan Hasil Uji Signifikansi Koefisien Regresi untuk 9 Portofolio Size-B/M Thailand Malaysia Indonesia Avg. b Avg. s Avg. h Avg. w Hasil Avg. b Avg. s Avg. h Avg. w Hasil Avg. b Avg. s Avg. h Avg. w Hasil CAPM 1.35* H 0 ditolak 1.20* H 0 ditolak 0.51* H 0 ditolak 3FM 1.08* 0.09 0.47 H 0 ditolak 0.31 0.12* 0.09* H 0 ditolak 0.13 0.34 0.07 H 0 ditolak 4FM 0.69* 0.25* 0.35 0.07* H 0 ditolak 0.13* 0.11* 0.23* 0.06* H 0 ditolak 0.30 0.44* 0.12* 0.28 H 0 ditolak Panel B: Ringkasan Hasil Uji Signifikansi Koefisien Regresi untuk 9 Portofolio Size-Momentum Avg. b Avg. s Avg. h Avg. w Hasil Avg. b Avg. s Avg. h Avg. w Hasil Avg. b Avg. s Avg. h Avg. w Hasil CAPM 0.58* H 0 ditolak 0.46* H 0 ditolak 0.31* H 0 ditolak 3FM 0.41* 0.16 0.14 H 0 ditolak 0.91 0.18* 0.23 H 0 ditolak 0.39 0.07 0.17 H 0 ditolak 4FM 0.76 0.37 0.17* 0.26* H 0 ditolak 0.11 0.42* 0.21* 0.20* H 0 ditolak 0.05 0.16* 0.34* 0.13 H 0 ditolak Panel C: Ringkasan Hasil Pengaruh Koefisien Regresi untuk 9 Portofolio Size-B/M Thailand Malaysia Indonesia Avg. b Avg. s Avg. h Avg. w Kriteria Avg. b Avg. s Avg. h Avg. w Kriteria Avg. b Avg. s Avg. h Avg. w Kriteria Market Effect Ada Ada: Positif dan Signifikan Ada Ada: Positif dan Signifikan Ada Ada: Positif dan Signifikan Size Effect Tidak Ada Tidak Value Effect Tidak Ada Tidak Momentum Effect Ada Ada Tidak Panel D: Ringkasan Hasil Pengaruh Koefisien Regresi untuk 9 Portofolio Size-Momentum Avg. b Avg. s Avg. h Avg. w Kriteria Avg. b Avg. s Avg. h Avg. w Kriteria Avg. b Avg. s Avg. h Avg. w Kriteria Market Effect Ada Ada: Positif dan Signifikan Ada Ada: Positif dan Signifikan Ada Ada: Positif dan Signifikan Size Effect Tidak Ada Tidak Value Effect Tidak Tidak Tidak Momentum Effect Ada Ada Tidak
*Signifikan Sumber: Data diolah penulis, 2019.
Sesuai hasil uji signifikansi koefisien regresi didapati kesimpulan bahwa Ho ditolak dan menunjukan  bahwa  faktor size ( Small  Minus  Big/SMB )berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap excess  return portofolio  hanya  di  Malaysia,namun  berpengaruh positif  dan  tidak  cukup  signifikan  terhadap excess  return portofolio  di  Thailand  dan Indonesia, oleh karena itu terdapat size effect di Malaysia dan tidak terdapat size effect di Thailand dan Indonesia.
Secara teori pengaruh faktor size (SMB)  yang positif terhadap excess  return portofolio dapat  dijelaskan  oleh  Banz  (1981:  3)  menguji  hubungan  antara  total  nilai  pasar  saham perusahaan  ( market  capitalization )  dan return nya.  Hasil  menunjukkan  bahwa  pada periode 1936-1975, saham perusahaan kecil memiliki rata-rata imbal hasil berisiko ( risk- adjusted  return )  yang  lebih  tinggi  daripada  saham  perusahaan  besar.  Hasil  ini selanjutnya akan disebut sebagai 'efek ukuran ( size effect )'.
Dalam  penelitian  ini  juga  menemukan  fakta  yang  sama.  Pengaruh  positif  faktor size (SMB)  terhadap excess  return portofolio  bahwainvestor  sering  menggunakan firm  size untuk  dijadikan  indikator  apakah  mampu  menghadapi  krisis  dalam  menjalankan usahanya.  Hal  ini  berkaitan  dengan  kemungkinan  terjadinya  kebangkrutan  bagi  suatu perusahaan, dimana big firm dipandang lebih tahan krisis sehingga akan mempermudah untuk  memperoleh  pinjaman  atau  dana  eksternal. Big  firm dinilai  kurang  memberikan laba  yang  besar  tetapi  memiliki  kepastian  dalam  hal  perolehan  keuntungan. Firm  size mempengaruhi  keputusan  investor  karena  adanya  faktor  risiko  bisnis. Small  firm cenderung  menggunakan  keuntungannya  untuk  melakukan  ekspansi.  Dalam  keadaan tersebut  tentunya small  firm akan  meningkatkan  laba  ditahan  yang  berdampak  pada menurunnya jumlah dividen yang dibagikan bahkan tidak sama sekali, namun ekspansi small  firm menjadikan  sentimen  yang  positif  bagi  investor  sehingga  saham small  firm banyak diminati dan meningkatkan harga sahamnya sebagai kompensasi risikonya.
Dengan  ditemukannya  pengaruh  faktor size (SMB)  yang  tidak  cukup  signifikan  di Thailand  dan  Indonesia,  ternyata  hal  ini  diwarnai  oleh  kelompok  saham-saham small size yang  awalnya  berekspansi  dalam  bisnisnya  namun  seiring  berjalannya  waktu keadaan  menjadi  berubah  karna  mengalami  kegagalan  dalam  mengembangkan bisnisnya.  Pola  ini  terdeteksi  hampir  sama  di  Thailand  dan  Indonesia  secara  runtun waktu  pada  portofolio  size-B/M.  Begitu  pun  di  negara  berkembang  Amerika  Latin, yakni  Brazil,  Mexico  dan  Peru  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Vuong  dan  Vu (2017),  juga  mendapati  pengaruh  faktor size (SMB)  yang  tidak  signifikan  dikarenakan banyaknya  perusahaan small  size yang  bangkrut  karena  terlilit  utang  walaupun  tidak besar nominalnya saat berusahan mengembangkan bisnisnya. Hal serupa juga terjadi di sebagian besar negara berkembang dunia, yakni 8 negara berkembang di benua ASIA, 5 negara berkembang di  benua Amerika  Latin dan 5 negara berkembang di  benua Eropa (Cakici et al., 2016).
Penelitian-penelitian  terdahulu  yang  sesuai  dan  mendukung  ialah  Apergis,  Artikis  dan Sorros (2011); Fama dan French (2012); Cakici, Fabozzi dan Tan (2013); Hanauer dan Linhart  (2015);  Balakrishnan  (2016);  Namira  dan  Nugroho  (2016),  Gunathilaka et
al. (2017); Saengchote (2017) dan Vuong dan Vu (2017), satu suara menunjukkan hasil bahwa  faktor size (SMB)  memberikan  pengaruh  positif  terhadap return ,  yang  mana sejalan dengan pemaparan logis diatas.
5.3.4Interpretasi Pengaruh Value (HML)
Berdasarkan  hasil  pengujian  hipotesis  dengan Three-Factor  Model (3FM)  pada  Tabel 5.4 didapati nilai koefisien regresi untuk variabel HML( h ) untuk Thailand, Malaysia dan Indonesia sebesar 0.47, 0.09 dan 0.07. Tanda positif mengindikasikan bahwa pengaruh faktor value (HML)  terhadap excess  return portofolio  adalah  positif.  Arti  dari  nilai koefisien regresi tersebut adalah jika variabel independen lain nilainya tetap dan variabel faktor value (HML) mengalami kenaikan sebesar 1%, maka excess return portofolio (Y) akan mengalami peningkatan sebesar 0.47%, 0.09% dan 0.07%.
Sesuai hasil uji signifikansi koefisien regresi didapati kesimpulan bahwa Ho ditolak dan menunjukan  faktor value ( High  Minus  Low/ HML)  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap excess  return portofolio  hanya  di  Malaysia,namun  berpengaruh  positif  dan tidak  cukup  signifikan  terhadap excess  return portofolio  di  Thailand  dan  Indonesia, maka  terdapat value  effect di  Malaysia  dan  tidak  terdapat value  effect di  Thailand  dan Indonesia.
Secara teori pengaruh faktor value (HML) yang positif terhadap excess return portofolio dapat  dijelaskan  oleh  DeBondt  dan  Thaler  (1985:  794),  Fama  dan  French  (1992:  427; 1996: 56), dan Lakonishok et al. (1994: 1542) satu suara memberikan bukti untuk efek nilai  ( value  effect ):  Saham  dengan  nilai  rasio  fundamental  yang  tinggi  (seperti book value atau cash  flow )  terhadap  harga  cenderung  memiliki  rata-rata  pengembalian  yang lebih tinggi relatif dibanding saham dengan rasio rendah.
Rasio book-to-market (B/M) juga biasa disebut rasio nilai buku terhadap nilai pasar dari ekuitas suatu perusahaan. Jika nilai pasar ekuitas suatu perusahaan lebih tinggi daripada nilai bukunya, maka hal ini mencerminkan sikap optimis para investor terhadap prospek kinerja masa depan perusahaan tersebut. Sebaliknya jika nilai pasarnya lebih rendah dari nilai bukunya, maka hal ini mencerminkan sikap pesimis para investor terhadap kinerja masa  depan  perusahaan  karena  adanya  perkiraan  bahwa  perusahaan  tersebut  akan mengalami kegagalan operasi atau terancam masalah keuangan. Oleh karena itu, saham dengan rasio  B/M  yang tinggi  memiliki risiko  yang relatif lebih ringgi  daripada saham dengan rasio B/M yang lebih rendah sehingga investor akan mengharapkan return yang lebih tinggi terhadap saham yang memiliki rasio B/M yang tinggi.
Dengan  ditemukannya  pengaruh  faktor value (HML)  yang  tidak  cukup  signifikan  di Thailand dan Indonesia. ternyata hal ini diwarnai oleh kelompok saham-saham high B/M ratio yang kurang diminati oleh investor seiring berjalannya waktu, sehingga frekuensi perdagangan saham high B/M ratio menjadil kecil, lalu harga saham cenderung berjalan di  tempat  dan return pun  ikut  menyesuaikan.  Pola  ini  terdeteksi  hampir  sama  di Thailand dan Indonesia secara runtun waktu pada portofolio size-B/M. Hal serupa juga
terjadi di  salah satu  negara Amerika  Latin,  yaitu Brazil seperti penelitian Cakici, Tang dan  Yan  (2016),  dimana  lemahnya value  effect timbul  karena  berkurangnya  sikap optimisme  investor  terhadap  saham-saham  berkinerja  datar,  olehnya  karenanya banyaknya aksi profit taking terhadap saham tersebut.
Penelitian-penelitian  terdahulu  yang  sesuai  dan  mendukung  ialah  Apergis,  Artikis  dan Sorros (2011); Fama dan French (2012); Cakici, Fabozzi dan Tan (2013); Cakici & Tan (2014);  Hanauer  dan  Linhart  (2015);  Cakici,  Tang  and  Yan  (2016);  Namira  dan Nugroho  (2016),  Gunathilaka et  al. (2017);  Saengchote  (2017)  dan  Vuong  dan  Vu (2017), satu suara menunjukkan hasil bahwa faktor value (HML) memberikan pengaruh positif terhadap return , yang mana sejalan dengan pemaparan logis diatas.

## 5.3.5Interpretasi Pengaruh Momentum (WML)
Berdasarkan hasil pengujian hipotesis dengan Four-Factor Model (4FM) pada Tabel 5.4 didapati  nilai  koefisien  regresi  untuk  variabel  WML( w )  untuk  Thailand,  Malaysia  dan Indonesia sebesar 0.07, 0.06 dan 0.28. Tanda positif mengindikasikan bahwa pengaruh faktor  momentum  (WML)  terhadap excess  return portofolio  adalah  positif.  Arti  dari nilai  koefisien  regresi  tersebut  adalah  jika  variabel  independen  lain  nilainya  tetap  dan variabel faktor momentum (WML) mengalami kenaikan sebesar 1%, maka excess return portofolio (Y) akan mengalami peningkatan sebesar 0.07%, 0.06% dan 0.28%.
Sesuai hasil uji signifikansi koefisien regresi didapati kesimpulan bahwa Ho ditolak dan menunjukan  faktor  momentum( Winner  Minus  Losser/ WML)  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap excess return portofolio di Thailand dan Malaysia. Namun berbeda dengan  Indonesia,  berpengaruh  positif  namun  tidak  cukup  signifikan  terhadap excess return portofolio,  maka  disimpulkan  terdapat momentum  effect di  Thailand  dan Malaysia, namun tidak terdapat momentum effect di Indonesia.
Secara teori pengaruh faktor value (HML) yang positif terhadap excess return portofolio dapat dijelaskan oleh Jegadeesh dan Titman  (1993) menemukan strategi investasi yaitu strategi  momentum  yang  pada  dasarnya  merupakan  teknik  perdagangan  membeli  atau mempertahankan saham yang memberikan return yang tinggi di masa lalu dan menjual saham  yang menghasilkan return rendah di  masa lalu. Dalam artian lain bahwa saham yang berkinerja baik ( winner ) pada periode sebelumnya akan memberikan return tinggi pada  waktu  sekarang  dan  sebaliknya  saham  yang  berkinerja  buruk  ( losser )  akan memberikan return rendah pada waktu sekarang.
Dari  sisi  investor,  momentum  didefinisikan  sebagai  suatu  tendensi  jika  harga  suatu saham  meningkat,  maka  harga  saham  tersebut  selanjutnya  akan  terus  meningkat. Sebaliknya apabila harga suatu saham menurun, maka harga saham tersebut akan terus menurun.  Sehingga  perlu  adanya  strategi  untuk  menghindari  instrumen  investasi  yang memiliki kinerja buruk, dan dominan berinvestasi pada instrumen yang memiliki return tinggi  pada  tahun  lalu,  agar  risiko  yang  diterima  menjadi  kecil  dan return yang diharapkan tercapai.
Dengan ditemukannya pengaruh faktor momentum (WML) yang tidak cukup signifikan di  Indonesia.  ternyata  hal  ini  diwarnai  oleh  aksi  dan  perilaku herding para  investor seiring  berjalannya  waktu.  Perilaku herding para  investor  ini  tidak  rasional,  karena investor  mendasarkan  keputusan  investasinya  bukan  dengan  melihat  landasan fundamental ekonomi dari suatu aset beresiko, namun dengan melihat tindakan investor lain  pada  keadaan  yang  sama,  maupun  mengikuti  konsensus  pasar.  Pola  ini  terdeteksi hanya  di  Indonesia  secara  runtun  waktu  pada  portofolio  size-B/M.  Hal  serupa  juga terjadi di sebagian besar negara berkembang dunia, yakni 8 negara berkembang di benua ASIA, 5 negara berkembang di benua Amerika Latin dan 5 negara berkembang di benua Eropa seperti  penelitian  Cakici, Tang dan Yan  (2016), dimana momentum effect lemah disebagian besar negara berkembang dunia.
Penelitian-penelitian  terdahulu  yang  sesuai  dan  mendukung  ialah  Fama  dan  French (2012);  Cakici,  Fabozzi  dan  Tan  (2013);  Cakici  &  Tan  (2014);  Hanauer  dan  Linhart (2015);  Balakrishnan  (2016);  Cakici,  Tang  and  Yan  (2016);  Namira  dan  Nugroho (2016);  Gunathilaka et  al. (2017)  dan  Vuong  dan  Vu  (2017),  satu  suara  menunjukkan hasil  bahwa  faktor  momentum  (WML)memberikan  pengaruh  positif  terhadap return , yang mana sejalan dengan pemaparan logis diatas.

## 5.3.6 Interpretasi Model Terbaik Dalam Menduga Excess Return

## Tabel 5.5
Ringkasan Hasil Uji Kinerja Model Regresi untuk
Thailand, Malaysia dan Indonesia (Juli 2013 – Juni 2018, 60 Bulan)
Panel A: Ringkasan Hasil Uji Kinerja Model Regresi untuk 9 Portofolio Size-B/M Thailand Malaysia Indonesia Avg. Adj. R2 Avg. AIC Avg. Adj. R2 Avg. AIC Avg. Adj. R2 Avg. AIC CAPM 0.15 5.23 0.15 5.20 0.04 6.10 3FM 0.28 5.07 0.41 5.09 0.13 6.03 4FM 0.33 5.01 0.45 4.69 0.17 5.98 Panel B: Ringkasan Hasil Uji Kinerja Model Regresi untuk 9 Portofolio Size-Momentum Thailand Malaysia Indonesia Avg. Adj. R2 Avg. AIC Avg. Adj. R2 Avg. AIC Avg. Adj. R2 Avg. AIC CAPM 0.24 5.36 0.12 4.83 0.05 5.47 3FM 0.32 5.28 0.32 4.46 0.13 5.40 4FM 0.49 4.87 0.41 3.79 0.20 5.31
Sumber: Data diolah penulis, 2019.
Berdasarkan hasil uji kinerja model regresi untuk 9 Portofolio size-B/M pada Tabel 5.5 menerangkan  bahwa  terdapat  peningkatan average  adjusted  R 2 saat  melakukan  regresi secara berurutan mulai dari CAPM, Three-Factor Model (3FM) dan Four-Factor Model (4FM) pada negara Thailand, Malaysia dan Indonesia. Thailand mengalami peningkatan average  adjusted  R 2 mulai  dari  0.15  (CAPM),  kemudian  menjadi  0.28  (3FM)  dan kemudian menjadi 0.33 (4FM), dikuatkan oleh average AIC yang semakin menurun.
Begitu  pun  dengan  Malaysia  mengalami  peningkatan average  adjusted  R 2 mulai  dari 0.15  (CAPM),  kemudian  menjadi  0.41  (3FM)  dan  kemudian  menjadi  0.45  (4FM), dikuatkan oleh angka average AIC yang semakin menurun. Serta Indonesia mengalami peningkatan average  adjusted  R 2 mulai  dari  0.04  (CAPM),  kemudian  menjadi  0.13 (3FM)  dan  kemudian  menjadi  0.17  (4FM),  dikuatkan  oleh average  AIC yang  semakin menurun.
Dengan  demikian,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  Ho  ditolak  dan  menunjukan Four Factors  Model (4FM)  adalah  yang  terbaik  dan  paling  akurat  dalam  menduga  atau mengestimasi excess  return dibanding Three  Factors  Model (3FM)  dan  CAPM  di Thailand, Malaysia dan Indonesia pada portofolio size-B/M. Hal ini menandakan bahwa sebaiknya  seluruh  variabel  independen  ( market  excess  return,  size,  value dan momentum) dipertimbangkan sebagai informasi dan penentu keputusan yang akurat bagi investor  dalam  memprediksi excess  return portofolio  di  negara  berkembang  ASEAN, khususnya  Thailand,  Malaysia  dan  Indonesia.  Seperti  diketahui  bahwa  tujuan berinvestasi adalah untuk memperoleh return . Kegiatan investasi pada suatu perusahaan dilakukan oleh investor tidak hanya berdasarkan tebak-tebakan semata.
Penelitian-penelitian  terdahulu  yang  sesuai  dan  mendukung  ialah  Apergis,  Artikis  dan Sorros (2011); Fama dan French (2012); Cakici, Fabozzi dan Tan (2013); Hanauer dan Linhart  (2015);  Balakrishnan  (2016);  Gunathilaka et  al. (2017);  Saengchote  (2017)  dan Vuong dan Vu (2017) yang menguji 3 model asset pricing (CAPM milik Sharpe (1964), Three  Factors  Model milik  Fama  dan  French  (1993)  dan Four  Factors  Model milik Carhart  (1997))  saat  mendalami  pengaruh market  return,  size,  book-to-market danmomentumterhadap return , secara seragam menunjukkan hasil bahwa Four Factors Model berada  di  peringkat  teratas  sebagai  model  yang  mampu  menduga return paling akurat dibanding Three Factors Model dan CAPM.
5.4Hasil Pengujian Asset Pricing Model pada Portofolio Size -momentum 5.4.1 Interpretasi Konstanta ( Intercept )
Berdasarkan hasil pengujian hipotesis dengan CAPM pada Tabel 5.4 didapati persamaan regresi  Thailand,  Malaysia  dan  Indonesia  mempunyai  nilai  0.41,  1.58  dan  2.59    untuk konstanta  ( intercept )  yang  artinya  jika market  excess  return (RM-RF), size (SMB), value (HML) dan momentum (WML) nilainya adalah sangat rendah, maka excess return portofolio yang diperoleh sebesar -0.41%, 1.58 % dan 2.59%.
Berdasarkan  hasil  pengujian  hipotesis  dengan Three-Factor  Model (3FM)  didapati persamaan regresi Thailand, Malaysia dan Indonesia mempunyai nilai -0.65, 11.05 dan - 0.04  untuk  konstanta  ( intercept )  yang  artinya  jika market  excess  return (RM-RF), size (SMB), value (HML)  dan  momentum  (WML)  nilainya  adalah  sangat  rendah,  maka excess return portofolio yang diperoleh sebesar 0.65%, 11.05% dan -0.04%.
Berdasarkan  hasil  pengujian  hipotesis  dengan Four-Factor  Model (4FM)  didapati persamaan  regresi  Thailand,  Malaysia  dan  Indonesia  mempunyai  nilai  -1.91,  8.32  dan
19.13 untuk konstanta ( intercept ) yang artinya jika market excess return (RM-RF), size (SMB), value (HML)  dan  momentum  (WML)  nilainya  adalah  sangat  rendah,  maka excess return portofolio yang diperoleh sebesar -1.91%, 8.32% dan 19.13%.
5.4.2 Interpretasi Pengaruh Market Excess Return (RM-RF)
Berdasarkan  hasil  pengujian  hipotesis  dengan  CAPM  pada  Tabel  5.4  didapati  nilai koefisien regresi untuk variabel market excess return ( b ) untuk Thailand, Malaysia dan Indonesia sebesar 0.58, 0.46 dan 0.31. Tanda positif mengindikasikan bahwa pengaruh market  excess  return terhadap excess  return portofolio  adalah  positif.  Arti  dari  nilai koefisien regresi tersebut adalah jika variabel independen lain nilainya tetap dan variabel market  excess  return (RM-RF)  mengalami  kenaikan  sebesar  1%,  maka excess  return portofolio  (Y)  akan  mengalami  peningkatan  sebesar  0.58%,  0.46%  dan  0.31%.  Sesuai hasil  uji  signifikansi  koefisien  regresi  didapati  kesimpulan  bahwa  Ho  ditolak  dan menunjukan  bahwa market  excess  return (RM-RF)  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap excess  return portofolio di  Thailand, Malaysia dan  Indonesia. Sehingga  dapat dinyatakan  bahwa  hipotesis  yang  dibangun  terbukti  dan  variabel market  excess  return (RM-RF)  secara  parsial  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap excess  return portofolio.
Secara teori pengaruh market excess return yang positif dan signifikan terhadap excess return portofolio dapat dijelaskan oleh teori CAPM bahwa kompensasi atas risiko yang ditanggung  oleh  investor  diukur  dengan  menggunakan  koefisien  beta  (β)  yang merupakan  sensitivitas return suatu  aset  terhadap  perubahan market  return yang merupakan risiko sistematis yang tidak dapat dihilangkan melalui diversifikasi.
Dalam penelitian ini juga menemukan fakta yang sama. Pengaruh positif market excess return terhadap excess  return portofolio  bahwa market  return adalah  tingkat pengembalian  yang  ada  di  pasar  yang  diukur  berdasarkan  pergerakan  indeks  harga saham gabungan. Indeks harga saham gabungan sangat dipengaruhi oleh kondisi faktor makro.  Faktor  makro  dapat  berupa  kondisi  yang  terkait  pada  faktor  ekonomi  maupun faktor  politik  dan  keamanan  suatu  negara.  Apabila  kondisi  politik,  ekonomi,  dan keamanan  negara  dalam  kondisi  stabil  maka  kegiatan  ekonomi  dan  bisnis  mikro  yaitu perusahaan  akan  berjalan  lancar  sehingga  mampu  mendapatkan  keuntungan  dari usahanya.  Semakin  besar  keuntungan  yang  diperoleh  perusahaan  maka  akan berpengaruh pada peningkatan harga saham karena investor memandang ini sebagai hal yang  baik  (sentimen  positif).  Sebaliknya  apabila  kondisi  makro  sedang  buruk  akan menyebabkan lesunya kegiatan  ekonomi mikro sehingga banyak perusahaan menderita kerugian  dan  berpengaruh  negatif  terhadap  harga  sahamnya  serta  investor  pun  enggan memiliki saham (sentimen negatif).
Penelitian-penelitian  terdahulu  yang  sesuai  dan  mendukung  ialah  Apergis,  Artikis  dan Sorros (2011); Fama dan French (2012); Cakici, Fabozzi dan Tan (2013); Cakici & Tan (2014);  Hanauer  dan  Linhart  (2015);  Balakrishnan  (2016);  Cakici,  Tang  and  Yan (2016);  Namira dan Nugroho  (2016),  Gunathilaka et  al. (2017);  Saengchote  (2017) dan
Vuong dan Vu (2017), satu suara menunjukkan hasil bahwa return market memberikan pengaruh positif terhadap return , yang mana sejalan dengan pemaparan logis diatas.
5.4.3 Interpretasi Pengaruh Size (SMB)
Berdasarkan  hasil  pengujian  hipotesis  dengan Three-Factor  Model (3FM)  pada  Tabel 5.4 didapati nilai koefisien regresi untuk variabel SMB( s ) untuk Thailand, Malaysia dan Indonesia sebesar 0.16, 0.18 dan 0.07. Tanda positif mengindikasikan bahwa pengaruh faktor size (SMB)  terhadap excess  return portofolio  adalah  positif.  Arti  dari  nilai koefisien regresi tersebut adalah jika variabel independen lain nilainya tetap dan variabel faktor size (SMB) mengalami  kenaikan sebesar  1%, maka excess  return portofolio (Y) akan mengalami peningkatan sebesar 0.16%, 0.18% dan 0.37%.
Sesuai hasil uji signifikansi koefisien regresi didapati kesimpulan bahwa Ho ditolak dan menunjukan  bahwa  faktor size ( Small  Minus  Big/SMB )berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap excess  return portofolio  hanya  di  Malaysia,namun  berpengaruh positif  dan  tidak  cukup  signifikan  terhadap excess  return portofolio  di  Thailand  dan Indonesia,  oleh  karena  itu  terdapat size  effect di  Malaysia  dan  terdapat size  effect di Thailand dan Indonesia.
Secara teori pengaruh faktor size (SMB)  yang positif terhadap excess  return portofolio dapat  dijelaskan  oleh  Banz  (1981:  3)  menguji  hubungan  antara  total  nilai  pasar  saham perusahaan  ( market  capitalization )  dan return nya.  Hasil  menunjukkan  bahwa  pada periode 1936-1975, saham perusahaan kecil memiliki rata-rata imbal hasil berisiko ( risk- adjusted  return )  yang  lebih  tinggi  daripada  saham  perusahaan  besar.  Hasil  ini selanjutnya akan disebut sebagai 'efek ukuran ( size effect )'.
Dalam  penelitian  ini  juga  menemukan  fakta  yang  sama.  Pengaruh  positif  faktor size (SMB)  terhadap excess  return portofolio  bahwainvestor  sering  menggunakan firm  size untuk  dijadikan  indikator  apakah  mampu  menghadapi  krisis  dalam  menjalankan usahanya.  Hal  ini  berkaitan  dengan  kemungkinan  terjadinya  kebangkrutan  bagi  suatu perusahaan, dimana big firm dipandang lebih tahan krisis sehingga akan mempermudah untuk  memperoleh  pinjaman  atau  dana  eksternal. Big  firm dinilai  kurang  memberikan laba  yang  besar  tetapi  memiliki  kepastian  dalam  hal  perolehan  keuntungan. Firm  size mempengaruhi  keputusan  investor  karena  adanya  faktor  risiko  bisnis. Small  firm cenderung  menggunakan  keuntungannya  untuk  melakukan  ekspansi.  Dalam  keadaan tersebut  tentunya small  firm akan  meningkatkan  laba  ditahan  yang  berdampak  pada menurunnya jumlah dividen yang dibagikan bahkan tidak sama sekali, namun ekspansi small  firm menjadikan  sentimen  yang  positif  bagi  investor  sehingga  saham small  firm banyak diminati dan meningkatkan harga sahamnya sebagai kompensasi risiko dihadapi.
Dengan  ditemukannya  pengaruh  faktor size (SMB)  yang  tidak  cukup  signifikan  di Thailand  dan  Indonesia,  ternyata  hal  ini  diwarnai  oleh  kelompok  saham-saham small
size yang  awalnya  berekspansi  dalam  bisnisnya  namun  seiring  berjalannya  waktu keadaan  menjadi  berubah  karna  mengalami  kegagalan  dalam  mengembangkan bisnisnya.  Pola  ini  terdeteksi  hampir  sama  di  Thailand  dan  Indonesia  secara  runtun waktu  pada  portofolio  size-momentum.  Begitu  pun  di  negara  berkembang  Amerika Latin,  yakni  Brazil,  Mexico  dan  Peru  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Vuong  dan Vu  (2017),  juga  mendapati  pengaruh  faktor size (SMB)  yang  tidak  signifikan dikarenakan  banyaknya  perusahaan small  size yang  bangkrut  karena  terlilit  utang walaupun tidak besar nominalnya saat berusahan mengembangkan bisnisnya. Hal serupa juga terjadi di sebagian besar negara berkembang dunia, yakni 8 negara berkembang di benua ASIA, 5 negara berkembang di benua Amerika Latin dan 5 negara berkembang di benua Eropa seperti penelitian Cakici, Tang dan Yan (2016).
Penelitian-penelitian  terdahulu  yang  sesuai  dan  mendukung  ialah  Apergis,  Artikis  dan Sorros (2011); Fama dan French (2012); Cakici, Fabozzi dan Tan (2013); Hanauer dan Linhart  (2015);  Balakrishnan  (2016);  Namira  dan  Nugroho  (2016),  Gunathilaka et al. (2017); Saengchote (2017) dan Vuong dan Vu (2017), satu suara menunjukkan hasil bahwa  faktor size (SMB)  memberikan  pengaruh  positif  terhadap return ,  yang  mana sejalan dengan pemaparan logis diatas.
5.4.4Interpretasi Pengaruh Value (HML)
Berdasarkan  hasil  pengujian  hipotesis  dengan Three-Factor  Model (3FM)  pada  Tabel 5.4 didapati nilai koefisien regresi untuk variabel HML( h ) untuk Thailand, Malaysia dan Indonesia sebesar 0.14, 0.23 dan 0.17. Tanda positif mengindikasikan bahwa pengaruh faktor value (HML)  terhadap excess  return portofolio  adalah  positif.  Arti  dari  nilai koefisien regresi tersebut adalah jika variabel independen lain nilainya tetap dan variabel faktor value (HML) mengalami kenaikan sebesar 1%, maka excess return portofolio (Y) akan mengalami peningkatan sebesar 0.14%, 0.23% dan 0.17%.
Sesuai hasil uji signifikansi koefisien regresi didapati kesimpulan bahwa Ho ditolak dan menunjukan  faktor value ( High  Minus  Low/ HML)  secara  mengejutkan  tidak  ada  yang berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap excess  return portofolio  baik  di  Thailand, Malaysia  maupun  Indonesia,sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  terdapat value effect di tiga negara tersebut.
Secara teori pengaruh faktor value (HML) yang positif terhadap excess return portofolio dapat  dijelaskan  oleh  DeBondt  dan  Thaler  (1985:  794),  Fama  dan  French  (1992:  427; 1996: 56), dan Lakonishok et al. (1994: 1542) satu suara memberikan bukti untuk efek nilai  ( value  effect ):  Saham  dengan  nilai  rasio  fundamental  yang  tinggi  (seperti book value atau cash  flow )  terhadap  harga  cenderung  memiliki  rata-rata  pengembalian  yang lebih tinggi relatif dibanding saham dengan rasio rendah.
Rasio book-to-market (B/M) juga biasa disebut rasio nilai buku terhadap nilai pasar dari ekuitas suatu perusahaan. Jika nilai pasar ekuitas suatu perusahaan lebih tinggi daripada nilai bukunya, maka hal ini mencerminkan sikap optimis para investor terhadap prospek
kinerja masa depan perusahaan tersebut. Sebaliknya jika nilai pasarnya lebih rendah dari nilai bukunya, maka hal ini mencerminkan sikap pesimis para investor terhadap kinerja masa  depan  perusahaan  karena  adanya  perkiraan  bahwa  perusahaan  tersebut  akan mengalami kegagalan operasi atau terancam masalah keuangan. Oleh karena itu, saham dengan rasio  B/M  yang tinggi  memiliki risiko  yang relatif lebih ringgi  daripada saham dengan rasio B/M yang lebih rendah sehingga investor akan mengharapkan return yang lebih tinggi terhadap saham yang memiliki rasio B/M yang tinggi.
Secara  mengejutkan,  dengan  ditemukannya  pengaruh  faktor value (HML)  yang  tidak cukup  signifikan  di  Thailand,  Malaysia  dan  Indonesia.  ternyata  hal  ini  diwarnai  oleh kelompok  saham-saham high  B/M  ratio yang  kurang  diminati  oleh  investor  seiring berjalannya  waktu,  sehingga  frekuensi  perdagangan  saham high  B/M  ratio menjadil kecil, lalu harga saham cenderung berjalan di tempat dan return pun ikut menyesuaikan. Pola  ini  terdeteksi  hampir  sama  di  Thailand  dan  Indonesia  secara  runtun  waktu  pada portofolio size-momentum. Hal serupa juga terjadi di salah satu negara Amerika Latin, yaitu  Brazil  seperti  penelitian  Cakici,  Tang  dan  Yan  (2016),  dimana  lemahnya value effect timbul  karena  berkurangnya  sikap  optimisme  investor  terhadap  saham-saham berkinerja  datar,  olehnya  karenanya  banyaknya  aksi profit  taking terhadap  saham tersebut.
Penelitian-penelitian  terdahulu  yang  sesuai  dan  mendukung  ialah  Apergis,  Artikis  dan Sorros (2011); Fama dan French (2012); Cakici, Fabozzi dan Tan (2013); Cakici & Tan (2014);  Hanauer  dan  Linhart  (2015);  Cakici,  Tang  and  Yan  (2016);  Namira  dan Nugroho  (2016),  Gunathilaka et  al. (2017);  Saengchote  (2017)  dan  Vuong  dan  Vu (2017), satu suara menunjukkan hasil bahwa faktor value (HML) memberikan pengaruh positif terhadap return , yang mana sejalan dengan pemaparan logis diatas.

## 5.4.5Interpretasi Pengaruh Momentum (WML)
Berdasarkan hasil pengujian hipotesis dengan Four-Factor Model (4FM) pada Tabel 5.4 didapati  nilai  koefisien  regresi  untuk  variabel  WML( w )  untuk  Thailand,  Malaysia  dan Indonesia sebesar 0.26, 0.20 dan 0.13. Tanda positif mengindikasikan bahwa pengaruh faktor  momentum  (WML)  terhadap excess  return portofolio  adalah  positif.  Arti  dari nilai  koefisien  regresi  tersebut  adalah  jika  variabel  independen  lain  nilainya  tetap  dan variabel faktor momentum (WML) mengalami kenaikan sebesar 1%, maka excess return portofolio (Y) akan mengalami peningkatan sebesar 0.26%, 0.20% dan 0.13%.
Sesuai hasil uji signifikansi koefisien regresi didapati kesimpulan bahwa Ho ditolak dan menunjukan  faktor  momentum( Winner  Minus  Losser/ WML)  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap excess return portofolio di Thailand dan Malaysia. Namun berbeda dengan  Indonesia,  berpengaruh  positif  namun  tidak  cukup  signifikan  terhadap excess return portofolio,  maka  disimpulkan  terdapat momentum  effect di  Thailand  dan Malaysia, namun tidak terdapat momentum effect di Indonesia.
Secara teori pengaruh faktor value (HML) yang positif terhadap excess return portofolio dapat dijelaskan oleh Jegadeesh dan Titman  (1993) menemukan strategi investasi yaitu strategi  momentum  yang  pada  dasarnya  merupakan  teknik  perdagangan  membeli  atau mempertahankan saham yang memberikan return yang tinggi di masa lalu dan menjual saham  yang menghasilkan return rendah di  masa lalu. Dalam artian lain bahwa saham yang berkinerja baik ( winner ) pada periode sebelumnya akan memberikan return tinggi pada  waktu  sekarang  dan  sebaliknya  saham  yang  berkinerja  buruk  ( losser )  akan memberikan return rendah pada waktu sekarang.
Dalam  sudut  pandang  investor,  momentum  didefinisikan  sebagai  suatu  tendensi  jika harga  suatu  saham  meningkat,  maka  harga  saham  tersebut  selanjutnya  akan  terus meningkat. Sebaliknya apabila harga suatu saham menurun, maka harga saham tersebut akan  terus  menurun.  Sehingga  perlu  adanya  strategi  untuk  menghindari  instrumen investasi  yang  memiliki  kinerja  buruk,  dan  dominan  berinvestasi  pada  instrumen  yang memiliki return tinggi pada tahun lalu, agar risiko mengecil dan return yang diharapkan tercapai.
Dengan ditemukannya pengaruh faktor momentum (WML) yang tidak cukup signifikan di  Indonesia.  ternyata  hal  ini  diwarnai  oleh  aksi  dan  perilaku herding para  investor seiring  berjalannya  waktu.  Perilaku herding para  investor  ini  tidak  rasional,  karena investor  mendasarkan  keputusan  investasinya  bukan  dengan  melihat  landasan fundamental ekonomi dari suatu aset beresiko, namun dengan melihat tindakan investor lain  pada  keadaan  yang  sama,  maupun  mengikuti  konsensus  pasar.  Pola  ini  terdeteksi hanya  di  Indonesia  secara  runtun  waktu  pada  portofolio  size-B/M.  Hal  serupa  juga terjadi di sebagian besar negara berkembang dunia, yakni 8 negara berkembang di benua ASIA, 5 negara berkembang di benua Amerika Latin dan 5 negara berkembang di benua Eropa seperti  penelitian  Cakici, Tang dan Yan  (2016), dimana momentum effect lemah disebagian besar negara berkembang dunia.
Penelitian-penelitian  terdahulu  yang  sesuai  dan  mendukung  ialah  Fama  dan  French (2012);  Cakici,  Fabozzi  dan  Tan  (2013);  Cakici  &  Tan  (2014);  Hanauer  dan  Linhart (2015);  Balakrishnan  (2016);  Cakici,  Tang  and  Yan  (2016);  Namira  dan  Nugroho (2016);  Gunathilaka et  al. (2017)  dan  Vuong  dan  Vu  (2017),  satu  suara  menunjukkan hasil  bahwa  faktor  momentum  (WML)memberikan  pengaruh  positif  terhadap return , yang mana sejalan dengan pemaparan logis diatas.

## 5.4.6 Interpretasi Model Terbaik Dalam Menduga Excess Return
Berdasarkan  hasil  uji  kinerja  model  regresi  untuk  9  Portofolio  size-momentum  pada Tabel 5.5 menerangkan bahwa terdapat peningkatan average adjusted R 2 saat melakukan regresi secara berurutan mulai dari CAPM, Three-Factor Model (3FM) dan Four-Factor Model (4FM)  pada  negara  Thailand,  Malaysia  dan  Indonesia.  Thailand  mengalami peningkatan average  adjusted  R 2 mulai  dari  0.24  (CAPM),  kemudian  menjadi  0.32 (3FM)  dan  kemudian  menjadi  0.49  (4FM),  dikuatkan  oleh  angka average  AIC yang semakin menurun.
Begitu  pun  dengan  Malaysia  mengalami  peningkatan average  adjusted  R 2 mulai  dari 0.12  (CAPM),  kemudian  menjadi  0.32  (3FM)  dan  kemudian  menjadi  0.41  (4FM), dikuatkan oleh angka average AIC yang semakin menurun. Serta Indonesia mengalami peningkatan average  adjusted  R 2 mulai  dari  0.05  (CAPM),  kemudian  menjadi  0.13 (3FM)  dan  kemudian  menjadi  0.20  (4FM),  dikuatkan  oleh  angka average  AIC yang semakin menurun.
Dengan  demikian,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  Ho  ditolak  dan  menunjukan Four Factors  Model (4FM)  adalah  yang  terbaik  dan  paling  akurat  dalam  menduga  atau mengestimasi excess  return dibanding Three  Factors  Model (3FM)  dan  CAPM  di Thailand, Malaysia dan Indonesia pada portofolio size-momentum. Hal ini menandakan bahwa  sebaiknya  seluruh  variabel  independen  ( market  excess  return,  size,  value dan momentum) dipertimbangkan sebagai informasi dan penentu keputusan yang akurat bagi investor  dalam  memprediksi excess  return portofolio  di  negara  berkembang  ASEAN, khususnya  Thailand,  Malaysia  dan  Indonesia.  Seperti  diketahui  bahwa  tujuan berinvestasi adalah untuk memperoleh return . Kegiatan investasi pada suatu perusahaan dilakukan oleh investor tidak hanya berdasarkan tebak-tebakan semata.
Penelitian-penelitian  terdahulu  yang  sesuai  dan  mendukung  ialah  Apergis,  Artikis  dan Sorros (2011); Fama dan French (2012); Cakici, Fabozzi dan Tan (2013); Hanauer dan Linhart  (2015);  Balakrishnan  (2016);  Gunathilaka et  al. (2017);  Saengchote  (2017)  dan Vuong dan Vu (2017) yang menguji 3 model asset pricing (CAPM milik Sharpe (1964), Three  Factors  Model milik  Fama  dan  French  (1993)  dan Four  Factors  Model milik Carhart  (1997))  saat  mendalami  pengaruh market  return,  size,  book-to-market danmomentumterhadap return , secara seragam menunjukkan hasil bahwa Four Factors Model berada  di  peringkat  teratas  sebagai  model  yang  mampu  menduga return paling akurat dibanding Three Factors Model dan CAPM.

## 6. Kesimpulan Dan Saran
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengkonfirmasi  eksistensi  efek  pasar  ( market  effect ), efek  ukuran  ( size  effect ),  efek  nilai  ( value  effect )  dan  efek  momentum  ( momentum effect ) apakah berpengaruh positif terhadap excess return portofolio saham di Thailand, Malaysia dan  Indonesia. Adapun beberapa kesimpulan  yang dapat diperoleh dari hasil analisis  dan  pembahasan  adalah  sebagai  berikut:  1)  Faktor market  excess  return (RM- RF)  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap excess  return portofolio  di  Thailand, Malaysia  dan  Indonesia,  baik  pada  portofolio size -B/M  maupun  portofolio size - momentum, sehingga market effect terjadi di tiga negara tersebut; 2) Faktor size ( Small Minus  Big/SMB )berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap excess  return portofolio hanya  di  Malaysia,  baik  pada  portofolio size -B/M  maupun  portofolio size -momentum. Oleh  karena  itu, size  effect hanya  terjadi  di  Malaysia;  3)  Faktor value ( High  Minus Low/ HML) berpengaruh positif dan signifikan terhadap excess return portofolio hanya di  Malaysia  dan  hanya  pada  portofolio size -B/M,  maka value  effect hanya  terjadi  di Malaysia;  4)  Faktor  momentum( Winner  Minus  Losser/ WML)  berpengaruh  positif  dan
signifikan  terhadap excess  return portofolio  di  Thailand  dan  Malaysia,  baik  pada portofolio size- B/M  maupun  portofolio size -momentum,  serta  disimpulkan momentum effect terjadi  di  Thailand  dan  Malaysia;  5) Four-Factor  Model (4FM)  adalah  model estimasi  yang  terbaik  dan  paling  akurat  dalam  menduga excess  return portofolio dibanding Three Factors Model (3FM) dan CAPM baik di Thailand, Malaysia maupun Indonesia pada portofolio size -B/M maupun portofolio size -momentum.
Berkesinambungan  atas  dasar  kesimpulan  dari  hasil  penelitian  diatas,  maka  peneliti memberikan  beberapa  saran  sebagai  berikut:  1)  Para  pegiat  pasar  modal,  melalui pengujian  empiris  model asset  pricing dalam  penelitian  ini,  disarankan  jika  ingin berinvestasi  di  kawasan  ASEAN  khususnya  Thailand,  Malaysia  dan  Indonesia, diharapkan mempertimbangkan faktor ekonomi makro di masing-masing negara. Selain itu  perlunya  meningkatkan  kepekaan  terhadap  pengaruh  ukuran  perusahaan,  kinerja perusahaan  dan  sentimen  investor  di  pasar  dengan  difasilitasi  seluruh  variabel independen  dalam  penelitian  ini;  2)  Para  investor  atau  manajer  keuangan  melalui pengujian  empiris  model asset  pricing ,  disarankan  untuk  menggunakan  model asset pricing yang  lebih  komprehensif,  dengan  menambahkan  faktor  lain  sebagai  proksi risiko mengingat faktor size , value dan momentum memiliki hubungan yang kecil untuk menjelaskan excess  return portofolio  saham  di  Thailand,  Malaysia  dan  Indonesia. kemudian investor dapat mengambil strategi  yang tepat dalam melakukan investasi; 3) Para akademisi disarankan untuk menguji definisi pembentukan faktor yang lain, misal dengan sortir portofolio faktor penjelas return maupun excess return dengan portofolio 5  x  5  untuk  penelitian  selanjutnya.  Penggunaan  periode  penelitian  yang  lebih  panjang juga perlu dilakukan agar dapat memberikan hasil penelitian yang lebih yang akurat.
Meskipun  penelitian  telah  berhasil  menguji  hipotesis  yang  diajukan,  namun  disadari bahwa penelitian ini tidak sepenuhnya sampai pada tingkat kebenaran mutlak. Sehingga tidak  meutup  kemungkinan  dilakukan  penelitian  lanjutan.  Hal  tersebut  disebabkan masih  terdapat  keterbatasan  dalam  penelitian  ini,  antara  lain:  1)  Penelitian  ini  hanya menggunakan  variabel-variabel  di  dalam asset  pricing  model dan  variabel  yang digunakan  hanya  empat  variabel  yaitu  faktor market  excess  return , size , value dan momentum.  Sementara  itu  faktor-faktor  lainnya  yang  mempengaruhi excess  return portofolio seperti variabel fundamental dan variabel teknikal lainnya tidak diteliti dalam penelitian ini; 2) Dalam rentang waktu 5 tahun penelitian, terdapat kemungkinan adanya peristiwa  atau  faktor  lain  yang  mempengaruhi excess  return portofolio  seperti  yang sudah diutarakan pada poin keterbatasan sebelumnya.

## Daftar Pustaka
Apergis, N., Artikis, P., & Sorros, J. (2011). Asset pricing and foreign exchange risk. Research in International Business and Finance, 25 , 308–328.
Asness, C. S., Moskowitz, T. J., & Pedersen, L. H. (2013). Value and Momentum Everywhere. The Journal of Finance, 68 , 929-985.
Balakrishnan, A. (2016). Size, Value, and Momentum Effects in Stock Returns: Evidence from India. Vision, 20(I) , 1-8.
Banz,  R.  W.  (1981).  The  Relationship  Between  Return  and  Market  Value  of  Common  Stock. Journal of Financial Economics, 9 , 3-18.
Bekaert, G., & Harvey, C. R. (2003). Emerging markets finance. Journal of Empirical Finance, 10 , 3 – 55.
Bekaert, G., Harvey, C. R., & Lumsdaine, R. L. (2002). Dating The Integration of World Equity Markets. Journal of Financial Economics, 65 , 203–247.
Boamah, N. A. (2015). Robustness of the Carhart four-factor and the Fama-French three-factor models on the South African stock market. Review of Accounting and Finance, 14 , 413- 430.
Bodie, Z., Kane, A., & Marcus, A. J. (2013). Essentials of Investments, 9th Edition . New York: McGraw-Hill.
Bondt, W. F. M. D., & Thaler, R. (1987). Further Evidence on Investor Overreaction and Stock Market Seasonality. The Journal of Finance, 42 , 557–581.
Cakici,  N.,  Fabozzi,  F.  J.,  &  Tan,  S.  (2013).  Size,  value,  and  momentum  in  emerging  market stock returns. Emerging Markets Review, 16 , 46–65.
Cakici, N., & Tan, S. (2014). Size, value, and momentum in developed country equity returns:
Macroeconomic and liquidity exposures. Journal of International Money and Finance, 44 , 179–209.
Cakici, N., Tang, Y., & Yan, A. (2016). Do the size, value, and momentum factors drive stock returns  in  emerging  markets? Journal  of  International  Money  and  Finance,  69 ,  179– 204.
Carhart,  M.  M.  (1997).  On  Persistence  in  Mutual  Fund  Performance. The  Journal  of  Finance, Vol. 52, No. 1 , 57-82.
Chui, A. C. W., Titman, S., & Wei, K. C. J. (2010). Individualism and Momentum around the World. The Journal of Finance, 65 , 361-392.
Fama,  E.  F.  (1970).  Efficient  Capital  Markets:  A  Review  of  Theory  and  Empirical  Work.
Journal of Finance, 25 (2), 383-417.
Fama,  E.  F.,  &  French,  K.  R.  (1992).  The  Cross-Section  of  Expected  Stock  Returns. The Journal of Finance, 47 , 427-465.
Fama,  E.  F.,  &  French,  K.  R.  (1993).  Common  Risk  Factors  In  The  Returns  On  Stocks  And Bonds. Journal of Financial Economics, 33 , 3-56.
Fama, E. F., & French, K. R. (1996). Multifactor Explanations of Asset Pricing Anomalies. The Journal of Finance, 51 , 55-84.
Fama,  E.  F.,  &  French,  K.  R.  (1998).  Value  versus  Growth:  The  International  Evidence. The Journal of Finance, 53 , 1975-1999.
Fama, E. F., & French, K. R. (2012). Size, value, and momentum in international stock returns. Journal of Financial Economics, 105 , 457-472.
Ghozali, I., & Ratmono, D. (2013). Analisis Multivariat dan Ekonometrika (Teori, Konsep dan Aplikasi dengan EViews 8) . Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Griffin, J. M. (2002). Are the Fama and French Factors Global or Country Specific? The Review of Financial Studies, 15 , 783-803.
Griffin,  J.  M.,  Ji,  X.,  &  Martin,  J.  S.  (2003).  Momentum  Investing  and  Business  Cycle  Risk: Evidence from Pole to Pole. The Journal of Finance, 58 , 2515-2547.
Gunathilaka, C., Jais, M., Balia, S. S., Abidin, A. Z., & Manaf, K. B. A. (2017). Reversed Size,
Book-to-Market  and  Momentum  Effects:  A  Review  of  Malaysian  Equity  Returns Behavior. Advanced Science Letters, 23 (1), 15-19.
Hanauer, M. X., & Linhart, M. (2015). Size, Value, and Momentum in Emerging Market Stock Returns:  Integrated  or  Segmented  Pricing? Asia-Pacific  Journal  of  Financial  Studies,
44 , 175–214.
Hou,  K.,  Karolyi,  G.  A.,  &  Kho,  B.-C.  (2011).  What  Factors  Drive  Global  Stock  Returns? Review of Financial Studies, 24 , 2527–2574.
Jegadeesh,  N.,  &  Titman,  S.  (1993).  Returns  to  Buying  Winners  and  Selling  Losers: Implications for Stock Market Efficiency. The Journal of Finance, Vol. 48, No. 1 , 65- 91.
Jegadeesh,  N.,  &  Titman,  S.  (2001).  Profitability  of  Momentum  Strategies:  An  Evaluation  of Alternative Explanations. The Journal of Finance, 56 , 699-720.
Lakonishok, J., Shleifer, A., & Vishny, R. W. (1994). Contrarian Investment, Extrapolation, and Risk. The Journal of Finance, 49 , 1541-1578.
Markowitz, H. (1952). Portfolio Selection. The Journal of Finance, 7 , 77-91.
Namira,  F.,  &  Nugroho,  B.  Y.  (2016).  Effect  of  Enterprise  Multiple  on  Stock  Return  Non- Financial  Companies  in  Indonesian  Stock  Exchange. International  Journal  of Administrative Science & Organization, 23 (2), 86-94.
Rouwenhorst,  K.  G.  (1998).  International  Momentum  Strategies. The  Journal  of  Finance,  53 , 267-284.
Rouwenhorst,  K.  G.  (1999).  Local  Return  Factors  and  Turnover  in  Emerging  Stock  Markets. The Journal of Finance, 54 , 1439-1464.
Saengchote, K. (2017). The Low-Risk Anomaly: Evidence From The Thai Stock Market. Asian Academy of Management Journal of Accounting and Finance, 13 (1), 143-158.
Sharpe, W. F. (1964). Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium under Conditions of Risk. The Journal of Finance, Vol. 19, No. 3 , 425-442.
Vuong, N. B., & Vu, T. T. Q. (2017). Size, value and momentum in stock returns: The case of Latin  American  emerging  markets. The IEB International  Journal  of  Finance,  17 ,  82- 103.