TINJAUAN PUSTAKA
2. Kinerja Pasar
Kondisi perekonomian mempengaruhi pasar dan keadaan pasar akan mempengaruhi pemodal memperkirakan perubahan perekonomian/pasar tidak mungkin dapat dilakukan secara tepat sekali. Yang lebih mungkin adalah memperkirakan gejala-gejala perekonomian dimasa yang akan datang untuk memperkirakan arah gerakan pasar dan berapa lama perubahan tersebut akan terjadi.
Kondisi pasar mencerminkan kondisi ekonomi sehingga perubahan ekonomi akan terlihat pada kondisi pasar. Akan tetapi, kondisi pasar merupakan cerminan harapan pemodal terhadap kondisi ekonomi yang akan datang
32 Oleh karena itu biasanya kinerja pasar yang dikeluarkan oleh BEI sudah banyak digunakan oleh Manajer-Manajer Investasi sebagai pembanding untuk mengukur kinerja Reksa Dana Saham yang dikelolanya. Kinerja pasar yang digunakan sebagai pembanding biasanya adalah Indeks LQ 45 ataupun IHSG.
Menurut Rodoni dan Ali (2010:183), indeks pasar merupakan alat ukur kinerja sekuritas khususnya saham yang listing di bursa yang digunakan oleh bursa-bursa dunia. IHSG digunakan untuk mengukur kinerja saham. Fungsinya juga sebagai benchmark kinerja portofolio, indikator trend pasar, indikator tingkat keuntungan dan sebagai fasilitas perkembangan produk derivatif.
Indeks LQ 45 maupun IHSG biasanya turun bila ada kenaikan suku bunga atau kekhawatiran terjadinya resesi. Umumnya diharapkan ada hubungan perubahan jumlah uang beredar di masyarakat dengan perubahan harga saham. (Martalena dan Malinda, 2011:48)
Dalam penelitian ini indeks pasar yang digunakan sebagai benchmark
adalah IHSG. Karena dalam portofolio Reksa Dana Saham semuanya merupakan bagian dari dalam IHSG tersebut. Dimana return benchmark
akan diperbandingkan dengan return Reksa Dana Saham itu sendiri. Rm,t = IHSGt– IHSGt-1
IHSGt-1
Dimana: Rm,t = Return pasar harian pada periode t IHSGt = Nilai IHSG pada periode t
33 IHSGt-1 = Nilai IHSG pada periode t-1
3. Portofolio
“Jangan tempatkan semua telur dalam satu keranjang!”. Kalimat seperti itu sering kita dengar dalam bidang investasi. Hal itu karena sebaiknya kita menaruh telur-telur tersebut ke dalam beberapa wadah agar menghindari kerugian yang bisa terjadi. Demikian pula dengan investasi, sebaiknya investor menempatkan uangnya tidak hanya pada satu jenis intrumen saja, namun pada berbagai intrumen investasi seperti saham, obligasi, deposito, logam mulia dan lainnya. Gabungan dari berbagai instrumen investasi disebut sebagai portofolio. (Zubir, 2011:01)
Setiap investasi memiliki karakteristik (hubungan return dan risiko) tertentu. Secara umum kita mengatakan bahwa high risk high return, artinya hasil investasi yang tinggi, mengandung risiko yang besar pula.
Karakteristik tersebut mulai dikembangkan sejak Harry Markowitz mempublikasikan artikel yang berjudul Portfolio Selection dalam Journal of Finance pada Maret 1952. Markowitz menekankan bahwa investor menganalisis dan memilih suatu sekuritas berdasarkan expected return dan
variance return sekuritas tersebut.
Ada beberapa teori yang membahas tentang kinerja investasi portofolio, salah satunya adalah teori Markowitz tersebut, yang lebih dikenal dengan
Modern Portfolio Theory (MPT). Teori Portofolio Modern memungkinkan investor untuk memperkirakan risiko dan tingkat return yang diharapkan,
34 seperti pengukuran secara statistik untuk portofolio investasi mereka. Teori ini lebih menjelaskan hubungan timbal balik antara risiko dan return. Menurut Rom dan Kathleen (1994) serta Clark dan Taylor (2000), asumsi teoritis terhadap teori modern tersebut dianggap tidak memuaskan karena sebagai berikut:
a) Distribusi return dari semua sekuritas dan aset adalah normal b) Varians dari return aset merupakan indeks yang tepat untuk mengukur risiko (Ataie, 2012:02)
Menurut Fabozzi (1995:81), teori portofolio Markowitz tersebut mengimplikasikan bahwa untuk dapat menerima risiko yang besar, investor harus dikompensasi dengan kesempatan untuk mendapatkan return yang besar pula (Zubir, 2011:02).
Menurut Wiesinger (2010), bertentangan dengan teori portofolio modern, Post-modern Portfolio Theory (PMPT) lebih meyakini pada distribusi probabilitas return yang tidak normal. Metode ini memusatkan kerangka kerjanya yang mengakui preferensi investor pada upside over downside volatility. Dengan demikian indeks semi varians dan semi-deviasi untuk mengukur risiko dianggap lebih sesuai. Risiko merugikan yang tidak diinginkan sebagai indikator risiko tersebut menganggap bahwa perubahan negatif dalam output ekonomi di masa depan.
Rom dan Brian (2002) percaya bahwa Post-modern Portfolio Theory
(PMPT) telah berkembang didua bidang utama melengkapi teori portofolio modern, yaitu:
35 a) Penerapan standar deviasi sebagai kriteria risiko yang merugikan
bukan menjadi alat penilaian risiko
b) Post-modern Portfolio Theory termasuk return yang tidak berdistribusi normal
PMPT awalnya diciptakan untuk meningkatkan optimasi portofolio dan alokasi aset. Namun kini telah banyak diterapkan untuk mengukur kinerja investasi portofolio bagi para Manajer Investasi terhadap Reksa Dana. Salah satu alasannya bahwa teori portofolio modern yang sebelumnya telah digunakan sebagai dasar untuk analisis portofolio selama empat dasawarsa menggunakan standar deviasi dan mengasumsikan distribusi normal terhadap tingkat pengembalian dana yang diinvestasikan (Rom dan Ferguson, 2001). PMPT mengakui bahwa risiko investasi harus saling terkait dengan tujuan spesifik para investor. Seringkali, target dari tingkat
return disebut dengan return minimum yang dapat diterima (Minimum Acceptable Return/MAR). MAR mewakili tingkat pengembalian yang harus diperoleh untuk menghindari kegagalan untuk mencapai beberapa tujuan keuangan yang penting (Alenius, 2007). (Ataie, 2012:02).
Salah satu alat yang digunakan oleh PMPT adalah downside deviation.
Hal ini diukur oleh target dari semi-deviasi yang disebut downside deviation, yang dalam hal ini dinyatakan dalam persentase dan memungkinkan peringkat dalam cara yang sama seperti standar deviasi juga (Rom dan Ferguson, 2001).
36 PMPT berdasarkan pada hubungan antara return dan adjusted risk, menjelaskan tentang perilaku investor dan kriteria pemilihan portofolio optimal. PMPT merupakan kriteria yang tepat untuk mengevaluasi kinerja portofolio. Karena teori ini menyajikan kriteria yang lebih akurat dengan memanfaatkan indikator adjusted risk. Dalam PMPT, hanya return yang nilainya lebih rendah dari besarnya target yang dianggap sebagai risiko (Wiesinger, 2010). (Ataie, 2012:02).
Agar dapat mengetahui kinerja dari suatu portofolio sudah seharusnya dilakukan evaluasi. Sehingga saat ini evaluasi kinerja portofolio sudah berkembang dengan pesat dan memiliki banyak metode. Evaluasi kinerja portofolio merupakan bagian yang tidak terpisahkan dari pengambilan keputusan investasi, baik investasi yang dilakukan sendiri maupun melalui Manajer Investasi. Dana yang dikelola meliputi mutual funds, dana pensiun, dana abadi perguruan tinggi (college endowment), dan lain-lain.
Evaluasi kinerja investasi sudah berkembang pesat. Teori portofolio modern telah mengubah proses evaluasi yang tidak hanya didasarkan pada
return dan risiko tetapi juga sumber return dan risiko tersebut. Karena pengukuran kinerja saham dan portofolio berkaitan dengan pengukuran perubahan return dan risiko investasi tersebut dari waktu ke waktu. Elton dan Gruber mengatakan bahwa ada empat prinsip yang harus diperhatikan dalam mengevaluasi portofolio, yaitu: (Zubir, 2011:248)
a) Mengukur kinerja investasi keseluruhan
37 c) Mengetahui karakter yang bersifat umum dari Manajer Investasi
untuk menghasilkan yang terbaik, dan d) Memprediksi kinerja Manajer Investasi
Evaluasi kinerja portofolio berkaitan dengan perbandingan antara
return suatu portofolio terhadap portofolio lain. Tetapi perlu diperhatikan bahwa yang dibandingkan tersebut harus dibatasi oleh kendala yang sama. Pengukuran kinerja suatu portofolio terhadap portofolio lain dilakukan dengan membandingkan return yang diperoleh ada tingkat risiko yang sama (Zubir, 2011:250).
Pengukuran kinerja portofolio saat ini banyak menggunakan ukuran
risk adjusted return index. Pengukuran kinerja portofolio dengan teknik ini berdasarkan pada fenomena bahwa pengukuran atas kinerja portofolio yang terjadi selama ini sebagian besar hanya didasarkan kepada tingkat hasil yang diperoleh portofolio (portofolio rate of return). Imbal hasil ini bukan sekedar mengukur return tetapi risk-adjusted, karena adanya trade off antara
return dan risiko. Asumsi bahwa investor biasanya risk averse juga membuat risk adjusted return sebagai parameter yang relevan untuk perbandingan. Semakin tinggi tingkat risiko membuat return yang diekspektasikan pun semakin naik. Dengan demikian risk averse akan mendorong investor meminta kenaikan return untuk setiap penambahan tingkat risiko (Rodoni,2009:98).
38 Menurut Rodoni (2009:99), metode yang biasa digunakan dalam pengukuran risk-adjusted return adalah:
a) Metode Sharpe (Excess Return to Valiability Measure)
Pengukuran yang dilakukan oleh Sharpe ini lebih menekankan pada rasio variabilitas dari portofolio, metode ini lebih dikenal dengan rasio Sharpe, yang diformulasikan sebagai berikut:
Sp = E(Ri– Rf) / σp
Dimana:
Sp = Sharpe index
Ri = Return portofolio i pada periode t
Rf = Return risk-free rate untuk periode t
σp = Standar deviasi atau total risiko portofolio
Metode ini melakukan pengukuran terhadap risk premium dari portofolio relatif terhadap total risiko dari portofolio, dimana risk premium adalah excess return yang dibutuhkan oleh investor dalam menilai risiko.
Risk-free rate of return merujuk pada return sekuritas yang dianggap tidak memiliki risiko, atau σsama dengan 0; biasanya surat hutang pemerintah, misalnya T-bills di US dianggap sebagai risk free.
Metode Sharpe digambarkan sebagai slope yang dihasilkan oleh rata-rata return (garis vertikal) dengan risiko (garis horizontal) pada
39 tingkat bebas risiko sebesar Rf. Semakin besar slope yang terjadi, maka semakin baik kinerja portofolio.
b) Metode Treynor (Excess Return to Beta)
Model ini dikembangkan oleh Treynor (1965) yang diperkenalkan dalam artikelnya di Harvard Business Review Jan-Feb 1965, “How to rate management of investment funds”. Treynor lebih menekankan pada tingkat volatilitas portofolio.
Secara umum dapat dinyatakan bahwa metode Treynor merupakan hasil dari realisasi return portofolio dikurangi dengan tingkat bebas risiko yang dimilikinya. Kemudian hasil dari pengurangan tersebut dibagi dengan volatilitas return yang dinotasikan dalam beta (β) dari
portofolio. Pernyataan tersebut dapat dijadikan persamaan matematis dengan formula:
T = E (Rp) – Rf / β Dimana:
T = Treynor ratio
E(Rp) = Rata-rata expected return yang terjadi pada portofolio Rf = Tingkat bebas risiko yang dimiliki portofolio
β = Beta portofolio
Perhitungan yang dilakukan dengan metode Treynor adalah untuk mengukur risiko premium dari portofolio, dimana risiko premium tersebut adalah selisih antara return portofolio dengan tingkat bebas
40 risiko yang dimiliki oleh portofolio. Risiko premium ini berhubungan dengan systematic risk yang diasumsikan terdapat dalam portofolio.
c) Metode Jensen
Jensen (1968) membuat model untuk mengevaluasi kinerja portofolio yang didasarkan pada Capital Aset Pricing Model (CAPM).
Expected return untuk beberapa sekuritas atau portofolio adalah: α = (Rp– Rf) –β (Rm– Rf)
Dimana:
α = Nilai Jensen atau perpotongan persamaan regresi portofolio dengan sumbu Y
Rp = Return rata-rata portofolio selama jangka waktu pengukuran Rf = Return rata-rata risk free rate asset selama jangka waktu
pengukuran
Rm = Return rata-rata pasar selama jangka waktu pengukuran
β = Slope regresi garis lurus
Terdapat catatan yang perlu digaris bawahi dalam penggunaan ukuran-ukuran risk-adjusted ini. Angka peringkat tidak absolut tetapi bersifat relatif, dan tidak bisa menunjukkan dengan pasti apakah perbedaan-perbedaan yang timbul tersebut signifikan secara statistik.
41 d) Market Timing Ability and Stock Selection Ability
Market Timing merupakan ukuran kemampuan manajer portofolio dalam hal antisipasi terhadap perubahan pasar bilamana pasar menurun. Manajer portofolio akan merubah komposisi portofolio yang dikelolanya kesekuritas yang lebih rendah volatilitasnya. Sedangkan
Stock Selection Ability adalah kemampuan manajer portofolio dalam memilih saham yang tepat. Baik dalam hal Market Timing maupun
Stock Selection dapat dilihat dari model Market Timing Ability. Model
Market Timing Ability untuk pertama kalinya dikembangkan oleh Trreynor dan Mazury (1966) dan dikembangkan oleh Henrikson dan Merton (1981). Formulasinya adalah:
Rp– Rf= α + β1 (Rm– Rf) + β2 (Rm– Rf) D + αp
Dimana:
Rp = Return portofolio Reksa Dana Rm = Return dari pasar saham Rf = Return untuk aset bebas risiko
β1 = Koefisien regresi excess return pasar atau slope pada waktu pasar turun
Adapun metode yang digunakan dalam Post-modern Portfolio Theory
dalam penelitian yang dilakukan oleh Ataie (2012,04) ada tiga metode, yakni EROV, Sortino dan M3.
42 a. Excess Return on Value-at-Risk (EROV)
Excess Return on Value-at-Risk pada dasarnya adalah rasio Sharpe yang menggunakan volatilitas dari Value-at-Risk sebagai ukuran risiko (Carl R. Bacon, 2004). Dengan mengasumsikan bahwa nilai return
berdistribusi normal, VaR dihitung sebagai kuantil dari standar distribusi
normal pada tingkat kepercayaan α tertentu, menggunakan nilai yang
diharapkan (expected value), yaitu mean dan standar deviasi (Jorion, 2006:110).
VaR = - (R + Zα * σ) Dimana:
α = tingkat kepercayaan (confidence level) Zα = Kuantil dari standar distribusi normal
Menurut Wiesinger (2010) Ketika VaR digunakan untuk menentukan kinerja risk-adjusted, ukuran Excess Return on VaR (EVaR) digunakan. Hal ini memperbandingkan antara excess return
aset dengan nilai VaR suatu aset. EvaR dapat dihitung dengan menggunakan formula berikut: (Ataie, 2012:04)
EROV = (R – Rf) / VaR Dimana:
EROV = Excess Return on VaR
R = Return portofolio
43 VaR = Portofolio VaR (parametrik VaR diasumsikan
berdistribusi normal)
b. Rasio Sortino
Pada awal tahun 1980, Sortino memperkenalkan suatu rasio baru. Rasio ini menghitung excess return portofolio dari Minimum Acceptable Return (MAR) untuk setiap downside deviation. Rasio ini kemudian dikenal dengan nama Sortino ratio.
Mengutip dari jurnal yang ditulis oleh Sortino dan Lee di tahun 1994 dikatakan bahwa :
“If there is a minimum return that must be earned to accomplish some goal (the minimal acceptable return /MAR), then any returns below the MAR will produce unfavorable outcomes and any returns greater will produce good outcomes. The MAR separates the good volatility (above the MAR) from the bad volatility (below the MAR). We argue that the proper measurement of risk should deal only with the returns that could have been below the MAR. Returns above the MAR should be viewed as a reward.” (The Journal of Investing Fall 1994, 3)
Because standard deviation measures risk as dispersion on either side of the mean, it cannot distinguish between good volatility and bad volatility. Downside deviations measures the deviations below the MAR.” (The Journal of Investing Fall 1994, 6)
Tingkat suku bunga Sertifikat Bank Indonesia digunakan sebagai tingkat suku bunga bebas risiko. Besarnya Minimal Acceptable Return (MAR) adalah tingkat suku bunga minimum yang diharapkan sebagai
return oleh setiap investor dari investasi yang dilakukannya. Namun karena penelitian ini dilakukan terhadap reksa dana secara umum, bukan untuk suatu investor tertentu, maka tingkat suku bunga Sertifikat Bank Indonesia digunakan sebagai MAR.
44 Return yang berada dibawah MAR maka akan dianggap sebagai
return yang tidak menguntungkan atau risiko dan return yang lebih besar dari MAR akan dikatakan sebagai return yang menguntungkan (Simforianus dan Hutagaol, 2008).
Metode ini hampir serupa dengan pengukuran yang dilakukan oleh metode Sharpe dengan dua perbedaan utama yaitu imbal hasil aset bebas risiko diganti dengan imbal hasil minimum yang diharapkan dan standar deviasi yang digunakan hanya standar deviasi dari imbal hasil portofolio yang berada dibawah imbal hasil minimum yang ditetapkan dimana dalam penelitian ini hasil minimum yang ditetapkan berasal dari nilai suku bunga Bank Indonesia. Adapun formula perhitungan yang digunakan adalah:
= ̅̅̅̅ − ̅̅̅̅ / �� � �
Dimana:
Rp = Rata-rata return portofolio Reksa Dana
Rf = Suku bunga bebas risiko yang ditetapkan sebagai MAR
σdown = Downside deviation
Menurut Chaudry dan Johnson (2008) adapun downside deviation
(DD) sendiri dapat dihitung dengan formula berikut:
�� = ∑ �− �
�=
Dimana:
45 MAR = Minimum Acceptable Return, yakni suku bunga bebas
risiko (BI rate)
Dengan syarat (Simforianus, dkk, 2008):
jika (Rp - MAR) negatif, maka digunakan (Rp - MAR) jika (Rp - MAR) positif, maka digunakan angka 0
c. Ukuran M3
Metode ini mengevaluasi efek dari adjusted-correlation antara faktor yang terdapat dalam portofolio, tanpa memperhatikan investasi portofolio yang aktif maupun tidak aktif, ataupun berinvestasi pada sekuritas tanpa risiko. Dengan metode M3, return adalah adjusted-correlation dengan memanfaatkan dana yang aktif, pasif dan bebas risiko sehingga volatilitas yang dihasilkan sama dengan volatilitas
benchmark dan TE (Tracking Error) sama dengan TTE (Target Tracking Error). M3 mengukur tentang risiko mutlak serta relatif (Muralidhar, 2000) (Cogneau dan Hubner, 2009). Hal ini dapat dihitung sebagai berikut: (Ataie, 2012:05)
M3 = a * avr (Portofolio) + b * avr (Benchmark) + (1–a–b) * Rf Dengan:
a = v (benchmark) / v (portfolio) * sqrt [{1-tc2} / {1-c2}] b = tc – c * sqrt {1-tc2} / {1-c2}
46 Dimana:
tc = Target korelasi antara portofolio dan benchmark
c = Korelasi aktual antara portofolio dan benchmark
tTE = Target Tracking Error
Tracking error mengukur variabilitas dari return portofolio terhadap return benchmark, lebih jelasnya maka tracking error adalah volatilitas dari selisih antara return portofolio dengan return benchmark (excess return), atau dapat juga diintrepretasikan sebagai volatilitas dari kompensasi yang diterima investor atas keputusan investasinya di aset berisiko. Makin besar nilai tracking error mengindikasikan makin besar pula ketidakpastian akan kompensasi yang didapatkan dari Reksa Dana yang dikelola Manajer Investasi (Manurung, 2008:329).
Model ini menggambarkan faktor correlation-adjusted dari dana investasi dengan style manajemen terhadap portofolio aktif yang berkaitan. Metode ini bisa menjadi ukuran yang tepat untuk pembentukan struktur portofolio. Jika risiko sistematis tidak ada, maka hasil dari M3 akan sama dengan ukuran M2 (Aragon dan Ferson, 2006). M3 lebih disukai dari semua metode pengukuran kinerja dengan risk-adjusted lainnya, karena: (Ataie, 2012:05)
1) Mencakup investasi dalam semua aset, termauk uang tunai dan
benchmark yang pasif, agar menghasilkan risk-adjusted return
47 2) Hanya metode ini yang peringkat portofolio (diukur selama periode waktu yang sama) identik menjadi peringkat berdasarkan tingkat kepercayaan