## Studi Empiris Contagion Effect denganModel DCC MGARCH

## Yasir Maulana
Mahasiswa Program S2 Ilmu Manajemen Universitas Indonesia yasirmau@gmail.com

## Abstrak
Artikel ini  berupaya  menelaah contagion  effect  antara  emerging  market  kepada developed  market dengan menggunakan  model  DCC  MGARCH  dalam  konteks  krisis keuangan  Asia  1998  dengan  Thailand  dan  Indonesia  sebagai  negara  benchmark. Hasil empiris  pada  penelitian  ini  memperlihatkan pada  kondisi  krisis  Thailand  dengan  sepuluh negara  maju  dan  berkembang  menunjukkan  adanya contagion  effect  di  empat  negara. Sedangkan  pada saat krisis  di  Indoneisa  walaupun  pencetusnya  dari  Thailand,  justru memiliki  efek  yang  lebih  menyeluruh  yaitu  hanya  satu  dari  sembilan  negara  yang  tidak menunjukkan signifikansinya yaitu Malaysia.

## Kata kunci : Contagion effect, DCC MGARCH

## Abstract
This  article  attempts  to  examine  the  contagion  effect  between  emerging  markets  and  the developed market using the DCC MGARCH model in the context of the 1998 Asian financial crisis  with  Thailand  and Indonesia  as  a  benchmark  country.  The  empirical  results  of  this study  show  the  conditions  of  Thailand's  crisis  with  ten  developed  countries  and  Growing shows  the  existence  of  a  contagion  effect  in  four  countries.  While  at  the  time  of  crisis  in Indonesia though the originator of Thailand, it has a more comprehensive effect that is only one of the nine countries that do not show the significance of Malaysia.

## Keywords: Contagion effect, DCC MGARCH

## Pendahuluan
Beberapa  penelitian  menunjukan bahwa pasar saham terlihat bergerak searah dengan  pasar  yang  lain  baik  pada  saat terjadi  penurunan  atau  kenaikan,  hal  ini menunjukan  adanya co-movement dan ketergantungan  antar  pasar. Co-movement adalah  suatu  bentuk  dari  integrasi  pasar saham 1 .  Peningkatan  kemudahan  akses  ke pasar  modal,  pertumbuhan  aset  keuangan, pergerakan  modal  akibat  reformasi  dan liberalisasi  keuangan  menjadi  beberapa faktor  yang  mendorong  pertumbuhan  pasar saham. Pasar saham telah mengalami masa- masa bullish yang  ekstrim  sejak  tahun 1990-an. Perkembangan pasar saham mendorong arus informasi yang deras  yang mulai menggerakan integrasi pasar keuangan, perkembangan pasar saham tiba- tiba  terhenti  dengan  kondisi  pasar  yang menurun  dan  terkoreksi  selama  periode krisis  keuangan,  namun  krisis  keuangan semakin  meningkatkan  integrasi  pasar terutama  saat  krisis  keuangan  pada  tahun 2007-2009.
Salah
satu
indikator
menguatnya  integrasi  pasar  saham  adalah dengan adanya
co-movement
dan contagion.
Beberapa penelitian
tentang contagion  effect sudah  pernah  dilakukan menggunakan model-model  ekonometrika yang berbeda, antara lain: linear cointegration test, nonlinear
error- correction
models, dan dynamic correlations 2 .
Temuan
daripenelitian
tersebut  relatif inconclusive. Contagion effect adalah  sebaran  atau spread dari masalah  ekonomi/  keuangan  antar  negara yang  dapat  berbentuk  dengan  adanya co- movementcontohnya  adalah  terjadi  pada
1 Jawadi,  Maliki,  Cheffou,  (2014). On  the  study of  contagion  in  the  context  of  the  subprime crisis:  A dynamic  conditional  correlation – multivariate GARCH approach. Economic Modelling 52 (2016) 292 – 299.
2 Forbes, K., Rigobon, R., (2002). No contagion, only  interdependence:  measuring  stock  market co-movements. J. Financ. 57 (5), 2223 – 2261.
nilai  tukar  atau  harga  saham  di  pasar modal. 3
Pada penelitian ini, penulis berfokus pada contagion  effect pada  saat  krisis  asia 1998,  namun  sedikit  berbeda  dengan penelitian  yang  lain  artikel  ini  mencoba melihat adanya contagion effect dari negara emerging  market ke  negara developed market, untuk melihat sejauh mana integrasi pasar  yang  terjadi  dan  apakah emerging market memiliki dampak terhadap developed market pada saat krisis. Indonesia  termasuk  salah  satu  negara  yang terkena  dampak  krisis  1998  cukup  parah, ditandai  dengan  jatuhnya  nilai  tukar  rupiah hingga terjadinya kasus rush pada perbankan. Krisis keuangan seakan memiliki pola berulang yang sama setiap 10 tahun,  krisis  1998  terjadi,  kemudian  krisis 2008  dan  dua  tahun  lagi  akan  tiba  tahun 2018,  apakah  pola  krisis  keuangan  akan sama  dan  terjadi  pada  2018,  pola  ini menjadi  salah  satu  motivasi  penulis  ingin mengambil  kasus  krisis  1998  dan  berkaca untuk 2018. Apabila krisis berulang dengan kondisi integrasi pasar yang sudah sedemikian rupa ketergantungannya menjadi  isu  tersendiri  yang  dapat  menjadi agenda  penelitian  dimasa  datang. Tujuan penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui adanyacontagion  effect atas krisis  yang terjadi di kawasan Asia Tenggara (Thailand dan  Indonesia)  dengan  pasar  di  Asia, Australia, Eropa, dan Amerika.

## Pembahasan
Data  yang  menjadi  sampel  pada penelitian ini terdiri dari harga penutupanindeks saham.Data
tersebut
diolah  menjadi  bentuk return untuk menghindari  efek  dari currency  risk.  Data diambil  harian  sejak  tanggal 1  September 1994 hingga 5 Oktober 2016. Hal ini untuk menangkap  kejadian  krisis  Asia  Tenggara sejak  Mei  1997  hingga  Desember  1999. Penelitian ini berfokus pada beberapa pasar
3 Iriana, Sjoholm, (2002), Indonesia Economic
Crisis: Contagion and Fundamental. The Developing Economies, XL-2 (June 2002) 135-51.
yang  ada  di  dunia,  yaitu  Jepang,  Korea Selatan,  Thailand,  Malaysia,  Indonesia, Filipina,  Australia,  Belanda,  Amerika Serikat,  Cina,  dan  Singapura.  Negara- negara  ini  dipilih berdasarkan  peringkat tertinggi  negara  ekspor-impor Indonesia. Indeks harga saham Thailand dan Indonesia akan  menjadi benchmark/ indeks  patokan untuk menghitung co-movement dari indeks harga saham dari pasar saham di negara lain pada periode krisis asia.

## Model DCC-GARCH
Model ARCH dan GARCH diperkenalkan  oleh Engle  (1982) dan Bollerslev  (1986) 4 dan  sudah  cukup  luas digunakan  sebagai  pemodelan  volatilitas untuk time series keuangan. Pengembangan dari  model Multivariate GARCH disusun agar model GARCH menjadi lebih parsimoni,  pengembangan  dari  MGARCH antara  lain  model Constant Conditional Correlation(CCC) – GARCH
(Bollerslev,1990), model BEKK – GARCH (Engle dan Kroner, 1995), dan modelDynamicConditional Correlation (D)CC-GARCH  (Engle dan Sheppard,
2001).Pada  penelitian  ini,  model  yang digunakan  adalah  model  DCC-GARCH, model  DCC-GARCH  digunakan  pada penelitian  ini karena  alasan  sebagai  berikut :
a. Memungkinkan untuk
memberikan koefisien untuk time-varying correlationdan cross-marketconditional correlation melalui dekomposisi covariancematrix menjadi conditional standard deviation
matrix
dan correlation matrix.
b. Memungkinkan  untuk  memahami  pola time-varying conditional.
c. Memberikan perhitungan yang konsisten untuk conditional correlation matrix.
4 Engle,
R.F., Sheppard,
K.,
(2001).Theoretical  and  empirical  properties  of dynamic conditionalcorrelation multivariate GARCH. Working Paper, UCSD
d. Tidak  hanya  mengukur co-movements tetapi  juga  tingkat  dari co-movement di antara pasar yang lain.
Estimasi  dengan  Model DCC – GARCH terdiri  dari  dua  langkah. Pertama melakukan  estimasi terpisah conditional variance dengan model univariate GARCH untuk  setiap  series. Kedua  mengeneralisir Bollerslev Constant Conditional Correlation untuk  mengestimasi DCC berdasarkan
standard residuals
yang didapat  dari  langkah  pertama. Berikut adalah  model  dari  DCC-GARCH  yang digunakan pada penelitian inisesuai langkah
:
= + + + ,  ε t  N(0,H t ) = + + + ,  ε t  N(0,H t ) Di  mana merujuk  pada lagged return dari local  stock  index,  dan dan merujuk  pada lagged  return
dari
benchmark  stock  index,
adalah × matriks dari time-varying variances.
The conditional variance-covariance matrix dapat ditulis menjadi:
=
Di  mana
adalah time-varying
correlation  matrix dan
adalah  diagonal matriks
dari conditional standard deviations untuk return series.
matriks  diperoleh  dari  perhitungan model  Univariate GARCH  dengan √ℎ , pada diagonalnya, ∀ = 1, 2, …, n. sebagai berikut :
ℎ , = + + ℎ
Di mana adalah konstanta, lalu dan adalah  koefisien  dari  ARCH  dan GARCH  nya.Lalu diperoleh  dengan formula  sebagai  berikut (Engle and
Sheppard. 2001):
= ∗ ∗ Dimana = 1 − − + + , , = , , = , ′
α  +  β  <  1,    α  dan  β  adalah  non -negatif parameter untuk diestimasi.
α  mengukur dampak  dari  shock  yang diberikan  dan β menangkap dynamic correlation yang  tertunda  (delayed).  Q t = |q ij,t |adalah matriks variance-covariancedari δ it. Q* t = √ , adalah  matriks  diagonal  dari elemen  utama  Q t . Maka  kita  bisa  tuliskan persamaan  matriks conditional  corelation- nya sebagai berikut:
= ( ) / ( ) / / = 1 , , … , 1
,
Kemudian conditional  correlation- nya didefinisikan sebagai berikut:
, = , , , ∀ i, j=1,…,n.i ≠ j , = (1 − − ) + ′ + , (1 − − ) + ′ +
, (1 − − ) + ′ + ,
Fungsi dari log-likelihood yang memberikan  perhitungan  yang  konsisten adalah sebagai berikut:
∅ = − 1 2 2 + log| | +
+ log| | + ′ − ′ Lebih spesifik  lagi  fungsi log-
likelihood dibagi  ke  dalam  dua log- likelihood function of variance, yaitu:
= 1 2
2 + log| | + = − 1 2
log| | + ′ − ′

## Contagion Test
Secara formal, langkah pertama harus memodelkan dua stock return dari duaasset yang berbeda menjadi:
, = +
, + ,
Adjusted  correlation  coefficient yang ditawarkan  oleh  Forbes  &  Rigbon  (2001) dapat didefinisikan sebagai berikut:
∗ = 1 + (1 − ) Contagion  test dilakukan  dengan membandingkan
adjusted correlation coefficient saat  sebelum  krisis  dan  saat krisis  terjadi,  yang  didefinisikan  menjadi seperti berikut:
= ∗ = ∗ = ∗ ≠ ∗
Dan berikut adalah model untuk mengukur nilai t-student-nya:
= ( ∗ = ∗ )
+ − 4 1 − ( ∗ = ∗ ) → ( + − 4)

## Analisis Empiris
Untuk  menginvestigasi  efek  dari krisis asia terhadap pasar saham, dilakukan perhitungan statistik deskriptif dan menguji normalitas  data  sebelum  dan  setelah  krisis
asia,berikut  ini  adalah  tabel statistik deskriptif untuk emerging  market dan developed  market untuk  krisis  asia dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Statistik deskriptif emerging market hubungannya dengan krisis Asia Index Korea Thailand Malaysia Indonesia Philippines China Panel 1A : Sebelum Krisis Mean -0.00042 -0.00120 0.00006 0.00035 -0.00023 0.00085 Std.dev. 0.01181 0.01308 0.01006 0.00878 0.01080 0.03062 Skewness 0.13518 -0.11787 0.32774 0.07280 -0.42411 0.77771 Kurtosis 1.0283 2.1553000 3.2934 4.1918 2.4450 13.4350 Jarque-Bera 32.74 136.14 326.54 509.46 193.95 5,297.30 ADF Test -17.504*** -15.674*** -17.589*** -16.116*** -15.866*** -18.546*** Observations 693 693 693 693 693 693 Panel 1A : Saat Krisis Mean 0.000546 -0.000455 -0.000935 0.000054 -0.000304 -0.000005 Std.dev. 0.028238 0.025012 0.035848 0.025665 0.020504 0.017228 Skewness 0.159290 0.850890 -0.935550 0.301220 0.091486 -0.622960 Kurtosis 1.3506 2.5267 22.2350 3.8068 3.0919 4.9752 Jarque-Bera 55.93 269.51 14,460.00 431.41 278.61 763.93 ADF Test -18.103*** -16.713*** -16.621*** -16.998*** -17.876*** -20.599*** Observations 693 693 693 693 693 693
Tabel  1  merupakan  hasil statistik deskriptif untuk  negara  “ emerging  market ” yang  dilihat  pada  sebelum  periode  krisis Asia muncul. Hasilnya menunjukkan bahwa
sebelum  krisis,  pasar  saham  Thailand menghasilkan  rata-rata  return  terendah  dan China adalah  yang tertinggi, dan saat krisis terjadi,  rata-rata  return  korea  menjadi  yang tertinggi dan Malaysia terendah.
Tabel 2. Statistik deskriptif developed market hubungannya dengan krisis Asia
Index Jepang Australia Netherland USA Singapura Panel 1A : Sebelum Krisis Mean -0.00011 0.00037 0.00072 0.00067 -0.00018 Std.dev. 0.01200 0.00845 0.00685 0.00604 0.00807 Skewness 0.09174 -0.15343 -0.40106 -0.55284 -0.27665 Kurtosis 2.76240 1.04630 2.36940 2.58360 2.71510
Jarque-Bera 221.95 34.43 181.21 228.70 222.34 ADF Test -18.776*** -19.128*** -17.771*** -16.758*** -18.231*** Observations 693 693 693 693 693 Panel 1A : Saat Krisis Mean -0.00002 0.00023 0.00065 0.00063 0.00034 Std.dev. 0.01551 0.01248 0.01246 0.01057 0.01919 Skewness 0.13319 0.26159 -0.09263 -0.58722 0.24317 Kurtosis 2.24460 3.49450 1.41770 5.14070 4.00170 Jarque-Bera 148.37 362.59 59.37 807.53 471.94 ADF Test -21.082*** -18.944*** -19.728*** -18.573*** -17.178*** Observations 693 693 693 693 693
Tabel  2  merupakan  hasil  Statistik deskriptifuntuk  negara  “ developed  market ” yang  di  observasi  pada  saat  periode  krisis Asia  terjadi.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa sebelum krisis,  pasar  saham  Singapura menghasilkan  rata-rata return terendah  dan Belanda  adalah  yang  tertinggi,  dan  saat krisis  terjadi,  rata-rata  return  Belanda  tetap yang tertinggi dan Jepang terendah.
Dalam  menguji  normalitas  data, digunakan uji skewness dan kurtosis. Untuk uji  skewness  menunjukkan  bukti  lebih lanjut  mengenai  kecondongan  dari  sebuah data  dan  data  ini  menghasilkan  sebagian besar  angka  yang  mendekati  nol,  yang artinya  ada  cenderung  normal  atau  simetris (tidak condong kesalah satu sisi). Kemudian uji  kurtosis,  menujukkan  keruncingan  yang
dinilai  sebagai  bentuk  distorsi  dari  kurva normal.
Gambar  1  mengkonfirmasi  plot  dari variasi stock  return berdasarkan  runtun waktu  dan  secara  jelas  terlihat  adanya excess volatility, terutama pada sampel saat krisis Asia.  Peningkatan  volatilitas  pada hampir  semua  pasar  di  periode  yang  sama (krisis Asia)  dapat  dijadikan  indikasi  dari co-movements.  Hal  tersebut  secara  jelas menunjukan  bahwa  kebanyakan  pasar dibawah  kondisi  krisis Asia  memiliki sensitifitas  yang  tinggi. Untuk  meninjau temuan  ini,  selanjutnya  dapat  dilihat  dari unconditional  correlation  matrix yang dapat  dilihat  pada  tabel3 untuk  kondisi sebelum dan saat krisis.
Gambar 1. Stock return dynamics
Tabel 3A. Correlation Matrix sebelum krisis keuangan Asia
Tabel 3B. Correlation Matrix saat krisis keuangan Asia
Berdasarkan tabel di atas, menunjukkan  bahwa  hampir  semua  pasar modal  mengalami  peningkatan  korelasi dengan  Thailand  atau  Indonesia  pada  saat terjadinya  krisis  keuangan  di  asia.  Hanya pasar  Malaysia  yang  tidak  menunjukan
peningkatan  korelasi  baik  dengan  pasar Thailand
ataupun pasar Indonesia.
Sedangkan  Pasar  Filipina  menunjukan peningkatan korelasi
dengan pasar Thailand,  namun  tidak  demikian  dengan pasar Indonesia.

## GARCH Modelling
Berdasarkan
langkah-langkah yang  sudah  disebutkan  di  atas,  bahwa proses/  tahap  pertama  adalah  membuat estimasi  univariate  GARCH  Model  untuk sepuluh  atau  sembilan  return  indeks  yang
dibutuhkan dalam menghitung DCC dengan pasar  Thailand  dan  Indonesia  pada  tahap kedua. Kami mengestimasi GARCH Model dengan  merujuk  persamaan diatas dengan hasil  perhitungan  yang  dapat  dilihat  pada tabel berikut:

## Tabel 5 Correlation Matrix Related to Asia Financial Crisis
Panel 5A : Sebelum Krisis Keuangan Asia
rjpg rkor rtha rmly rina rphi raus rnad rusa rchi rsin rjpg 1.00 0.01 0.14 0.16 0.14 0.13 0.21 0.11 0.03 0.00 0.18 rkor 1.00 0.02 0.01 0.01 0.05 0.05 0.07 0.06 0.05 0.04 rtha 1.00 0.37 0.32 0.30 0.11 0.05 0.06 0.02 0.38 rmly 1.00 0.42 0.36 0.19 0.16 0.10 -0.05 0.54 rina 1.00 0.43 0.22 0.17 0.13 0.01 0.40 rphi 1.00 0.20 0.09 0.06 -0.05 0.32 raus 1.00 0.23 0.15 -0.09 0.21 rnad 1.00 0.17 -0.01 0.12 rusa 1.00 -0.04 0.10 rchi 1.00 0.02 rsin 1.00 Panel 5B : Saat Krisis Keuangan Asia rjpg rkor rtha rmly rina rphi raus rnad rusa rchi rsin rjpg 1.00 0.17 0.20 0.21 0.22 0.18 0.43 0.32 0.14 0.02 0.31 rkor 1.00 0.30 0.19 0.18 0.23 0.24 0.16 0.11 0.00 0.20 rtha 1.00 0.27 0.39 0.36 0.32 0.21 0.08 0.06 0.44 rmly 1.00 0.26 0.21 0.27 0.17 0.02 0.01 0.41 rina 1.00 0.38 0.30 0.17 0.02 0.02 0.41 rphi 1.00 0.33 0.17 0.14 0.07 0.45 raus 1.00 0.34 0.11 0.01 0.45 rnad 1.00 0.35 -0.06 0.26 rusa 1.00 -0.08 0.11 rchi 1.00 0.02 rsin 1.00
Tabel 4A. DCC-GARCH Model estimation sebelum krisis keuangan Asia-Thailand
Tabel 4B. DCC-GARCH Model estimation saat krisis keuangan Asia-Thailand
Berdasarkan  tabel 4 panel  A  dan  B menunjukkan bahwa krisis keuangan Thailand  mampu  mencetuskan  efek  ke negara  lain  kecuali  China.  Hal  ini  bisa dilihat  pada  gama  2 yang  signifikan  pada
level  signifikansi  5%  dan  1%.  Dan pengukuran  risiko  dan  volatilitas  pada semua  negara  yang  menjadi  sampel menunjukkan  bahwa  semua  terpengaruh. Hal ini bisa dilihat dari tingkat signifikansi

## Tabel 7
DCC - MGARCH MODEL Estimation
Panel 7A : Sebelum Krisis Keuangan Asia - Thailand
γ 0 γ 1 γ
2 a b c Persistence Jepang 0.000252 -0.056693 0.155966 0.041036 0.057805 0.913791 0.971596 0.4936 0.1621 0.0004*** 0.2938 0.0512** 0*** Korea -0.000206 0.120223 0.0449 0.073052 0.057528 0.888656 0.946184 0.6718 0.0019*** 0.2673 0.4753 0.2064 0*** Malaysia 0.000333 0.125917 0.184244 0.018027 0.064494 0.917005 0.981499 0.3495 0.0017*** 0*** 0.203 0.0097*** 0*** Indonesia 0.000646 0.230224 0.172675 37.709555 0.294526 0.161671 0.456197 0.0878* 0*** 0*** 0*** 0.0055*** 0.0913* Philipina 0.000262 0.18797 0.142318 0.064417 0.109935 0.834683 0.944618 0.5334 0*** 0.0017*** 0.0754* 0.0057*** 0*** Australia No convergence 0 Belanda 0.000805 -0.029921 0.040544 1.888053 0.075053 0.88529 0.960343 0.0003*** 0.4461 0.0448** 0.1277 0.0081*** 0*** Amerika 0.00023407 0.151037 0.030847 0.475182 0.054847 0.93505 0.989897 0.0005*** 0.0001*** 0.0507** 0.1877 0.0029*** 0*** China 0.000746 -0.019733 0.042432 1.662665 0.148359 0.659872 0.808231 0.4505 0.662 0.5619 0.0404** 0.0023*** 0*** Singapura 0.000117 -0.006129 0.218439 17.679104 0.111371 0.574179 0.68555 0.6687 0*** 0.888 0.3173 0.2004 0.1347 Return Equation
Variance Equation Return Equation Variance Equation
γ 0 γ 1 γ
2 a b c Persistence Jepang 0.000258 -0.078141 0.118671 0.064212 0.073259 0.897381 0.97 0.591 0.0529* 0*** 0.0744* 0.0001*** 0*** Korea 0.000605 0.075105 0.225129 0.058257 0.074934 0.920855 1.0 0.5176 0.067* 0*** 0.2428 0*** 0*** Malaysia 0.00091 0.131982 0.167893 0.052736 0.06012 0.94515 1.0 0.465 0.0097*** 0.0111** 0.7232 0.0175** 0*** Indonesia 0.000721 0.127736 0.278087 0.947901 0.289047 0.580172 0.87 0.4201 0.0133** 0.0001*** 0.1051 0.0218** 0.0003*** Philipina 0.000106 0.121313 0.203492 0.23245 0.195583 0.755437 0.95 0.8714 0.0161** 0*** 0.0304** 0.0013*** 0*** Australia 0.000693 0.02487 0.138727 0.058518 0.105761 0.855454 0.96 0.0968* 0.5431 0*** 0.2342 0.0145** 0*** Belanda 0.000976 0.02448 0.096471 0.026889 0.06854 0.913316 0.98 0.0225** 0.5113 0*** 0.1631 0.0021*** 0*** Amerika 0.001111 0.031742 0.044189 0.079016 0.12483 0.806295 0.93 0.0039*** 0.4278 0.0029*** 0.0122** 0.035** 0*** China 0.000081 0.02609 -0.002603 0.148849 0.166942 0.784921 0.95 0.8815 0.9547 0.1738 0.077* 0.0087*** 0*** Singapura 0.000985 0.057472 0.281728 0.342721 0.181288 0.704527 0.89 0.1106 0.214 0*** 0.3628 0.092* 0.0017***
ARCH  dan  GARCH  yang  signifikan  pada
1%, 5% dan 10%.
Tabel 4C. DCC-GARCH Model estimation sebelum krisis keuangan Asia-Indonesia
Tabel 4C. DCC-GARCH Model estimation saat krisis keuangan Asia-Indonesia
Tidak jauh berbeda dengan Thailand sebagai  pencetus  krisis  pertama.  Indonesia sebagai  negara  yang  terkena  dampak  coba diuji  apakah  indonesia  juga  memiliki kondisi  yang  sama  dengan  Thailand. Berdasarkan tabel 4 panel C dan D di atas, menunjukkan  bahwa  pada  masa  krisis keuangan  yang  terjadi  di  Asia,  memiliki
pengaruh terhadap return indeks dari negara yang  menjadi  sample  kecuali  Amerika  dan China.  Sedangkan  pada variance  equation, semua  negara  yang  menjadi  sampel penelitian  memberikan  hasil  yang  sama, yaitu  memiliki  pengaruh  positif  dan signifikan  pada  level  signifikansi  1%  dan 5%.
Panel 7C : Sebelum Krisis Keuangan Asia - Indonesia
γ 0 γ 1 γ 2
a b c Persistence Jepang 0.000061 -0.039592 0.169306 0.043851 0.055267 0.914188 0.97 0.8743 0.3454 0.0035*** 0.344 0.0991* 0*** Korea -0.000268 0.121209 0.036029 0.07756 0.058251 0.884469 0.94 0.585 0.0017*** 0.5273 0.4569 0.1948 0 Malaysia -0.000039 0.081387 0.379742 0.010286 0.051742 0.937085 0.99 0.9064 0.0431** 0*** 0.1499 0.0026*** 0*** Philipina -0.000138 0.147629 0.429418 0.046938 0.090661 0.86269 0.95 0.715 0.0009*** 0*** 0.2062 0.0211** 0*** Australia 0.00 Belanda 0.000711 -0.033827 0.124873 1.697588 0.074373 0.889893 0.96 0.0015*** 0.3941 0.0001*** 0.1306 0.0078*** 0*** Amerika 0.000772 0.125801 0.071605 0.482042 0.05508 0.934395 0.99 0.0008*** 0.0037*** 0.0344** 0.1736 0.0016*** 0*** China 0.000682 -0.021577 0.029084 1.670975 0.149328 0.657741 0.81 0.495 0.6367 0.8607 0.0337** 0.0021*** 0*** Singapura -0.000319 0.001883 0.359594 10.008221 0.096429 0.721714 0.82 0.2296 0.9622 0*** 0.0227** 0.004*** 0*** Panel 7D : Saat Krisis Keuangan Asia - Indonesia γ 0 γ 1 γ 2
a b c Persistence Jepang 0.000109 -0.080987 0.130489 0.066693 0.075517 0.893956 0.97 0.8171 0.0446** 0*** 0.0483** 0*** 0*** Korea 0.000526 0.082786 0.153097 0.035908 0.079608 0.920419 1.00 0.5635 0.0387** 0.0005*** 0.2627 0*** 0*** Malaysia 0.000139 0.115821 0.246309 0.078899 0.066577 0.937665 1.00 0.9034 0.0278** 0.0016*** 0.5437 0.008*** 0*** Philipina -0.000149 0.13053 0.199132 0.24291 0.178165 0.765935 0.94 0.8289 0.0055*** 0.0001*** 0.0514* 0.0057*** 0*** Australia 0.000491 0.019747 0.128052 0.045839 0.093253 0.877864 0.97 0.2423 0.6332 0*** 0.3278 0.0355** 0*** Belanda 0.000866 0.024343 0.066344 0.023247 0.063494 0.92149 0.98 0.0444** 0.5111 0*** 0.1601 0.0013*** 0*** Amerika 0.001091 0.049748 0.014113
0.080918 0.120748 0.808965 0.93 0.007*** 0.2236 0.3878 0.0178** 0.0454** 0*** China 0.000118 -0.008325 -0.003333 0.152387 0.17108 0.780463 0.95 0.8268 0.8542 0.8761 0.0667* 0.0078*** 0*** Singapura 0.000587 0.100926 0.252971 0.117353 0.15668 0.813369 0.97 0.3359 0.0152** 0*** 0.1243 0.0002*** 0***
Return Equation Return Equation Variance Equation Variance Equation Panel 7C : Sebelum Krisis Keuangan Asia - Indonesia γ 0 γ
1 γ 2 a b c Persistence Jepang 0.000061 -0.039592 0.169306 0.043851 0.055267 0.914188 0.97 0.8743 0.3454 0.0035*** 0.344 0.0991* 0*** Korea -0.000268 0.121209 0.036029 0.07756 0.058251 0.884469 0.94 0.585 0.0017*** 0.5273 0.4569 0.1948 0 Malaysia -0.000039 0.081387 0.379742 0.010286 0.051742 0.937085 0.99 0.9064 0.0431** 0*** 0.1499 0.0026*** 0*** Philipina -0.000138 0.147629 0.429418 0.046938 0.090661 0.86269 0.95 0.715 0.0009*** 0*** 0.2062 0.0211** 0*** Australia 0.00 Belanda 0.000711 -0.033827 0.124873 1.697588 0.074373 0.889893 0.96 0.0015*** 0.3941 0.0001*** 0.1306 0.0078*** 0*** Amerika 0.000772 0.125801 0.071605 0.482042 0.05508 0.934395 0.99 0.0008*** 0.0037*** 0.0344** 0.1736 0.0016*** 0*** China 0.000682 -0.021577 0.029084 1.670975 0.149328 0.657741 0.81 0.495 0.6367 0.8607 0.0337** 0.0021*** 0*** Singapura -0.000319 0.001883 0.359594 10.008221 0.096429 0.721714 0.82 0.2296 0.9622 0*** 0.0227** 0.004*** 0*** Panel 7D : Saat Krisis Keuangan Asia - Indonesia γ 0 γ 1 γ 2
a b c Persistence Jepang 0.000109 -0.080987 0.130489 0.066693 0.075517 0.893956 0.97 0.8171 0.0446** 0*** 0.0483** 0*** 0*** Korea 0.000526 0.082786 0.153097 0.035908 0.079608 0.920419 1.00 0.5635 0.0387** 0.0005*** 0.2627 0*** 0*** Malaysia 0.000139 0.115821 0.246309 0.078899 0.066577 0.937665 1.00 0.9034 0.0278** 0.0016*** 0.5437 0.008*** 0*** Philipina -0.000149 0.13053 0.199132 0.24291 0.178165 0.765935 0.94 0.8289 0.0055*** 0.0001*** 0.0514* 0.0057*** 0*** Australia 0.000491 0.019747 0.128052 0.045839 0.093253 0.877864 0.97 0.2423 0.6332 0*** 0.3278 0.0355** 0*** Belanda 0.000866 0.024343 0.066344 0.023247 0.063494 0.92149 0.98 0.0444** 0.5111 0*** 0.1601 0.0013*** 0*** Amerika 0.001091 0.049748 0.014113 0.080918 0.120748 0.808965 0.93 0.007*** 0.2236 0.3878 0.0178** 0.0454** 0*** China 0.000118 -0.008325 -0.003333 0.152387 0.17108 0.780463 0.95 0.8268 0.8542 0.8761 0.0667* 0.0078*** 0*** Singapura 0.000587 0.100926 0.252971 0.117353 0.15668 0.813369 0.97 0.3359 0.0152** 0*** 0.1243 0.0002*** 0***
Return Equation
Return Equation Variance Equation Variance Equation

## Test for pure contagion
Penulis
melakukantes
“ pure ” contagion  hypothesis menggunakan  uji contagion yang  dibuat  oleh  Forbes  and Rigobon  (2002). Mengikuti  hasil  tes tersebut  menyebutkan  bahwa  hanya  terjadi perubahan  yang  signifikan  pada  korelasi pasar antara periode sebelum krisis keuangan  dan saat periode krisis keuangan Asia. mengarahkan pada kesimpulan adanya pure  contagion.  Berikut  ini  adalah tabel yang menunjukkan uji contagion.

## Tabel 5A. Test for ContagionAsia-Thailand
Berdasarkan tabel di atas,
menunjukkan bahwa efek menular/ contagion  effect dari shock yang  dialami
Thailand  secara  keseluruhan  berpengaruh. Namun  hanya  Jepang,  Korea,  Australia  dan Belanda yang secara signifikan berpengaruh.
Tabel 5B. Test for ContagionAsia-Indonesia
Berdasarkan tabel di atas,
menunjukkan bahwa walaupun krisis keuangan  yang  terjadi  di  Asia  dicetuskan pertama kali oleh Thailand, namun dari hasil di  atas,  menunjukkan  bahwa  kondisi  krisis yang  dialami  oleh  Indonesia  justru  memiliki pengaruh  yang  signifikan  ke  lebih  banyak negara.  Dimana  hanya  malaysia  yang menunjukan signifikansinya.

## Kesimpulan
Studi ini menelaah co-movement return indeks  saham pada  periode 1  September 1994 hingga 5 Oktober 2016 antara Thailand
dengan sepuluh negara maju dan berkembang pada kondisi krisis menunjukkan  bahwa  ada contagion  effect di empat negara. Sedangkan pada efek  krisis di Indoneisa walaupun pencetusnya dari Thailand,  justru  memiliki  efek  yang  lebih menyeluruh  yaitu  hanya  satu  dari  sembilan negara yang tidak menunjukkan signifikansinya.

## Daftar Pustaka
Chris Brooks, (2014). Introductory
Econometrics for Finance 3 rd edition.

## Tabel 9 Test for Contagions
Panel 9A : Krisis Keuangan Asia - Thailand
Pre crisis Crisis Student Statistics Tha-Jpg 0.1608 0.2213 2.7279 * Tha-Kor 0.1348 0.2483 5.2681 *** Tha-Mly 0.3188 0.2939 -1.0754 Tha-Ina 0.3137 0.2997 -0.6088 Tha-Phi 0.2447 0.2642 0.8574 Tha-Aus 0.1752 0.2829 4.9819 *** Tha-Ned 0.1331 0.1974 2.9047 *** Tha-US 0.0730 0.0928 0.8730 Tha-Chi 0.0452 0.0643 0.8409 Tha-Sing 0.3475 0.3509 0.1488
Panel 9A : Krisis Keuangan Asia - Indonesia
Pre crisis Crisis Student Statistics Ina-Jpg 0.1143 0.2213 4.9494 *** Ina-Kor 0.0071 0.2483 12.0905 *** Ina-Mly 0.3083 0.2939 -0.6233 Ina-Phi 0.3325 0.2997 -1.4105 * Ina-Aus 0.1987 0.2642 2.9588 *** Ina-Ned 0.1525 0.2829 6.1093 *** Ina-US 0.0876 0.1974 5.0857 *** Ina-Chi 0.0155 0.0928 3.5142 *** Ina-Sing 0.3273 0.0643 -10.2214 ***
United Kingdom, Cambridge University Press. Engle, R.F., Sheppard, K., (2001).Theoretical and empirical properties of dynamic conditionalcorrelation multivariate GARCH. Working Paper, UCSD
Forbes,  K.,  Rigobon,  R.,
(2002).  No
contagion, only interdependence: measuring stock
market co- movements.  J.  Financ.  57  (5),  2223 – 2261. Hemche, Jawadi,  Maliki,  Cheffou,  (2014). On  the  study  of  contagion  in  the context  of  the  subprime  crisis:  A dynamic conditional
correlation – multivariate GARCH
approach.
Economic Modelling 52 (2016) 292 –
299.
Iriana, Sjoholm, (2002), Indonesia Economic Crisis:  Contagion  and  Fundamental. The  Developing  Economies,  XL-2 (June 2002) 135-51. Kyrtsou,  Mignon,  Tokpav,  (2013). Special
Issue: Comovement and Contagion in
Financial
Markets. International
Review  of  Financial  Analysis  33 (2014) iii – iv.
Syed  Aun  R.  Rizvi  Shaista  Arshad,Nafis
Alam,  (2015). Crises  and  contagion in Asia Pacific — Islamic v/sconventional markets. Pacific-
Basin  Finance  Journal  34  (2015)
315 – 326.