## PENDEKATAN MODEL MARKOV SWITCHING PADA PASAR MODAL INDONESIA
Iman Lubis

## Fakultas Ekonomi, Universitas Pamulang
Dosen01479@unpam.ac.id

## Abstrak
Penelitian ini memastikan kebenaran bahwa pasar modal Indonesia merupakan pasar saham terkecil resikonya atau pasar yang stabil. Pendekatan metode pada penelitian ini adalah pendekatan Markov Switching Regime Model. Data yang digunakan adalah data harian dari tahun 1990 sampai 2018. Jumlah data disesuaikan dengan dimulainya indeks pasar. Hasilnya adalah hampir semua indeks tidak direkomendasikan selain indeks development board, indeks miscellaneous industry, indeks ftse Indonesia, indeks LQ-45, indeks 30 saham, dan indeks shariah.
Kata Kunci: Markov Switching, pasar modal Indonesia, investasi stabil

## PENDAHULUAN
Latar Belakang Isu kestabilan investasi sangat menentukan prilaku investor dalam mengambil keputusan. Semakin tidak stabil sebuah investasi dalam menghasilkan return semakin tidak percaya investor untuk menaruh uangnya pada keran­ jang tersebut. Oleh sebab itu, penelitian ini ditujukan untuk mengetahui sebarapa tidak sta bilnya pasar modal Indonesia sehingga sangat sensitif berpengaruh dari variable lain. Ketidakstabilan ini bisa memicu kerugian besar jika ada unsur dari luar yang mempengaruhi pergerakan dari nilai harga pasar saham.
(Basher, Haug, & Sadorsky, 2018) Penelitian ini menganalisa perubahan harga minyak pada pasar modal negara­negara pengekspor minyak. Perubahan harga minyak memiliki dampak yang signifikan untuk membangun porofolio investasi investor. Hasil dari metode Markov strategi transkasi beli dan tahan adalah yang terbaik.
(Zhu, Su, You, & Ren, 2017) Penelitian ini menemukan bahwa harga minyak sedikit mempengaruhi pada volatilitas rendah sa ham
dan mempengaruhi volatilitas tinggi. Per­ mintaan minyak lebih besar mempengaruhi pasar saham dibandingkan penawaran minyak. (Roubaud & Arouri, 2018) Penelitian ini mencari interaksi antara harga minyak, nilai tukar, dan pasar modal. Penelitian ini mem­ pertimbangkan ketidakpastian kebijakan eko­ nomi. Alat analisa yang digunakan adalah model VAR dan MS­VAR. Hasilnya adalah ada­ nya hubungan antara minyak, mata uang dan mata uang.
(Liu & Maheu, 2018) Penelitian ini meng ­ gabungkan return saham dan ex-post variance di dalam kerangka markov switching .  Hasil nya adalah penggabungan model tersebut meng­ hasilkan prediksi yang lebih baik. (Zotoloy, Federickson, & Lyon, 2017) Pene litian ini meneruskan dokumentasi dari hubungan pengembalian pendapatan keselu­ ruhan yang negatif di masa depan. Penelitian ini menggunakan metode markov . Hasilnya adalah menghasilkan makroekomi dan kon disi keuangan mempengaruhi keseluruhan pen­ dapatan di masa depan lebih negatif dan sedikit positif
ISSN : 2615-1995, E-ISSN : 2615-0654 J. Madani., Vol. 1, No. 2, September 2018 (417­429) ©2018 Lembaga Kajian Demokrasi dan Pemberdayaan Masyarakat (LKD­PM)
I L M U   P E N G E TA H U A N ,   T E K N O L O G I ,   D A N   H U M A N I O R A
Pasar saham Nigeria menggunakan Markov
Switching Vector Autoregressive (MSVAR) un­ tuk menguji kestabilannya. Data yang digu na­ kan dari 1985­2014 dan model MSVAR me­ nangkap adanya perubahan mendadak dari variable yang tidak diamati sehingga sangat direkomendasikan bagi investor untuk berhati hati pada pasar saham tersebut. Pada penelitian ini peneliti tertarik untuk mengetahui kestabilan dan ketidakstabilan dari pasar modal di Indonesia. Faktanya, penelitian terbaru menemukan adanya hubungan antara harga minyak dan mata uang terhadap pasar modal. Peneliti sadar pentingnya mencari pengaruh tersebut namun pada penelitian ini peneliti ingin mencari pengaruh dua rezim dan durasi masing­masing rezim.

## Rumusan Masalah
1.  Seberapa besarkah pengaruh rezim satu dan dua terhadap pergerakan pasar saham di Indonesia?
2.  Seberapa panjangkah durasi dan ekspektasi dari masing masing rezim satu dan dua?

## Pembatasan Masalah
1.  Penelitian ini hanya membahas pasar mo­ dal di Indonesia.
2.  Penelitian ini menggunakan data dari satu Januari 1990 sampai 20 Juli 2018. Jika data tidak dimulai sebelum satu Januari 1990 maka data dimulai dari waktu pertama terdaftar.

## Tujuan Penelitian
1.  Untuk mengetahui seberapa besar penga­ ruh rezim satu dan dua terhadap pergerakan pasar saham di Indonesia
2.  Untuk mengetahui seberapa panjangkah durasi dan ekspektasi dari masing­masing rezim satu dan dua.

## Kerangka Pemikiran
Hipotesis H0 : β1 = 0 :  Artinya tidak ada pengaruh rezim satu di pasar modal Indonesia H1 : β1 ≠ 0 :  Artinya ada pengaruh rezim satu di pasar modal Indonesia
H0 : β2 = 0 :  Artinya tidak ada pengaruh rezim dua di pasar modal Indonesia H1 : β2 ≠ 0 :  Artinya ada pengaruh rezim dua di pasar modal Indonesia
Tinjauan Pustaka Switching regression dimulai oleh Quandt (1958). Golfield dan Quandt (1973), dan Cosslett dan Lee (1985) meneliti switching regime dengan proses markov variabel lain yang tidak diamati. Pada (Hamilton, 1990) penelitian ini menggunakan EM algoritma untuk metode alternative switching regression . Metode markov digunakan ketika adanya keadaan tiba tiba yang merubah kondisi ke­ uangan seperti krisis moneter, perubahana kebijakan pemerintah sesuai dengan penelitian sebelumnya. Kesimpulan dua probabilitas ada­ lah (Hamilton, Regime switching models, 2010)
Dimana j = 1,2, kedua probabilitas
JURNAL MADANI : Ilmu Pengetahuan, Teknologi, dan Humaniora, Vol. 1, No. 2, September 2018: 417 - 429
ini merupakan jumlah untuk menyatukan konstruksi. Ω t = {y t , y t ­ 1 ,…, y 1 , y 2 } mempunyai sekumpulan pengamatan pada waktu, dan θ adalah arah parameter populasi, contoh dari θ = (σ, ϕ, c 1 , c 2 , p 11 , p 22 )’ yang diketahui kepastiannya tanpa bukti pengujian.

## METODOLOGI PENELITIAN Sifat Penelitian
Metode pada penelitian ini adalah metode deskriptif. Penelitian ini hanya menjabarkan fakta yang ada tanpa mencari hubungan satu dengan yang lain.

## Data Penelitian
Data yang digunakan adalah indeks pasar modal yang ada di Indonesia. Menurut www. investing.com, indeks terbagi atas empat kategori yaitu:

## 1.  Indeks Utama
Indeks Variabel Waktu Observasi IDX Composite r_jkse 05/10/2000 - 20/07/2018 4339

## 2.  Sektor­sektor Primer
Indeks Variabel Waktu Observasi IDX Agriculture return_ agriculture 09/10/2000 – 20/07/2018 4339 IDX Basic In- dustry r_basic_ industry 06/10/2000 – 20/07/2018 4338 IDX Consumer Industry r_consumer_ industry 09/10/2000 - 20/07/2018 2503 IDX Development r_ development_ board 10/04/2002 - 20/07/2018 3973 IDX Finance r_finance 09/10/2000 - 20/07/2018 4339 IDX Infrastructure r_infrastructure 09/10/2000 - 20/07/2018 2423 IDX Manufacture r_manufacture 09/10/2000 - 20/07/2018 2503 IDX Mining r_mining 09/10/2000 - 20/07/2018 4339 IDX Misc-Industry r_ miscellaneous_ indu 06/10/2000 - 20/07/2018 4339 IDX Property r_property 09/10/2000 - 20/07/2018 4339 IDX Trade r_trade 10/10/2000 - 20/07/2018 4339

## 3.
Indeks tambahan Indeks Variabel Waktu Observasi FTSE Indonesia r_ftse 13/08/2001 - 20/07/2018 4404 IDX Kompas 100 r_kompas100 13/08/2007 - 20/07/2018 2671 IDX PEFINDO-25 R_pefindo_25 20/05/2009 - 20/07/2018 2247 IDX LQ45 r_lq45 09/10/2000 - 20/07/2018 4339

## 4.  Indeks Lainnya
Indeks Variabel Waktu Observasi IDX 30 return_idx30 24/04/2014 – 20/07/2018 1526 IDX Banking r_banking 08/11/2012 - 20/07/2018 1380 IDX BISNIS-27 r_bisnis27 28/01/2009 - 20/07/2018 2322 IDX Islamic r_islamic 06/10/2000 - 20/07/2018 4338 IDX Main Board r_main_board 10/04/2002 - 20/07/2018 3973 IDX SHARIAH r_shariah 13/05/2011 - 20/07/2018 1761 IDX SRI-KEHATI r_srikehati 09/06/2009 - 20/07/2018 2233 Investor33 r_investor33 24/03/2014 – 20/07/2018 1047 MNC36 r_mnc36 29/03/2013 – 20/07/2018 1186 Sminfra18 r_sminfra 18 01/02/2013 - 20/07/2018 1326 Sumber: Diolah Sendiri

## Analisis Data
1. Return (Differensiasi) Indeks Return indeks dilakukan untuk membuat data penelitian stasioner. H 0 :  Terdapat unit root di series . H 1 :  Tidak terdapat unit root di series atau data merupakan data stasioner.
Berikut rumus return atau differensiasi
Dimana: r t = return saham P t = Harga saat ini P t­1 = Harga sebelumnya 2.  Metode Markov Switching 2 Regime
a.  Regime 1
b.  Regime 2
c. Durasi
d.   ekspektasi

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Hasil Penelitian

## Indeks Utama
Tabel 1. ADF Unit Root Test Indeks Utama Indeks Utama Variabel t-statistik Prob.* r_jkse Augmented Dickey-Fuller Test Statistic -59.16526 0.0001 Test Critical Values 5% -2. 862010 Sumber : Data Diolah Sendiri
Tabel 2. Hasil Markov Switching Regime Indeks Utama Parameter Koefisien Std. Error z-Statistik Prob. Regime 1 C -0.001501 0.000770 -1.950449 0.0511 LOG(SIGMA) -3.799911 0.033824 -112.3432 0.0000 Regime 2 C 0.001371 0.000170 8.047173 0.0000 LOG (SIGMA) -4.745649 0.024250 -195.6988 0.0000 Sumber : Data Diolah Sendiri Tabel 3. Transition Matrix Parameters Indeks Utama Parameter Koefisien Std. Error t-Statistik Prob.* P11-C 2.224500 0.193364 11.50424 0.0000 P21-C -3.484070 0.197684 -17.62443 0.0000 Sumber : Data Diolah Sendiri

## Tabel 4. Probabilitas Transisi dan Durasi Harapan Indeks Utama
Probabilitas Transisi 1 2 1 0.902428 0.097572 2 0.029769 0.970231 Durasi Harapan 1 2 178.5060 1.00012 Sumber : Data Diolah Sendiri Indeks Sektor-sektor Primer
Tabel 5. ADF Unit Root Test Indeks Sektor-sektor Primer Indeks Sektor-sektor
Primer
Parameters ADF Test 5% t-Statistik Prob.* return_agriculture -2.862010 -42.17168 0.0000 r_basic_industry -61.00314 0.0001 r_consumer_industry -2.862495 -49.16456 0.0001 r_development_board -2.862071 -58.44160 0.0001 r_finance -2.862010 -59.39255 0.0001 r_infrastructure -2.862533 -47.56488 0.0001 r_manufacture -2.862495 -48.32826 0.0001 r_mining -2.862010 -60.01060 0.0001 r_miscellaneous_indu -35.71278 0.0000 r_property -59.48354 0.0000 r_trade -61.27599 0.0000 Sumber: Diolah Sendiri Tabel 6. Hasil Markov Switching Regime Sektor-sektor Primer Parameter Koefisien Std. Error z-Statistik Prob. return_agriculture Regime 1 C 0.000065 0.000235 0.276316 0.7823 LOG(SIGMA) -4.489978 0.025023 -218.3900 0.0000
Regime 2 C 0.002075 0.000935 2.218179 0.02635 LOG (SIGMA) -3.402745 0.025023 -135.9859 0.0000 r_basic_industry Regime 1 C -0.001551 0.000978 -1.585018 0.1130 LOG(SIGMA) -3.620394 0.036610 -98.89138 0.0000 Regime 2 C 0.001298 0.000218 5.966488 0.0000 LOG(SIGMA) -4.489792 0.036610 -98.89138 0.0000 r_consumer_industry Regime 1 C 0.058512 0.057238 1.022255 0.3067 LOG(SIGMA) -1.111282 0.136612 -8.134571 0.0000 Regime 2 C 0.000847 0.000266 3.178788 0.0015 LOG(SIGMA) -4.341761 0.016558 -262.2131 0.0000 r_development_board Regime 1 C 0.001055 0.000144 7.327012 0.0000 LOG(SIGMA) -4.996596 0.026073 -191.64818 0.0000 Regime 2 C 0.000973 0.000156 6.237425 0.0000 LOG(SIGMA) -4.935654 0.027246 -181.1496 0.0000 r_finance Regime 1 C 0.001045 0.000207 5.044661 0.0000 LOG(SIGMA) -4.676198 me0.026553 -176.1055 0.0000 Regime 2 C 0.000621 0.000570 1.089555 0.2759 LOG(SIGMA) -3.797280 0.025865 -146.8132 0.0000 r_infrastructure Regime 1 C 0.006048 0.004647 1.301301 0.1932 LOG(SIGMA) -2.904655 0.095786 -30.32455 0.0000 Regime 2 C 0.000841 0.000399 2.105109 0.0353 LOG(SIGMA) -4.076356 0.030141 -135.2411 0.0000 r_manufacture Regime 1 C 0.001024 0.000260 3.933379 0.0001 LOG(SIGMA) -4.371601 0.017160 -254.7521 0.0000 Regime 2 C 0.022959 0.034116 0.672970 0.5010 LOG(SIGMA) -1.552219 0.135265 -11.47540 0.0000 r_mining Regime 1 C 0.002264 0.001291 1.754258 0.0794 LOG(SIGMA) -3.328309 0.041430 -80.33487 0.0000
Tabel 7. Transition Matrix Parameters Indeks Sektor-Sektor Primer Parameter Koefisien Std. Error t-Statistik Prob. return_agriculture P11-C 3.110978 0.144950 21.46238 0.0000 P21-C -2.281697 0.025023 -135.9859 0.0000 r_basic_industry P11-C 2.067782 0.1841188 11.22647 0.0000 P21-C -3.457332 0.184188 11.22647 0.0000 r_consumer_industry P11-C -0.149877 0.439981 -0.340643 0.7334 P21-C -4.906438 0.292867 -1675315 0.0000 r_development_board P11-C 3.726714 0.193644 19.24521 0.0000 P21-C -2.979422 0.216600 -13.75538 0.0000 r_finance P11-C 3.169551 0.174524 18.16108 0.0000 P21-C -2.679004 0.192676 -13.90418 0.0000 r_infrastructure P11-C 3.481313 0.27164 12.81549 0.0000 P21-C -1.294193 0.290847 -4.449732 0.0000 r_manufacture P11-C 4.885666 0.315911 15.46532 0.0000 P21-C -0.003376 0.483367 -0.006985 0.0000
Regime 2 C 0.000421 0.000272 1.547645 0.1217 LOG(SIGMA) -4.377384 0.031041 -141.0205 0.0000 r_miscellaneous_indu Regime 1 C 0.000455 0.000269 1.689556 0.0977 LOG(SIGMA) -4.274376 0.025397 -168.3030 0.0000 Regime 2 C 0.001915 0.001157 1.656029 0.0977 LOG(SIGMA) -3.424537 0.035700 -95.92648 0.0000 r_property Regime 1 C 0.000626 0000869 0.720892 0.4710 LOG(SIGMA) -3.646611 0.032257 -113.0485 0.0000 Regime 2 C 0.000768 0.000198 3.871380 0.0001 LOG(SIGMS) -4601555 0.021565 -213.3842 0.0000 r_trade Regime 1 C 0.001068 0.000169 6.332059 0.0000 LOG(SIGMA) -4.694064 0.017498 -268.2676 0.0000 Regime 2 C -0.001515 0.0008222 -1.844025 0.0652 LOG(SIGMA) -3.774536 0.032031 -117.8400 0.0000 Sumber : Data Diolah Sendiri r_mining P11-C 2.889985 0.219218 13.18314 0.0000 P21-C -4.016822 0.197001 -20.38982 0.0000 r_miscellaneous_indu P11-C 3.412131 0.237868 14.34463 0.0000 P21-C -2.031409 0.207031 -9.812092 0.0000 r_property P11-C 2.195642 0.174405 12.58932 0.0000 P21-C -3.443070 0.174410 -19.74121 0.0000 r_trade P11-C 3.897708 0.179785 21.67988 0.0000 P21-C -2.504702 0.185834 -13.47818 0.0000 Sumber : Data Diolah Sendiri Tabel 8. Probabilitas Transisi dan Durasi Harapan Indeks Sektor-sektor Primer Return_agiculture Probabilitas Transisi 1 2 1 0.957343 0.042657 2 0.092650 0.907350 Durasi Harapan 1 2 23.44297 10.79328 R_basic_industry Probabilitas Transisi 1 2 1 0.887732 0.112268 2 0.030551 0.969449 Durasi Harapan 1 2 8.907267 32.73221 R_consumer_industry Probabilitas Transisi 1 2 1 0.462601 0.537399 2 0.007344 0.992656 Durasi Harapan 1 2 1.860814 136.1571 r_development_board Probabilitas Transisi 1 2 1 0.976494 0.023506 2 0.048364 0.951636 Durasi Harapan 1 2 42.54236 20.67645 r_finance Probabilitas Transisi 1 2 1 0.959672 0.040328 2 0.064224 0.935776 Durasi Harapan 1 2 24.79679 15.57058 r_infrastructure Probabilitas Transisi 1 2 1 0.970151 0.029849
2 0.215144 0.784856 Durasi Harapan 1 2 33.50238 4.648051 r_manufacture Probabilitas Transisi 1 2 1 0.992503 0.007497 2 0.499156 0.500844 Durasi Harapan 1 2 133.3786 2.003382 r_mining Probabilitas Transisi 1 2 1 0.947349 0.052651 2 0.017691 0.982309 Durasi Harapan 1 2 18.99304 56.52435 r_miscellaneous_indu Probabilitas Transisi 1 2 1 0.968082 0.031918 2 0.115944 0.884056 Durasi Harapan 1 2 31.32980 8.624824 r_property Probabilitas Tansisi 1 2 1 0.899857 0.100143 2 0.030976 0.969024 Durasi Harapan 1 2 9.985765 32.28285 r_trade Probabilitas Transisi 1 2 1 0.980115 0.019885 2 0.075529 0.924471 Durasi Harapan 1 2 50.28933 13.23991 Sumber : Data Diolah Sendiri Tabel 9. ADF Unit Root Test Indeks Tambahan Indeks Sektor-sektor Primer
Parameters ADF Test 5% t-Statistik Prob.* r_ftse -2.862000 -60.15540 0.0001 r_kompas100 -2.862424 -31.23000 0.0000 r_pefindo_25 -2.862626 -45.97859 0.0001 r_lq45 -2.862010 -59.74620 0.0001 Sumber: Diolah Sendiri
Indeks Tambahan
Tabel 10. Hasil Markov Switching Regime Indeks Tambahan
Parameter Koefisien
Std. Error z-Statistik Prob. r_ftse Regime 1 C 0.001558 0.000236 6.596980 0.0000
Tabel 11. Transition Matrix Parameters Indeks Tambahan Parameter Koefisien Std. Error t-Statistik Prob. r_ftse P11-C 2.309833 0.000203 11.36860 0.0000 P21-C -3.516699 0.023200 -17.42255 0.0000 r_kompas100 P11-C 2.525692 0.258046 9.787764 0.0000 P21-C -4.688077 0.026638 -15.34319 0.0000 r_pefindo_25 P11-C 2.278152 0.297826 7.649281 0.0000 P21-C -4.043665 0.305276 -13.24594 0.0000 r_lq45 P11-C 2.309833 0.203177 11.36860 0.0000 P21-C -3.516699 0.201848 -17.42255 0.0000 Sumber: Diolah Sendiri Tabel 12. Probabilitas Transisi dan Durasi Harapan Indeks Tambahan r_ftse Probabilitas Transisi 1 2 1 0.988508 0.011492 2 0.704430 0.295570 Durasi Harapan 1 2
Regime 2 C 0.002075 0.000935 2.218179 0.02635 Common LOG(SIGMA) -4.226495 0.012022 -351.5679 0.0000 r_kompas100 Regime 1 C -0.002631 0.001365 -1.928281 0.0538 LOG(SIGMA) -3.562084 0.048441 -73.53440 0.0000 Regime 2 C 0.001162 0.000242 4.799436 0.0000 LOG(SIGMA) -4.696267 0.030774 -152.6055 0.0000 r_pefindo_25 Regime 1 C -0.001251 0.001345 -0.930040 0.3524 LOG(SIGMA) -3.764557 0.060187 -62.54789 0.0000 Regime 2 C 0.000716 0.000241 2.964709 0.0030 LOG(SIGMA) -4.620429 0.025855 -178.7044 0.0000 r_lq45 Regime 1 C 0.001293 0.000871 -1.484140 0.1378 LOG(SIGMA) -3.642962 0.033015 -110.3420 0.0000 Regime 2 C 0.001321 0.000203 6.520274 0.0000 LOG(SIGMA) -4.567370 0.023200 -196.857 0.0000 Sumber: Diolah Sendiri
Tabel 13. ADF Unit Root Test Indeks Lainnya Indeks Tambahan Parameters ADF Test 5% t-Statistik Prob.* return_idx30 -2.863232 -25.58560 0.0000 r_banking -2.863429 -33.71600 0.0000 r_bisnis27 -2.862585 -30.86435 0.0000 r_islamic -2.862010 -61.46539 0.0000 r_main_board -2.862071 -37.65376 0.0000 r_shariah -2.862984 -16.88721 0.0000 r_srikehati -2.862635 -31.25640 0.0000 r_investor33 -2.864092 -30.73957 0.0000 r_mnc36 -2.863774 -22.05813 0.0000 r_sminfra18 -2.863517 -23.79521 0.0000 Sumber: Diolah Sendiri Tabel 14. Hasil Markov Switching Regime Indeks Lainnya Parameter Koefisien Std. Error z-Statistik Prob. return_idx30 Regime 1 C -0.00108 0.000999 -1.009719 0.3126 LOG(SIGMA) -3.930768 0.046493 -84.54498 0.0000 Regime 2 C 0.000827 0.000267 3.099133 0.0019 LOG(SIGMA) -4.815624 0.035291 -136.4567 0.0000 r_banking Regime 1 C -0.000911 0.001123 -0.810901 0.4174 LOG(SIGMA) -3.822228 0.044576 -85.74670 0.0000 Regime 2 87.01860 1.419588 r_kompas100 Probabilitas Transisi 1 2 1 0.925923 0.074077 2 0.024423 0.975577 Durasi Harapan 1 2 13.49955 40.94546 r_pefindo_25 Probabilitas Transisi 1 2 1 0.907051 0.092949 2 0.017231 0.982769 Durasi Harapan 1 2 10.75863 58.03497 r_lq45 Probabilitas Transisi 1 2 1 0.909688 0.090312 2 0.028841 0.971159 Durasi Harapan 1 2 11.07274 34.67310 Sumber: Diolah Sendiri C 0.001204 0.000312 3.856012 0.0001 LOG(SIGMA) -4.729617 0.033619 -140.6834 0.0000 r_bisnis27 Regime 1 C 0.001027 0.000247 4.154220 0.0000 LOG(SIGMA) -4.675260 0.030240 -156.6045 0.0000 Regime 2 C -0.000132 0.000901 -0.145970 0.8839 LOG(SIGMA) -3.826434 0.039469 -96.94737 0.0000 r_islamic Regime 1 C -001087 0.000229 4.739414 0.0000 LOG(SIGMA) -4.550171 0.029097 -156.3767 0.0000 Regime 2 C -0.000843 0.001058 -0.796945 0.4255 LOG(SIGMA) -3.550171 0.041925 -85.29729 0.0000 r_main_board Regime 1 C 0.001261 0.000186 6.776773 0.0000 LOG(SIGMA) -4.697235 0.024159 -194.4279 0.0000 Regime 2 C -0.001017 0.000822 -1.238051 0.2157 LOG(SIGMA) -3.747589 0.034591 -108.3413 0.0000 r_shariah Regime 1 C -0.002006 0.001179 -1.701463 0.0007 LOG(SIGMA) -3.942745 0.062774 -62.80829 0.0000 Regime 2 C 0.000741 0.000219 3.387756 0.0007 LOG(SIGMA) -4.863968 0.031587 -153.9840 0.0000 r_srikehati Regime 1 C 0.001040 0.000244 4.269485 0.0000 LOG(SIGMA) -4.714125 0.028371 -166.1621 0.0000 Regime 2 C -0.000670 0.000881 -0.760191 0.4471 LOG(SIGMA) -3.883684 0.40493 -95.90927 0.0000 r_investor33 Regime 1 C 0.000602 0.000301 1.997902 0.0457 LOG(SIGMA) -4.877831 0.035444 -137.6195 0.0000 Regime 2 C -0.000721 0.001172 -0.615395 0.5383 LOG(SIGMA) -4.010004 0.058442 -68.61538 0.0000 r_mnc36 Regime 1 C 0.000711 0.000287 2.477053 0.0132 LOG(SIGMA) -4.891264 0.037439 -130.6474 0.0000
Tabel 15. Transition Matrix Parameters Indeks Lainnya Parameter Koefisien Std. Error t-Statistik Prob. Return_idx30 P11-C 2.484122 0.335720 3.099113 0.0000 P21-C -3.461312 0.317586 -10.89882 0.0000 r_banking P11-C 2.452762 0.319085 7.686855 0.0000 P21-C -3.348224 0.303149 -11.04482 0.0000 r_bisnis27 P11-C 3.841818 0.310969 12.35434 0.0000 P21-C -2.810815 0.293784 -9.567616 0.0000 r_islamic P11-C 3.595913 0.204003 17.62680 0.0000 P21-C -2.471472 0.215675 -11.45924 0.0000 r_main_board P11-C 3.566048 0.215475 16.54973 0.0000 P21-C -2.345641 0.219311 -10.69467 0.0000 r_shariah P11-C 2.523439 0.328243 7.687723 0.0000 P21-C -4.149278 0.357422 -11.60889 0.0000 r_srikehati P11-C 3.593549 0.276819 12.98158 0.0000 P21-C -2.561257 0.288361 -8.882133 0.0000 r_investor33 P11-C 3.311514 0.324768 10.19654 0.0000 P21-C -2.187900 0.370570 -5.904147 0.0000 r_mnc36 P11-C 3.194917 0.295642 10.80671 0.0000 P21-C -2.291744 0.344295 -6.656336 0.0000 r_sminfra18 P11-C 2.961573 0.294185 10.06703 0.0000 P21-C -2.317341 0.332738 -6.964459 0.0000 Sumber: Diolah Sendiri Tabel 12. Probabilitas Transisi dan Durasi Harapan Indeks Return_idx30 Probabilitas Transisi 1 2 1 0.923021 0.076979 2 0.030433 0.969567 Durasi Harapan 1 2 12.99059 32.85875 r_banking Probabilitas Transisi 1 2 1 0.920763 0.079237 2 0.033953 0.966047 Durasi Harapan 1 2 12.62039 29.45216 r_bisnis27 Probabilitas Transisi 1 2 1 0.978996 0.021004 2 0.056743 0.943257 Durasi Harapan 1 2 47.61016 17.62346 r_islamic Probabilitas Transisi 1 2 1 0.973297 0.026703 2 0.077882 0.922118 Durasi Harapan 1 2 37.44895 12.83987 r_main_board Probabilitas Transisi 1 2 1 0.972510 0.027490 2 0.087427 0.912573 Durasi Harapan 1 2 36.37653 11.43808 r_shariah Probabilitas Transisi 1 2 1 0.925769 0.074231 2 0.015531 0.984469 Durasi Harapan 1 2 13.47141 64.38822 r_srikehati Probabilitas Transisi 1 2 1 0.973235 0.026765 2 0.071674 0.928236 Durasi Harapan 1 2 37.36290 13.95209 r_investor33 Probabilitas Transisi 1 2 1 0.964822 0.035178 2 0.100842 0.899158 Durasi Harapan 1 2 Regime 2 C -0.0000469 0.001018 -0.046101 0.9632 LOG(SIGMA) -4.003591 0.053217 -75.23111 0.0000 r_sminfra18 Regime 1 C 0.000296 0.000332 -0.893284 0.3717 LOG(SIGMA) -4.783653 0.042212 -113.3232 0.0000 Regime 2 C -0.000259 0.000898 -0.288865 0.7727 LOG(SIGMA) -3.995683 0.049177 -81.25114 0.0000 Sumber: Diolah Sendiri
JURNAL MADANI : Ilmu Pengetahuan, Teknologi, dan Humaniora, Vol. 1, No. 2, September 2018: 417 - 429
0.1298% dan volatilitas ­4.489792. r_basic_ industry pada regime 1 ρ >0.05 dan regime 2 ρ <0.05. Trend bearish pada regime satu tidak substansial. R_consumer_industry pada regime 1 memiliki mean 5.585112% dan volatilitas ­1.111282 sedangkan pada regime 2 memiliki intercept 0.0847% dan volatilitas ­4.341761. r_ consumer_industry pada regime 1 ρ >0.05 dan regime 2 ρ <0.05. r_consumer_industry tidak stabil. r_development_board pada regime 1 dan 2 memiliki mean dan volatilitas sebesar 0.1055% dan ­4.996596, dan 0.0973% dan ­4.935654. r_development_board pada regime 1 ρ <0.05 dan regime 2 ρ <0.05 artinya stabil. R_ finance pada regime 1 dan 2 memiliki mean dan volatilitas sebesar 0.1045% dan ­4.676198, dan 0.0621% dan ­3.797280. r_finance pada regime 1 ρ <0.05 dan regime 2 ρ >0.05 artinya uptrend pada regime 2 pada indeks finance tidak nyata tetapi bearish lebih nyata maka r_finance terjadi volatile atau tidak stabil. R_infrastructure pada regime 1 dan 2 memiliki intercept dan volatilitas sebesar 0.6048% dan ­2.904655, 0.0841% dan ­4.076356. r_infrastructure pada regime 1 ρ >0.05 dan regime 2 ρ <0.05 artinya tidak stabil. R_ manufacture pada regime 1 dan 2 memiliki mean dan volatilitas sebesar 0.1024% dan ­4.371601, 2.2959% dan ­1.552219. r_manufacture pada regime 1 ρ <0.05 dan regime 2 ρ >0.05 artinya tidak stabil. R_mining pada regime 1 dan 2 memiliki intercept dan volatilitas sebesar 0.2264% dan ­3.328309, 0.0421% dan ­4.377384. r_mining pada regime 1 ρ <0.05 dan regime 2 ρ >0.05 artinya tidak stabil. R_miscellaneous_ indu pada regime 1 dan 2 memiliki mean dan volatilitas 0.0455% dan ­4.274376, 0.1915% dan ­3.424537. r_miscellaneous_indu pada regime 1 ρ <0.05 dan regime 2 ρ <0.05 artinya stabil. R_properti pada regime 1 dan 2 memiliki mean dan volatilitas 0.0626% dan ­3.646611, 0.0768% dan ­4.601555. r_property pada regime 1 dan 2 memiliki ρ sebesar > 0.05 dan < 0.05 artinya r_property tidak stabil atau berfluktuasi. R_ trade pada r egime 1 dan 2 memiliki mean dan volatilitas 0.1068% dan ­4.694064, ­0.1515% dan ­3.774536. r_trade pada regime 1 ρ <0.05 dan regime 2 ρ >0.05 artinya regime 1 tidak stabil. Pada regime 1 dan 2 return_agriculture peluang kondisi akan bertahan setelah mencapai 95.7343% dan 90.735%, akan berlangsung selama 23.44297 hari dan 10.79328 hari dan perubahan probabilitas pindah dari regime 1 ke
28.42662 9.916469 r_mnc36 Probabilitas Transisi 1 2 1 0.960643 0.039357 2 0.091809 0.908191 Durasi Harapan 1 2 25.40815 10.89217 r_sminfra18 Probabilitas Transisi 1 2 1 0.950808 0.049192 2 0.089697 0.910303 Durasi Harapan 1 2 20.32835 11.14866 Sumber: Diolah Sendiri
Pembahasan
Indeks Utama
Indeks utama di regime 1 tidak memiliki signifikan pada intercept sebesar ­0.1501% dan memiliki volatilitas ­3.799 secara signifikan dan regime 2 memiliki signifikan dalam mean sebesar 0.1371% dan volatilitas.sebesar ­4.745649. Ini memiliki arti r_jkse tidak stabil. Probabilitas transisi memiliki probabilitas yang tinggi pada rezim sesungguhnya. pada (S t =1|S t­1 =1) sebesar 0.902428 dan (S t =2|S t­1 =2) sebesar 0.970231. Peluang perubahan transisi dari regime 1 ke 2 dan 2 ke 1 adalah sebesar 9.7572% dan 2.9769%. Durasi harapan pada regime 1 178.5060 hari dan 1.00012 hari. Ini memiliki arti bahwa r_jkse akan mengalami bearish tidak nyata atau berfluktuasi tanpa trend selama 178.5060 hari dan positif (bullish) selama 1 hari.
Indeks Sektor-sektor Primer Indeks sektor­sektor primer adalah return_ agriculture, r_basic_industry, r_consumer_ industry, r_development_board, r_finance, r_infrastructure, r_manufacture, r_mining, r_miscellaneous_indu, r_property, dan r_trade. Return_agriculture pada regime 1 memiliki intercept 0.0065% dan volatilitas sebesar ­4.489978 dan pada regime 2 memiliki intercept 0.2075% dan volatilitas ­3.402745. Regime 1 memiliki ρ >0.05 dan Regime 2 memiliki ρ <0.05 yang memiliki arti trend bearish pada regime 1 tidak substansial. R_basic_industry pada regime 1 memiliki intercept ­0.1551% dan volatilitas ­3.620394 dan pada regime 2 memiliki intercept
2 dan regime 2 ke 1 sebesar 4.2657% dan 9.265%. r_basic_industry berada pada regime 1 dan 2 akan bertahan 88.7732% dan 96.9449% selama
8.907267 hari dan 32.73221 hari. Probabilitas perpindahan dari regime 1 dan 2 lebih besar dari regime 2 ke 1 sebesar 11.2268% dan 3.0551%. r_ consumer_industry dapat bertahan pada regime satu dan dua setelah mencapai 46.2601% dan 99.2656% selama 1.860814 hari dan 136.1571 hari dengan peluang transisi dari regime satu ke dua dan regime dua ke satu sebesar 53.7399% dan 0.7344%. r_development_board akan bertahan di regime satu dan dua setelah mencapai kondisi 97.6494% dan 95.1636% selama 42.5436 hari dan 20.67645 hari dengan peluang transisi dari regime satu ke dua dan dua ke satu sebesar 2.3506% dan 4.8364%. r_finance dapat bertahan di regime satu dan dua setelah mencapai kondisi 95.9672% dan 93.5776% selama 24.79679 hari dan 15.57058 hari dengan peluang transisi dari regime satu ke dua dan dua ke satu sebesar 4.0328% dan 6.4224%. r_infrastructure dapat bertahan di regime satu dan dua setelah mencapai kondisi 97.0151% dan 78.4856% selama 33.50238 hari dan 4.648051 hari dengan peluang transisi dari regime satu ke dua dan dua ke satu sebesar 2.9849% dan 21.5144%. r_ manufacture dapat bertahan di regime satu dan dua setelah mencapai kondisi 99.2503% dan 50.0844% selama 133.3786 hari dan 2.003382 hari dengan peluang transisi dari regime satu ke dua dan dua ke satu sebesar 0.7497% dan 49.9156%. r_mining dapat bertahan di regime satu dan dua setelah mencapai kondisi 94.7349% dan 98.2309% selama 18.99304 hari dan 56.52435 hari dengan peluang transisi dari regime satu ke dua dan dua ke satu sebesar 5.2651% dan 1.79691%. r_miscellaneous_indu dapat bertahan di regime satu dan dua setelah mencapai kondisi 96.8082% dan 88.4056% selama 31.32980 hari dan 8.624824 hari dengan peluang transisi dari regime satu ke dua dan dua ke satu sebesar 3.1918% dan 11.5944%. r_property dapat bertahan di regime satu dan dua setelah mencapai kondisi 89.9857% dan 96.9024% selama 9.985765 hari dan 32.28285 hari dengan peluang transisi dari regime satu ke dua dan dua ke satu sebesar 10.0143% dan 3.0976%. r_trade dapat bertahan di regime satu dan dua setelah mencapai kondisi 98.0115% dan 92.4471% selama 50.28933 hari dan 13.23991 hari dengan peluang transisi dari regime satu
ke dua dan dua ke satu sebesar 1.9885% dan 7.5529%.

## Indeks Tambahan
R_ftse pada regime 1 dan 2 memiliki mean dan signifikansi sebesar 0.1558% dan 0.2075% serta ρ <0.05 dikedua regime artinya r_ftse stabil. R_kompas100 pada regime 1 dan 2 memiliki mean , dan signifikansi sebesar ­0.2631% dan ­3.562084, 0.1162 dan ­4.696267, dan ρ >0.05 dan ρ <0.05. r_kompas100 tidak stabil. r_pefindo25 pada regime 1 dan 2 memiliki mean ,volatilitas, dan signifikansi sebesar ­0.1251% dan ­3.764557, 0.0716% dan ­4.620429, dan ρ >0.05 dan ρ <0.05. r_pefindo tidak stabil. r_lq45 pada regime 1 dan 2 memiliki mean , volatilitas, dan signifikansi sebesar 0.1293% dan ­3.642962, 0.1321% dan ­4.567370, dan ρ <0.05 dan ρ <0.05.
r_lq45 artinya stabil.
r_ftse dapat bertahan di regime satu dan dua setelah mencapai kondisi 98.8508% dan 29.5570% selama 87.01860 hari dan 1.419588 hari dengan peluang transisi dari regime satu ke dua dan dua ke satu sebesar 1.1492% dan 70.443%. r_kompas100 dapat bertahan di regime satu dan dua setelah mencapai kondisi 92.5923% dan 97.4077% selama 13.49955 hari dan 40.94546 hari dengan peluang transisi dari regime satu ke dua dan dua ke satu sebesar 7.4077% dan 2.4423%. r_pefindo25 dapat bertahan di regime satu dan dua setelah mencapai kondisi 90.7051% dan 98.2769% selama 10.75863 hari dan 58.03497 hari dengan peluang transisi dari regime satu ke dua dan dua ke satu sebesar 9.2949% dan 1.75863%. r_lq45 dapat bertahan di regime satu dan dua setelah mencapai kondisi 90.9688% dan 97.1159% selama 11.07274 hari dan 34.67310 hari dengan peluang transisi dari regime satu ke dua dan dua ke satu sebesar 9.0312% dan 2.8841%.
Indeks Lainnya Return_idx30 pada regime 1 dan 2 memi­ liki mean , volatilitas, dan signifikansi sebesar ­0.108% dan ­3.930768, 0.0827% dan ­4.815624, dan ρ <0.05 dan ρ <0.05. return_idx30 stabil. r_ banking pada regime 1 dan 2 memiliki mean , volatilitas, dan signifikansi sebesar ­0.0911% dan ­3.822225, 0.1204% dan ­4.729654, dan ρ >0.05 dan ρ <0.05. r_banking memiliki ketidakstabilan. R_bisnis27 pada regime 1 dan 2 memiliki mean , volatilitas, dan signifikansi
JURNAL MADANI : Ilmu Pengetahuan, Teknologi, dan Humaniora, Vol. 1, No. 2, September 2018: 417 - 429
sebesar 0.1027% dan ­4.675260, ­0.0132% dan ­3.826434, ρ <0.05 dan ρ >0.05. r_bisnis27 memiliki ketidakstabilan. R_islamic pada regime 1 dan 2 memiliki mean , volatilitas, dan signifikansi sebesar ­0.1087% dan ­4.550171, ­0.0843% dan ­3.550171, ρ <0.05 dan ρ >0.05. r_islamic memiliki ketidaksabilan. R_main_ board pada regime 1 dan 2 memiliki mean , volatilitas, dan signifikansi sebesar ­#0.1261% dan ­4.697235, ­­­0.1017 dan ­3.747589, ρ <0.05 dan ρ >0.05. r_main_board memiliki ketidakstabilan. R_shariah pada regime 1 dan 2 memiliki mean , volatilitas, dan signifikansi sebesar ­0.2006% dan ­3.942745, 0.0741% dan ­4.863968, dan ρ <0.05 dan ρ <0.05. r_ shariah memiliki kestabilan. R_srikehati pada regime 1 dan 2 memiliki mean , volatilitas, dan signifikansi sebesar 0.001040 dan ­4.714125, ­0.067% dan ­3.883684, ρ <0.05 dan ρ >0.05. r_srikehati memiliki ketidakstabilan. R_ investor33 pada regime 1 dan 2 memiliki mean , volatility, dan signifikansi sebesar 0.0602 dan ­4.877831, ­0.0721 dan ­4.010004, dan ρ <0.05 dan ρ >0.05. r_investor33 memiliki ketidakstabilan. R_mnc36 pada regime 1 dan 2 memiliki mean , volatilitas dan signifikansi sebesar 0.0711% dan ­4.891264, ­0.00469% dan ­4.003591, dan ρ <0.05 dan ρ >0.05. r_mnc36 memiliki ketidakstabilan. R_sminfra18 pada r egime 1 dan 2 memiliki mean , volatilitas dan signifikansi sebesar 0.0296% dan ­4.782653, ­0.0259 dan ­3.995683, dan ρ >0.05 dan ρ >0.05. r_sminfra memiliki ketidakstabilan. Return_idx30 dapat bertahan di regime satu dan dua setelah mencapai kondisi 92.3021% dan 96.9567% selama 12.99059 hari dan 32.85875 hari dengan peluang transisi dari regime satu ke dua dan dua ke satu sebesar 7.6979% dan 3.0433%. r_banking dapat bertahan di regime satu dan dua setelah mencapai kondisi 92.0763% dan 96.6047% selama 12.62039 hari dan 29.45216 hari dengan peluang transisi dari regime satu ke dua dan dua ke satu sebesar 7.9237% dan 3.3953%. r_bisnis27 dapat bertahan di regime satu dan dua setelah mencapai kondisi 97.8996% dan 94.3257% selama 47.61016 hari dan 17.62346 hari dengan peluang transisi dari regime satu ke dua dan dua ke satu sebesar 2.1004% dan 9.43257%. r_islamic dapat bertahan di regime satu dan dua setelah mencapai kondisi 97.3297% dan 92.2118% selama 37.44895 hari
dan 12.83987 hari dengan peluang transisi dari regime satu ke dua dan dua ke satu sebesar 2.6703% dan 7.7882%. r_main_board dapat bertahan di regime satu dan dua setelah mencapai kondisi 97.2510% dan 91.2573% selama 36.37653 hari dan 11.43808 hari dengan peluang transisi dari regime satu ke dua dan dua ke satu sebesar 2.7490% dan 8.7427%. r_shariah dapat bertahan di regime satu dan dua setelah mencapai kondisi 92.5769% dan 98.4469% selama 13.47141 hari dan 64.38822 hari dengan peluang transisi dari regime satu ke dua dan dua ke satu sebesar 7.4231% dan 1.5531%. r_srikehati dapat bertahan di regime satu dan dua setelah mencapai kondisi 97.3235% dan 92.8236% selama 37.36290 hari dan 13.95209 hari dengan peluang transisi dari regime satu ke dua dan dua ke satu sebesar 2.6765% dan 7.1674%. r_investor33 dapat bertahan di regime satu dan dua setelah mencapai kondisi 96.4822% dan 89.9158% selama 28.42662 hari dan 9.916469 hari dengan peluang transisi dari regime satu ke dua dan dua ke satu sebesar 3.5178% dan 10.0842%. r_mnc36 dapat bertahan di regime satu dan dua setelah mencapai kondisi 96.0643% dan 90.8191% selama 25.40815 hari dan 10.89217 hari dengan peluang transisi dari regime satu ke dua dan dua ke satu sebesar 3.9357% dan 9.1809%. r_ sminfra18 dapat bertahan di regime satu dan dua setelah mencapai kondisi 95.0808% dan 91.0303% selama 20.32835 hari dan 11.14866 hari dengan peluang transisi dari regime satu ke dua dan dua ke satu sebesar 4.9192% dan 8.9697%.

## KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan
Berdasarkan pendekatan Markov Switching Regression indeks­indeks yang ada di Indonesia tidak stabil kecuali indeks development board, indeks miscellaneous industry, indeks ftse Indonesia, LQ­45, indeks 30 saham, dan indeks shariah.
Saran Perlu diwaspadai untuk berinvestasi di pasar modal Indonesia selain indeks development board, indeks miscellaneous industry, indeks ftse Indonesia, LQ­45, indeks 30 saham, dan indeks shariah karena tidak mempunyai trend
JURNAL MADANI : Ilmu Pengetahuan, Teknologi, dan Humaniora, Vol. 1, No. 2, September 2018: 417 - 429
yang nyata atau pergerakannya hanya fluktuatif atau bersifat sementara.

## DAFTAR PUSTAKA
(n.d.). Retrieved July 22, 2018, from https:// w w w. i nve st i ng . c om / i nd i c e s / f t s e ­ indonesia­historical­data
(n.d.). Retrieved July 22, 2018, from https:// www.investing.com/indices/kompas­100­ historical­data
(n.d.). Retrieved July 22, 2018, from https:// www.investing.com/indices/jakarta­lq45­ historical­data (n.d.). Retrieved July 22, 2018, from https:// www.investing.com/pefindo­25­historical­ data
(n.d.). Retrieved July 22, 2018, from https:// w w w. i nv e s t i n g . c om / i n d i c e s / i d x ­ agriculture­historical­data
(n.d.). Retrieved July 22, 2018, from https:// www.investing.com/indices/idx­basic­ industry­historical­data
(n.d.). Retrieved July 22, 2018, from https//www. investing.com/indices/idx­consumer­ industry­historical­data (n.d.). Retrieved July 22, 2018, from https:// w w w. i nv e s t i n g . c om / i n d i c e s / i d x ­ development­historical­data
(n.d.). Retrieved July 22, 2018, from https:// www.investing.com/indices/idx­finance­ historical­data (n.d.). Retrieved July 22, 2018, from https:// w w w. i nv e s t i n g . c om / i n d i c e s / i d x ­ infrastructure­historical­data
(n.d.). Retrieved July 22, 2018, from https:// w w w. i nv e s t i n g . c om / i n d i c e s / i d x ­ manufacture­historical­data (n.d.). Retrieved July 22, 2018, from https:// w w w. i nv e s t i n g . c om / i n d i c e s / i d x ­ miscellaneous­industry­historical­data (n.d.). Retrieved July 22, 2018, from https:// www.investing.com/indices/idx­cons.­ property­­­real­estate­historical­data (n.d.). Retrieved July 22, 2018, from https:// www.investing.com/indices/idx­trade­ and­servic­histrical­data
(n.d.). Retrieved July 22, 2018, from https:// www.investing.com/indices/idx­30­ historical­data (n.d.). Retrieved July 22, 2018, from https:// www.investing.com/indices/idx­banking­
historical­data (n.d.). Retrieved July 22, 2018, from https:// www.investing.com/indices/bisnis27­ historical­data
(n.d.). Retrieved July 22, 2018, from https:// www.investing.com/indices/idx­islamic­ historical­data
(n.d.). Retrieved July 22, 2018, from https:// www.investing.com/indices/idx­main­ historical­data
(n.d.). Retrieved July 22, 2018, from https:// www.investing.com/indices/idx­shariah­ historical­data
(n.d.). Retrieved July 30, 2018, from https:// www.investing.com/indices/investor33­ historical­data
(n.d.). Retrieved July 24, 2018, from https:// www.investing.com/indices/sri­kehati­ historical data
(n.d.). Retrieved July 30, 2018, from https:// www.investing.com/indices/mnc36­ historical­data
(n.d.). Retrieved July 30, 2018, from https:// www.investing.com/indices/sminfra18­ historical­data Basher, S. A., Haug, A. A., & Sadorsky, P. (2018). The impact oil-market shocks on stock returns in major oil-exporting countries . Journal of International Money and Finance.
Hamilton, J. D. (1989). A new approach to the economic analysis of stationary time series and the business cycle . Econometrica: Jour­ nal of the Econometric Society, 357­384. Hamilton, J. D. (1990). Analysis of time series subject to changes in regime . Journal of econometrics, 39­70. Hamilton, J. D. (1996). Specification testing in Markov-switching time-series models . Journal of econometrics 70.1, 127­157. Hamilton, J. D. (2010). Regime switching models. In I. M. analysis, Regime Switching Models (pp. 202­209). London: Palgrave Macmillan. Liu, J., & Maheu, J. M. (2018). Improving Markov switching models using realized variance . Journal of Applied Econometrics, 297­318.
Roubaud, D., & Arouri, M. (2018). Oil prices, exchange rates and stock markets under uncertainty and regime-switching . Finance Research Letters.
Uzoma, E. U., & Florence, U. A. (2016). Application of Markov Switching Regression

## Model on Economic Variable
. Journal of Sta­ tistical and Econometric Methods, 17­20. Zhu, H., Su, X., You, W., & Ren, Y. (2017). Asymmetric effects of oil price shocks on stock returns: evidence from a two-stage Markov regime-switching approach . Applied Economics, 2491­2507. Zotoloy, L., Federickson, J. R., & Lyon, J. D.
(2017). Aggregate Earnings and Stock Returns: The Good, and The State-dependent .
Journal of Banking & Finance, 157­175.