## GLOBALISASI PASAR MODAL DUNIA DAN PENGARUHNYA TERHADAP PASAR MODAL INDONESIA
R. Adisetiawan 1

## Abstract
This study aims to prove causality, cointegration and the influence of global capital markets with a market capital of Indonesia for the period 2001-2016 with a Granger causality test statistics, cointegration tests and Multiple Regression testing. These results prove that the 99%  confidence  interval  occurred  a  long  term  relationship  (cointegration)  and  the significant  influence  of  global  market  indices  with  the  Indonesia  capital  market  index (CSPI) in Indonesia Stock Exchange (IDX) for the period 2001 to 2016, it indicates that Indonesia's economy has been integrated with global capital markets with varying levels of integration, but is causally there is only one country that has a causal relationship with the Indonesian stock market index (CSPI), the Taiwan stock market index (TWSE). Keywords: Capital Market Integration

## PENDAHULUAN
Sejak memasuki era globalisasi, satu persatu negara di dunia mulai ikut dalam proses globalisasi. Hal ini berakibat kalau terjadi sesuatu peristiwa buruk di  satu  negara  atau  kawasan,  maka  kawasan  lain  tak  pelak  terseret  juga  ke peristiwa  tersebut.  Sebagai  contoh  kemerosotan  ekonomi  Amerika  Serikat  (AS) yang  sudah  mulai  dari  awal  tahun  2001  sedikit  demi  sedikit  menular  juga  ke benua-benua lain, seperti Benua Eropa dan Asia.
Bursa di Indonesia, salah satu indikator indeks yang berlaku di Bursa Efek Indonesia  (BEI)  adalah  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG).  Persentase perubahan angka IHSG dalam suatu periode mencerminkan rata-rata tertimbang dari imbal hasil (return) saham-saham di BEI dalam periode tersebut. Dari data yang ada sejak Januari 2001 hingga September 2011, IHSG memberikan rata-rata imbal hasil yang positif, bahkan pergerakan IHSG cenderung berfluktuasi positif yang  terimbas  oleh  pergerakan  indeks  pasar  luar  negeri,  karena  dalam  era globalisasi ini bursa saham Indonesia sudah terintegrasi dengan beberapa bursa- bursa  di  negara  lain,  dan  masa  depan  BEI  ikut  ditentukan  oleh  prospek  pasar saham global (Sembel, 1999). Salah satu bentuk keterkaitan bursa saham Indonesia dengan bursa-bursa saham di negara-negara lain terlihat pada saat dilanda krisis moneter,  hal  tersebut  juga  dirasakan  pada  bursa  saham  Thailand,  Hongkong, Korea Selatan dan Malaysia.

## METODE
Populasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  closing  price  dari perkembangan indeks harga saham ASEAN dan negara lainnya, yang semuanya terdiri  dari  12  (dua  belas)  negara,  yaitu  indeks  pasar  modal  Indonesia  (Indeks Harga  Saham  Gabungan,  IHSG) di  Bursa  Efek Indonesia  (BEI)  sebagai  variabel dependen,  sedangkan  variabel  independen  dalam  penelitian  ini  adalah  indeks pasar modal Singapore (Singapore Stock Index, SSI), Malaysia (Kuala Lumpur Stock Exchange, KLSE), Thailand (Stock Exchange of Thailand Index, SETI), Philippina (The Philippine Stock Exchange, PSE), Korsel (Korean Composite Stock Price Index, KOSPI), Hongkong  (Hang  Seng  Stock  Index,  HSI),  Jepang  (Nikkei  Stock  Average  225  Index, Nikkei 225), Taiwan (Taiwan Stock Exchange Index, TWSE), Dow Jones (New York
1 Dosen Fakultas Ekonomi Universitas Batanghari
Stock Exchange, NYSE), London (Financial Times and London Stock Exchange, FTSE) dan  Australia  (Australian  Securities  Exchange,  ASX)  sehingga  penelitian  ini tergolong  historical  research  (Bungin,  2008).  Sampel  data  yang  diambil  adalah indeks harga saham bulanan selama periode Januari 2001 hingga Februari 2012. Penentuan sampel penelitian ini menggunakan teknik judgment sampling, dimana sampel  yang  digunakan  sengaja  dipilih  agar  dapat  mewakili  populasinya  dan dapat memenuhi tujuan penelitian (Jatiningsih, 2007).
Analisis yang dilakukan dalam penelitian ini adalah analisis  Vector Auto Regression  (VAR).  Menurut  Hadi  (2003),  langkah-langkah  dari  analisis  VAR, diantaranya (1) uji stasioneritas dengan uji akar unit, uji akar ini digunakan agar mean-nya stabil dan random error-nya sama dengan nol, sehingga model VAR yang diperoleh mempunyai kemampuan prediksi yang lebih tepat, selain itu variabel ekonomi pada umumnya nonstasionery (Gujarati, 2003 dalam Sudjono, 2005). Uji stasioneritas dalam penelitian dilakukan dengan menggunakan Augmented Dickey- Fuller  Test  (ADF).  Pengujian  dilakukan  dengan  membandingkan  nilai  t-hitung yang  dihasilkan  oleh  regresi  dengan  nilai  t-kritis  yang  diperoleh  dari  tabel McKinnon.  Bila  nilai  t-hitung  yang diperoleh  lebih  besar  daripada  nilai  t-kritis, maka  data  tersebut  dikatakan  telah  stasioner;  (2)  penentuan  model  VAR  yang paling sesuai dengan cara penentuan  lag optimum, pemilihan model dilakukan menggunakan lag yang meminimumkan kriteria Akaike Information Criterion (AIC), kriteria  Schwarz  Information  Criterion  (SIC),  kriteria  Hannan-Quinn  Information Criterion (HQ), kriteria Final Prediction Error (FPE) dan memaksimumkan kriteria dari uji Likelihood Ratio (LR) (Novita dan Djalal, 2005); (3) uji diagnosis dari sisa (residu),  dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  dengan  (i)  uji  normalitas  yang bertujuan untuk melihat apakah variabel sisa dari model  Vector Auto Regression (VAR)  berdistribusi  normal  yang  ditunjukkan  melalui  uji  Jarque-Bera  (JB);  jika probabilitas  dari  JB  <  2 tabel  (  =  1%);  menandakan  data  berdistribusi  normal (Denny,  2005  dalam  Auzairy  dan  Ahmad,  2009);  (ii)  uji  multikolinearitas menganalisa kemungkinan adanya interdependensi antara variabel independen yang  menyebabkan  hasil  OLS  (Ordinary  Least  Square)  memiliki  varian  dan kovarian  yang  besar,  sehingga  sulit  dipakai  sebagai  alat  estimasi,  selain  itu multikolinearitas  menyebabkan  interval  estimasi  cenderung  lebar  dan  nilai statistik uji-t akan kecil yang menyebabkan variabel independen tidak signifikan secara  statistik  dalam  mempengaruhi  variabel  dependen.  Uji  multikolinearitas dilakukan  dengan  cara  membandingkan  nilai  R-squared  hasil  OLS  dengan  nilai signifikansi parameter pada masing-masing variabel independen (Winarno, 2007); (iii)  autokorelasi  menunjukkan  adanya  korelasi  antara  anggota  sampel  yang diurutkan  dengan  waktu.  Penyimpangan  ini  muncul  pada  observasi  yang menggunakan data  time  series.  Konsekuensi  dengan adanya  autokorelasi  dalam suatu model regresi adalah varians sampel tidak dapat menggabungkan varians populasinya,  uji  autokorelasi  pada  penelitian  ini  menggunakan  uji  Breusch- Godfrey,  jika  probabilita  dari  nilai  Obs*R-squared  <  (0,01);  maka  data  tidak mengandung  masalah  autokorelasi  (Winarno,  2007);  (iv)  uji  heteroskedastik, adanya heteroskedastisitas dalam pengolahan data pada penggunaan model OLS dapat mengakibatkan estimator metode kuadrat terkecil tidak mempunyai varian yang minimum dan perhitungan standar error tidak dapat dipercaya, sehingga uji- F  dan  uji-t  tidak  dapat  lagi  dipercaya;  oleh  karena  itu  pada  pengujian  ini menggunakan  model  OLS  diusahakan  data  tidak  mengandung  masalah heteroskedastisitas. Untuk menguji adanya heteroskedastisitas dalam penelitian ini  menggunakan  uji  White,  jika  probabilitas  dari  Obs*R  squared  <  (0,01);
menandakan  data  tidak  terdapat  heteroskedastik  pada  regresi  (Winarno,  2007 dalam  Auzairy  dan  Ahmad,  2009);  (4)  Uji  kausalitas  Granger.  Tes  ini  menguji apakah  suatu  variabel  meningkatkan  kinerja  peramalan  dari  variabel  lain yaitu dengan menunjukkan adanya hubungan kausalitas (Shewhart, 2004); (5) Johansen Cointegration  Test,  yaitu  untuk  pengujian  model  integrasi  pasar  modal  jangka panjang,  metode  ini  akan  dilakukan  analisis  terhadap  Trace  test  dan  Max-eigen value test, sehingga akan diketahui apakah t- value-nya signifikan.

## HASIL
Uji Stasioneritas
Tabel 1. Hasil uji Unit Root Test pada tingkat level Variabel Nilai t-hitung Nilai kritis 1% 5% 10% IHSG SSI KLSE SETI PSE KOSPI HSI Nikkei TWSE NYSE FTSE ASX -0,683092 -1,439473 -0,843742 -1,734845 -0,022521 -1,353958 -1,363641 -2,488850 -2,093094 -2,352379 -1,981412 -1,900195 -3,480425 -3,480425 -3,480038 -3,481217 -3,480038 -3,482453 -3,480425 -3,481217 -3,480425 -3,481623 -3,480038 -3,481217 -2,883408 -2,883408 -2,883239 -2,883753 -2,883239 -2,884291 -2,883408 -2,883753 -2,883408 -2,883930 -2,883239 -2,883753 -2,578510 -2,578510 -2,578420 -2,578694 -2,578420 -2,578981 -2,578510 -2,578694 -2,578510 -2,578788 -2,578420 -2,578694
Tabel 1 didapatkan  bahwa nilai t-hitung pada semua variabel penelitian lebih kecil daripada nilai t-kritisnya pada semua selang kepercayaan (99%, 95%, dan 90%), sehingga perlu dilakukan pengujian akar unit kembali dalam bentuk first difference, kemudian membandingkan kembali antara nilai absolut t-statistik Augmented Dickey-Fuller (ADF) dengan nilai t-kritis tabel McKinnon (1996).

## Uji Asumsi Klasik

## Tabel 2
Deskriptif Statistik Indeks Pasar Modal Domestik dan Global
Periode 2001.1-2012.2 pada selang Kepercayaan 99% (  = 0,01) Keterangan IHSG SSI KLSE SETI
PSE KOSPI HSI Nikkei TWSE NYSE FTSE ASX Mean Maksimum Minimum Std. Deviasi Jarque-Bera Probability 3,104 3,616 2,554 0,335 10,09 0,006 3,348 3,580 3,103 0,127 7,250 0,027 2,992 3,198 2,758 0,128 8,617 0,013 2,788 3,059 2,439 0,162 9,196 0,010 3,332 3,690 2,997 0,196 7,909 0,019 3,054 3,341 2,681 0,186 9,573 0,008 4,196 4,496 3,936 0,136 6,469 0,039 4,047 4,259 3,879 0,089 7,734 0,021 3,805 3,987 3,561 0,098 3,728 0,155 4,020 4,144 3,849 0,061 0,875 0,646 3,707 3,827 3,558 0,064 4,655 0,098 3,614 3,831 3,444 0,096 4,874 0,087 R-squared n*R-squared White Heteroskedasticity 0,987 68,622 Obs*R-squared Breusch-Godfrey LM Test Probability 72,437 0,000
Hasil  uji  asumsi  klasik  dengan  menggunakan  Eviews  pada  selang kepercayaan 99% (  = 0,01) diperoleh bahwa, hasil uji normalitas dengan metode Ordinary Least Square (OLS) pada model penelitian yang diajukan diperoleh bahwa nilai Jarque-Bera <  2 ; sehingga dapat dikatakan bahwa residual pada model VAR penelitian  berdistribusi  normal.  Hasil  pengujian  dengan  metode  OLS  juga diperoleh bahwa nilai R-squared lebih tinggi dari nilai signifikansi parameter pada masing-masing  variabel  independen,  ini  berarti  model  regresi  terbebas  dari gangguan  multikolineritas.  Uji  Autokorelasi  dengan  uji  Breusch-Godfrey  pada
model penelitian diperoleh bahwa nilai Obs*R-squared nya adalah 0,000 yang lebih kecil  daripada  derajat  signifikansinya  sebesar  1%;  sehingga  dapat  dikatakan bahwa model penelitian yang diajukan tidak memiliki masalah autokolerasi. Uji heteroskedastisitas dengan uji  White diperoleh bahwa  hubungan variabel bebas (independent) dengan variabel terikat  (dependent) memiliki nilai n*R-squared >  2 ; berarti tidak terdapat gejala heteroskedastik pada hubungan model tersebut.
Tabel 2, juga diketahui bahwa indeks pasar modal bulanan terbesar pada periode  2001-2016  pernah  terjadi  di  Hongkong  (4,496)  dengan  nilai  indeks 31.352,58  point  dan  nilai  indeks  terendah  pernah  terjadi  di  Philippina  (2,439) dengan nilai indeks 993,35 point; selain itu dapat disimpulkan bahwa semua rata- rata (mean) indeks pasar modal bulanan dari 12 negara adalah positif, dimana rata- rata  indeks  bulanan  terbesar  adalah  di  Hongkong  (HSI)  yaitu  sebesar  16.480,75 point, diikuti oleh Jepang (Nikkei 225) sebesar 11.396,46 point, Dow Jones (NYSE) sebesar  10.568,30 point,  Taiwan  (TWSE)  sebesar  6.534,96  point  dan  yang  terkecil adalah di Thailand (SETI) yaitu sebesar 655,35 point. Standar deviasi indeks pasar yang  biasanya  digunakan  untuk  mengukur  risiko  pasar,  standar  deviasi  yang terbesar adalah di Indonesia (IHSG), yaitu sebesar 33,5% dan standar deviasi yang terendah adalah di Dow Jones (NYSE), yaitu sebesar 6,1%. Hasil ini menunjukkan bahwa risiko investasi di Dow Jones memiliki risiko yang paling rendah, karena Amerika  Serikat  merupakan  motor  pengerak  perekonomian  dunia  (Bank Indonesia,  2008)  dan  negara  yang  paling  maju  dibandingkan  dengan  kesebelas negara  lainnya,  dimana  negara  maju  biasanya  memiliki  pasar  modal  dengan volatilitas harga saham yang stabil dan risiko pasar yang rendah (Nor, 2009).

## Uji Kausalitas Granger
Tabel 3 Hasil Causality Granger Tests pada Lag 9 Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability SSI does not Granger Cause IHSG 125 1,21759 0,29204 IHSG does not Granger Cause SSI 1,06468 0,39492 KLSE does not Granger Cause IHSG 125 1,44450 0,17857 IHSG does not Granger Cause KLSE 2,63697 0,00855 SETI does not Granger Cause IHSG 125 2,23087 0,02536 IHSG does not Granger Cause SETI 1,17557 0,31815 PSE does not Granger Cause IHSG 125 0,93173 0,50097 IHSG does not Granger Cause PSE 1,48303 0,16356 KOSPI does not Granger Cause IHSG 125 1,25979 0,26748 IHSG does not Granger Cause KOSPI 2,43875 0,01460 HSI does not Granger Cause IHSG 125 1,85012 0,06759 IHSG does not Granger Cause HSI 1,26864 0,26253 NIKKEI does not Granger Cause IHSG 125 1,05572 0,40162 IHSG does not Granger Cause NIKKEI 0,71036 0,69827 TWSE does not Granger Cause IHSG 125 3,05220 0,00275 IHSG does not Granger Cause TWSE 2,58897 0,00974 NYSE does not Granger Cause IHSG 125 1,17857 0,31622 IHSG does not Granger Cause NYSE 1,05752 0,40026 FTSE does not Granger Cause IHSG 125 1,46830 0,16917 IHSG does not Granger Cause FTSE 0,87542 0,54963 ASX does not Granger Cause IHSG 125 1,10022 0,36909 IHSG does not Granger Cause ASX 0,66444 0,73922
Tabel  3,  hasil  pengujian  Granger  Causality  pada  level  of  significant  1% diperoleh  bahwa  terdapat  hubungan  kausalitas  antara  indeks  pasar  modal Indonesia (IHSG) dengan indeks pasar modal Taiwan (TWSE); karena dari hasil pengujian, nilai F-hitung indeks pasar modal Indonesia (IHSG) terhadap indeks pasar Taiwan (TWSE) sebesar 3,05220 > F-tabel (2,38) dengan sig. F (0,00275) < 0,01 (  = 1%); sebaliknya, nilai F-hitung indeks pasar modal Taiwan (TWSE) terhadap indeks pasar modal Indonesia (IHSG) sebesar 2,58897 > F-tabel (2,38) dengan sig. F (0,00974) < 0,01 (  = 1%); sehingga dapat disimpulkan bahwa terdapat kausalitas antara indeks pasar modal Indonesia (IHSG) dengan indeks pasar modal Taiwan (TWSE) selama periode 2001-2016.

## Uji Kointegrasi
Tabel 4 Hasil Uji Johansen Cointegration Test dengan Trace Statistic Hypothesized  Eigenvalue  Trace Statistic Critical Value 5% 1% None 0,981060 1992,861 NA NA At most 1 ** 0,943499 1497,053 277,71 293,44 At most 2 ** 0,930752 1137,867 233,13 247,18 At most 3 ** 0,791936 804,1103 192,89 204,95 At most 4 ** 0,732421 607,8717 156,00 168,36 At most 5 ** 0,597812 443,0793 124,24 133,57 At most 6 ** 0,583538 329,2248 94,15 103,18 At most 7 ** 0,536018 219,7298 68,52 76,07 At most 8 ** 0,352067 123,7411 47,21 54,46 At most 9 ** 0,261673 69,49506 29,68 35,65 At most 10 ** 0,216072 31,57404 15,41 20,04 At most 11 0,009112 1,144227 3,76 6,65 **signifikan pada tingkat 1%
Hasil  pengujian  Johansen  Cointegration  Test  pada  Tabel  4  dengan menggunakan Trace Statistic dan Maximal Eigen Statistic sebagai t-hitung mampu memberikan  hasil  yang  sama  pada  selang  kepercayaan  99%,  sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  terjadi  keseimbangan  jangka  panjang  (kointegrasi)  antara indeks pasar modal global terhadap indeks pasar modal Indonesia selama periode 2001-2016.

## Analisis Regresi Berganda
Tabel 5 Hasil Uji Analisis Regresi Variabel Koefisien t-hitung Signifikansi  Tolerance VIF Constant SSI KLSE SETI PSE KOSPI HSI Nikkei 225 TWSE NYSE FTSE ASX 0,367 0,167 0,306 0,535 0,605 0,512 0,425 -0,281 -0,776 -0,874 0,184 0,367 0,872 0,563 1,640 7,611 5,310 5,415 3,703 -2,299 -5,177 -4,144 0,867 1,903 0,385 0,574 0,104 0,000 0,000 0,000 0,000 0,023 0,000 0,000 0,388 0,059 0,008 0,021 0,092 0,024 0,039 0,049 0,988 0,056 0,072 0,064 0,035 119,345 47,399 10,864 41,481 25,714 20,367 19,955 17,823 13,807 15,521 28,703 R R-squared Adjusted R-square 0,993 0,987 0,986 F-hitung Sig. F DW 837,664 0,000 0,577 Dengan  menggunakan  metode  regresi  berganda  dihasilkan  persamaan untuk  mengukur  pengaruh  indeks  pasar  modal  global  terhadap  pasar  modal domestik (Indonesia) adalah sebagai berikut:
IHSG = 0,367 + 0,167(SSI) + 0,306(KLSE) + 0,535(SETI) + 0,605(PSE) + 0,512(KOSPI) +  0,425(HSI)  –  0,281(NIKKEI)  –  0,776(TWSE)  -  0.874(NYSE)  +  0,184(FTSE)  + 0,367(ASX)
Hasil  pengujian  secara  parsial  (uji  t)  menjelaskan  bahwa  pada  selang kepercayaan 99% terdapat pengaruh yang signifikan antara indeks pasar modal Thailand  (SETI),  Philippina  (PSE),  Korsel  (KOSPI),  Hongkong  (HSI),  Taiwan (TWSE), dan Dow Jones (NYSE) terhadap indeks pasar modal Indonesia (IHSG) selama periode 2001-2016, karena dari hasil pengujian nilai t-hitung > t-tabel dan nilai  sig.  t  <  (0,01).  Sementara,  indeks pasar modal  Singapore  (SSI),  Malaysia (KLSE), Jepang (Nikkei 225), Inggris, (FTSE)  dan Australia (ASX)  secara parsial tidak  memberikan  pengaruh  terhadap  indeks  pasar  modal  Indonesia  (IHSG) selama  periode  2001.1-2012.2,  karena  masing-masing  variabel  independennya mempunyai  nilai  t-hitung  <  t-tabel  dan  nilai  sig.  t  >  (0,01).  Hasil  pengujian tersebut juga diperoleh bahwa indeks pasar modal Taiwan (TWSE) dan Dow Jones (NYSE) memiliki pengaruh negatif terhadap IHSG selama periode pengamatan.
Jika  uji  t  merupakan  pengujian  variabel  bebas  secara  parsial mempengaruhi variabel terikat, maka uji F menguji apakah variabel bebas yang dimasukkan  dalam  model  mempunyai  pengaruh  secara  simultan  terhadap variabel terikat. Dari hasil pengujian Anova menghasilkan F-hitung (837,664) > F- tabel  (2,38)  dan  nilai  sig.  F  (0,000)  <  (0,01);  maka  model  regresi  pada  selang kepercayaan  99%  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  indeks  pasar  modal Indonesia (IHSG) atau dengan kata lain secara simultan pada selang kepercayaan 99%  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  antara  indeks  pasar  modal  Global terhadap  indeks  pasar  modal  lndonesia  (IHSG)  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI) selama periode 2001-2016
Koefisien Determinasi (Adjusted R 2 )
Dari  hasil  pengujian  didapat  nilai  adjusted  R  square  sebesar  0,987;  yang berarti variasi indeks pasar modal Indonesia (IHSG) di Bursa Efek Indonesia dapat
dijelaskan oleh variasi indeks pasar modal global, diantaranya indeks pasar modal Singapore  (SSI),  Malaysia  (KLSE),  Thailand  (SETI),  Philippina  (PSE),  Korsel (KOSPI),  Hongkong  (HSI),  Jepang  (Nikkei  225),  Taiwan  (TWSE),  Dow  Jones (NYSE),  London  (FTSE),  dan  Australia  (ASX);  sedangkan  sisanya  sebesar  1,3% dijelaskan oleh perubahan indeks pasar modal lain di luar model penelitian. Nilai koefisien  korelasi  (R)  diperoleh  sebesar  0,993  menunjukkan  bahwa  hubungan antara indeks pasar modal global terhadap indeks pasar modal Indonesia adalah signifikan (sangat erat) yaitu sebesar 99,3%.

## SIMPULAN
Hasil penelitian ini juga membuktikan bahwa pasar modal Indonesia telah terintegrasi dengan pasar modal global dengan derajat yang bervariasi antar jenis pasar modal global, sebagaimana ditunjukkan oleh pergerakan yang searah dan pengaruh  perkembangan  pasar  modal  global  yang  signifikan  di  pasar  modal Indonesia.  Meskipun  terintegrasi,  masing-masing  pasar  modal  global  memiliki tingkat integrasi yang bervariasi

## DAFTAR PUSTAKA
Astuti,  2011,  Dampak  Globalisasi  pada  Perekonomian  Indonesia,  diakses  23 Februari  2011, http://wartawarga.gunadarma.ac.id/2011/02/dampak- globalisasi-pada-perekonomian-indonesia/
Abimanyu,  A.  2000.  Impact  of  Agricultute  Trade  and  Subsidy  Policy  on  the Macroeconomy,  Distribution, and Environment  in  Indonesia:  A  Strategy for Future Industrial Development. The Developing Economies, 38(4):547-571.
Auzairy and Ahmad, 2009, The Impact of Subsequent Stock Market Liberalization on  the  Integration  of  Stock  Markets  in  ASEAN-4  +  South  Korea,  World academy of science, engineering and technology, 58(4):103-118
Bungin, B., 2008, Metodologi Penelitian Kuantitatif, 1 th ed, Jakarta : Prenada Media. Bank Indonesia, 2009, Outlook Ekonomi Indonesia 2009-2014, Edisi Januari 2009 --------------------,  2008,  Outlook  Ekonomi  Indonesia  2008-2012:  Integrasi  Ekonomi ASEAN dan Prospek Perekonomian Nasional, Edisi Januari 2008 Bapepam-LK,  2008,  Statistik  Pasar  Modal:  Perkembangan  Indeks  ASEAN  dan Negara Lainnya, Riset Pasar Modal-Biro RISTI Bapepam-LK
Cahyono, Jaka E., 2000, 22 Strategi dan Teknik Meraih Untung di Bursa Saham, Jilid 1,
PT. Elex Media Komputindo, Jakarta
Dickey, D.A., and W.A. Fuller. 1981. Likelihood Ratio Statistics for Autoregressive Time Series with a Unit Root. Econometrica, 49:1057-1072.
Denny,  A.  F,  2005,  Integrasi  Pasar  Modal  Indonesia:  Pengamatan  Terhadap Beberapa  Bursa di  Asia  Pasifik dan  Amerika  Serikat,  Media  Ekonomi  dan Bisnis, 17(2):59-70
Engle,  R.F.  dan  Granger,  C.W.J,  1987,  Cointegration  and  error-correction: representation, estimation, and testing, Econometrica, 55:251-76
Fratzscher,  Marcel,  1999,  What  Cause  Currency  Crises:  Sunspots,  Contagion  or Fundamentals?,  Working  Paper,  Departement  of  Economics,  European University Institute, Badia Fiesolana, San Domenico, No. 99/39
Gujarati,  Damodar  N.,  2003,  Basic  Econometrics.  4th  Edition.  McGraw-Hill.  New York, USA.
Hadi, Yonathan S., 2003, Analisis Vector Autoregression (VAR) Terhadap Korelasi Antara  Pendapatan  Nasional  dan  Investasi  Pemerintah  di  Indonesia, 1983/1984-1999/2000, Jurnal Keuangan dan Moneter, 6(2):59-72
Jatiningsih, Oksiana., 2007, Pengaruh Variabel Makroekonomi terhadap IHSG di BEJ, Jurnal Aplikasi Manajemen, 5(1):18-25
Johansen, S., 1991. Estimation and Hypothesis Testing of Cointegration Vectors in
Gaussian Vector Autoregressive Models, Econometrica, 59:1551-1581. Kusdiantoro, Yanto, 2011, Ekonomi Taiwan Tumbuh Tertinggi dalam 23 Tahun, diakses 2 Februari 2011, http://economy.okezone.com/read/2011/02/01/213/420434/ekonomi- taiwan-tumbuh-tertinggi-dalam-23-tahun
Karina, Sandra, 2011, Taiwan Jajaki Investasi di Indonesia, diakses 26 September 2011,
http://economy.okezone.com/read/2011/09/26/320/507235/taiwan- jajaki-investasi-di-indonesia
Mobius, J. Mark, 1998, Mobius on Emerging Market: Prospek Investasi di Pasar-pasar Baru, PT. Elex Media Komputindo, Jakarta
Mansur, Moh, 2004, Pengaruh Indeks Bursa Global terhadap Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) pada Bursa Efek Jakarta (BEJ) periode tahun 2000-2002, Jurnal Ekonomi Akuntansi, FE Universitas Padjajaran, Bandung.
MacKinnon, James G, 1996, Numerical Distribution Functions for Unit Root and Cointegration Test, Journal of Applied Econometrics, 11:601-618
Novita, Mila dan Nachrowi Djalal Nachrowi, 2005, Dynamic Analysis of the Stock Price  Index  and  the Exchange  Rate  Using  Vector Autoregression  (VAR): An  Empirical  Study  of  the  Jakarta  Stock  Exchange,  2001-2004,  Journal  of Economics and Finance in Indonesia (EFI), 53(3):263-278
Nor, Z., Md., 2009, The Integration of Asean5 Equity Markets, GDP and Trade and Their Relationship with Asset Pricing, Thesis of Doctor of Philosophy, Scholl of Economic, Finance and Marketing, RMIT University
Sembel, Roy, 1999, Viagra Bursa Bersama DJIA, http://kontan-online.com Singh, Kavaljit, 1998, Memahami Globalisasi Keuangan, Jakarta : Yakoma-PGI Shewhart,  Walter  A  dan  Samuel  S.  Wilks,  2004,  Applied  Econometric  Time  Series,
John Wiley & Sons, Inc. United States of America.
Sudjono, 2005, Analisis Keseimbangan dan Hubungan Simultan Antara Variabel Ekonomi  Makro  terhadap  Indeks  Harga  Saham  di  Bursa  Efek  Jakarta dengan Metode VAR (Vector Autoregressive), dan ECM (Error Correction Model), Jurnal Ekonomi Teleskop, 4(7): 101-116
Winarno, W.W., 2007, Analisis Ekonometrika dan Statistika dengan EViews, UPP STIM YKPN, Yogyakarta.