Setelah didapati hubungan kointegrasi diantara variabel penelitian, maka tahap selanjutnya adalah membentuk model VAR. Menurut Enders (2004), jika terdapat hubungan kointegrasi diantara variabel penelitian, maka estimasi dilakukan dengan VAR. Tabel 6 menyajikan hasil estimasi dengan VAR untuk masing-masing sektor yang diteliti.
33
Sektor � POILt-1 ISt-1 � POILt-1 ISt-1
Koefisien Koefisien Koefisien Koefisien Koefisien Koefisien
(t-statistics ) (t-statistics ) (t-statistics ) (t-statistics ) (t-statistics ) (t-statistics )
MING Sebelum -0.000 0.061 0.072 0.011 0.668 0.668 (-1.577) ( 3.060)** (1.236) (0.547) (2.165)* (2.058)* Pasca -0.177 1.068 0.006 0.009 0.317 2.496 (-2.567)* ( 3.468)** (0.098) (0.234) (2.640)** (0.652) MISC Sebelum 0.000 -0.013 0.000 0.021 -0.395 0.871 (0.457) (-2.388)* (1.007) (0.880) (-2.101)* (0.536) Pasca 0.000 -1.000 1.004 0.007 -0.266 1.280 (0.129) (-2.009)* ( 2.058)* (0.162) (-0.522) (0.418) CONS Sebelum 0.000 -0.003 0.150 0.021 -0.340 0.311 (2.123)* (-2.142)* (2.564)* (0.019) (-2.382)* (2.270)* Pasca 0.000 -1.001 1.184 0.008 -0.362 1.069 (0.963) ( -2.067)* (2.574)* (1.148) (-2.117)* (2.208)* Sumber: Data Diolah (2016)
34
MING : Mining Index (sektor Pertambangan) MISC : Miscellaneous Index (sektor Aneka Industri)
CONS : Consumer Goods Index (sektor Industri Barang Konsumsi)
(*) wilayah tolak H0 pada tingkat signifikansi 5%: nilai t-statistics > 1.968 atau < -1.968 (**) wilayah tolak H0pada tingkat signifikansi 1%: nilai t-statistics > 2.576 atau < -2.576
Model Persamaan Vector Auto Regression adalah seperti berikut (hanya memasukan variabel yang signifikan):
R�� = + � ���−1+ ���−1... (4)
keterangan:
Rit : Perubahan nilai indekssaham sektor i pada hari ke t : konstanta
POILt-1 : harga minyak WTI pada lag sehari sebelumnya ISt-1 : Indeks Sektor padalag sehari sebelumnya
Dari hasil estimasi model VAR dapat disimpulkan bahwa nilai indeks sektor pertambangan dalam periode berjalan (MING) sangat dipengaruhi oleh fluktuasi harga minyak WTI pada periode sebelumnya (POILt-1) dilihat dari nilai t-statistiknya 3.060, 2.165, 2.058, -2.567, 3.468, dan 2.640 berada di wilayah penerimaan hipotesis pergerakan harga minyak dunia berpengaruh positif terhadap nilai indeks di sektor pertambangan di Bursa Efek Indonesia. Perubahan harga minyak WTI pada periode sebelumnya memberikan pengaruh positif dan secara statistik signifikan. Maka dari itu, hipotesis pergerakan harga minyak dunia berpengaruh positif terhadap nilai indeks di sektor pertambangan di Bursa Efek Indonesia dapat diterima.
Sementara itu,nilai indeks sektor aneka industri dengan pengolahan menggunakan standar dua kali deviasi secara signifikan hanya dipengaruhi oleh fluktuasi harga minyak WTI pada periode
sebelumnya (POILt-1) yang ditunjukkan oleh nilai statistiknya kurang dari -1.968. Selanjutnya dari tabel diatas dapat dilihat dengan menggunakan pengolahan data standar tiga kali deviasi menunjukkan bahwa untuk nilai indeks sektor aneka industri sebelum kebijakan fluktuasi harga BBM secara signifikan hanya dipengaruhi oleh fluktuasi harga minyak WTI pada periode sebelumnya (POILt-1) yang ditunjukkan oleh nilai statistiknya kurang dari -1.968. Maka dari itu, hipotesis pergerakan harga minyak dunia berpengaruh negatif terhadap nilai indeks di sektor aneka industri di Bursa Efek Indonesia dapat diterima.
Pada sektor terakhir, nilai indeks sektor industri barang konsumsi hampir dipengaruhi oleh semua variabel, kecuali faktor-faktor lain yang ada (a) pada pengolahan menggunakan standar tiga kali deviasi dan dua kali deviasi pasca kebijakan fluktuasi harga BBM yang ditunjukkan oleh nilai statistiknya > 1.968 atau < -1.968. Maka dari itu, hipotesis pergerakan harga minyak dunia berpengaruh negatif terhadap nilai indeks di sektor aneka industri di Bursa Efek Indonesia dapat diterima.
PEMBAHASAN
Output pada VAR Model Substituted Coefficients meringkaskan kompilasi permodelan secara keseluruhan baik variabel yang signifikan maupun yang tidak signifikan. Pada bagian ini akan dikupas intepretasi dari permodelan VAR dan juga termasuk hasil pengujian hipotesis untuk masing-masing sektor yang diteliti.
Pergerakan harga minyak dunia berpengaruh positif terhadap nilai indeks di sektor pertambangan
Pola perubahan harga minyak WTI dengan nilai indeks sektor pertambangan adalah positif. Sedangkan untuk faktor-faktor lainnya adalah negatif. Hal ini menunjukkan bahwa pada saat harga minyak
WTI mengalami kenaikan maka nilai indeks sektor pertambangan akan ikut mengalami kenaikan.
Saat penelitian ini ditulis, pasar masih beradaptasi menghadapi tren penurunan harga minyak dunia yang diikuti keputusan pemerintah memakai skema subsidi tetap untuk bahan bakar minyak (BBM). Skema subsidi tetap memang akan mengurangi beban APBN. Namun di sisi lain, skema ini membuat perusahaan sulit membuat rencana kerja karena harus menyesuaikan pergerakan harga minyak dunia. Dari pasar saham, emiten yang bergerak di sektor pertambangan harus mewaspadai tren penurunan harga minyak dunia yang terjadi karena konsumen berpotensi mengalihkan kebutuhan energi ke minyak mentah seiring dengan harga yang kian rendah. Imbasnya, tren penurunan harga minyak dunia akan membawa dampak positif bagi beberapa sektor seperti konsumer, ritel, dan transportasi.
Namun sejatinya, perusahaan yang menggunakan minyak sebagai output produksi, pergerakan terhadap harga minyak mentah dunia akan berimbas pada meningkatnya kemampuan perusahaan untuk menghasilkan laba dan kemampuan dalam memberikan dividen. Peningkatan kemampuan menghasilkan laba dan membagikan dividen akan membuat minat investor menjadi tinggi, dan akan cenderung untuk membeli saham sehingga harga saham menjadi naik. Kenaikan harga saham akan meningkatkan return yang diperoleh oleh investor.
Penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh El-Sharif (2005) tentang hubungan antara harga minyak mentah dengan harga saham di industri minyak dan gas di Inggris. Bukti mereka menunjukkan bahwa terdapat hubungan positif antara kedua faktor, dan seringkali signifikan dan mencerminkan dampak langsung dari gejolak harga minyak pada harga ekuitas, serta Nandha & Faff (2008)
yang menyatakan bahwa terdapat 35 indeks industri global untuk periode antara tahun 1983 sampai 2005. Temuan mereka menunjukkan bahwa harga minyak memiliki dampak negatif pada pengembalian ekuitas untuk semua industri kecuali pertambangan, serta industri minyak dan gas.
Pergerakan harga minyak dunia berpengaruh negatif terhadap nilai indeks di sektor industri dasar
Pergerakan nilai indeks sektor industri dasar tidak dipengaruhi oleh dinamika perubahan harga minyak WTI, hal ini dapat dibuktikan dalam uji Granger yang menyimpulkan tidak terjadi kausalitas apapun untuk nilai indeks sektor industri dasar dan perubahan harga Minyak WTI. Hasil penelitian ini tidak mendukung penelitian yang dilakukan oleh Agusman & Deriantino (2008) dimana kinerja industri khususnya pada profit perusahaan menjadi lebih rentan terhadap kenaikan harga minyak dunia.
Alasan harga miyak dunia tidak secara signifikan berpengaruh pada perusahaan yang termasuk sektor industri dasar karena keberadaan sektor industri ini secara langsung dirasakan oleh seluruh lapisan masyarakat, misalnya dalam sektor semen, porselen kayu, keramik, dimana tanpa adanya sektor ini, proses pembangunan yang ada di Indonesia tidak bisa berjalan dengan baik. Fluktuasi harga minyak dunia merupakan satu dari banyak faktor lainnya yang turut mempengaruhi sektor ini. Sehingga peristiwa yang mempunyai kaitan dengan harga minyak dunia tidak terlalu berpengaruh pada perusahaan yang termasuk sektor industri dasar.
Pergerakan harga minyak dunia berpengaruh negatif terhadap nilai indeks di sektor aneka industri dan sektor industri barang konsumsi
Diantara sektor aneka industri dan minyak WTI, harga minyak WTI dan variabel sektor aneka industri memberikan pengaruh yang signifikan terhadap pergerakan nilai indeks sektor aneka industri pada lag satu hari sebelumnya. Selanjutnya, untuk pola nilai indeks sektor aneka industri dengan perubahan harga minyak WTI adalah negatif dan dengan dirinya sendiri adalah positif. Diantara hubungan antara variabel sektor industri barang konsumsi dan minyak WTI, harga minyak WTI pada lag sehari sebelumnya memberikan pengaruh yang signifikan. Pada variabel sektor industri barang konsumsi dipengaruhi oleh dinamika pergerakan dirinya sendiri pada lag satu hari sebelumnya. Pola hubungan nilai indeks sektor industri barang konsumsi dengan perubahan harga minyak WTI adalah negatif dan pola hubungan nilai indeks sektor industri barang konsumsi dirinya sendiri adalah positif.
Nilai indeks di sektor aneka industri dan sektor industri barang konsumsi merespon secara negatif adanya pergerakan harga minyak dunia. Hal ini terjadi ketika terjadi perubahan harga minyak akan mempengaruhi aktivitas perekonomian. Pergerakan harga minyak dunia akan berakibat pada berubahnya pendapatan yang diterima perusahaan atau industri yang menggunakan minyak sebagai salah satu input dalam proses produksi. Konsekuensinya, perubahan harga minyak akan menurunkan pendapatan perusahaan atau industri secara agregat. Dengan asumsi pasar saham yang ada merupakan pasar saham yang efisien, maka kenaikan harga minyak akan menyebabkan penurunan harga saham. Akan tetapi, jika pasar saham tidak efisien, maka akan terdapat lag dalam respon return saham.
Di lain sisi, saat terjadi penurunan harga minyak dunia akan menunjukkan kondisi negatif pasar komoditas secara keseluruhan. Namun, kondisi tersebut juga dapat dilihat dari sisi positif. Menurut Manurung (2015), setiap penurunan harga sebesar US$10 per barel akan mengurangi biaya antara US$36 juta-US$40 juta dari total biaya operasi perseroan, maka dari itu perseroan bisa menekan biaya operasionalnya.
Selanjutnya, Antarikso (2015) berpendapat jika ongkos distribusi berkontribusi sekitar 4,5% terhadap biaya operasional perseroan, sehingga penurunan harga minyak dapat memberikan dampak positif. Tren pelemahan harga minyak dunia telah memicu penurunan harga BBM yang menjadi unsur penting dalam proses distribusi. Jika harga BBM tetap rendah, hal ini akan menguntungkan emiten yang bergerak di sektor industri barang konsumsi. Selain itu, penurunan harga minyak mentah dunia juga akan memberikan dampak di biaya produksi. Hal ini mengingat beberapa perusahaan di sektor industri barang konsumsi juga menggunakan minyak mentah sebagai bahan baku.
Hasil penelitian ini, sesuai dengan pendapat Ciner (2001) dan Park dan Ratti (2008) yang menyatakan bahwa ketidakstabilan harga minyak memiliki dampak signifikan secara statistik pada pasar saham, terutama bagi perusahaan yang termasuk golongan industri. Penelitian ini juga mendukung pendapat Mohanty, Nandha, & Bota (2010) dimana harga minyak memiliki dampak negatif pada pengembalian ekuitas untuk semua industri kecuali pertambangan, serta industri minyak dan gas.
Kedua sub-hipotesis sektor aneka industri dan sektor industri barang konsumsi membuktikan pergerakan harga minyak dunia berpengaruh negatif terhadap nilai indeks di sektor industri, hal ini dikarenakan
minyak bersama dengan modal, tenaga kerja dan bahan baku merupakan komponen paling penting dalam produksi barang dan perubahan harga input tersebut akan mempengaruhi arus kas. Naiknya harga minyak, yang dibarengi dengan tidak adanya efek substitusi lengkap antara faktor-faktor produksi, meningkatkan biaya produksi. Meningkatnya biaya produksi dan berimbas pada menurunnya kemampuan perusahaan untuk menghasilkan laba dan kemampuan dalam memberikan dividen. Penurunan kemampuan menghasilkan laba dan membagikan dividen akan membuat minat investor menjadi rendah, dan investor perusahaan yang bersangkutan akan cenderung untuk menjual sahamnya sehingga harga saham turun. Penurunan harga saham akan menurunkan return yang diperoleh oleh investor.
PENUTUP
Simpulan
Setelah melakukan analisis dan pembahasan dari 330 observasi data harga minyak WTI harian dan penutupan indeks harian di 4 indeks saham sektoral di Bursa Efek Indonesia yaitu Pertambangan, Industri Dasar, Aneka Industri, dan Industri Barang Konsumsi selama 1 tahun sebelum adanya penghapusan subsidi untuk harga BBM dari Oktober 2013 sampai Oktober 2014 dan 1 tahun pasca berlakunya kebijakan fluktuasi harga BBM mengikuti harga pasar dari November 2014 hingga November 2015, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Pergerakan harga minyak dunia memberikan pengaruh positif baik sebelum dan sesudah kebijakan fluktuasi harga BBM mengikuti harga pasar terhadap nilai indeks di sektor pertambangan.
2. Tidak terjadi hubungan apapun antara pergerakan nilai indeks sektor industri dasar dan harga minyak dunia. Pergerakan harga minyak dunia memberikan pengaruh negatif terhadap
pergerakan nilai indeks sektor aneka industri. Selanjutnya, perubahan harga minyak dunia memberikan pengaruh negatif untuk sektor industri barang konsumsi setelah kebijakan fluktuasi harga BBM mengikuti harga pasar diberlakukan.
Implikasi Teoritis
Dilihat dari perspektif ekonomi mikro, yang paling jelas adalah kenyataan bahwa banyak perusahaan, minyak merupakan sumber daya penting dan input penting dalam produksi barang. Maka dari itu perubahan harga minyak tentu akan berdampak pada biaya. Perubahan biaya diperkirakan akan berdampak lebih jauh terhadap harga saham. Hamilton (1983), Jones (2004), dan Cunado & Gracia (2004) menemukan bahwa ada hubungan antara harga minyak dan pasar saham dimana pergerakan harga minyak akan mempengaruhi ekonomi makro dan akhirnya berimbas pada tingkat return ekuitas. Hal ini dikarenakan, pergerakan harga minyak sangat mempengaruhi output riil dan dengan demikian memiliki efek buruk pada keuntungan perusahaan dimana minyak digunakan sebagai input. Fluktuasi harga minyak dunia memiliki pengaruh yang cukup penting dalam perekonomian. Hal tersebut memperkuat hasil penelelitian yang dilakukan Sadorsky (1999), Gjerde dan Sættem (1999), Ciner (2001), dan Park dan Ratti (2008).
Penelitian ini merupakan salah satu kasus dalam hipotesis bentuk setengah kuat karena harga saham mencerminkan tidak hanya informasi mengenai harga saham di masa lalu tetapi juga semua informasi umum yang tersedia yang relevan bagi perusahaan. Dengan kata lain harga saham akan secara cepat menyesuaikan diri untuk merefleksikan adanya informasi harga minyak yang tersedia untuk umum. Meskipun pengaruhnya tidak terlalu besar jika dibandingankan dengan fluktuasi harga pertukaran mata uang asing, namun hal ini tetap harus diwaspadai sebab perekonomian kita
masih bergantung pada bahan bakar minyak sebagai sumber energi. Sebagaimana yang kita ketahui, minyak mentah merupakan sumber energi yang membutuhkan waktu sangat lama untuk memperbaharuinya. Ini berarti dibutuhkan kebijakan yang mampu direspon lebih cepat oleh sektor riil.
Saran
Hendaknya harga minyak dunia dapat dijadikan pertimbangan untuk investor, khususnya yang berminat membeli saham di sektor pertambangan sebagai sumber informasi mengingat fluktuasi harga minyak dunia memberikan pengaruh terhadap nilai indeks di sektor pertambangan.
Walaupun tujuannya untuk menentukan dan mengenali hubungan antara perubahan harga minyak dan nilai indeks di keempat sektor yang diteliti, penelitian ini mempunyai keterbatasan. Penelitian ini belum memilah reaksi saat pasar dalam kondisi bearish dan bullish, maka untuk agenda penelitian mendatang disarankan untuk melihat dan membandingkan pada kedua kondisi pasar tersebut.
viii
Antarikso, S. (2015, January 19). Harga Minyak Dunia Ambrol, Waspadai Aksi Banting Saham Pertambangan. (R. A. Pratama, & A. M. Ardhanareswari, Editors) Diunduh pada tanggal 17 April 2016 dari Bisnis Indonesia: http://market.bisnis.com/read/20150119/191/ 392746/harga-minyak-dunia-ambrol-waspadai-aksi-banting-saham-pertambangan
Basher, S. A., & Sadorsky, P. (2006). Oil price risk and emerging stock markets. Global Finance Journal 17, 224–251.
Bhar, R., & Nikolova, B. (2010, May). Global Oil Prices, Oil Industry and Equity Returns: Russian Experience. Scottish Journal of Political Economy 57(2), 169-186.
Biro Riset LM FE UI. (2010). Analisis Industri Minyak dan Gas Di Indonesia: Masukan bagi Pengelola BUMN.
Ciner, C. (2001). Energy shocks and financial markets: Nonlinear linkages. Studies in Nonlinear Dynamics and Econometrics 5 (3), 203-212.
Cong, R. C., Wei, Y. M., Jiao, J. L., & Fan, Y. (2008). Relationships between oil price shocks and stock market: An empirical analysis from China. Energy Policy 36 (9), 3544-3553.
Cunado, J., & Gracia, P. D. (2004). Oil prices, economic activity and inflation: Oil prices, economic activity and inflation:.
El-Sharif, I., Brown, D., Burton, B., Nixon, B., & Russel, A. (2005). Evidence of the nature and extent of the relationship between oil prices and equity values in the UK. Energy Economics 27 (6), 819-830.
Enders, W. (2004). Applied Econometric Time Series. 2nd Edition. John Wiley and Sons. New York.
Faff, R. W., & Brailsford, T. J. (1999). Oil price risk and the Australian stock market. Journal of Energy Finance and Development 4, 69-87.
Fama, E. F. (1970). Efficient capital markets: A review of theory and empirical work. The Journal of Finance 2 (25), 383-417.
Gisser, M., & Goodwin, T. H. (1986). Crude oil and the macroeconomy: Tests of some popular nations. Journal of Money, Credit and Banking 18 (1), 95-103.
Gjerde, Ø., & Sættem, F. (1999). Causal relations among stock returns and macroeconomic variables in a small, open economy. Journal of International Financial Markets 9 (1), 61-74.
Gogineni, S. (2007). The Stock Market Reaction to Oil Price Changes. University of Oklahoma.
Gumelar, G. (2015, January 1). BI Apresiasi Reformasi Kebijakan Subsidi BBM
Jokowi. Retrieved from CNN Indonesia:
http://www.cnnindonesia.com/ekonomi/20150101093005-78-21766/bi-apresiasi-reformasi-kebijakan-subsidi-bbm-jokowi/
Hamilton, J. D. (1983). Oil and macroeconomy since World War II. The Journal of Political Economy 91 (2), 228-248.
Hammoudeh, S., & Li, H. (2004). Risk-Return Relationships in Oil-Sensitive Stock Markets. Finance Letters 2, 10-15.
Haugen, R. A. (2001). Modern Portfolio Theory. 5th Edition. Prentice Hall. New Jersey.
Huang, R. D., Masulis, R. W., & Stoll, H. R. (1996). Energy shocks and financial markets. Journal of Futures Markets 16 (1), 1-27.
Huang, R. D., Masulis, R. W., & Stoll, H. R. (1996). Energy shocks and financial markets. Journal of Futures Markets 16 (1), 1-27.
Humberto, M. (2010, May 31). Indonesia leaves OPEC, GM downsizes. Diambil
kembali dari Asia Times:
http://www.atimes.com/atimes/Southeast_Asia/JF10Ae03.html
Indonesia: Oil for 2011. (2011). Diambil kembali dari International Energy Agency:
http://www.iea.org/statistics/statisticssearch/report/?&country=INDONE SIA&year=2011&product=Oil
International Monetary Fund 2000. (2014, January 30). The impact of higher oil prices on the global. Diambil kembali dari International Monetary Fund: <http://www.imf.org/external/pubs/ft/oil/2000/>.
Jimènez-Rodrìguez, R., & Sànchez, M. (2005). Oil price shocks and real GDP growth: Empirical evidence for some OECD countries. Applied Economics 37 (2), 201-228.
Jones, C. M., & Kaul, G. (1996). Oil and the stock markets. Journal of Finance 51 (2), 463-491.
Jones, D. W., Leiby, P. N., & Paik, I. K. (2004). Oil price shocks and the macroeconomy: What has been learned since 1996? Energy Journal 25, 1-32.
Lescaroux, F., & Mignon, V. (2008). On the Influence of Oil Prices on Economic Activity and other Macroeconomic and Financial Variables. OPEC Energy Review 32 (4), 343–380.
MacKinlay, A. C. (1997). Event Studies in Economics and Finance. Journal of Economic Literature 35, 13-39.
Manurung, E. (2015, January 19). Harga Minyak Dunia Ambrol, Waspadai Aksi Banting Saham Pertambangan. (R. A. Pratama, & A. M. Ardhanareswari , Editors) Diunduh pada tanggal 15 April 2016 dari Bisnis Indonesia: http://market.bisnis.com/read/20150119/191/392746/harga-minyak-dunia-ambrol-waspadai-aksi-banting-saham-pertambangan
Mohanty, S., Nandha, M., & Bota, G. (2010). Oil shocks and stock returns: The case of Central and Eastern European (CEE) oil and gas sector. Emerging Markets Review 11 (4), 358-372.
Mujahid, M., Ahmed, R., & Mustafa, K. (2007). Does Oil Price Transmit to Emerging Stock Returns: A case study of Pakistan Economy.
Nandha, & Hammoudeh. (2006). Systematic Risk, and Oil Price and Exchange Rate Sensitivities in Asia-Pacific Stock Markets.
Nandha, M., & Faff, R. (2008). Does Oil Move Equity Prices? A Global View. Energy Economics 30, 986-997.
Nashrillah, F. (2014, November 18). Umumkan Harga BBM, Jokowi Dinilai Berani.
Retrieved from tempo.co:
http://www.tempo.co/read/news/2014/11/18/090622792/Umumkan-Harga-BBM-Jokowi-Dinilai-Berani
Papapetrou, E. (2001). Oil price shocks, stock market, economic activity and employment in Greece. Energy Economics 23 (5), 511-532.
Park, J., & Ratti, R. A. (2008). Oil price shocks and the stock markets in the U.S. and 13 European countries. Energy Economics 30 (5), 2587-2608. Pollet, J. (2002). Predicting Asset Returns with Expected Oil Price Changes.
Harvard University.
Reimers, H.E. (1992). Comparisons of Tests for Multivariate Cointegration. Statistical Papers 33, 335-346.
Sadorsky, P. (1999). Oil price shocks and stock market activity. Energy Economics 21 (5), 449-469.
Sawyer, K. R., & Nandha, M. (2006). How Oil Moves Stock Prices. University of Melbourne.
Seshaiah, S., & Behera, C. (2009). Stock Prices and its Relation with Crude Oil Prices and Exchange Rates. Applied Econometrics and International Development 9 (1), 149-156.
Sriwardani, F. (2009). Pengaruh Indikator Makro Ekonomi Global terhadap Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) dan Jakarta Islamic Index (JII) Menggunakan Vector Auto Regressive dan Impulse Response Function.
vi
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -15.51328 0.0000
Test critical values: 5% level -2.871402
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Null Hypothesis: BIND has a unit root Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=15)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -15.49956 0.0000
Test critical values: 5% level -2.871402
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Null Hypothesis: MISC has a unit root Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=15)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -16.89669 0.0000
Test critical values: 5% level -2.871402
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Null Hypothesis: CONS has a unit root Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=15)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -19.66853 0.0000
Test critical values: 5% level -2.871402
Null Hypothesis: MING has a unit root Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=14)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -13.51916 0.0000
Test critical values: 5% level -2.876200
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Null Hypothesis: BIND has a unit root Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=14)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -11.95651 0.0000
Test critical values: 5% level -2.876200
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Null Hypothesis: MISC has a unit root Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=14)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -13.84278 0.0000
Test critical values: 5% level -2.876200
Null Hypothesis: CONS has a unit root Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=14)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -16.72633 0.0000
Lampiran 2: Hasil Uji Panjang Lag Optimal
VAR Lag Order Selection Criteria
Endogenous variables: BIND CONS MING MISC WTI Exogenous variables: C
Date: 12/17/15 Time: 00:10 Sample: 1 414
Included observations: 280
Lag LogL AIC SC
0 3939.800 -28.10571 -28.04080 1 3964.233 -28.10166* -27.71222* 2 3980.761 -28.04115 -27.32717 3 3992.354 -27.94538 -26.90687 4 4001.826 -27.83447 -26.47143 5 4013.479 -27.73914 -26.05156 6 4029.322 -27.67373 -25.66161 7 4045.398 -27.60999 -25.27334 8 4055.319 -27.50228 -24.84109
* indicates lag order selected by the criterion
VAR Lag Order Selection Criteria
Endogenous variables: BIND CONS MING MISC WTI Exogenous variables: C
Date: 12/17/15 Time: 01:00 Sample: 1 196
Included observations: 188
Lag LogL AIC SC
0 2589.728 -27.49710 -27.41103 1 2615.460 -27.50490* -26.98844* 2 2628.909 -27.38201 -26.43518 3 2644.085 -27.27750 -25.90029 4 2657.141 -27.15043 -25.34284 5 2672.727 -27.05028 -24.81232 6 2690.393 -26.97227 -24.30392 7 2705.547 -26.86752 -23.76880 8 2721.997 -26.77656 -23.24747
vi
Trend assumption: Linear deterministic trend Series: MING WTI
Lags interval (in first differences): 1 to 1 Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
Hypothesized Trace 0.05
No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**
None * 0.354421 211.9944 15.49471 0.0001
Trace test indicates 2 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Date: 12/17/15 Time: 00:52 Sample (adjusted): 3 288
Included observations: 286 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: BIND WTI
Lags interval (in first differences): 1 to 1 Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
Hypothesized Trace 0.05
No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**
None * 0.327088 206.0979 15.49471 0.0001
Trace test indicates 2 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values