PENGUJIAN KESTABILAN DAN KETEPATAN PREDIKSI BETA DI BURSA EFEK JAKARTA
DODDY SETIAWAN
Universitas Sebelas Maret
Abstract
The aims of this research at examining stability and predictability beta at Jakarta Stock Exchange. The samples of this research are 125 firms during January 1992- June1997. Analysis of beta stability using pearson correlation and beta predictability using Mean Square Forecast Error (MSFE). In this research, the author compare market model, Blume (1971), Vasicek (1973), and Brooks and Faff (1997a,b) methods. The result shows that beta at Jakarta Stock Exchange stable. These result consistent to all method. Brooks and Faff (1997a,b) methods is the best method to predict beta.
Keyword: stability beta, predicitibility beta, market model, Blume (1971), Vasicek (1973), Brooks and Faff (1997a,b), Mean Square Forecast Error
LATAR BELAKANG
Penggunaan Capital Asset Pricing Models (CAPM) dalam penelitian empiris di pasar modal memerlukan beta untuk menghitung resiko bagi sekuritas atau portofolio. Beta merupakan pokok penting dalam penelitian di pasar modal. Beta merupakan ukuran volatilitas return suatu sekuritas atau suatu portofolio dengan
return pasar. Volatilitas merupakan fluktuasi suatu sekuritas atau portofolio pada
suatu periode tertentu (Hartono, 1998). Jika fluktuasi sekuritas mengikuti fluktuasi pasar, maka nilai beta sekuritas tersebut akan mendekati nilai satu. Nilai beta yang ideal adalah satu, sebab sekuritas tersebut bergerak sesuai dengan tren pasar.
Resiko dapat dibagi dua: resiko sistematis dan resiko tidak sistematis (Elton dan Gruber,1995). Resiko tidak sistematis merupakan resiko yang dapat dihilangkan dengan melakukan diversifikasi. Sedangkan resiko sistematis meruapakan resiko yang melekat dan tidak dapat dihilangkan dengan melakukan diversifikasi. Resiko sistematis inilah yang digambarkan oleh beta.
Beta suatu sekuritas diharapkan stabil sehingga dapat digunakan untuk memprediksi beta masa depan. Penelitian tentang stabilitas beta di luar negeri telah banyak dilakukan, antara lain: Moonis dan Shah (2002) dan Chawla (2001) di Indian Stock Market, Yong H.L., Brooks dan Faff (2000) di Hong Kong Stock Exchange, Odabasi (2000) di Turkey Stock Exchange, Brooks, Faff dan Arief (1998) di Singapura Stock Exchange, Brooks, Faff dan Slade (1998) di New Zealand Stock Exchange, Brooks, Faff dan Josev (1997), Brooks, Faff dan McKenzie (1997) di Australia Stock Exchange, Brooks, Faff dan Arief (1996) di Kuala Lumpur Stock Exchange, Murray (1995) di Dublin Stock Exchange, Blume (1971,1975) dan Klemkomsky dan Martin (1975) serta Gregory-Allen, Impson dan Karafiath (1994) di New York Stock Exchange. Penelitian di atas menunjukkan hasil yang tidak konsisten. Penelitian yang dilakukan oleh Brooks, Faff dan Josev (1997), Brooks, Faff dan McKenzie (1997) menunjukkan adanya ketidakstabilan beta di Australia, Gregory-Allen, Impson dan Karafiath (1994) menunjukkan beta di New York Stock Exchange tidak stabil. Penelitian yang dilakukan oleh Moonis dan Shah (2002), Chawla (2001), Yong H.L., Brooks dan Faff (2000), Brooks, Faff dan Arief (1996,1998) menunjukkan beta di pasar modal di Asia tidak stabil. Sedangkan penelitian yang dilakukan oleh Blume (1971, 1975) dan Klemkosky dan Martin (1975) dan Murray (1995) menunjukkan beta masa lalu mempunyai hubungan dengan masa depan, yang berarti beta tersebut stabil. Hasil penelitian mengenai beta yang masih belum konsisten menunjukkan masih perlunya penelitian mengenai beta, terutama di pasar modal yang sedang berkembang (Brooks, Faff dan Arief 1996,1998).
Penelitian mengenai stabilitas beta di Indonesia masih sangat jarang dilakukan, kecuali yang dilakukan oleh Pudjiastuti dan Husnan (1993) dan Tandelilin dan Lantara (2001). Tandelilin dan Lantara (2001) menggunakan data mingguan dari 95 perusahaan yang berasal Januari 1994-Desember 1996. Hasil penemuannya menunjukkan beta di Bursa Efek Jakarta stabil dan dapat diprediksikan. Selain itu, beta portofolio lebih stabil dibandingkan beta individu. Hasil penelitian Tandelilin dan Lantara (2001) mengkonfirmasi Pudjiastuti dan Husnan (1993) yang juga menyatakan beta di BEJ periode 1990-1992 stabil.
Untuk meningkatkan stabilitas beta, maka beta dapat disesuaikan terlebih dahulu. Beta yang telah disesuaikan ini akan digunakan untuk memprediksi beta masa depan. Ada beberapa teknik yang dapat dilakukan, yaitu dengan menggunakan teknik yang dikembangkan oleh Blume (1971) yang menunjukkan adanya kecenderungan beta untuk mendekati nilai 1 jika beta periode saat ini dan masa lalu diregresikan, kemudian hasilnya digunakan untuk memprediksi beta masa yang akan datang. Teknik yang kedua adalah menggunakan penyesuaian model Bayesian yang dikembangkan oleh Vasicek (1973). Sedangkan teknik ketiga adalah dengan melakukan model regresi sederhana yang diusulkan oleh Brooks dan Faff (1997a,b) dengan menggunakan persamaan Y=0,5+0,5X. Penelitian terdahulu mengenai metode yang terbaik untuk menyesuaikan beta menunjukkan sebagian besar hasilnya mengarah kepada model Bayesian (Klemkosky dan Martin 1975, Murray 1995, Brooks dan Faff 1997a,b).
Penelitian ini berusaha untuk menguji stabilitas dan kemampuan prediksi beta di Bursa Efek Jakarta. Ada beberapa hal yang menunjukkan pentingnya penelitian ini, pertama: penelitian mengenai stabilitas beta di Bursa Efek Jakarta masih jarang dilakukan, kecuali Pudjiastuti dan Husnan (1993) dan Tandelilin dan Lantara (2001). Alasan kedua adalah penelitian ini menggunakan seluruh perusahaan yang listing di BEJ dari tahun 1993-2002 dan memasukkan perusahaan yang melakukan company action seperti: stock split, right issue dan stock dividend dengan melakukan penyesuaian (back adjusted) terhadap harga saham. Penelitian Tandelilin dan Lantara (2001) justru membersihkan perusahaan yang melakukan company
action dari sampel penelitian mereka.
Penelitian ini juga melakukan perbandingan terhadap market model beta dan ketiga metode penyesuaian untuk memprediksi beta: metode Blume, metode Vasicek (1973) dan metode Brooks dan Faff (1997a,b). Metode manakah yang terbaik antara keempat model tersebut di Bursa Efek Jakarta? Penelitian ini merupakan penelitian pertama yang mencoba membandingkan model Vasicek (1973), Blume (1971,1975) dan Brooks dan Faff (1997a,b) di Bursa Efek Jakarta.
TELAAH PENELITIAN TERDAHULU DAN PENGEMBANGAN HIPOTESIS
Stabilitas Beta
Beta merupakan komponen penting dalam penelitian di pasar modal yang menggunakan model Capital Asset Pricing Model karena beta menghubungkan resiko dan return dari suatu sekuritas atau portofolio. Supaya beta dapat digunakan dengan baik, maka beta diasumsikan stabil dari waktu ke waktu. Akan tetapi, asumsi ini menjadi perdebatan karena beberapa peneliti menemukan ketidakstabilan beta dari waktu ke waktu (Moonis dan Shah 2002, Chawla 2001, Odabasi 2000, Yong H.L., Brooks dan Faff 2000, Brooks, Faff dan Slade 1997, Brooks, Faff dan Josev 1997, Brooks dan Faff 1997a,b, Brooks, Faff dan Arief 1996,1998). Walaupun, peneliti lain seperti: Blume (1975), Pudjiastuti dan Husnan (1993), Murray (1995) dan Tandelilin dan Lantara (2001) menunjukkan kestabilan beta.
Brooks, Faff dan Slade (1997) melakukan penelitian terhadap stabilitas beta portofolio saham di New Zealand Stock Market selama periode Januari 1987 sampai dengan Desember 1994. Mereka menggunakan data return saham bulanan dan mingguan. Penggunaan data ini ternyata menunjukkan tingkat stabilitas yang berbeda. Beta portofolio saham yang menggunakan data return bulanan menunjukkan beta yang relatif stabil, akan tetapi jika data yang digunakan diubah periodenya menjadi return mingguan ternyata hasilnya menunjukkan tingkat instabilitas yang tinggi. Hal ini berarti semakin pendek periode pengukuran return semakin tinggi tingkat ketidakstabilan beta. Brooks, Faff dan Slade (1997) juga menunjukkan ternyata stabilitas beta di New Zealand juga dipengaruhi oleh faktor proses reformasi ekonomi yang dilakukan oleh pemerintah.
Brooks, Faff dan Lee (1992) melakukan pengujian terhadap stabilitas beta saham individual dengan menggunakan data bulanan yang berasal dari tahun 1978-1987. Periode ini kemudian dibagi dua subperiode untuk 5 tahun yaitu:1978-1982 dan 1983-1987. sampel penelitian terdiri dari 159 perusahaan untuk periode pertama dan 310 perusahaan untuk periode kedua. Pengujian stabilitas menggunakan Point-Optimal Test dan model Hildreck-Houck. Hasilnya menunjukkan bahwa beta saham pada periode tersebut tidak stabil. Hasil penelitian Brooks, Faff dan Lee (1992) diperkuat oleh Faff dan Brooks (1996). Penelitian yang dilakukan oleh Faff dan
Brooks (1996) terhadap beta individual saham di pasar modal Australia menunjukkan beta saham tersebut tidak stabil dari waktu ke waktu. Data yang digunakan adalah data bulanan selama 19 tahun dari tahun 1974 sampai 1992 dengan sampel sebanyak 72 perusahaan. Faff dan Brooks (1996) menggunakan model Hildreth dan Houck untuk menghitung ketidakstabilan beta. Faff dan Brooks (1996) membagi sampelnya menjadi sampel yang mempunyai rentang waktu 5, 7, 10 dan 12 tahun. Hasilnya menunjukkan semakin panjang waktu pengamatan maka semakin tidak stabil beta saham tersebut.
Penelitian yang dilakukan oleh Odabasi (2000) terhadap 100 saham yang diperdagangkan selama periode 1 Januari 1992 – 31 Desember 1997 di Istanbul Stock Exchange. Dengan menggunakan alat uji matriks transisi, Odabasi (2000) membuktikan beta cenderung untuk berpindah dari satu kelas resiko ke kelas resiko yang lain pada periode yang berbeda. Jadi, berdasarkan hasil penelitiannya, Odabasi (2000) menunjukkan beta di Istanbul Stock Exchange cenderung tidak stabil.
Blume (1971) menguji stabilitas beta menggunakan alat statistik product
moment dan korelasi. Sampel penelitian yang digunakan oleh Blume (1971) adalah
data return bulanan dari tahun 1926-1968. Pengujian stabilitas beta dengan menggunakan saham individu dan portofolio saham yang terdiri dari 2,4,7,10,20,35 dan 50 saham yang dibagi lagi menjadi 6 subperiode. Masing-masing subperiode mempunyai jangka waktu 5 tahun Hasilnya menunjukkan korelasi yang berkisar antara 0,63 untuk saham individual sampai dengan 0,98 untuk portofolio yang terdiri dari 50 saham. Jadi, berdasarkan hasil penelitiannya Blume (1971) menarik kesimpulan bahwa beta masa lalu mempunyai hubungan yang kuat dengan beta masa depan. Atau dengan kata lain beta tersebut stabil.
Murray (1995) melakukan pengujian stabilitas beta di Dublin Stock Exchange selama 4 tahun (Januari 1987 – Desember 1990). Dublin Stock Exchange merupakan pasar yang tidak likuid, transaksi jarang terjadi dan didominasi beberapa perusahaan besar. Murray (1995) menggunakan sampel data harian untuk menghitung beta. Sampel penelitian menggunakan seluruh perusahaan yang listing di Dublin Stock Exchange pada periode penelitian, yaitu sebanyak 79 perusahaan. Supaya jumlah sampel cukup besar, maka Murray (1995) menggunakan seluruh sampel dan melakukan penyesuaian terhadap saham perusahaan yang melakukan company
action. Murray (1995) membagi sampelnya menjadi 4 subperiode, yaitu tahun
1987,1988,1989 dan 1990. Selanjutnya meregresikan beta pada tahun t0 dengan t+1. Jika nilai beta stabil, maka nilai intersep regresi tersebut secara statistik seharusnya tidak berbeda dengan 0 (nol) dan slope-nya secara statitistik tidak berbeda dengan 1 (satu). Beta yang dihitung dengan menggunakan market model berdasarkan penelitian Murray (1995) ternyata relatif stabil, karena dari 6 regresi beta yang dilakukan (1987-1988,1987-1989,1987-1990,1988-1989,1988-1990,1989-1990) hanya pada regresi beta tahun 1987-1990 yang tidak dapat membuktikan nilai slope 1987-1990 tidak berbeda dengan satu.
Penelitian mengenai beta masih jarang dilakukan di pasar modal di negara berkembang. Brooks, Faff dan Ariff (1996) menunjukkan bahwa masalah beta merupakan masalah yang serius di pasar modal yang sudah maju, seperti di New York Stock Exchange, New Zealand Stock Exchange, Australia Stock Exchange, karena beta di pasar modal tersebut tidak stabil. Jika beta di pasar modal yang sudah maju merupakan masalah yang serius, maka beta di pasar modal yang sedang berkembang juga merupakan masalah yang serius. Oleh karena itu, masih sangat perlu penelitian tentang beta di pasar modal yang sedang berkembang (Brooks, Faff dan Ariff 1996,1998).
Penelitian di India mengenai stabilitas beta telah dilakukan oleh: Moonis dan Shah (2002) dan Chawla (2001). Moonis dan Shah (2002) menguji 50 saham terlikuid di Bombay Stock Exchange periode 1 Mei 1996 – 30 Maret 2000. Pengujian stabilitas beta menggunakan model modifikasi Kalman filter dan menunjukkan saham-saham tersebut tidak stabil. Sedangkan penelitian Chawla (2001) menginvestigasi 36 perusahaan yang tergolong pada Bombay Stock Exchange-100 Index. Penghitungan beta menggunakan data mingguan selama 4 tahun yang bermula dari Maret 1996 sampai dengan Maret 2000. Pengujian stabilitas beta saham menggunakan dua metode ekonometrik: menggunakan waktu sebagai variabel dan menggunakan variabel dummy untuk mengukur perubahan slope dari waktu ke waktu. Kedua metode tersebut menunjukkan hasil yang konsisten, yaitu beta saham di BSE tidak stabil dari waktu ke waktu.
Brooks, Faff dan Ariff (1996) melakukan penelitian tentang stabilitas beta di KLSE. Penelitian yang dilakukan mencakup periode 1986-1993, yang selanjutnya
dibagi lagi menjadi subperiode 1986-1989 dan 1990-1993. Alasan pembagian dua subperiode ini adalah paa tahun 1990 ada perubahan structural di KLSE, yaitu: saham perusahaan Singapura yang listing di KLSE diwajibkan untuk delisting, begitu juga sebaliknya terhadap perusahaan Malaysia yang listing di SSE. Sampel pada subperiode 1986-1989 sebanyak 174 perusahaan, sedangkan pada subperiode berikutnya sebanyak 114 perusahaan. Peneliti menggunakan data bulanan sebagai dasar untuk melakukan penghitungan beta yang menggunakan model pasar. Hasil penelitian mereka menunjukkan bahwa pada periode 1986-1989 terdapat 20,1% saham yang tidak stabil, sedangkan pada subperiode selanjutnya jumlah saham perusahaan yang betanya tidak stabil meningkat menjadi 24,6%.
Penelitian mengenai stabilitas beta di Singapura Stock Exchange (SSE) juga dilakukan oleh Brooks, Faff dan Ariff (1998) dengan menggunakan periode pengamatan yang sama, yaitu:1986-1993. Selanjutnya periode penelitian ini dibagi lagi menjadi subperiode:1986-1989,1990-1993. Pengujian stabilitas beta menggunakan cara yang sama dengan Murray (1995), yaitu dengan meregresikan beta subperiode 1986-1989. Nilai intersep dan slope kemudian diuji dengan uji-t untuk menilai apakah secara statistik nilai intersep sama dengan 0 dan slope 1. Hasil uji t menunjukkan ternyata secara statistik nilai intersep dan slope berbeda dari 0 dan 1. Jadi, beta di SSE berdasarkan penelitian Brooks, Faff dan Ariff (1998) tidak stabil. Selanjutnya pengujian stabilitas secara individual, selama periode 8 tahun dari 1986-1993, untuk menguji stabilitas beta dengan Lagrange Multiplier (LM) Breusch dan Pagan menunjukkan 40% saham di SSE tidak stabil. Suatu jumlah yang besar. Untuk menilai apakah perubahan struktural yang terjadi di SSE, di mana saham-saham Singapura yang listing di KLSE, harus delisting dan sebaliknya, maka peneliti menguji stabilitas beta untuk subperiode 1986-1989 dan 1990-1993. Hasilnya menunjukkan penurunan yang signifikan, yaitu ada 20% saham di SSE yang tidak stabil.
Penelitian mengenai beta di Hong Kong Stock Exchange Hong Kong dilakukan oleh Yong H.L., Brooks dan Faff (2000). Tujuan penelitian mereka adalah untuk melihat pengaruh unifikasi 4 bursa saham di Hong Kong menjadi satu. Penelitian mereka menggunakan data bulanan dari Januari 1973 sampai Juli 1997 untuk membentuk 50 portofolio saham. Secara umum hasil penelitian menunjukkan
resiko sistematis memang berhubungan dengan unifikasi bursa saham di Hong Kong dan bukti juga menunjukkan bahwa beta saham di Hong Kong tidak stabil.
Penelitian mengenai stabilitas beta masih jarang dilakukan di Indonesia. Ada dua penelitian yang mencoba melihat stabilitas beta di Bursa Efek Jakarta, yaitu: Pudjiastuti dan Husnan (1993) dan Tandelilin dan Lantara (2001). Pudjiastuti dan Husnan (1993) menguji stabilitas beta di BEJ periode 1990-1992 dengan menggunakan data return mingguan. Penghitungan beta menggunakan data return selama satu tahun, yang berarti ada 3 nilai beta masing-masing untuk tahun 1990,1991 dan 1992. Sampel penelitian menggunakan data perusahaan yang sahamnya aktif, sehingga diperoleh 25 perusahaan. Pengujian stabilitas beta menggunakan uji korelasi antar masing-masing periode. Hasil penelitian menunjukkan beta pada 3 subperiode tersebut berkorelasi positif cukup tinggi. Jadi, beta saham untuk tahun depan dapat diprediksi dengan menggunakan data tahun ini. Dengan kata lain, beta saham di BEJ selama periode 1990-1992 stabil. Selanjunya, peneliti mencoba menilai pengaruh pembentukan portofolio saham terhadap resiko sistematis. Hasil penelitian menunjukkan portofolio saham justru lebih buruk tingkat stabilitasnya dibandingkan beta individu. Hasil ini sejalan dengan Brooks et al.(1997). Kelemahan penelitian Pudjiastuti dan Husnan (1993) adalah jumlah saham yang sedikit, yaitu 25 perusahaan.
Penelitian yang dilakukan oleh Tandelilin dan Lantara (2001) menguji stabilitas beta di BEJ untuk periode Januari 1994-Desember 1996, dengan menggunakan data saham mingguan dari sampel penelitian yang berjumlah 95 perusahaan. Pengujian stabilitas beta menggunakan alat uji korelasi dan matriks transisi. Hasil penelitian korelasi beta untuk periode 1994,1995 dan 1996 menunjukkan adanya korelasi yang kuat. Pengujian berikutnya dengan menggunakan matriks transisi juga menunjukkan sebagian besar beta saham tetap berada pada matriks resikonya. Berdasarkan hasil kedua model pengujian: uji korelasi dan matriks transisi, beta saham di BEJ untuk periode 1994-1996 menunjukkan stabilitas yang tinggi.
Berdasarkan telaah literatur yang telah dilakukan maka peneliti mengajukan hipotesis yang berkaitan dengan penelitian ini, yaitu:
Review Terhadap Metode Penyesuaian Beta Untuk Memprediksi Beta
Penelitian Blume (1971) mengenai penyesuaian beta untuk memprediksi beta masa depan merupakan karya seminal, yang kemudian banyak diacu oleh peneliti selanjutnya. Blume (1971) menunjukkan bahwa beta cenderung mengarah ke arah nilai ideal (nilai 1). Hal ini dibuktikan dengan cara membuat 3 periode beta. Beta pada periode Juli 1954-Juni 1961 diregresikan dengan beta periode Juli 1947-Juni 1954. Hasil dari regresi tersebut kemudian digunakan untuk memprediksi beta pada periode selanjutnya, yaitu periode Juli 1961-Juni 1968. Penggunaan model estimasi beta seperti usul Blume (1971) menunjukkan beta cenderung mendekati satu. Misalnya, beta pada sebelumnya lebih besar dari satu, maka beta pada periode sekarang cenderung lebih kecil mendekati satu. Sebaliknya, jika beta periode sebelumnya nilainya kurang dari satu, maka beta periode sekarang akan mendekati satu. Metode lain yang dapat digunakan untuk memperbaiki prediksi beta adalah metode Bayesian yang diusulkan oleh Vasicek (1973). Metode yang diusulkan oleh Vasicek (1973) memperhitungkan kesalahan pengambilan sampel.
Lally (1998) mereview kedua metode: Blume (1971) dan Vasicek (1973) dalam melakukan penyesuaian terhadap beta. Lally (1998) berargumen metode Vasicek (1973) lebih baik dibandingkan metode Blume (1971) karena Vasicek (1973) mengakui perbedaan kesalahan variance pada masing-masing saham individual, sedangkan metode Blume (1971) menganggap kesalahan variance pada semua saham sama. Kendala metode Blume (1971) yang lain adalah Blume (1971) mengkondisikan metodenya untuk peramalan periodo selanjunya dan harus mengadopsi model tertentu yang belum tentu cocok untuk berbagai kondisi sedangkan Vasicek (1973) tidak mempunyai kendala ini. Argumen Lally (1998) merupakan penegasan terhadap hasil empiris yang ditunjukkan oleh Klemkosky dan Martin (1975) bahwa metode Vasicek (1973) lebih baik dibandingkan Blume (1971).
Klemkosky dan Martin (1975b) mengambil sampel yang berasal dari periode Juli 1947-Juni 1972, dengan menggunakan data saham bulanan pada NYSE, untuk membandingkan metode Blume (1971) dan Vasicek (1973). Periode penelitian tersebut dibagi lagi menjadi subperiode yang terdiri dari 5 tahun untuk menghitung beta. Alat uji yang digunakan adalah Mean Square Forecast Error (MSFE), yaitu dengan membandingkan bias, inefisiensi dan random error dari masing-masing
metode penyesuian beta. Hasilnya menunjukkan metode Vasicek (1973) lebih baik dibandingkan metode Blume (1971), di mana tingkat MSFE metode Vasicek (1973) lebih kecil dibandingkan metode Blume (1971) pada periode pengamatan tersebut. Hasil lain dari penelitian Klemkosky dan Martin (1975) adalah portofolio ternyata menghasilkan beta yang telah disesuaikan lebih baik dibandingkan dengan menggunakan saham individu.
Murray (1995) melakukan pengujian terhadap metode penyesuaian beta di Dublin Stock Exchange. Metode yang diuji adalah: metode Vasicek, metode yang diusulkan oleh Cohen, Hawaini, Mayer, Schwarts dan Witchomb (CHMSW), metode pasar dan metode Vasicek yang telah disesuaikan. Perbandingan metode penyesuaian beta menggunakan MSFE. Murray (1995) membuktikan metode Vasicek (1973) memang lebih baik dibandingkan dengan metode lain, yang ditunjukkan dengan
random error-nya lebih kecil dibandingkan metode pasar, metode CHMSW dan
metode beta yang telah disesuaikan.
Brooks dan Faff (1997a,b) mengajukan metode penyesuaian yang sederhana, yaitu dengan rumus: βt = 0,5 + 0,5 βt-1. Brooks dan Faff (1997b) membandingkan metode mereka dengan metode pasar, metode Blume (1971) dan metode Vasicek (1973) menggunakan data saham bulanan di Australia, selama periode 1983-1992. Periode penelitian terbagi dua:1983-1987 dan 1988-1992 dengan jumlah sampel sebanyak 142 saham. Hasil penelitian mereka menunjukkan bahwa metode Vasicek (1973) memang lebih baik dibandingkan metode yang lain. Hal ini terlihat dari nilai MSE yang paling kecil. Secara berurutan dari nilai yang terkecil MSE adalah metode Vasicek (1973), Brooks dan Faff (1997a,b), dan Blume (1971) yaitu: 0,27336, 0,27832 dan 0,37227.
Pengujian oleh Brooks dan Faff (1997a) di KLSE untuk menguji metode penyesuaian beta juga memberikan bukti metode Vasicek (1973) lebih baik dibandingkan metode Blume (1971) dan Brooks dan Faff (1997a,b). Brooks dan Faff (1997a) melakukan pengujian ulang terhadap data yang digunakan oleh peneliti sebelumnya yaitu Kok (dalam Brooks dan Faff 1997a). Periode penelitian dibagi tiga: 1983-1986, 1986-1989 dan 1989-1992. Pengujian model prediksi menggunakan 4 metode: market model, Blume (1971), Vasicek (1973) dan Brooks dan Faff (1997a,b). Hasilnya menunjukkan metode Bayesian yang diusulkan Vasicek (1973) lebih baik dibandingkan metode lainnya.
METODOLOGI PENELITIAN
Sampel penelitian ini adalah perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta pada kurun waktu 1992-1997. Supaya perusahaan dapat dimasukkan dalam sampel maka perusahaan tersebut harus terus listing selama periode Januari 1992 sampai dengan Desember 1997. Supaya menjamin memperoleh data yang banyak, maka peneliti tetap menggunakan perusahaan yang melakukan company action, seperti: stock dividend, stock split dan right issue. Perusahaan yang melakukan
company action datanya akan di-treatment terlebih dulu dengan melakukan back adjusted harga sahamnya. Jadi, harga saham perusahaan tersebut dikembalikan
seperti halnya sebelum melakukan company action. Periode penelitian ini adalah Januari1992- Mei 1997. Pada tahun 1997, data yang digunakan hanya sampai dengan Mei 1997. Hal ini dilakukan karena mulai Juni 1997, Indonesia mengalami krisis moneter. Beta pada periode krisis moneter mempunyai nilai yang berbeda dan struktur yang berbeda dibandingkan dengan sebelum krisis moneter (Setiawan, 2004).
Daftar nama sampel diperoleh dari ICMD 1992 sampai dengan ICMD 1998, sedangkan data perusahaan yang melakukan company action diperoleh dari Pusat Pengembangan Akuntansi Fakultas Ekonomi UGM dan ICMD. Data saham yang digunakan adalah data harian masing-masing saham, sedangkan data indeks pasar menggunakan IHSG sebagai proksinya. Data saham diperoleh dari Pusat Pengembangan Akuntansi Fakultas Ekonomi Universitas Gadjah Mada. Penelitian ini berbeda dengan penelitian mengenai stabilitas beta yang telah dilakukan di Indonesia sebelumnya (Pudjiastuti dan Husnan 1993 dan Tandelilin dan Lantara 2001), yaitu penelitian ini menggunakan data saham harian sedangkan penelitian terdahulu menggunakan data saham mingguan. Data saham harian memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan data saham mingguan atau bulanan (Brown dan Werner, 1985). Sedangkan penghitungan return harian untuk mencari nilai beta menggunakan market model.
Metode Penelitian
Penelitian ini menggunakan market model untuk menghitung beta. Rumus market model adalah:
Rit = αi +βiRMt +εit Keterangan:
Rit = return saham perusahaan i pada hari t αi. = intersep
βi. = beta saham untuk masing-masing perusahaan i
RMT = return pasar pada hari t
εit = kesalahan residual pada perusahaan i.pada hari t
Metode penyesuaian beta dengan menggunakan metode Blume (1971) dan Vasicek (1973) . Penyesuaian beta dengan metode Blume (1971) adalah sebagai berikut:
βit = a + bβit-1
keterangan:
βit = beta saham perusahaan i. pada hari ke-t
βit-1 = beta saham perusahaan i. pada hari ke t-1
a,b = koefisien regresi beta saham periode t-1 terhadap beta saham periode t Selanjutnya nilai a dan b, yang diperoleh dari regresi tahun ini dan tahun sebelumnya digunakan untuk mengestimasi beta tahun yang akan datang. Misalnya: beta pada tahun 1993 diregresikan pada beta tahun 1992, kemudian dari regresi ini akan diperoleh nilai a dan b. Nilai a dan b tersebut akan digunakan untuk memprediksi beta pada tahun 1994 dengan menggunakan beta pada tahun 1993 sebagai variabel independennya.
Metode Vasicek memiliki formulasi sebagai berikut :
βit = ⎥ ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎢ ⎣ ⎡ + − − − − 1 2 2 2 1 1 1 it it t t β σ σ σ β β β + ⎥ ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎢ ⎣ ⎡ + − − − − 1 2 2 2 1 1 1 t it t t β σ σ σ β β β keterangan:
βit = estimasi beta perusahaan i.pada periode t βt-1 = estimasi beta periode t-1
σ2
βt-1 = varian beta saham
σ2
Model Vasicek (1973) merupakan aplikasi metode bayesian untuk mengestimasi beta di masa depan. Metode ini telah mempertimbangkan kesalahan variance yang berbeda pada masing-masing saham individual.
Berikut ini adalah metode yang dikembangkan oleh Brooks dan Faff (1997a,b).
βit = 0,5 + 0,5βit-1
βit = estimasi beta perusahaan i.pada periode t βt-1 = estimasi beta perusahaan I pada periode t-1
Metode Brooks dan Faff (1997a,b) mengasumsikan pada proposisi sederhana bahwa nilai yang baik untuk prediksi beta adalah dengan menggunakan nilai 0,5 ditambah 50% dari nilai beta tahun sebelumnya. Model ini sederhana dan tidak memerlukan waktu yang banyak untuk menghitungnya. Untuk mengestimasi beta pada tahun 1993. maka peneliti harus menghitung 0,5 + ditambah setengah dari nilai beta tahun 1992.
Alat uji yang digunakan untuk menganalisis stabilias beta adalah pearson
correlation. Metode yang digunakan untuk menghitung ketepatan estimasi beta
adalah Mean Squared Forecast Error (MSFE). MSFE digunakan untuk mengukur: bias, inefisiensi dan random error.
MSFE =
∑
= − − − = − + − − n i it avgt avgt it it n A VAR 1 1 * 2 2 1 2 1) / ( ) (1 ) ( ) (β β β β β + (1 – pit)* VAR (βit) Keterangan :βit = estimasi beta perusahaan i.pada periode t
βt-1 = estimasi beta periode t-1
βavgt
= rata-rata estimasi beta periode t βavgt-1
= rata-rata beta saham periode t-1
A = adalah koefisien
p = koefisien korelasi antara nilai dua periode.
(βavgt −βavgt−1)2 = bias )
( )
1
( −A 2*VAR βit−1 = inefisiensi
Mean Squared Forecast Error (MSFE) berfungsi untuk menguji keakuratan
prediksi masing-masing model prediksi beta. Semakin efisien model beta dalam memprediksi beta masa depan maka semakin kecil nilai MSFE. Jadi, model prediksi yang paling baik adalah model prediksi yang mempunyai nilai MSFE paling kecil. Model MSFE dipilih dalam penelitian ini karena secara statistik dapat ditelusuri dan dapat diuraiakan lagi menjadi 3 bagian: bias, inefisiensi dan random error (Klemkosky dan Martin 1975b). Bias dalam peramalan beta mengindikasikan rata-rata prediksi kurang atau melebihi rata-rata-rata-rata realisasi, sedangkan inefisiensi menunjukkan pergerakan beta terhadap nilai mean-nya. Inefisiensi merepresentasikan tendensi kesalahan prediksi nilainya positif apabila beta prediksi nilainya rendah dan kesalahan prediksi nilainya negatif jika beta prediksi nilainya tinggi. Random error menguji kemampuan beta sebagai prediktor. Penguraian MSFE menjadi 3 komponen bertujuan untuk mengetahui sember ketidakakuratan prediksi, apakah bias, inefisiensi atau random error yang merupakan faktor utama.
ANALISIS HASIL PENELITIAN Statistik deskriptif
Jumlah sampel yang digunakan adalah 125 perusahaan. Bagian berikut akan menunjukkan statistik deskrptif penelitian untuk penghitungan beta menggunakan metode market model, kemudian disesuaikan dengan metode Blume (1971), Vasicek (1973).
TABEL 1 DI SINI
Dari tabel 1 dapat dilihat bahwa pada periode sebelum krisis dari keempat model beta dari segi varians: model Blume (1971) pada tahun 1994, model Brooks dan Faff (1997a,b) pada tahun 1995 dan 1996, model Blume (1971) memiliki nilai varians paling rendah. Berarti metode penyesuaian dengan menggunakan metode Blume (1971) dan Brooks dan Faff (1997a,b) menurunkan varians resiko dibandingkan dengan metode market model.
Hartono dan Surianto (2000) menyarankan metode Vasicek (1973) untuk mengoreksi bias beta karena pasar yang tipis. Perbandingan nilai beta antara metode
market model dan Vasicek (1973) menggunakan varians sebagai dasar pembanding.
Vasicek (1973) mempunyai varians yang lebih kecil dibandingkan metode market
model pada tahun 1994 (Vasicek (1973): market model = 0,00775 : 0,44791), pada
tahun 1995 (Vasicek (1973): market model = 0,3190 : 0,3711) dan pada tahun 1997 (Vasicek (1973): market model = 0,1242 : 0,2873). Sedangkan metode market model mempunyai nilai varians yang lebih kecil dibandingkan metode Vasicek (1973) pada tahun 1996 (Vasicek (1973): market model = 0,2898 : 0,2063). Jadi, secara umum metode Vasicek (1973) lebih baik dibandingkan metode market model. Penelitian ini mengkonfirmasi Junaidi (2003) yang juga menunjukkan beta yang disesuaikan dengan metode Vasicek (1973) mengurangi variabilitas beta yang tidak disesuaikan.
Perbandingan nilai beta antara keempat model tersebut menunjukkan metode Brooks dan Faff (1997a,b) memiliki nilai beta yang lebih mendekati nilai beta ideal (beta ideal adalah beta yang mempunyai nilai 1) dibandingkan metode lainnya pada semua tahun pengamatan. Hal ini juga menunjukkan penyesuaian penghitungan nilai beta dengan menggunakan Brooks dan Faff (1997a,b) dilihat dari sisi nilai beta yang semakin mendekati 1 dan nilai varians yang kecil lebih baik dibandingkan metode lainnya.
Pengujian Stabilitas Beta
Stabilitas beta merupakan hal yang penting dalam penilaian risiko sistematis suatu saham karena beta yang stabil mempunyai hubungan dengan beta masa depan dan dapat digunakan untuk mengestimasi beta di masa depan. Pengujian stabilitas beta saham menggunakan metode pearson correlation. Berikut ini akan disajikan hasil pengujian stabilitas beta.
TABEL 2 DI SINI
Berdasarkan tabel 2 yang menunjukkan hubungan beta tahun ini dengan tahun selanjutnya memperlihatkan semua beta mempunyai hubungan signifikan dengan tingkat signifikansi 1%. Beta yang stabil ini terjadi untuk periode pengamatan 1 tahun 1995, 1995-1996, 1996-1997), periode pengamatan dua tahun (1994-1996 dan1995-1997), bahkan untuk periode pengamatan 3 tahun (1994-1997). Hal ini menunjukkan investor bisa menggunakan beta tahun ini untuk mengestimasi beta satu tahun kedepan, dua tahun kedepan dan tiga tahun kedepan. Yang menarik dari hasil pengolahan di tabel 2 ini adalah semua beta, baik beta yang belum disesuaikan
(menggunakan metode penghitungan market model) dan beta yang telah disesuaikan dengan metode Blume (1971), Vasicek (1973), dan Brooks dan Faff (1997a,b) secara signifikan mempunyai hubungan dengan beta tahun selanjutnya. Secara umum pengujian stabilitas beta menggunakan metode pearson correlation menunjukkan hasil yang stabil. Kestabilan beta ini ditunjukkan oleh semua metode, baik metode
market model ataupun metode Blume (1971), Vasicek (1973), dan Brooks dan Faff
(1997a,b). Bagian berikut akan membahas tentang ketepatan estimasi beta.
Pengujian Ketepatan Estimasi Beta
Estimasi beta di masa depan merupakan hal yang penting bagi investor, karena investor dapat memperkirakan risiko investasi di masa depan. Estimasi terhadap beta masa depan dapat menggunakan beta yang telah dihitung dengan metode market model atau dengan menggunakan beta yang telah disesuaikan yaitu: metode Blume (1971), Vasicek (1973), dan Brooks dan Faff (1997a,b). Pengujian ketepatan estimasi beta di masa depan menggunakan Mean Square Forecast Error seperti yang pernah dilakukan oleh (Klemkosky dan Martin 1975, Murray 1995, Brooks dan Faff 1997a,b.
Pengujian ketepatan estimasi beta di masa depan menggunakan alat uji Mean
Square Forecast Error (MSFE). Metode estimasi yang terbaik adalah metode yang
mempunyai nilai MSFE yang terkecil. Nilai MSFE yang kecil berarti semakin tinggi akurasi estimasi beta. Estimasi beta mencakup periode 1994 sampai dengan 1997. Berikut ini disajikan hasil pengujian ketepatan estimasi beta.
TABEL 3 DI SINI
Hasil pengujian yang tertera di tabel 3 menunjukkan metode Brooks dan Faff (1997a,b) merupakan metode yang mempunyai nilai MSFE lebih kecil dibandingkan dengan metode Vasicek (1973), Blume (1971) dan market model pada semua tahun pengujian, kecuali pada tahun 1994-1997 metode Blume (1971) yang terbaik. Pada pengujian ketepatan estimasi beta tahun 1995 dengan menggunakan 1994 menunjukkan nilai MSFE Brooks dan Faff (1997a,b) yaitu 0,023708 lebih kecil dibandingkan Vasicek (1973), market model dan Blume (1971) dengan nilai 0,130873, 0,136731 dan 0,439513. Sedangkan metode yang akurat untuk memprediksi beta tahun 1996 dengan beta 1994 juga menunjukkan metode Brooks
dan Faff (1997a,b) menghasilkan nilai MSFE 0,017592, diikuiti oleh metode Blume (1971) dengan nilai MSFE 0,74678, selanjutnya metode Vasicek (1973) 0,113501 dan yang terakhir adalah metode market model dengan nilai 0,162752.
Metode Blume (1971) menjadi metode yang terbaik karena mempunyai nilai MSFE yang paling kecil yaitu 0,003007 baru diikuti metode Brooks dan Faff (1997a,b) juga mempunyai nilai MSFE yang terkecil pada periode 1994-1997 dengan nilai 0,003073, selanjutnya diikuti metode Vasicek (1973) dan market model dengan nilai 0,017376 dan 0,197111. Sedangkan pada tahun 1995-1996 metode Brooks dan Faff (1997a,b) mempunyai nilai MSFE yang paling baik, paling kecil dibandingkan dengan metode lainnya, yaitu: 0,008803. Metode lainnya mempunyai nilai MSFE 0,0696, 0,009781 dan 0,183787 untuk metode Vasicek (1973), market model dan Blume (1971). Pada tahun 1995-1997 metode Brooks dan Faff (1997a,b) juga mempunyai nilai MSFE yang terkecil yaitu: 0,017587, sedangkan metode Vasicek (1973), market model dan Blume (1971) dengan nilai 0,103751, 0,136987 dan 0,365596. Nilai MSFE yang terkecil untuk tahun 1996-1997 juga dihasilkan oleh metode Brooks dan Faff (1997a,b), diikuti metode Blume (1971), Vasicek (1973) dan market model.
Pengujian ketepatan estimasi beta saham pada periode sebelum krisis moneter menunjukkan metode Brooks dan Faff (1997a,b) merupakan metode yang terbaik dibandingkan dengan metode lainnya. Analisis lebih lanjut terhadap faktor-faktor penyebab ketidakakuratan estimasi beta saham di masa depan menunjukkan faktor bias yang paling berpengaruh dibandingkan dengan inefisiensi dan random error. Jadi, ketidakakuratan dalam peramalan terutama disebabkan oleh bias, yaitu nilai prediksi yang melebihi nilai realisasinya. Pada tahun 1994-1997, yang menunjukkan metode Blume (1971) memiliki nilai MSFE yang terkecil, juga mengindikasikan ketidakakuratan estimasi beta terutama disebabkan bias dalam peramalan.
Diskusi Hasil Penelitian
Pengujian stabilitas beta saham di Bursa Efek Jakarta periode 1992-1997 menunjukkan bahwa beta di Indonesia stabil. Hal ini ditunjukkan oleh nilai korelasi antarbeta antartahun yang signifikan positif 1%, dengan menggunakan metode
pearson correlation. Pengujian kestabilan beta dengan menggunakan berbagai
terhadap beta, yaitu metode Blume (1971) dan Vasicek (1973) serta Brooks dan Faff (1997a,b) juga menunjukkan semua beta yang dihitung adalah stabil.
Hasil ini mengkonfirmasi penelitian sebelumnya di Indonesia, yaitu: Tandelin dan Lantara (2001) dan Pujiastuti dan Husnan (1993) yang juga membuktikan beta di Indonesia adalah stabil. Sedangkan jika dibandingkan dengan penelitian di luar negeri, penelitian ini mengkonfirmasi Murray (1995) dan Blume (1975). Akan tetapi, penelitian ini bertentangan dengan hasil penelitian Moonis dan Shah (2002), Chawla (2001), Odabasi (2000), Yong H.L., Brooks dan Faff (2000), Brooks, Faff dan Slade (1998), Brooks, Faff dan Josev (1997), Brooks dan Faff (1996,1997), Brooks, Faff dan Arief (1996,1998). Berdasarkan penelitian ini investor di Bursa Efek Jakarta dapat menggunakan beta pada tahun ini sebagai dasar untuk mengestimasi beta di masa depan. Estimasi beta dapat dilakukan sampai dengan tiga tahun yang akan datang dengan menggunakan beta tahun ini. Hal ini dapat dilakukan karena beta tahun ini mempunyai korelasi yang kuat dengan beta masa mendatang, sehingga investor dapat menggunakan risiko tahun ini untuk keperluan prediksi risiko investasi di masa depan.
Langkah kedua dalam penelitian ini adalah pengujian ketepatan estimasi beta masa depan dengan menggunakan Mean Square Forecast Error. Semakin kecil MSFE semakin baik metode estimasi beta, karena tingkat ketidakakuratannya kecil. Hasil penelitian ini menunjukkan metode Brooks dan Faff (1997a,b) merupakan metode yang terbaik. Hal ini ditunjukkan dari 6 pengamatan menunjukkan 5 diantaranya (1994-1995, 1994-1996, 1995-1996, 1995-1997 dan 1996-1997) metode Brooks dan Faff (1997a,b) menunjukkan nilai MSFE yang paling kecil, sedangkan estimasi beta tahun 1997 menggunakan beta tahun 1994 menunjukkan metode Blume (1971) merupakan metode yang terbaik.
Hasil penelitian ini berbeda dengan hasil penelitian Brooks dan Faff (1997a,b) di Kuala Lumpur Stock Exchange dan Australian Stock Exchange, Murray (1995) di Dublin Stock Exchange dan Klemkosky dan Martin (1975b) di New York Stock Exchange yang menunjukkan metode yang terbaik dalam melakukan estimasi beta adalah metode Vasicek (1973). Analisis lebih lanjut terhadap nilai MSFE menunjukkan kontributor yang terbesar penyebab ketidakakuratan estimasi beta adalah bias. Jadi, ketidakakuratan estimasi karena rata-rata prediksi melebihi atau
justru kurang dari realisasi beta masa depan. Hasil ini juga bertentangan dengan hasil Murray (1995) dan Klemkosky dan Martin (1975b) yang menunjukkan random error merupakan faktor dominan penyebab ketidakakuratan prediksi beta di masa depan.
KESIMPULAN
` Pengujian stabilitas beta menunjukkan beta di Bursa Efek Jakarta stabil. Hal ini dibuktikan dengan korelasi yang positif signifikan 1% pada periode pengamatan. Hasil ini berlaku untuk beta yang belum disesuaikan atau beta yang dihasilkan dari perhitungan market model dan beta yang telah disesuaikan dengan menggunakan metode Blume (1971) dan Vasicek (1973) serta Brooks dan Faff (1997a,b). Pengujian ketepatan prediksi beta masa depan dengan menggunakan beta masa lalu dengan alat uji Mean Square Forecast Error (MSFE) menunjukkan metode Brooks dan Faff (1997a,b) merupakan metode yang baik dalam mengestimasi beta. Hal ini dibuktikan dengan nilai MSFE yang lebih kecil dibandingkan dengan metode market model. Analisis lebih lanjut dengan menguraikan nilai MSFE menjadi tiga: bias, inefisiensi dan random error menunjukkan komponen utama penyebab ketidakakuratan prediksi beta adalah bias.
Implikasi penelitian ini adalah investor dapat menggunakan beta masa lalu untuk mengestimasi beta masa depan, karena berdasarkan hasil penelitian ini beta di Bursa Efek Jakarta merupakan beta yang stabil. Estimasi beta dapat dilakukan untuk beta satu tahun yang akan datang, dua tahun yang akan datang bahkan untuk estimasi beta tiga tahun yang akan datang. Investor dapat membuat keputusan investasi yang lebih baik karena mereka dapat memperkirakan risiko untuk berinvestasi di masa depan dengan menggunakan risiko masa lalu. Investor sebaiknya menggunakan model Brooks dan Faff (1997a,b) dalam memprediksi beta di masa depan karena menunjukkan nilai kesalahan prediksi yang lebih kecil dibandingkan metode pasar.
REFERENSI
Blume, Marshall E. 1971. “On The Assessment of Risk”, The Journal of Finance 26 (Maret):1-10.
_______________. 1975.”Betas and Their Regression Tendencies”, The Journal of
Finance 31 (Juni):785-795.
Brooks, Robert D., Robert W. Faff, dan John H.Lee. 1992.”The Form of Time Variation of Systematic Risk: Some Australian Evidence”, Applied Financial
Economics:191-198.
_______________, ______________dan Mohamed Ariff. 1996.”The Nature and Extent of Beta Instability in the Kuala Lumpur Stock Exchange”, Capital
Market Review 4(1):1-14.
_______________, ______________, dan Peter L. Slade. 1997.”An Investigation of the Level and Stability of Beta Risk Across New Zealand Industries”, Pasific
Accounting Review 9 (Desember):37-58.
______________ dan _____________.1997a,”A Note on Beta Forecasting”, Applied
Economics Letters 4: 77-78.
______________ dan _____________.1997b.”Beta Forecasting in Malaysia: A Note”, Malaysian Management Review 32:48-50.
______________, _____________ dan Thomas Josev. 1997.”Beta Stability and Monthly Seasonal Effects: Evidence from Australian Capital Market”,
Applied Economics Letters 4:563-566.
______________,_______________, M.A.M. Gangemi dan J.H.H.Lee. 1997.”A Further Examination of the Effect of Diversification on the Stability of Portfolio Betas”, Applied Financial Economics 7:9-14.
______________, ______________, dan Michael D. McKenzie. 1997.”Bivariate GARCH Estimation of Beta Risk in the Australian Banking Industry”,
Accountability and Performance 3 (Desember):81-101.
_______________, ______________, dan Mohamed Ariff. 1998.”An Investigation the Extent of Beta Instability in the Singapore Stock Market”, Pasific-Basin
Finance Journal 6:87-101.
Brown, Stephen J dan Jerold B. Werner. 1985.”Using Daily Stock Return”, Journal
Chawla, Deepak. 2001.”Testing Stability of Beta in the Indian Stock Market”,
Decision (July-December):1-22.
Faff, Robert W., dan Robert D. Brooks. 1996.”Further Evidence on the Relatonship Between Beta Stability and the Length of the Estimaton Period”, Advances in
Investment Analysis and Portfolio Management 4:95-111.
Gregory-Allen, Russel, C. Michael Impson dan Imre Karafiath. 1994.”An Empirical Investigation of Beta Stability: Portfolio vs Individual Securities”, Journal of
Business Finance & Accounting 21(September):909-916.
Hartono, Jogiyanto. 1998. Teori Portofolio and Analisis Investasi edisi pertama, Yogyakarta:BPFE UGM.
Junaidi, 2003, Analysis of Accounting Beta Measurement, artikel yang dipresentasikan di Simposium Nasional Akuntansi VI di Surabaya 16-17 Oktober 2003.
Klemkosky, Robert C., dan John D. Martin. 1975.”The Adjustment of Beta Forecasts”, The Journal of Finance 31(September):1123-1128.
Lally, Martin. 1998.”An Examination of Blume and Vasicek Beta”, The Financial
Review 33:183-198.
Moonis, Syed Abuzar dan Ajay Shah, 2002, “Testing for Time Variation in Beta in India”, Journal of Emerging Market Finance
Murray, Louis. 1995. “An Examination of Beta Estimation Using Daily Irish Data”,
Journal of Business Finance & Accounting 22 (September):893-906.
Odabasi, Attila. 2000. Evidence on the Stationarity of Beta Coefficients: The Case of Turkey. Working papers from Bogazici University.
Pudjiastuti, Eny dan Suad Husnan. 1993.”Konsistensi Beta:Pengamatan di Bursa Efek Jakarta”, Manajemen & Usahawan Indonesia bonus:2-5.
Setiawan, Doddy, 2004, Analisis Faktor-Faktor Fundamental yang Mempengaruhi Risiko Sistematis Sebelum dan Selama Krisis Moneter, Jurnal Ekonomi dan Bisnis Indonesia 19 (Oktober);
Tandelilin, Eduardus, dan I Wayan Nuka Lantara. 2001.”Stabilitas dan Prediktabilitas Beta Saham: Studi Empiris di Bursa Efek Jakarta”, Jurnal
Vasicek, Oldrich. 1973. “A Note of Using Cross-Sectional Information in Bayesian “, The Journal of Finance (September):1233-1239.
Yong.H.L., Lisa, Robert D. Brooks dan Robert W. Faff. 2000.”A Note on the Effect of the Hong Kong Stock Exchange Unificaton on Risk: A Test of Equity Beta Instability”, The International Journal of Finance 12 (1):1653-1663.
TABEL 1
STATISTIK DESKRIPTIF PERIODE SEBELUM KRISIS MONETER
1994 1995 1996 1997 Market model mean 0,57644 0,53939 0,37757 0,47215 median 0,38384 0,36249 0,28978 0,34640 variance 0,44791 0,37112 0,20632 0,28730 Blume (1971) mean 0,26497 0,79805 0,51711 0,30716 median 0,26583 0,64280 0,42972 0,26869 variance 0,01543 0,41882 0,10903 0,04772 Vasicek (1973) mean 0,33904 0,58022 0,54618 0,37478 median 0,33919 0,42280 0,41639 0,30941 variance 0,07745 0,31901 0,28982 0,12415
Brooks&Faff (1997a,b
mean 0,66974 0,78822 0,76969 0,68879 median 0,65150 0,69192 0,68124 0,64489 variance 0,03326 0,11198 0,09278 0,05158 TABEL 2PENGUJIAN STABILITAS BETA SAHAM
94-95 94-96 94-97 95-96 95-97 96-97 Market model .582** .484** .316** .586** .376** .466* 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 Blume (1971) .347** .262** .224* .509** .484** .533** 0.000 0.003 0.012 0.000 0.000 0.000 Brooks&Faff (1997a,b) .479** .369** .343** .582** .484** .586** 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 Vasicek (1997) .535** .404** .312** .623** .483** .620** 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 Keterangan: ** signifikan pada tingkat 1%
TABEL 3
PENGUJIAN KETEPATAN PREDIKSI BETA
1994-1995 1994-1996 1994-1997 1995-1996 1995-1997 1996-1997 Market model Bias 0,001372 0,039547 0,010875 0,026185 0,004520 0,008946 Inefficiency 0,044317 0,090597 0,111948 0,043657 0,061644 0,008620 Random Error 0,091042 0,032608 0,074289 0,027968 0,070822 0,064631 MSFE 0,136731 0,162752 0,197111 0,097810 0,136987 0,082198 Blume (1971) Bias 0,284174 0,063576 0,001780 0,078925 0,240967 0,044078 Inefficiency 0,000156 0,000022 0,000087 0,096053 0,122885 0,004992 Random Error 0,154183 0,011080 0,001139 0,008809 0,001745 0,001631 MSFE 0,438513 0,074678 0,003007 0,183787 0,365596 0,050701 Vasicek (1973) Bias 0,058166 0,042907 0,001277 0,001158 0,042204 0,029378 Inefficiency 0,000043 0,000288 0,002196 0,016941 0,049725 0,029637 Random Error 0,072664 0,070306 0,013903 0,051406 0,011822 0,009495 MSFE 0,130873 0,113501 0,017376 0,069506 0,103751 0,068510 Brooks&Faff (1997a,b) Bias 0,014037 0,009991 0,000363 0,000343 0,009887 0,006546 Inefficiency 0,000016 0,000163 0,000363 0,002770 0,005662 0,002729 Random Error 0,009655 0,007438 0,002347 0,005690 0,002038 0,001748 MSFE 0,023708 0,017592 0,003073 0,008803 0,017587 0,011023
