Analisis Stock Returns Perusahaan Perbankan pada Jakarta Composite Index Menggunakan Fama-French Three-Factor Model

(1)

ANALLISIS STO JAKAR FAM PROGR DEPA U CK RETUR TA COMPO MA-FRENC RAM STUD ARTEMEN FAKULT UNIVERSI SKRIP

RNS PERU

OSITE IND NCH THREE OLEH YOLIT NIM. 1105 DI EKONO N EKONOM TAS EKON ITAS SUM MEDA 2014 PSI USAHAAN

DEX MENG

E-FACTOR H TA 501087 OMI PEMB MI PEMBA NOMI & BI MATERA U AN 4 PERBANK GGUNAKA R MODEL BANGUNA ANGUNAN ISNIS UTARA KAN PADA AN AN N A

(2)

ABSTRAK

Validitas dari model tiga faktor Fama-French telah diuji pada pasar modal yang berbeda-beda untuk menjelaskan pengaruh risiko pasar, risiko ukuran dan risiko rasio book-to-market pada pengembalian saham di atas pengembalian tingkat bebas risiko. Tujuan dari penelitian ini adalah menguji validitas model tiga faktor Fama-French pada saham perbankan yang tercatat dalam Jakarta Composite Index. Penelitian ini juga menunjukkan perilaku pengembalian rata-rata saham bulanan berdasarkan portofolio yang dibentuk berdasarkan ukuran perusahaan dan rasio book-to-market. Model tiga faktor secara empiris dibandingkan pada model satu faktor (CAPM).

Penelitian ini menggunakan regresi linear berganda pada data time-series

dalam mengestimasi pengaruh dari tiga variabel (risiko pasar, risiko ukuran dan risiko book-to-market) pada pengembalian di atas pengembalian tingkat bebas risiko. Data yang digunakan dalam analisis ini adalah pengembalian saham bulanan, pengembalian pasar bulanan dan pengembalian tingkat bebas risiko pada periode Februari 2008 hingga Januari 2014.

Rata-rata pengembalian portofolio bulanan yang dihitung dari Februari 2008 hingga Januari 2014 menunjukkan hubungan positif antara rata-rata pengembalian dan ukuran perusahaan maupun rasio book-to-market. Risiko pasar dan risiko ukuran secara signifikan mempengaruhi pengembalian saham di atas pengembalian tingkat bebas risiko pada empat portofolio yang dibentuk berdasarkan ukuran perusahaan dan rasio book-to-market. Selain portofolio yang mencakup perusahaan berukuran besar dengan nilai book-to-market tinggi, risiko rasio book-to-market secara signifikan mempengaruhi pengembalian saham di atas pengembalian tingkat bebas risiko pada ketiga portofolio lainnya. Berdasarkan hasil empiris, model tiga faktor dengan lebih baik menjelaskan pengembalian portofolio di atas pengembalian tingkat bebas risiko daripada model satu faktor.

(3)

ABSTRACT

The validity of Fama-French Three-Factor Model has been tested in various stock exchanges to show the explanation power of market risk factor, size risk factor and book-to-market ratio risk factor on excess returns. The purpose of this study is to test the validity of Fama-French Three-Factor Model in banking stocks listed on Jakarta Composite Index. This study also shows the average monthly returns behavior based on the portfolios constructed according to firm size and book-to-market ratio. Three-factor model is empirically compared to one-factor model (CAPM).

This study uses multiple linear regression on time-series data in estimating the effects of three variables (market risk factor, size risk factor and book-to-market ratio risk factor) on excess portfolio returns. The data used in this analysis are monthly stock returns, monthly market returns dan risk-free rate in the period of February 2008 to January 2014.

Average monthly portfolio returns calculated from February 2008 to January 2014 show a positive relation between average return and both firm size and book-to-market ratio. Market risk factor and size risk factor significantly affect the excess returns on four portfolios constructed according to firm size and book-to-market ratio. Beside the portfolio including big-size firms with high book-to-market ratio, book-to-market ratio risk significantly affects the excess returns on the other three portfolios. Based on the empirical results, three-factor model works better in explaining the excess portfolio returns than one-factor model.

(4)

KATA PENGANTAR

Puji dan syukur penulis panjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa yang senantiasa memberikan rahmat dan karunia-Nya kepada penulis sehingga dapat menyelesaikan skripsi ini.

Skripsi adalah salah satu syarat untuk menyelesaikan program studi sarjana (S1) yaitu program studi Ekonomi Pembangunan di Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Sumatera Utara. Penelitian ini adalah skripsi penulis yang berjudul “Analisis Stock Returns Perusahaan Perbankan pada Jakarta Composite Index Menggunakan Fama-French Three-Factor Model”. Skripsi ini membahas pengaruh faktor risiko pasar, risiko ukuran dan risiko book-to-market terhadap pengembalian saham perusahaan perbankan terbuka yang tercatat pada Jakarta Composite Index.

Dalam penulisan skripsi ini, penulis mendapatkan bantuan, dukungan dan bimbingan dari berbagai pihak. Oleh karena itu, penulis mengucapkan terima kasih kepada :

1. Kedua orang tua, saudara serta keluarga penulis yang telah memberikan dukungan dan motivasi kepada penulis dalam menyelesaikan skripsi ini. 2. Bapak Prof. Dr. Azhar Maksum, SE, M.Ec.Ac,Ak., selaku Dekan Fakultas

Ekonomi dan Bisnis Universitas Sumatera Utara.

3. Bapak Wahyu Ario Pratomo, SE, M.Ec., selaku Dosen Penguji dan Ketua Departemen Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Sumatera Utara yang telah memberikan masukan kepada penulis dalam menyelesaikan skripsi ini.

(5)

4. Bapak Drs. Syahrir Hakim Nasution, M.Si selaku Sekretaris Departemen Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Sumatera Utara.

5. Bapak Irsyad Lubis, SE, M.Soc.Sc, Ph.D selaku Ketua Program Studi S1 Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Sumatera Utara.

6. Bapak Paidi Hidayat, SE, M.Si., selaku Dosen Penguji dan Sekretaris Program Studi S1 Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Sumatera Utara yang telah memberikan masukan kepada penulis dalam menyelesaikan skripsi ini.

7. Bapak Syarief Fauzie, SE, M.Ak, Ak., selaku Dosen Pembimbing yang selalu membimbing penulis dalam menyelesaikan skripsi ini.

8. Seluruh staff administrasi Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Sumatera Utara yang telah membantu penulis dalam mengurus segala keperluan administrasi.

9. Teman-teman stambuk 2011 Ekonomi Pembangunan atas motivasi dan dukungan yang diberikan.

Penulis menyadari masih ada kekurangan pada skripsi ini. Oleh karena itu, penulis mengharapkan kritik dan saran yang membangun untuk pengembangan dan penyempurnaan penelitian ini. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat bagi pembaca.

Medan, Agustus 2014

(6)

DAFTAR ISI

LEMBAR JUDUL ... _i

ABSTRAK ... ii

ABSTRACT ... iii

KATA PENGANTAR ... iv

DAFTAR ISI ... _vi

DAFTAR TABEL ... _ix

DAFTAR GAMBAR ... _x

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah ... ₁

1.2. Perumusan Masalah ... ₄

1.3. Tujuan Penelitian ... ₄

1.4. Manfaat Penelitian ... ₅

BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Definisi dan Konsep ... ₆

2.1.1. Saham... ₆

2.1.2. Overvalued dan Undervalued ... ₆

2.1.3. P/E Ratio ... ₇

2.1.4. Market Equity ... ₇

2.1.5. Book Equity ... ₈

2.1.6. Book to Market Ratio ... ₉

2.1.7. Return Saham ... ₉

2.1.8. Efisiensi Pasar ... ₁₀

2.2. Landasan Teori ... ₁₁

2.2.1. Modern Portfolio Theory (MPT) ... ₁₁

2.2.2. Capital Asset Pricing Model (CAPM) ... ₁₂

2.2.3. Arbitrage Pricing Theory (APT) ... ₁₆

(7)

2.3. Penelitian Terdahulu ... ₁₉

2.4. Kerangka Konseptual ... ₂₈

2.5. Hipotesis Penelitian ... ₃₀

BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Jenis Penelitian ... ₃₁

3.2. Ruang Lingkup Penelitian ... ₃₁

3.3. Batasan Operasional ... ₃₂

3.4. Definisi Operasional ... ₃₂

3.4.1. Variabel Bebas (independent) ... ₃₂

3.4.2. Variabel Terikat (dependent) ... ₃₆

3.5. Pengolahan Data ... ₃₇

3.6. Populasi dan Sampel Penelitian ... ₃₈

3.7. Jenis dan Sumber Data ... ₃₉

3.8. Metode Pengumpulan Data ... ₄₀

3.9. Metode Analisis ... ₄₁

3.9.1. Model Regresi ... ₄₁

3.9.2. Uji Asumsi Klasik ... ₄₂

3.9.3. Uji Signifikansi ... ₄₃

3.9.4. Koefisien Determinasi ... ₄₅

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1. Deskriptif Objek Penelitian ... ₄₆

4.2. Analisis Deskriptif Variabel Bebas ... ₄₉

4.3. Estimasi Regresi CAPM Berdasarkan Portofolio ... ₅₂

4.3.1. Hasil Regresi CAPM ... 52

4.3.2. Uji Normalitas CAPM ... 54

4.3.3. Uji Signifikansi T CAPM ... 55

4.4. Estimasi Regresi Fama-French Three-Factor Model ... ₅₆

4.4.1. Hasil Regresi Fama-French Three-Factor Model ... ₅₆

4.4.2. Uji Multikolinearitas Fama-French Three-Factor Model ... ₅₈

(8)

4.4.4. Uji Signifikansi T Fama-French Three-Factor Model ... 60

4.4.5. Uji Signifikansi F Fama-French Three-Factor Model ... 61

4.5. Koefisien Determinasi CAPM dan Fama-French Three-Factor Model.... 62

4.6. Pembahasan Hasil Analisis Fama-French Three-Factor Model ... 63

4.6.1. Pembahasan Nilai Intercept pada Tiap Portofolio ... 66

4.6.2. Pembahasan Pengaruh Risiko Pasar terhadap Excess Return ... 66

4.6.3. Pembahasan Pengaruh Risiko Ukuran terhadap Excess Return ... 68

4.6.4. Pembahasan Pengaruh Risiko Nilai BM terhadap Excess Return . 69 4.7. Memilih Model Terbaik antara CAPM dan Fama-French Three-Factor Model ... 70

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. Kesimpulan ... ₇₂

5.2. Saran ... ₇₃

DAFTAR PUSTAKA ... ₇₅

(9)

DAFTAR TABEL

Tabel 2.1. Intepretasi Beta Pasar ... ₁₅

Tabel 2.2. Penelitian Terdahulu... ₂₅

Tabel 3.1. Jumlah Sampel Berdasarkan Kriteria Sampel ... ₃₈

Tabel 3.2. Sampel Penelitian ... ₃₉

Tabel 4.1. Jumlah Perusahaan pada Tiap Portofolio ... ₄₇

Tabel 4.2. Average Monthly Returns pada Portofolio Berdasarkan Ukuran dan Nilai Book-to-Market Perusahaan ... ₄₈

Tabel 4.3. Statistik Deskriptif Portofolio dan Variabel Bebas ... ₅₀

Tabel 4.4. Hasil Regresi CAPM pada Portofolio S/L ... ₅₃

Tabel 4.5. Hasil Regresi CAPM pada Portofolio S/H ... ₅₃

Tabel 4.6. Hasil Regresi CAPM pada Portofolio B/L ... ₅₃

Tabel 4.7. Hasil Regresi CAPM pada Portofolio B/H ... ₅₃

Tabel 4.8. Hasil Estimasi Menggunakan Jarque-Bera Test ... ₅₅

Tabel 4.9. Hasil Regresi Fama-French Three-Factor Model pada Portofolio S/L ... ₅₆

Tabel 4.10. Hasil Regresi Fama-French Three-Factor Model pada Portofolio S/H ... ₅₇

Tabel 4.11. Hasil Regresi Fama-French Three-Factor Model pada Portofolio B/L ... ₅₇

Tabel 4.12. Hasil Regresi Fama-French Three-Factor Model pada Portofolio B/H ... ₅₇

Tabel 4.13. Korelasi antar Variabel Bebas ... ₅₉

Tabel 4.14. Hasil Estimasi Menggunakan Jarque-Bera Test ... ₆₀

Tabel 4.15. Hasil Signifikansi F (Simultan) ... ₆₂

(10)

DAFTAR GAMBAR

Gambar 1.1. Hubungan Excess Return dengan Market Beta ... ₂ Gambar 2.1. Grafik Security Market Line (SML) ... ₁₃ Gambar 2.2. Kerangka Konseptual ... ₃₀

(11)

ABSTRAK

Penelitian ini menggunakan regresi linear berganda pada data time-series

(12)

ABSTRACT

(13)

BAB I PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang Masalah

Fama-French Three-Factor Model adalah sebuah model yang menjelaskan pengembalian saham (stock return) pada sebuah portofolio saham yang dikembangkan oleh Eugene Fama dan Kenneth French. Model ini menggunakan tiga variabel untuk menjelaskan excess return pada saham, yaitu risiko pasar (market risk), risiko ukuran (size risk), dan book-to-market ratio risk. Sebelum model Fama French ini popular digunakan untuk mengestimasi pengembalian saham, terdapat beberapa model seperti model yang ditemukan oleh Harry Markowitz (1952). Model ini lebih sederhana yang berfokus pada minimalisasi risiko dengan menghitung standar deviasi dari suatu saham serta menghubungkan

excess returns dengan excess market returns. Kemudian model satu faktor risiko ini atau CAPM (Capital Asset Pricing Model) dalam Eraslan (2013) disebutkan lebih dipopulerkan oleh Sharpe (1964) dan Lintner (1965). Berbeda dengan model CAPM, Fama-French Three-Factor Model menambahkan size risk dan book-to-market ratio risk dalam modelnya.

Beberapa penelitian menunjukkan bahwa pengembalian pasar tidak dapat menjelaskan pengembalian saham antar kategori saham. Hal ini dikarenakan CAPM, umumnya digunakan untuk menghitung risiko tunggal (a stand alone risk). Selain itu, Lozano (2006) dalam penelitiannya mengatakan bahwa beta pada risiko pasar menjelaskan perbedaan pengembalian saham dan obligasi yang bebas

(14)

risiko, teta

size dan bo

Di dari 23 p Seperti m bahwa nila

section. N sensitif te average ex ‐ Exces s return

api tidak da

ook-to-mark

agram diba perusahaan metode yang

ai beta pasa Nilai beta p rhadap perg xcess return Gamb ‐0.0 ‐0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ‐0.5 Exces s return apat menjel ket ratio. awah menun perbankan g digunaka ar kurang ba pasar yang gerakan pas

n yang tingg

bar 1.1. Hub Periode : F 02 01 0 01 02 03 04 05 0 laskan peng njukkan hub yang terd an Lozano aik dalam m

tinggi men sar dan ini gi. bungan Exce Februari 200 0.5 Mar Data diolah

gembalian s

bungan exc

aftar pada (2006), dia menjelaskan

nunjukkan b berarti sah

ess Return d 08 – Januari 2

rket beta

h dengan progr

saham berd

cess return Jakarta C

agram ini m n excess retu

bahwa suat ham tersebu

engan Mark 2014

ram Eviews d

dasarkan kat

dan market Composite I

menggamb

urn secara c

tu saham s ut akan mem

ket Beta 1.5

dan Excel,Lam

tegori t beta Index. arkan cross-sangat miliki 2 mpiran 1.

(15)

Tren yang terlihat pada diagram tersebut adalah garis lurus ke kanan. Nilai beta yang rendah dan yang tertinggi memiliki nilai average excess return yang segaris atau hampir sama besar. Ini menunjukkan bahwa masih ada variabel-variabel lain selain beta yang mempengaruhi pengembalian saham. Fama and French (1992) berpendapat bahwa variable size dan book-to-market ratio dapat menjelaskan pengembalian saham rata-rata secara cross section dengan baik. Namun, banyak penelitian yang menghasilkan kesimpulan yang berbeda dimana objek penelitian dan periode penelitian sangat mempengaruhi validitas dari model Fama French tersebut.

Mengestimasi risiko dan stock return merupakan hal yang penting bagi seorang investor. Mengestimasi dengan model Fama French merupakan salah satu cara untuk memprediksi dan mengidentifikasi pergerakan stock return pada perusahaan dengan size dan book-to-market ratio yang berbeda. Pengaruh variabel

market risk, firm size risk, dan book-to-market ratio risk telah banyak diteliti pada pasar modal dari negara yang berbeda-beda termasuk Bursa Efek Indonesia (BEI). Fama dan French (1992) dalam The Cross-Section of Expected Stock Returns

meniadakan perusahaan keuangan dalam penelitian karena perusahaan finansial dan perusahaan non finansial memiliki karakteristik dan pergerakan yang berbeda. Oleh karena itu, penelitian ini akan menguji model Fama French khusus pada perusahaan perbankan yang go public yang tercatat pada Jakarta Composite Index.

(16)

1.2. Perumusan Masalah

Berdasarkan penguraian latar belakang, maka masalah yang mendasari penelitian ini adalah apakah model Fama-French Three-Factor Model dapat diterapkan pada saham-saham Jakarta Composite Index yang hanya menggunakan perusahaan perbankan sebagai objek penelitian. Hasil penelitian-penelitian terdahulu menunjukkan kesimpulan yang bervariasi akibat pasar modal dan periode berbeda yang digunakan. Oleh karena itu, masalah-masalah yang akan menjadi pokok pembahasan adalah:

1. Bagaimana tren pengembalian saham perusahaan perbankan pada Jakarta Composite Index berdasarkan firm size dan book-to-market ratio?

2. Apakah ketiga variabel dalam model Fama French yaitu market risk, size risk dan book-to-market ratio berpengaruh secara signifikan terhadap

excess return portofolio perusahaan perbankan?

3. Apakah Fama-French Three-Factor Model dapat menjelaskan excess return pada perusahaan perbankan lebih baik daripada Capital Asset Pricing Model (CAPM)?

1.3. Tujuan Penelitian

Setiap sektor perusahaan memiliki karakteristik dan pergerakan saham yang berbeda-beda. Dengan berfokus pada perusahaan perbankan, tren pengembalian saham perusahaan perbankan berdasarkan firm size dan market-to-book ratio dapat dengan jelas diprediksi. Validitas model Fama French yang diterapkan pada perusahaan finansial yang biasa dikeluarkan dalam objek

(17)

penelitian juga dapat diuji. Maka tujuan yang ingin dicapai dalam pelaksanaan penelitian ini adalah:

1. Memprediksi tingkat pengembalian saham tertinggi, berdasarkan portofolio small size dan big size, low market-to-book ratio dan high market-to-book ratio.

2. Menguji validitas model Fama French khusus pada perusahaan perbankan yang terdaftar pada Jakarta Composite Index.

3. Membandingkan signifikansi dan memilih model terbaik dari model satu faktor dan model tiga faktor.

1.4. Manfaat Penelitian

Selain menguji kemampuan model menjelaskan excess return saham dan menguji signifikansi variabel yang mempengaruhi excess return, penelitian ini diharapkan dapat menggambarkan perilaku pergerakan harga saham berdasarkan ukuran dan pertumbuhan perusahaan terutama pada sektor perusahaan keuangan yaitu perbankan. Maka secara garis besar, manfaat yang diharapkan dalam penelitian “Analisis Stock Returns Perusahaan Perbankan pada Jakarta Composite Index Menggunakan Fama-French Three-Factor Model” adalah:

1. Penelitian ini dapat menjadi pengembangan dari penelitian-penelitian terdahulu.

2. Hasil penelitian ini dapat menjadi informasi bagi investor yang ingin berinvestasi pada saham perusahaan perbankan dan bagi peneliti yang ingin mengembangkan penelitian ini.

(18)

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Definisi dan Konsep

2.1.1. Saham

Saham (stock) adalah bentuk hak kepemilikan yang dapat dijual oleh suatu perusahaan. Saham dibagi atas dua kelas yaitu saham biasa (common stock) dan saham preferen (preferred stock). Saham preferen mempunyai hak-hak prioritas lebih dari saham biasa, yaitu hak atas dividen yang tetap dan hak terhadap aktiva jika terjadi likuidasi. Namun, saham preferen umumnya tidak mempunyai hak veto seperti yang dimiliki oleh saham biasa. Saham preferen memiliki sifat gabungan antara obligasi dan saham biasa karena saham preferen memberikan hasil yang tetap berupa dividen preferen. (Jogiyanto Hartono, 2013:141)

Selain kedua bentuk saham tersebut, terdapat juga saham treasuri (treasury stock). Saham treasuri adalah saham milik perusahaan yang sudah pernah dikeluarkan dan beredar yang kemudian dibeli kembali oleh perusahaan untuk tidak dipensiunkan tetapi disimpan sebagai treasuri. (Jogiyanto Hartono, 2013:150)

2.1.2. Overvalued dan Undervalued

Harga saham suatu perusahaan dapat naik dan turun sesuai dengan permintaan dan penawaran pasar. Oleh karena itu, suatu saham dapat tergolong

undervalued atau overvalued tergantung pada nilai buku dan nilai intrinsiknya. Menurut Jogiyanto (2013) nilai pasar yang lebih kecil dari nilai intrinsiknya

(19)

(undervalued). Sebaliknya nilai pasar yang lebih besar dari nilai intrinsiknya menunjukkan bahwa saham tersebut dijual dengan harga yang mahal (overvalued). Nilai intrinsik adalah nilai sebenarnya dari suatu saham. Salah satu cara dalam menghitung nilai intrinsik adalah dengan pendekatan rasio P/E (P/E Ratio). Menurut Investopedia, penurunan harga cenderung terjadi pada saham

overvalued. Overvalued dapat terjadi akibat sikap emosional para investor dalam pembelian saham.

2.1.3. P/E Ratio

P/E Ratio adalah salah satu pendekatan dalam menghitung nilai intrinsik yang dapat menentukan mahal atau murahnya harga suatu saham di pasar saham.

P/E ratio merupakan hasil pembagian nilai pasar per satu lembar saham terhadap laba bersih per satu lembar saham. (Investopedia)

Market Value per Share : Harga pasar saham suatu perusahaan

Earnings per Share : Laba bersih per lembar saham suatu perusahaan

2.1.4. Market Equity

Dalam penelitian-penelitian terdahulu, Market Equity (ME) atau Market Value of Equity digunakan untuk mengukur besar kecilnya size atau ukuran suatu perusahaan. Size pada setiap perusahaan akan digunakan untuk menghitung faktor

(20)

risiko ukuran atau SMB (small minus big) pada model Fama-French Three-Factor Model. Market Equity biasa juga disebut sebagai Market Capitalization, yaitu nilainya dihitung dari hasil perkalian harga saham (stock price) yang berlaku dengan jumlah saham yang beredar (number of shares outstanding). Harga saham tersebut disebut juga sebagai nilai pasar (market value). Menurut Jogiyanto (2013), nilai pasar adalah harga saham yang terjadi di pasar bursa pada saat tertentu yang ditentukan oleh pelaku pasar. Nilai pasar ini ditentukan oleh permintaan dan penawaran saham bersangkutan di pasar bursa.

Current Stock Price × Number of Shares Outstanding

Market Equity dapat berubah-ubah sesuai dengan perubahan harga dan jumlah saham yang beredar. Market Equity ini dapat menjadi informasi bagi para investor untuk membuat diversifikasi dari portofolio investasi pada saham dari ukuran perusahaan dan risiko yang berbeda-beda.

2.1.5. Book Equity

Book Equity (BE) atau Book Value atau nilai buku dapat ditentukan dari aktiva bersih atau total ekuitas. Nilai buku dari suatu perusahaan merupakan selisih dari total aset dengan aktiva tetap tak berwujud (intangible assets) dan kewajiban (liabilities). Nilai buku per lembar saham (Book Value of Equity per Share) adalah pengukur yang menunjukkan penilaian per lembar saham atas nilai minimum ekuitas suatu perusahaan. Nilai buku per lembar dapat dihitung dengan

(21)

membandingkan total ekuitas dengan jumlah saham yang beredar (number of shares outstanding). (Investopedia)

2.1.6. Book to Market Ratio

Book to market ratio adalah sebuah nilai rasio yang membandingkan nilai buku dari suatu perusahaan dengan nilai pasarnya. Book to market ratio sering digunakan untuk mengidentifikasi saham perusahaan yang overvalued atau

undervalued. Jika nilai perbandingan book to market lebih besar dari satu maka dapat dikatakan bahwa saham suatu perusahaan adalah undervalued. Sedangkan jika nilai perbandingan book to market lebih kecil dari satu maka dapat dikatakan bahwa saham suatu perusahaan adalah overvalued. (Investopedia)

2.1.7. Return Saham

Jika suatu saham tetap pada titik ekuilibrium dan tidak diperkirakan harganya akan naik atau turun, maka tidak akan ada dorongan untuk menjual dan membeli oleh investor yang akan menyebabkan harga suatu saham naik atau turun. Oleh karena itu, apabila sebuah harga saham tidak dinilai secara tepat atau harapan pengembalian saham (expected return) terlalu tinggi dan rendah, maka akan terjadi proses jual beli yang akan menyebabkan harga saham tersebut kembali pada posisi ekuilibriumnya. (Robert A. Haugen, 1997 : 214)

(22)

Expected Return atau return saham dapat dihitung dengan :

2.1.8. Efisiensi Pasar

Pasar modal yang efisien didefinisikan sebagai pasar yang harga sekuritas-sekuritasnya telah mencerminkan semua informasi yang relevan. Semakin cepat informasi baru tercermin pada harga sekuritas, semakin efisien pasar modal tersebut. Oleh karena itu, sangat sulit bagi para pemodal untuk memperoleh tingkat keuntungan di atas normal secara konsisten dengan melakukan transaksi perdagangan di bursa efek (Dr. Suad Husnan, 1994 : 246). Dalam Jogiyanto (2013), ada tiga bentuk hipotesis efisiensi pasar yaitu :

1. Efisiensi pasar bentuk lemah (weak form)

Dalam bentuk ini, pasar dikatakan efisien jika harga-harga mencerminkan secara penuh informasi masa lalu. Namun, data masa lalu tidak berhubungan dengan masa sekarang yang menyebabkan investor tidak dapat mendapatkan keuntungan yang tidak normal dengan menggunakan informasi masa lalu.

2. Efisiensi pasar bentuk setengah kuat (semi-strong form)

Dalam bentuk ini, pasar dikatakan efisien setengah kuat jika harga-harga secara penuh mencerminkan informasi yang dipublikasi termasuk informasi yang berada di laporan-laporan keuangan perusahaan emiten.

3. Efisiensi pasar bentuk kuat (strong form)

Dalam bentuk ini, pasar dikatakan efisien kuat jika harga-harga secara penuh mencerminkan semua informasi yang tersedia termasuk informasi yang

(23)

privat. Jika pasar efisien dalam bentuk ini, maka tidak ada individual atau grup investor yang dapat memperoleh keuntungan tidak normal (abnormal return).

2.2. Landasan Teori

2.2.1. Modern Portfolio Theory (MPT)

Modern Portfolio Theory (MPT) adalah teori yang berisi perhitungan pengembalian saham pada portofolio dengan cara memaksimalkan expected return pada tingkat risiko tertentu atau meminimalkan risiko portofolio pada tingkat expected return tertentu. Teori ini pertama dikenalkan oleh Harry Markowitz pada tahun 1952 dalam artikelnya yang berjudul ‘Portfolio Selection’. Menurut Markowitz, pemilihan portofolio terdiri dari dua tahap yaitu pertama, melihat fenomena yang terjadi sebelumnya yang kemudian dijadikan prediksi dan kedua, mengacu pada informasi relevan terhadap kinerja portofolio yang akan terjadi kemudian membuat pilihan portofolio. Fokus pembahasan pada artikel ‘Portfolio Selection’ adalah pada tahap kedua yaitu melakukan pemilihan portofolio.

Konsep MPT adalah pada diversifikasi aset, dimana tujuan dari diversifikasi ini adalah untuk meminimalkan risiko. Risiko pada suatu aset (a stand alone risk) dianggap lebih tinggi daripada dalam sebuah portofolio yang terdiri dari beberapa aset (a portfolio context). Return dari sebuah portofolio dihitung dengan menjumlahkan setiap return dari aset yang telah dikalikan dengan proporsi untuk masing-masing aset. Risiko dihitung sebagai standar deviasi. Standar deviasi yang lebih tinggi menunjukkan risiko yang lebih tinggi. Aset-aset

(24)

yang dipilih untuk membentuk sebuah portofolio tidak boleh secara sempurna berkorelasi. MPT memilih portofolio dengan nilai varians terendah. Dalam teori ini, perhitungan yang dilakukan mengasumsikan bahwa investor bersifat rasional dan pasar bersifat efisien.

MPT telah menjadi penemuan penting dalam perhitungan keuangan pada tahun 1950-an hingga tahun 1970-an. Namun demikian, muncul banyak kritik tentang kelemahan dari MPT. Beberapa diantaranya adalah asumsi yang tidak sesuai seperti investor yang tidak rasional dan pasar yang tidak efisien. MPT yang melakukan pemilihan portofolio berdasarkan pemilihan aset yang tidak berkorelasi ternyata menunjukkan bahwa korelasi antar aset tidak tetap dan selalu berubah-ubah. Perhitungan dengan MPT ini juga akan menjadi tidak tepat jika kondisi pasar bergerak secara signifikan akibat pembelian atau penjualan skala besar yang disebabkan individu tertentu. Masalah faktor pasar ini kemudian menjadi faktor yang mempengaruhi pengembalian saham dengan munculnya

Capital Asset Pricing Model.

2.2.2. Capital Asset Pricing Model (CAPM)

Capital Asset Pricing Model (CAPM) adalah sebuah model untuk menentukan tingkat pengembalian aset atau saham dengan menggunakan risiko pasar (market risk) sebagai variabel bebasnya. Tingkat pengembalian ini ditentukan berdasarkan sensitivitas aset terhadap risiko pasar yang biasa disimbolkan dengan beta (β) atau yang disebut dengan systematic risk. Dalam Eraslan (2013) disebutkan bahwa model ini dipopulerkan oleh Sharpe (1964) dan

(25)

Lintner (1965). Model ini bertujuan untuk menentukan tingkat biaya modal (cost of equity) dari suatu aset tertentu bagi seorang investor. Menurut Robert A. Haugen (1997), CAPM adalah teori tentang bagaimana sebuah aset dinilai harganya dengan hubungannya pada risiko yang ditanggung dan semua portofolio yang dipegang investor dianggap efisien.

Sumber : Wikipedia

Gambar 2.1. Grafik Security Market Line (SML)

CAPM menjelaskan hubungan risiko premium pasar dengan ekspektasi pengembalian aset. Gambar 2.1. menunjukkan garis security market line (SML)

yang dibentuk berdasarkan hubungan nilai beta dengan return sebuah aset. Menurut Robert A. Haugen (1997), jika portofolio pasar dianggap efisien, maka hubungan beta dan harapan pengembalian saham (expected rates of return) adalah linear sempurna. Slope dari grafik SML tersebut menunjukkan risiko premium pasar (market risk premium). Titik potong grafik SML terhadap sumbu Y disebut dengan tingkat pengembalian bebas risiko (risk-free asset). Pengembalian bebas

Return

Beta Rf

Risk‐Free Rate of Return Rm

Market Risk

Premium

Undervalued

(26)

risiko ini biasa merupakan tingkat pengembalian obligasi pemerintah yang bebas dari risiko atau memiliki tingkat pengembalian yang pasti. Pengembalian yang diharapkan berada pada sepanjang garis SML. Harga aset pada saat ini yang digambarkan pada grafik SML tersebut dapat menunjukkan apakah aset tersebut

undervalued atau overvalued. Jika pengembalian aset pada saat ini ternyata berada di atas garis SML maka aset tersebut dapat dinyatakan undervalued, sedangkan jika pengembalian aset tersebut berada dibawah garis SML maka aset tersebut dapat dinyatakan overvalued. Sebuah aset dapat dinyatakan undervalued karena ekspektasi pengembalian aset tersebut berada dibawah tingkat pengembalian sebenarnya atau pengembalian aset tersebut dianggap lebih rendah dari pengembalian sebenarnya. Sebaliknya, sebuah aset dapat dinyatakan overvalued

karena ekspektasi pengembalian yang diperkirakan ternyata lebih tinggi dari pengembalian sebenarnya.

Dalam CAPM, grafik SML dibuktikan adalah linear. Pengembalian yang diharapkan (expected return) adalah sama dengan tingkat pengembalian bebas risiko ditambah dengan premi pasar dikalikan dengan beta. Menurut Prasanna Chandra (2006), CAPM memiliki asumsi sebagai berikut :

1. Investor cenderung memilih risiko yang lebih rendah (risk averse). 2. Investor memaksimalkan manfaat dalam portofolio.

3. Investor memiliki harapan yang homogen atau sama terhadap pengembalian saham.

4. Investor dapat pinjam meminjam secara bebas pada tingkat bunga bebas risiko.

(27)

5. Pasar dianggap sempurna (pasar persaingan sempurna, tidak ada pajak, tidak ada biaya transaksi).

6. Jumlah sekuritas berisiko diketahui pada pasar.

: Pengembalian saham atau aset yang diharapkan : Tingkat bunga bebas risiko

: Tingkat sensitivitas suatu saham atau aset pada pergerakan pasar

: Pengembalian pasar yang diharapkan

: Selisih pengembalian pasar yang diharapkan dan tingkat bunga bebas risiko (market premium)

Tabel 2.1. Intepretasi Beta Pasar

Beta Hasil Intepretasi

β < 0 Pergerakan saham berlawanan arah dengan pergerakan pasar.

β = 0 Pergerakan saham tidak berhubungan dengan pergerakan pasar. 0 < β < 1 Pergerakan saham searah dengan pasar namun kurang berfluktuatif

dibandingkan dengan pasar.

β = 1 Pergerakan saham searah dan berfluktuatif hampir sama besar dengan pergerakan pasar.

β> 0 Pergerakan saham searah dan lebih berfluktuatif dibandingkan pergerakan pasar.

Sumber : Wikipedia

Dari grafik SML dapat terlihat bahwa expectedreturn berhubungan positif dengan nilai beta pasar. Namun, penelitian Fama dan French (1992) menunjukkan bahwa nilai beta yang tinggi tidak menunjukkan average return yang tinggi. CAPM juga tidak dapat menjelaskan efek ukuran perusahaan dan pertumbuhan perusahaan pada pengembalian saham. Selain itu, tidak benar bahwa saham

(28)

dengan ketidakpastian (volatility) yang tinggi akan memberikan pengembalian saham yang tinggi bagi investor.

2.2.3. Arbitrage Pricing Theory (APT)

Arbitrage Pricing Theory adalah sebuah teori penilaian aset dengan metode estimasi harapan pengembalian aset keuangan pada sebuah model regresi linear dari beberapa faktor makroekonomi sebagai variabelnya. Manurut Robert A. Haugen (1997), dengan adanya masalah fundamental pada model CAPM dimana studi empiris tidak dapat membuktikan model tersebut, maka muncul model alternative dalam mengestimasi pengembalian aset yaitu model Arbitrage Pricing Theory (APT) yang pertama dikenalkan oleh Ross (1976).

Menurut Prasanna Chandra (2006), APT muncul akibat keterbatasan model CAPM pada :

1. Ketatnya asumsi yang digunakan. 2. Bukti secara empiris masih diragukan.

3. Faktor pasar (market) bukan satu-satunya yang mempengaruhi pengembalian saham.

Studi empiris menunjukkan tidak konsistennya beberapa hal dalam model APT seperti jumlah faktor yang digunakan, intepretasi pada tiap faktor tersebut dan stabilitas faktor-faktor yang digunakan pada setiap penelitian. Beberapa penelitian menunjukkan bahwa model APT dapat menjelaskan pengembalian saham lebih baik daripada model CAPM, namun beberapa penelitian lainnya menunjukkan bahwa hasil estimasi kedua model ini hampir sama. Model APT

(29)

dianggap cukup baik karena menggunakan beberapa faktor ekonomi selain dari beta risiko pasar yang dianggap bukanlah satu-satunya faktor yang mempengaruhi pengembalian saham.

2.2.4. Fama-French Three-Factor Model

Fama dan French (1992) menemukan adanya tren dalam return saham berdasarkan ukuran perusahaan dan book-to-market ratio sehingga Fama dan French (1993) menggunakan variabel risiko pasar, risiko ukuran dan book-to-market ratio dalam model regresinya.

: Risk Premium, selisih pengembalian saham dengan pengembalian bebas risiko.( )

: Intercept

: Slope beta pasar (market beta)

: Risiko premium pasar (market premium risk), selisih pengembalian pasar dengan pengembalian bebas risiko. ( )

: Slope SMB (Small Minus Big)

: Small Minus Big, selisih rata-rata return saham pada tiga portofolio dengan size kecil (S/L, S/M, S/H) dengan rata-rata return saham pada tiga portofolio dengan size besar (B/L, B/M, B/H).

(30)

: Slope HML (High Minus Low)

: High Minus Low, selisih rata-rata return saham pada dua portofolio saham dengan book-to-market ratio yang tinggi (S/H, B/H) dengan rata-rata return saham pada dua portofolio saham dengan

book-to-market ratio yang rendah (S/L, B/L). Slope SMB (Small Minus Big) mengukur pertambahan pengembalian yang biasa diterima investor akibat berinvestasi pada perusahaan kecil atau perusahaan dengan market equity (ME) yang relatif lebih kecil. Hasil SMB per bulan yang positif menunjukkan return pada perusahaan dengan ME kecil mengungguli

return pada perusahaan dengan ME besar.

Sama dengan variabel SMB, slope HML (High Minus Low) mengukur tambahan pengembalian saham dalam berinvestasi pada saham dengan book-to-market value (BE/ME) yang lebih tinggi. Nilai HML per bulan yang positif menunjukkan return perusahaan dengan book-to-market value yang tinggi (value stocks) mengungguli return perusahaan dengan book-to-market value yang rendah (growth stocks). Value stocks adalah saham yang diperdagangkan dengan harga yang lebih rendah dari harga fundamentalnya dan sering dinyatakan undervalued

akibat nilai buku yang lebih tinggi dari nilai pasarnya. Sebaliknya growth stocks

adalah saham yang diperdagangkan dengan harga yang lebih tinggi dari harga fundamentalnya dan sering dinyatakan overvalued karena BE/ME yang rendah menunjukkan nilai buku yang lebih rendah dari nilai pasarnya.

(31)

2.2.5. Carhart Model

Carhart Model atau Carhart Four-Factor Model adalah suatu model yang dikembangkan dari model Fama-French yang menambahkan satu lagi faktor yang dianggap dapat mempengaruhi pengembalian saham. Tambahan variabel tersebut adalah variabel momentum ( ). Momentum menjelaskan kecenderungan untuk terus mengalami kenaikan saat harga suatu saham naik dan terus mengalami penurunan saat harga suatu saham turun. Momentum dihitung dengan mencari selisih pengembalian saham pada perusahaan yang memiliki pengembalian tinggi dengan pengembalian saham pada perusahaan yang memiliki pengembalian rendah. Model empat faktor dalam Carhart (1997) :

2.3. Penelitian Terdahulu

Fama dan French (1992) melakukan penelitian pada semua perusahaan non-finansial pada NYSE (New York Stock Exchange), AMEX (American Stock Exchange) dan NASDAQ (National Association of Securities Dealers Automated Quotations) dalam periode 1962 hingga 1989. Penelitian ini sengaja tidak menggunakan perusahaan finansial karena leverage (debt/equity) yang tinggi adalah normal untuk perusahaan finansial. Penelitian ini menemukan hubungan

average return dengan size perusahaan. Perusahaan dengan size yang kecil menunjukkan average return yang lebih tinggi daripada perusahaan besar. Sebaliknya, average return tidak menunjukkan adanya hubungan dengan nilai beta. Book-to-market ratio menunjukkan hubungan positif terhadap average

(32)

return. Kesimpulannya, penelitian ini tidak mendukung model SLB (Sharpe-Lintner-Black) yang memiliki teori bahwa average stock returns memiliki hubungan positif dengan beta pasar (market beta).

Fama dan French (1993) menambah objek penelitian yang tidak hanya pada pengembalian saham biasa tetapi juga pada obligasi institusi dan pemerintah. Variabel size dan book-to-market ratio juga dimasukkan dalam model regresi untuk melihat pengaruhnya pada pengembalian saham. Hasil regresi dengan variabel beta pasar, size dan book-to-market ratio menunjukkan bahwa efek risiko premium pasar hampir sama pada semua portofolio yang dibedakan berdasarkan size dan book-to-market ratio, efek risiko ukuran lebih mempengaruhi perusahaan berukuran kecil daripada perusahaan berukuran besar dan efek book-to-market ratio lebih berpengaruh pada perusahaan dengan nilai book-to-market yang tinggi.

Fama dan French (1995) dalam penelitiannya yang berjudul ‘Size and Book-to-Market Factors in Earning and Returns’ menggunakan variabel risiko pasar, size dan book-to-market value dalam menjelaskan pengembalian saham. Risiko pasar dan size dapat menjelaskan pengembalian saham, namun penelitian ini tidak menunjukkan adanya hubungan book-to-market value dengan pengembalian saham.

Penelitian yang tidak mendukung Capital Asset Pricing Model (CAPM) dalam menghitung pengembalian saham tampak pada penelitian Fama dan French (2003). Jika pasar dianggap efisien, CAPM mengimplikasikan semua average return berhubungan secara linear terhadap nilai betanya dan tidak ada variabel lain yang dapat menjelaskan pengembalian pasar dengan baik. Menurutnya,

(33)

banyak penelitian pada tahun 1970-an yang ternyata menemukan hubungan seperti size, price ratio, dan momentum pada tingkat pengembalian selain dari nilai beta pasar. CAPM merupakan penjelasan yang berdasar pada konsep fundamental dalam menjelaskan teori portofolio dan harga aset, namun berdasarkan pengalaman dari penelitian terdahulu, CAPM tidak cocok untuk diaplikasikan.

Clive Gaunt (2004) menguji model Fama-French dan CAPM pada

Australian Stock Exchange dan menghasilkan kesimpulan bahwa model Fama-French dapat menjelaskan pengembalian saham secara lebih baik daripada CAPM.

Martin C. Lozano (2006) pada penelitiannya dalam ‘Estimating and Evaluating the Fama-French & Carhart Models’ menggunakan data yang disediakan Kenneth French dengan periode Januari 1932 hingga Desember 2002 yang kemudian dibagi menjadi 25 portofolio berdasarkan ukuran perusahaan dan rasio ekuitas buku terhadap ekuitas pasar. Pembagian portofolio tersebut menunjukkan portofolio yang terdiri dari perusahaan berukuran kecil memiliki pengembalian saham yang lebih tinggi dan ini menunjukkan resiko yang lebih tinggi pada saham perusahaan kecil. Sebaliknya, perusahaan berukuran besar dengan rasio book-to-market yang rendah menunjukkan pengembalian saham yang paling rendah. Hasil regresi model tiga faktor Fama-French pada penelitian ini menunjukkan beta risiko pasar yang hampir sama pada semua 25 portofolio. Ini menunjukkan bahwa beta pasar hanya dapat menjelaskan perbedaan pengembalian antara saham (stocks) dan obligasi (bonds), tetapi tidak dapat

(34)

menjelaskan pengembalian saham antar kategori saham. Dua hasil regresi pada penelitian ini yang sama dengan penelitian Veysel Eraslan (2013) adalah variabel risiko ukuran (size risk) memiliki pengaruh yang paling besar terhadap portofolio yang terdiri dari perusahaan berukuran kecil dan variabel rasio book-to-market

memiliki slope yang paling tinggi pada perusahaan dengan rasio book-to-market

yang tinggi.

Sunil K. Bundoo (2008) menguji validitas model tiga faktor pada negara berkembang yaitu pasar modal Afrika. Dengan menggunakan data dari Stock Exchange of Mauritius pada periode 1997 hingga 2003. Hasil penelitian menunjukkan adanya pengaruh size dan book-to-market value pada pengembalian saham dengan hasil regresi yang menunjukkan signifikansi pada variabel-variabel tersebut.

Anyssa Trimech, Hedi Kortas, Salwa Benammou, dan Samir Benammou (2009) dalam penelitiannya menguji validitas model tiga faktor Fama-French pada skala waktu (time-scales) penelitian yang berbeda. Data yang digunakan berasal dari French Market dalam periode 1985 hingga 2006. Hasil penelitian menunjukkan hubungan portfolio returns dengan faktor-faktor risiko (market, size, value factors) secara signifikan bergantung pada skala waktu yang digunakan. Model Fama-French juga terbukti lebih baik dalam menjelaskan pengembalian saham daripada model satu faktor.

Florian Steiger (2010) dalam penelitiannya yang berjudul ‘The Impact of Credit Risk and Implied Volatility on Stock Returns’ menyinggung tentang model

(35)

Fama-French dan menunjukkan hasil yang sama yaitu faktor rasio book-to-market

paling mempengaruhi perusahaan dengan nilai book-to-market yang tinggi. Hadi Ismanto (2011) menganalisis pengaruh ukuran perusahaan, book-to-market value, dan beta terhadap return saham di Bursa Efek Indonesia (BEI) menggunakan harga saham LQ 45 dengan periode 2008 hingga 2010. Hasil regresi dengan model Fama-French menunjukkan hanya beta yang paling berpengaruh pada return saham di Bursa Efek Indonesia (BEI), sedangkan faktor risiko ukuran dan rasio book-to-market tidak signifikan hampir pada semua portofolio.

Dengan metode penelitiannya yang merupakan tinjauan penelitian-penelitian terdahulu pada Italian Market, Antonella Silvestri dan Stefania Veltri (2011) secara naratif mengambil kesimpulan atas validitas model Fama-French pada Italian Market. Kesimpulan pada penelitian ini menunjukkan adanya hubungan risiko ukuran pada pengembalian saham tetapi signifikansi book-to-market ratio masih bervariasi. Hasil yang bervariasi ini sangat bergantung pada tiga hal yaitu sampel yang digunakan, model yang diterapkan dan metode ekonometrika yang diaplikasikan.

Terlepas dari dikeluarkannya perusahaan finansial seperti perbankan dalam penelitian Fama dan French (1992) karena perusahaan perbankan memiliki nilai leverage yang tinggi, Zeeshan Hamid, Ch Asad Hanif, Shehzada Saif uk Malook dan Wasimullah (2012) telah menguji validitas model Fama-French pada perbankan di Pakistan yang terdaftar pada Karachi Stock Exchange (KSE). Dua puluh bank yang menjadi objek penelitian pada periode Januari 2006 hingga

(36)

Desember 2010 menunjukkan model tersebut dapat menjelaskan variasi pengembalian pada hampir semua portofolio yang dibentuk berdasarkan size dan

book-to-market value.

Penelitian Veysel Eraslan (2013) mengaplikasikan model Fama-French Three-Factor Model pada Istanbul Stock Exchange (ISE) dengan menggunakan data pada tahun 2003 hingga 2010. Hasil analisis yang dilakukan menunjukkan portofolio saham pada perusahaan ukuran besar (big-size firms) memiliki excess return rata-rata yang lebih tinggi daripada perusahaan kecil (small-size firms). Umumnya portofolio yang terdiri dari perusahaan dengan rasio book-to-market

yang rendah memiliki kinerja yang lebih baik dari portofolio dengan perusahaan yang memiliki rasio book-to-market yang lebih tinggi. Ini dikarenakan nilai rasio

book-to-market yang rendah menunjukkan harga pasar yang lebih tinggi daripada harga buku (overvalued), sedangkan rasio book-to-market yang tinggi menunjukkan nilai buku yang lebih besar daripada nilai pasar (undervalued). Dalam penelitian ini disimpulkan bahwa faktor ukuran (size risk) tidak mempengaruhi portofolio yang terdiri dari perusahaan berukuran besar, tetapi variabel tersebut dapat menjelaskan pengembalian saham pada portofolio yang terdiri dari perusahaan berukuran kecil dan menengah. Rasio book-to-market

memiliki pengaruh pada portofolio yang terdiri dari rasio book-to-market yang tinggi. Fama-French Three-Factor Model ini dapat menjelaskan pengembalian saham pada variasi portofolio yang berbeda walaupun tidak cukup signifikan pada pengujiannya menggunakan Istanbul Stock Exchange (ISE).

(37)

Tabel 2.2. Penelitian Terdahulu

No Nama Peneliti Tahun Judul Penelitian Hasil Penelitian

1. Fama dan

French

1992 The Cross-Section of Expected Stock Returns

Penelitian ini tidak mendukung model SLB (Sharpe-Lintner-Black) karena average return

tidak menunjukkan hubungan dengan beta, melainkan menunjukkan hubungan dengan size dan book-to-market

ratio.

2. Fama dan

French

1993 Common Risk

Factors in the Returns on Stocks and Bonds

Dalam regresi model tiga faktor, pengaruh variabel risiko pasar hampir sama pada tiap portofolio, risiko ukuran lebih berpengaruh pada perusahaan berukuran kecil dan risiko

book-to-market ratio lebih berpengaruh pada perusahaan dengan nilai book-to-market

yang tinggi.

3. Fama dan

French

1995 Size and Book-to-Market Factors in Earning and Returns

Risiko pasar dan risiko ukuran

dapat menjelaskan pengembalian saham, namun

penelitian ini tidak menemukan hubungan book-to-market ratio

dengan pengembalian saham.

4. Fama dan

French

2003 The CAPM :

Theory and Evidence

Selain risiko pasar, banyak penelitian yang menemukan hubungan size, price ratio dan momentum pada pengembalian

saham. Berdasarkan pengalaman dari penelitian

terdahulu, CAPM tidak cocok untuk diaplikasikan.

(38)

5. Clive Gaunt 2004 Size and book to market effects and the Fama French three factor asset pricing model: evidence from the Australian

stockmarket

Model Fama-French dapat menjelaskan pengembalian saham lebih baik daripada CAPM.

6. Martin C.

Lozano

2006 Estimating and Evaluating the Fama-French & Carhart Models.

Beta pasar yang hampir sama pada tiap portofolio menunjukkan beta pasar tidak

dapat menjelaskan pengembalian saham antar

kategori saham. Risiko ukuran memiliki pengaruh paling besar terhadap perusahaan berukuran kecil dan risiko book-to-market

memiliki slope paling tinggi pada perusahaan dengan book-to-market ratio yang tinggi.

7. Sunil K.

Bundoo

2008 An Augmented

Fama and French Three-Factor

Model: New Evidence From An Emerging Stock Market.

Ada pengaruh size dan

book-to-market ratio pada pengembalian saham dengan hasil regresi yang menunjukkan signifikansi pada variabel-variabel tersebut. 8. Anyssa Trimech, Hedi Kortas, Salwa Benammou, dan Samir Benammou

2009 Multiscale Fama-French model: application to the French market.

Hubungan pengembalian portofolio dengan faktor-faktor risiko (market, size, value factors) secara signifikan bergantung pada skala waktu penelitian dan model ini juga terbukti lebih baik dari model satu faktor.

(39)

9. Florian Steiger 2010 The Impact of Credit Risk and Implied Volatility on Stock Returns.

Faktor rasio book-to-market

paling mempengaruhi perusahaan dengan nilai

book-to-market yang tinggi. 10. Hadi Ismanto 2011 Analisis

Pengaruh Ukuran Perusahaan, Book-to-Market Value, dan Beta terhadap Return Saham di BEI

Hanya risiko pasar yang paling berpengaruh pada return saham di Bursa Efek Indonesia (BEI), sedangkan faktor risiko ukuran dan risiko book-to-market ratio

tidak signifikan hampir pada semua portofolio.

11. Antonella Silvestri dan Stefania Veltri

2011 On the robustness of Fama and French Model: evidence from Italy

Ada hubungan risiko ukuran pada pengembalian saham, tetapi signifikansi faktor book-to-market ratio masih bervariasi. Hasil ini sangat berganutng pada sampel, model dan metode ekonometrika yang digunakan.

12. Zeeshan

Hamid, Ch Asad Hanif, Shehzada Saif uk Malook dan Wasimullah

2012 Fama and French three factor model : Empirical Evidence from financial market of Pakistan.

Pengujian validitas model Fama-French pada sektor

finansial perbankan menunjukkan model tersebut

dapat menjelaskan variasi pengembalian pada hampir semua portofolio.

13. Veysel Eraslan 2013 Fama and French Three-Factor Model: Evidence from Istanbul Stock Exchange.

Fama-French Three-Factor Model dapat menjelaskan pengembalian saham pada variasi portofolio yang berbeda walaupun tidak cukup signifikan.

(40)

2.4. Kerangka Konseptual

Dalam model tiga faktor, variabel risiko pasar (market risk), risiko ukuran (size risk) dan risiko book-to-market ratio menjadi tiga variabel bebas yang menjelaskan variabel terikat yaitu excess return tiap portofolio yang dibentuk berdasarkan ukuran dan nilai book-to-market. Variabel risiko pasar menjelaskan bagaimana pengembalian saham perusahaan dipengaruhi oleh pergerakan harga saham di pasar (Jakarta Composite Index). Semakin tinggi slope risiko pasar, menunjukkan bahwa semakin sensitif harga saham perusahaan terhadap pergerakan pasar. Slope risiko pasar yang positif menunjukkan pergerakan saham perusahaan yang sejalan dengan pergerakan harga pasar dan sebaliknya, slope risiko pasar yang negatif menunjukkan pergerakan saham perusahaan berlawanan terhadap pergerakan harga pasar. Variabel ini berpengaruh pada pengembalian saham karena harga pasar merupakan salah satu aspek yang dipertimbangkan investor dalam pengambilan keputusan.

Variabel risiko ukuran (SMB) dihitung dengan mencari selisih pengembalian saham pada perusahaan berukuran kecil dengan pengembalian saham pada perusahaan berukuran besar. Nilai SMB yang positif menunjukkan bahwa pengembalian saham pada perusahaan berukuran kecil cenderung lebih tinggi daripada pengembalian saham pada perusahaan berukuran besar. Slope SMB mengukur tambahan pengembalian yang diterima akibat berinvestasi pada perusahaan dengan ukuran yang relatif lebih kecil. Dalam Antonella Silvestri dan Stefania Veltri (2011), Banz (1981) berargumen bahwa perusahaan kecil cenderung memiliki masalah dalam hal kurangnya konsistensi dan kurang

(41)

akuratnya pergerakan informasi. Ketidakpastian pada perusahaan berukuran kecil yang tinggi dianggap sebagai risiko yang tinggi. Oleh karena itu, risiko yang relatif lebih besar yang diterima investor dalam berinvestasi pada perusahaan kecil akan membuat investor mengharapkan pengembalian yang lebih tinggi.

Variabel risiko book-to-market value (HML) dihitung dengan mencari selisih pengembalian saham pada perusahaan yang memiliki book-to-market value

yang tinggi dengan pengembalian saham perusahaan yang memiliki book-to-market value yang rendah. Nilai HML yang positif menunjukkan bahwa pengembalian saham pada perusahaan dengan nilai book-to-market tinggi lebih besar daripada pengembalian saham pada perusahaan dengan nilai book-to-market

rendah. Sama dengan variabel SMB, maka slope HML mengukur tambahan pengembalian yang diterima akibat berinvestasi pada perusahaan dengan nilai

book-to-market yang tinggi. Menurut Veysel Eraslan (2013), secara umum, portofolio yang terdiri dari perusahaan dengan book-to-market ratio yang rendah memiliki kinerja yang lebih baik daripada perusahaan dengan book-to-market ratio yang tinggi. Oleh karena itu, risiko yang diambil investor akibat berinvestasi pada perusahaan dengan nilai book-to-market yang tinggi (undervalued) akan membuat investor mengharapkan pengembalian yang lebih tinggi.

Ketiga konsep risiko tersebut menunjukkan pengaruhnya masing-masing pada ekspektasi investor atas pengembalian saham. Oleh karena itu, penelitian ini akan mengestimasi ketiga variabel bebas tersebut secara bersama-sama dalam sebuah model regresi linear berganda.

(42)

Gambar 2.2. Kerangka Konseptual

2.5. Hipotesis Penelitian

Sesuai dengan tujuan penelitian yang telah dipaparkan, penelitian ini akan memperlihatkan tren pengembalian saham dalam portofolio berdasarkan ukuran dan nilai book-to-market, membandingkan model satu faktor (CAPM) dengan model tiga faktor (Fama-French Three-Factor Model) dan menguji pengaruh variabel risiko pasar, risiko ukuran dan risiko book-to-market ratio terhadap

excess return tiap portofolio. Inti dari penelitian ini adalah menguji pengaruh variabel-variabel bebas tersebut terhadap variabel terikat dengan hipotesis sebagai berikut :

H1 : Variabel risiko pasar berpengaruh signifikan terhadap excess return portofolio saham.

H2 : Variabel risiko ukuran berpengaruh signifikan terhadap excess return

portofolio saham.

H3 : Variabel risiko book-to-market value berpengaruh signifikan terhadap

excess return portofolio saham.

Market Risk

Size Risk

Book to Market Ratio Risk

Excess Return

(43)

BAB III

METODE PENELITIAN 3.1. Jenis Penelitian

Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif yang menggunakan model regresi linear berganda dalam mengestimasi pengaruh variabel-variabel bebas terhadap variabel terikat. Selain estimasi regresi, penelitian ini akan menggunakan landasan teori dan penelitian terdahulu sebagai pedoman, pengumpulan data dari publikasi resmi, pengolahan data dengan Eviews dan Microsoft Excel, uji hipotesis, uji asumsi klasik, analisis berdasarkan data dalam tabel dan diagram serta penarikan kesimpulan pada akhir penelitian.

3.2. Ruang Lingkup Penelitian

Pengujian validitas model tiga faktor Fama-French akan dilakukan pada perusahaan perbankan terbuka yang terdaftar pada Jakarta Composite Index atau disebut juga Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG). Dari semua perusahaan terbuka pada Jakarta Composite Index akan diambil beberapa sampel penelitian berupa perusahaan yang merupakan sektor keuangan perbankan. Oleh karena itu, ruang lingkup penelitian ini terbatas pada perusahaan terbuka hanya pada sektor perbankan di Indonesia dan terbatas pada perusahaan perbankan terbuka dengan data sekunder yang tersedia secara lengkap pada sumber-sumber data yang akan digunakan pada penelitian ini. Selain itu, ruang lingkup penelitian ini juga terbatas pada periode penelitian yang digunakan.

(44)

3.3. Batasan Operasional

Pengembalian saham suatu perusahaan dapat dipengaruhi oleh bermacam-macam varibel dan risiko baik variabel makroekonomi maupun risiko pasar, risiko ukuran, risiko book-to-market value dan lain-lain. Dalam penelitian ini, variabel-variabel bebas yang akan diuji pengaruhnya pada excess return tiap saham perusahaan terbatas pada tiga variabel yaitu risiko pasar, risiko ukuran dan risiko

book-to-market value.

3.4. Definisi Operasional

3.4.1. Variabel bebas (independent)

Market Risk Premium

Market risk premium atau risiko premium pasar adalah tambahan pengembalian suatu saham di atas pengembalian tingkat bebas risiko. Nilai risiko premium pasar dapat diperoleh berdasarkan data historis atau berdasarkan ekspektasi investor yang biasa disebut Expected Market Risk Premium. Expected Market Risk Premium ini dapat berbeda-beda bagi tiap investor. Penelitian ini akan menggunakan risiko premium pasar berdasarkan data historis. Risiko premium pasar dihitung dengan menggunakan data harga pasar yaitu harga pada

Jakarta Composite Index atau disebut juga Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) per bulan dan data harga saham bebas risiko (risk-free rate). Untuk harga saham bebas risiko dalam penelitian ini akan menggunakan BI rate (suku bunga Bank Indonesia) per bulan. Dari harga saham Jakarta Composite Index tiap bulan akan dihitung return atau kenaikan per bulannya.

(45)

Rm : Market Return atau Pengembalian Pasar (Jakarta Composite Index) per Bulan

Pt : Harga pasar (Jakarta Composite Index) pada bulan t

Pt-1 : Harga pasar (Jakarta Composite Index) pada bulan t-1

Nilai dari market risk premium per bulannya akan didapat dari selisih pengembalian saham (Jakarta Composite Index) per bulan dengan tingkat BI rate per bulan. Slope dari variabel market risk premium adalah beta. Beta mengukur sensitivitas harga saham suatu perusahaan terhadap harga saham pasar (Jakarta Composite Index).

SMB (Small Minus Big)

SMB adalah variabel yang mengukur tambahan pengembalian yang secara historis diterima oleh investor yang memilih berinvestasi pada saham perusahaan yang memiliki size (market capitalization) yang relatif lebih kecil. SMB dihitung dengan mencari selisih pengembalian saham pada perusahaan dengan kapitalisasi pasar yang kecil dengan pengembalian saham pada perusahaan dengan kapitalisasi pasar yang besar. Dalam menghitung SMB, pertama-tama sampel perusahaan akan dibagi pada enam portofolio berdasarkan nilai kapitalisasi pasar dan book-to-market ratio. Perusahaan akan dibagi menjadi dua kelompok ukuran yaitu small

(46)

(S) atau big (B) dan berdasarkan nilai book-to-market akan dikelompokkan menjadi low (L), medium (M), dan high (H).

Size diukur berdasarkan kapitalisasi pasar tiap perusahaan yang dihitung dari perkalian harga saham rata-rata dalam satu tahun dikalikan dengan jumlah saham yang beredar (number of shares outstanding). Book-to-market ratio adalah perbandingan nilai buku dan nilai pasar yang dihitung dengan membandingkan nilai buku dan nilai kapitalisasi pasar (size). Size yang termasuk pada kategori

small adalah perusahaan dengan kapitalisasi pasar 50 persen terbawah dan yang termasuk pada kategori big adalah perusahaan dengan kapitalisasi pasar 50 persen teratas. Nilai buku yang digunakan adalah ekuitas pada publikasi laporan keuangan tiap perusahaan dan diambil pada periode Desember tahun (t-1). Nilai kapitalisasi pasar untuk perhitungan book-to-market ratio adalah perkalian harga saham bulan April tahun t dengan jumlah saham yang beredar. Pengelompokkan

book-to-market dibagi berdasarkan proporsi 30 persen untuk kelompok terendah, 40 persen untuk menengah dan 30 persen untuk tertinggi.

Dengan demikian akan terbentuk enam portofolio berdasarkan ukuran dan

book-to-market ratio (S/L, S/M, S/H, B/L, B/M dan B/H). Contohnya portofolio S/L adalah perusahaan-perusahaan yang memiliki kapitalisasi pasar kecil dan juga

(47)

termasuk pada kelompok book-to-market ratio yang rendah. Keenam portofolio ini akan dibentuk tiap tahun untuk menghitung nilai SMB tiap tahunnya. Pembentukan portofolio yang diulangi tiap tahun dalam periode penelitian :

1. Februari 2008 hingga Desember 2008; 2. Januari 2009 hingga Desember 2009; 3. Januari 2010 hingga Desember 2010; 4. Januari 2011 hingga Desember 2011; 5. Januari 2012 hingga Desember 2012; 6. Januari 2013 hingga Januari 2014.

Jadi, SMB adalah selisih dari rata-rata pengembalian saham pada tiga portofolio dengan kapitalisasi pasar kecil dan rata-rata pengembalian saham pada tiga portofolio dengan kapitalisasi pasar besar.

SMB = [(S/L + S/M + S/H) – (B/L + B/M + B/H)] / 3

HML (High Minus Low)

HML adalah variabel yang mengukur tambahan pengembalian saham yang secara historis diterima investor yang berinvestasi pada saham perusahaan yang memiliki nilai book-to-market ratio yang relatif lebih tinggi. HML dihitung dengan mencari selisih pengembalian saham pada perusahaan yang memiliki nilai

book-to-market tinggi dengan pengembalian saham pada perusahaan yang memiliki nilai book-to-market rendah. Dengan enam portofolio yang telah dibentuk (S/L, S/M, S/H, B/L, B/M dan B/H) seperti pada variabel SMB, maka

(48)

HML adalah selisih dari rata-rata pengembalian saham pada dua portofolio dengan book-to-market tinggi dan rata-rata pengembalian saham pada dua portofolio dengan book-to-market rendah.

HML = [(S/H + B/H) – (S/L + B/L)] / 2

3.4.2. Variabel terikat (dependent) :

Variabel terikat dalam penelitian ini adalah excess return dari setiap perusahaan perbankan terbuka yang menjadi sampel pada penelitian ini. Excess return mengukur tambahan pengembalian yang diterima investor yang melebihi tingkat pengembalian bebas risiko. Excess return dari tiap perusahaan adalah selisih pengembalian saham (return) tiap perusahaan dengan pengembalian bebas risiko (risk-free rate). Jadi, excess return akan didapat dengan mencari selisih pengembalian saham per bulan dari tiap perusahaan perbankan terbuka dengan tingkat suku bunga BI per bulan.

Pengembalian saham masing-masing perusahaan dapat dihitung dengan :

Ri : Stock Return atau Pengembalian Saham per Bulan

(49)

Dalam perhitungan regresi, variabel terikat akan dibagi menjadi empat portofolio yang dibentuk berdasarkan size dan book-to-market ratio. Excess return

dari tiap portofolio adalah rata-rata excess return semua saham perusahaan pada portofolio tersebut. Pengaruh dari ketiga variabel bebas (market risk, size dan

book-to-market ratio) akan diuji pada pengembalian saham berdasarkan nilai kapitalisasi pasar (size) dan book-to-market ratio. Portofolio akan dibentuk menjadi :

1. Perusahaan dengan size kecil dan book-to-market ratio rendah (S/L). 2. Perusahaan dengan size kecil dan book-to-market ratio tinggi (S/H). 3. Perusahaan dengan size besar dan book-to-market ratio rendah (B/L). 4. Perusahaan dengan size besar dan book-to-market ratio tinggi (B/H).

3.5. Pengolahan Data

Pengolahan data dalam penelitian ini didukung oleh Microsoft Office Excel

2007 dan Eviews 5. Pengolahan dan perhitungan data sekunder untuk variabel-variabel bebas dan variabel-variabel terikat akan diolah dan dihitung menggunakan

Microsoft Office Excel 2007. Estimasi regresi linear berganda atau pengujian model tiga faktor (Fama-French Three-Factor Model), pengujian model satu faktor (CAPM) dan uji asumsi klasik akan menggunakan Eviews 5. Microsoft Office Excel 2007 juga akan digunakan untuk pengolahan data dalam bentuk diagram dan tabel.

(50)

3.6. Populasi dan Sampel Penelitian

Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan perbankan terbuka (go public) yang terdaftar dalam Jakarta Composite Index pada periode 2008 hingga 2014. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan perbankan terbuka yang terdaftar dalam Jakarta Composite Index

dengan kriteria sebagai berikut:

1. Terdaftar sebagai perusahaan perbankan terbuka pada periode 2008-2014 atau yang telah listing pada tahun 2008.

2. Data harga saham, data nilai ekuitas dan data jumlah saham beredar yang tersedia pada periode penelitian.

Berdasarkan kriteria tersebut, jumlah perusahaan perbankan terbuka yang tidak memenuhi kriteria dan yang memenuhi kriteria atau yang akan dijadikan sampel disajikan pada Tabel 3.1.

Tabel 3.1. Jumlah Sampel Berdasarkan Kriteria Sampel

No Karakteristik Sampel Jumlah

1. Jumlah perusahaan perbankan terbuka 37

2. Jumlah perusahaan perbankan terbuka yang tidak memenuhi kriteria

Jumlah sampel penelitian 22

Sumber : Data diolah, Lampiran 2.

Daftar perusahaan perbankan terbuka yang dipilih berdasarkan pemenuhan kriteria untuk dijadikan sampel penelitian ini dapat dilihat pada Lampiran 2. Daftar perusahaan perbankan terbuka yang memenuhi syarat dan yang menjadi sampel dalam penelitian ini diuraikan pada Tabel 3.2.

(51)

Tabel 3.2. Sampel Penelitian

No Nama Perusahaan

1 PT Bank Artha Graha Internasional, Tbk 2 PT Bank Bukopin, Tbk

3 PT Bank Bumi Arta, Tbk 4 PT Bank Capital Indonesia, Tbk 5 PT Bank Central Asia, Tbk 6 PT Bank CIMB Niaga, Tbk

7 PT Bank Danamon Indonesia, Tbk 8 PT Bank Ekonomi Raharja, Tbk

9 PT Bank Himpunan Saudara 1906, Tbk 10 PT Bank ICB Bumi Putra, Tbk

11 PT Bank Mandiri (Persero), Tbk 12 PT Bank Mayapada Internasional, Tbk 13 PT Bank Mutiara, Tbk

14 PT Bank Negara Indonesia (Persero), Tbk 15 PT Bank Nusantara Parahyangan, Tbk 16 PT Bank OCBC NISP, Tbk

17 PT Bank of India Indonesia, Tbk 18 PT Bank PAN Indonesia, Tbk 19 PT Bank Permata, Tbk

20 PT Bank QNB Kesawan, Tbk

21 PT Bank Rakyat Indonesia (Persero), Tbk 22 PT Bank Victoria Internasional, Tbk

Sumber : Data diolah, Lampiran 2.

3.7. Jenis dan Sumber Data

Dalam menguji validitas model Fama-French, penelitian ini akan menggunakan data-data yang diperlukan untuk memenuhi tiga variabel bebas dan satu variabel terikat dalam model regresi tersebut. Jenis data tersebut adalah data sekunder yang diperoleh dari publikasi resmi beberapa sumber. Data sekunder yang digunakan adalah data harga saham per bulan, nilai ekuitas perusahaan perbankan, harga saham Jakarta Composite Index, suku bunga Bank Indonesia (BI Rate) dan jumlah saham yang beredar (number of shares outstanding). Penelitian ini akan meneliti pengembalian saham untuk periode Februari 2008 hingga Januari 2014. Sumber dan periode data yang digunakan adalah :

(52)

1. Harga saham tiap perusahaan per bulan dan harga saham Jakarta Composite Index per bulan dengan periode Januari 2008 hingga Januari 2014 diperoleh dari situs Yahoo Finance (finance.yahoo.com).

2. Suku bunga Bank Indonesia per tahun dengan periode Februari 2008 hingga Januari 2014 diperoleh dari situs resmi Bank Indonesia (www.bi.go.id).

3. Nilai ekuitas tiap perusahaan perbankan per tahun dengan periode 2007 hingga 2012 pada bulan Desember yang diperoleh dari laporan keuangan yang dipublikasi oleh situs resmi Bank Indonesia (www.bi.go.id).

4. Data jumlah saham yang beredar (number of shares outstanding) terbaru yang diasumsikan tetap setiap tahunnya yang diperoleh dari

www.bloomberg.com

3.8. Metode Pengumpulan Data

Penelitian ini menggunakan dua metode dalam pengumpulan data baik untuk data sekunder maupun data teoritis yaitu metode dokumentasi dan metode studi kepustakaan. Metode dokumentasi digunakan untuk mengumpulkan data sekunder seperti data harga saham per bulan, nilai ekuitas perusahaan perbankan, harga saham Jakarta Composite Index, suku bunga Bank Indonesia (BI Rate) dan jumlah saham yang beredar (number of shares outstanding). Dokumentasi ini diperoleh dari beberapa sumber resmi yang terpercaya. Metode studi kepustakaan digunakan untuk mengumpulan definisi dan konsep yang berhubungan dengan penelitian ini, landasan teori yang mendukung, serta penelitian-penelitian

(53)

terdahulu yang dapat menjadi landasan dan pedoman dalam menyelesaikan penelitian ini. Metode studi kepustakaan dapat berasal dari buku-buku dan jurnal-jurnal yang berhubungan dengan penelitian ini.

3.9. Metode Analisis 3.9.1. Model Regresi

Dalam menguji validitas model tiga faktor Fama-French dan pengaruh risiko pasar (market risk), risiko ukuran (size risk) dan book-to-market ratio, penelitian ini akan menggunakan model regresi linear berganda yaitu model regresi dengan lebih dari satu variabel bebas (independent variable). Variabel-variabel bebas yang digunakan ada tiga, yaitu :

1. Market Risk Premium; 2. SMB, Small Minus Big; 3. HML, High Minus Low.

Pengaruh dari tiga variabel bebas tersebut akan diuji terhadap satu variabel terikat (dependent variable) yaitu excess return atau selisih tingkat pengembalian saham dengan tingkat pengembalian bebas risiko (risk-free return rate). Intercept

dari hasil regresi dinyatakan dalam α. Slope β1 atau beta menunjukkan pengaruh risiko pasar pada pengembalian saham, slope β2 menunjukkan pengaruh risiko

size pada pengembalian saham dan slope β3 menunjukkan pengaruh nilai book-to-market pada pengembalian saham. Model regresi dalam penelitian ini adalah model regresi time-series dengan menggunakan data per bulan sebanyak 72 bulan (Februari 2008 hingga Januari 2014).

(54)

: Excess Return

: Intercept

: Slope (Rm-Rf)

: Risiko Premium Pasar (Rm-Rf) : Slope SMB (SmallMinus Big)

: SMB (SmallMinus Big) : Slope HML (High Minus Low)

: HML (High Minus Low)

3.9.2. Uji Asumsi Klasik

Uji Asumsi Klasik adalah persyaratan statistik yang harus dipenuhi dalam analisis regresi linear berganda. Dalam menguji baik atau tidaknya suatu model regresi, maka dalam penelitian ini, uji asumsi klasik akan diuji pada model regresi Fama-French. Pengujian yang termasuk pada uji asumsi klasik terdiri dari :

1. Multikolinearitas

Suatu model regresi dikatakan kurang baik jika terdapat hubungan linear yang kuat antar variabel-variabel bebasnya atau terdapat korelasi antar variabel bebas yang ada. Oleh karena itu, uji multikolinearitas akan dilakukan dengan mencari estimasi korelasi antar variabel bebas. Sebelum mendeteksi masalah kolinearitas menggunakan perhitungan korelasi antar variabel bebas, multikolinearitas dapat dideteksi dengan melihat nilai R2 yang tinggi, namun

(55)

standar error dan tingkat signifikansi masing-masing variabel rendah. Masalah multikolinearitas dapat diatasi dengan mengurangi variabel yang mengandung multikolinearitas dengan metode trial and error dalam mencari model terbaik. 2. Uji Normalitas

Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah data terdistribusi normal atau tidak. Jika data tidak normal, maka uji statistik menjadi tidak valid. Normalitas dapat diuji dengan histogram dan Jarque-Bera. Normal atau tidaknya residual dapat ditentukan dengan ketentuan :

- Jika nilai probabilitas dari Jarque-Bera (JB) test lebih kecil dari nilai probabilitas α yang dipilih, maka residual tidak terdistribusi normal.

- Jika nilai probabilitas dari Jarque-Bera (JB) test lebih besar dari nilai probabilitas α yang dipilih atau nilai JB test mendekati 0, maka residual terdistribusi normal.

3.9.3. Uji Signifikansi

Uji signifikansi akan dilakukan secara parsial dan secara simultan. Uji parsial mengukur seberapa jauh satu variabel bebas dalam mempengaruhi variabel terikat secara individual, sedangkan uji simultan mengukur seberapa besar pengaruh semua variabel bebas secara serentak.

1. Uji Parsial (Uji Statistik T)

Signifikansi pengaruh variabel bebas pada variabel terikat dalam estimasi regresi dapat diukur dengan melihat probabilitas nilai t-hitung tiap variabel bebas. Probabilitas nilai T akan dibandingkan dengan nilai signifikansi α pada tingkat α

(56)

sebesar 0,1 persen, 1 persen dan 5 persen. Nilai α yang digunakan menentukan tingkat kepercayaan pada hasil estimasi. Contohnya nilai signifikansi α 0,1 persen menunjukkan tingkat kepercayaan sebesar 99,9 persen. Penentuan signifikansi didasarkan pada :

- Jika nilai probabilitas lebih besar daripada tingkat signifikansi α, maka varibel bebas tidak memiliki pengaruh yang signifikan pada variabel terikat.

- Jika nilai probabilitas lebih kecil daripada tingkat signifikansi α, maka variabel bebas memiliki pengaruh yang signifikan pada variabel terikat.

2. Uji Simultan (Uji Statistik F)

Uji F digunakan untuk mengukur signifikansi pengaruh seluruh variabel bebas secara bersama-sama pada variabel terikat. Probabilitas nilai F akan dibandingkan dengan nilai signifikansi α pada tingkat α sebesar 0,1 persen, 1 persen dan 5 persen. Penentuan signifikansi didasarkan pada :

- Jika nilai probabilitas lebih besar daripada tingkat signifikansi α, maka secara serentak variabel bebas tidak memiliki pengaruh yang signifikan pada variabel terikat.

- Jika nilai probabilitas lebih kecil daripada tingkat signifikansi α, maka secara serentak variabel bebas memiliki pengaruh yang signifikan pada variabel terikat.

(1)

LAMPIRAN 10. Korelasi antar Variabel Bebas

MARKET SMB HML

MARKET 1.000000 -0.608215 0.461990 SMB -0.608215 1.000000 -0.573528 HML 0.461990 -0.573528 1.000000

(2)

Portofolio S/L

Portofolio S/H

0 4 8 12 16 20

-0.1 -0.0 0.1

Series: Residuals

Sample 2008M02 2014M01 Observations 72

Mean 1.16e-18 Median -0.001282 Maximum 0.164470 Minimum -0.146095 Std. Dev. 0.053014 Skewness 0.476161 Kurtosis 4.257648

Jarque-Bera 7.465790 Probability 0.023923

0 2 4 6 8 10 12 14 16

-0.10 -0.05 -0.00 0.05 0.10

Series: Residuals

Sample 2008M02 2014M01 Observations 72

Mean -4.76e-19 Median -0.003892 Maximum 0.110768 Minimum -0.131495 Std. Dev. 0.039426 Skewness 0.143141 Kurtosis 4.874261

Jarque-Bera 10.78444 Probability 0.004552

(3)

Lanjutan LAMPIRAN 11.

Portofolio B/L

Portofolio B/H

0 2 4 6 8 10 12 14

-0.10 -0.05 -0.00 0.05 0.10

Series: Residuals

Sample 2008M02 2014M01 Observations 72

Mean 3.85e-19 Median -0.002168 Maximum 0.111771 Minimum -0.123166 Std. Dev. 0.039589 Skewness 0.140931 Kurtosis 3.891318

Jarque-Bera 2.621684 Probability 0.269593

0 1 2 3 4 5 6 7 8

-0.10 -0.05 -0.00 0.05 0.10

Series: Residuals

Sample 2008M02 2014M01 Observations 72

Mean -2.31e-18 Median -0.007787 Maximum 0.129900 Minimum -0.111405 Std. Dev. 0.059487 Skewness 0.397728 Kurtosis 2.397651 Jarque-Bera 2.986722 Probability 0.224616

(4)

Premium,

SMB (

Small Minus Big)

dan HML (

High

Minus Low

)

Bulan, Tahun

Excess Return Market Risk Premium

SMB HML S/L S/H B/L B/H

Feb 1,

2008 0.012564 -0.03669 0.032772 -0.00515 0.029375 -0.01324 -0.084421459 Mar 3,

2008 0.023636 -0.11153 -0.06847 -0.07873 -0.10757 0.045293 -0.114408879

Apr 1,

2008 -0.0532 -0.07377 -0.06566 -0.10737 -0.06501 0.052911 -0.072429786

May 2,

2008 0.060465 0.015145 0.016395 0.026864 0.053801 0.017139 -0.057709287 Jun 2,

2008 -0.09597 -0.07853 -0.03926 0.066045 -0.04605 -0.06655 0.040260939

Jul 1,

2008 -0.00729 -0.0466 0.121674 0.129499 -0.02627 -0.17154 0.021432102 Aug

29,

2008 -0.16341 0.110214 0.047945 -0.05271 -0.06763 0.00458 0.114304284

Sep 1,

2008 0.14006 -0.20953 -0.12663 -0.16803 -0.16165 0.132895 -0.311984415

Oct 6,

2008 0.111132 -0.163 -0.1629 -0.40617 -0.32214 0.272662 -0.287670307

Nov 3,

2008 -0.07014 0.003633 -0.01581 0.006633 -0.01998 -0.05371 0.107733534 Dec 1,

2008 0.021152 0.078294 0.117097 0.22187 0.084008 -0.11483 0.053056318 Jan 5,

2009 -0.04364 -0.0771 -0.07646 -0.01596 -0.02407 -0.05255 0.071465815

Feb 2,

2009 -0.049 0.005569 -0.04008 -0.12526 -0.04229 0.049569 -0.004646504

Mar 2,

2009 -0.04434 0.073219 0.11135 0.127139 0.109133 -0.08999 0.002272299 Apr 1,

2009 0.028121 0.194336 0.128883 0.352681 0.195065 -0.22704 0.366445315 May 1,

2009 0.134339 0.059209 0.048 0.098702 0.106603 -0.03467 0.158297888

Jun 1,

2009 -0.00963 0.085347 0.030719 0.055351 0.051527 -0.01933 0.108310178 Jul 1,

2009 -0.02065 0.143042 0.034474 0.120552 0.140646 -0.01964 0.100183279 Aug 3,

2009 -0.01506 -0.0329 0.034957 0.054346 0.00246 -0.05807 -0.025942029

Sep 1,

2009 -0.02844 0.259053 0.034706 0.174872 0.048415 0.005754 0.196129208 Oct 1,

2009 0.009189 0.017379 -0.01949 -0.10972 -0.0459 0.086277 -0.03533377

Nov 2,

(5)

Lanjutan LAMPIRAN 12.

Jan 4,

2010 0.018233 0.079019 0.060225 0.089139 0.024745 0.01435 -0.038964724 Feb 1,

2010 -0.0934 -0.04339 -0.00946 -0.03144 -0.02908 -0.05046 0.013266298 Mar 1,

2010 0.123683 0.039512 0.144855 0.088166 0.084135 -0.01995 -0.070177521 Apr 1,

2010 -0.00378 0.098232 0.07891 0.139626 0.064417 -0.03362 0.042367332 May 3,

2010 -0.04617 -0.07097 -0.05521 -0.02521 -0.06408 -0.01858 -0.002181958 Jun 1,

2010 0.020286 -0.01857 0.021868 0.009548 0.036314 -0.00227 -0.049911099 Jul 1,

2010 0.008975 0.025318 0.016371 0.178875 0.047987 -0.02438 -0.01023432 Aug 2,

2010 -0.02545 0.002977 0.005198 0.083264 -0.00131 -0.03244 0.01808509

Sep 1,

2010 0.000754 0.129956 0.098571 0.303885 0.130676 -0.05558 0.016528105 Oct 1,

2010 0.039281 0.10454 -0.00621 -0.03466 0.032861 0.063596 0.066175408 Nov 1,

2010 -0.00022 -0.06005 -0.05903 0.076893 -0.03406 0.011189 -0.053442801 Dec 1,

2010 0.058336 0.015226 0.005308 0.044696 0.043377 0.049074 -0.074488302 Jan 3,

2011 -0.34196 -0.07024 -0.09675 -0.08234 -0.08489 -0.10268 0.183416271 Feb 1,

2011 0.008868 -0.03001 0.038012 -0.0723 0.012321 -0.02803 -0.027091774 Mar 1,

2011 -0.01991 0.025621 0.0877 0.208678 0.054404 -0.0574 -0.033421417

Apr 1,

2011 0.037853 -0.02085 -0.00115 0.053186 0.03269 0.001091 -0.042703535 May 2,

2011 0.022153 0.054019 -0.05806 0.022155 -0.00108 0.065914 0.042625136 Jun 1,

2011 -0.04617 -0.02048 -0.00878 -0.04949 0.007823 -0.0185 0.007866291 Jul 1,

2011 0.022544 -0.01227 0.030576 0.211772 0.056668 -0.03141 -0.023253471 Aug 1,

2011 -0.07412 0.021149 -0.0796 -0.1842 -0.0756 0.046685 0.086777955

Sep 5,

2011 -0.00563 -0.06771 -0.10265 -0.19403 -0.08181 0.028519 0.023478086 Oct 3,

2011 0.023995 0.052484 0.067005 0.208879 0.06272 0.006202 -0.053119982 Nov 1,

2011 -0.01929 0.087057 -0.05315 -0.12265 -0.02499 0.145619 0.023104819 Dec 1,

2011 0.023986 -0.01744 0.008588 -0.03834 0.023777 -0.01877 -0.005961753 Jan 2,

2012 0.110244 0.053546 0.05815 0.038351 0.026319 0.012567 0.026388206 Feb 1,

(6)

Mar 1,

2012 0.15038 0.004025 0.049929 -0.01251 0.02942 0.0802 -0.173982104

Apr 2,

2012 0.04486 0.04904 0.01998 0.061859 0.009567 0.018444 -0.011084198

May 1,

2012 0.098865 -0.06102 -0.0507 -0.08536 -0.08801 0.09229 -0.109857193 Jun 1,

2012 -0.0198 -0.03327 0.038775 -0.01809 0.027237 -0.04803 -0.004840943

Jul 2,

2012 -0.08843 0.006203 0.031342 -0.00289 0.042423 -0.04528 -0.000148109 Aug 1,

2012 -0.04907 -0.00955 -0.03963 -0.03032 -0.02459 0.006763 0.022834628 Sep 3,

2012 -0.01136 0.007041 0.038638 0.005722 0.045015 -0.02625 -0.000951072 Oct 1,

2012 0.011109 -0.00651 0.072748 0.008403 0.01579 -0.03979 -0.04004999 Nov 1,

2012 0.030195 0.003846 -0.02692 -0.0491 -0.02184 0.054905 -0.024536285 Dec 3,

2012 -0.01622 -0.00667 0.014433 -0.03967 0.004691 -0.00028 -0.017305096 Jan 1,

2013 0.002497 0.100809 0.121013 0.070876 0.026948 -0.01268 -0.030333929 Feb 1,

2013 -0.02046 -0.0354 0.059966 0.175958 0.072019 -0.15482 0.0485126

Mar 1,

2013 0.074096 0.048902 -0.05755 0.041387 0.025485 0.068657 -0.008792119 Apr 1,

2013 0.133103 0.003313 -0.02005 0.003701 0.014047 0.068664 -0.042645851 May 1,

2013 -0.0594 0.108339 -0.06546 -0.00826 0.002074 0.09237 0.043896701 Jun 3,

2013 -0.11845 -0.0596 -0.06125 -0.13465 -0.05427 0.011717 0.002654378 Jul 1,

2013 -0.11439 -0.03842 0.018787 -0.05862 -0.04869 -0.05612 0.041068122 Aug 1,

2013 -0.06471 -0.04838 -0.17937 -0.12693 -0.09549 0.103278 0.042010852 Sep 2,

2013 -0.01314 -0.02394 0.118451 0.052811 0.022823 -0.10285 -0.011072225 Oct 1,

2013 -0.08048 0.080632 0.103651 0.040825 0.03901 -0.07614 0.071428071 Nov 1,

2013 0.005801 -0.02375 -0.08438 -0.08137 -0.0626 0.074333 -0.019577652

Dec 2,

2013 0.013194 -0.03504 0.06214 -0.0079 -0.00208 -0.03746 -0.033426802 Jan 1,

2014 0.146074 -0.02612 0.023149 -0.00128 0.032918 0.029228 -0.149817631

Analisis Stock Returns Perusahaan Perbankan pada Jakarta Composite Index Menggunakan Fama-French Three-Factor Model

LAMPIRAN 10. Korelasi antar Variabel Bebas

Portofolio S/L

Portofolio S/H

Lanjutan LAMPIRAN 11.

Portofolio B/L

Portofolio B/H

Premium,

SMB (

Small Minus Big)

dan HML (

High

Minus Low

)

Lanjutan LAMPIRAN 12.

Parts

Dokumen yang terkait

Analisis Kinerja Saham Kategori Jakarta Islamic Index Dengan Pendekatan Tingkat Pengembalian Dan Resiko Periode Januari – Mei 2008

Analisis pengaruh harga komoditas dunia terhadap pergerakan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG), indeks LQ 45, dan Jakarta Islamic Index (JII) di BEI

ANALISIS PENGARUH THREE FACTOR MODEL FAMA DAN FRENCH TERHADAP EXPECTED RETURN PADA REKSA DANA TOP FIVE STAR ANALISIS PENGARUH THREE FACTOR MODEL FAMA DAN FRENCH TERHADAP EXPECTED RETURN PADA REKSA DANA TOP FIVE STAR MONTHLY DATA PERIODE 2009-2011.

PENDAHULUAN ANALISIS PENGARUH THREE FACTOR MODEL FAMA DAN FRENCH TERHADAP EXPECTED RETURN PADA REKSA DANA TOP FIVE STAR MONTHLY DATA PERIODE 2009-2011.

Analisis Fama French Five Factor Abstrak 2017

Pengujian Fama French Three Factor Model

ANALISIS FAMA FRENCH FIVE FACTOR MODEL D

STUDY OF THREE FACTORS MODEL FAMA AND FRENCH IN INDONESIA STOCK EXCHANGE (Study on the Stock LQ 45)

BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Definisi dan Konsep 2.1.1. Saham - Analisis Stock Returns Perusahaan Perbankan pada Jakarta Composite Index Menggunakan Fama-French Three-Factor Model

Analisis Stock Returns Perusahaan Perbankan pada Jakarta Composite Index Menggunakan Fama-French Three-Factor Model

Dukungan

Links

Analisis Stock Returns Perusahaan Perbankan pada Jakarta Composite Index Menggunakan Fama-French Three-Factor Model

LAMPIRAN 10. Korelasi antar Variabel Bebas

Portofolio S/L

Portofolio S/H

Lanjutan LAMPIRAN 11.

Portofolio B/L

Portofolio B/H

Premium,

SMB (

Small Minus Big)

dan HML (

High

Minus Low

)

Lanjutan LAMPIRAN 12.

Parts

Dokumen yang terkait

Analisis Kinerja Saham Kategori Jakarta Islamic Index Dengan Pendekatan Tingkat Pengembalian Dan Resiko Periode Januari – Mei 2008

Analisis pengaruh harga komoditas dunia terhadap pergerakan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG), indeks LQ 45, dan Jakarta Islamic Index (JII) di BEI

ANALISIS PENGARUH THREE FACTOR MODEL FAMA DAN FRENCH TERHADAP EXPECTED RETURN PADA REKSA DANA TOP FIVE STAR ANALISIS PENGARUH THREE FACTOR MODEL FAMA DAN FRENCH TERHADAP EXPECTED RETURN PADA REKSA DANA TOP FIVE STAR MONTHLY DATA PERIODE 2009-2011.

PENDAHULUAN ANALISIS PENGARUH THREE FACTOR MODEL FAMA DAN FRENCH TERHADAP EXPECTED RETURN PADA REKSA DANA TOP FIVE STAR MONTHLY DATA PERIODE 2009-2011.

Analisis Fama French Five Factor Abstrak 2017

Pengujian Fama French Three Factor Model

ANALISIS FAMA FRENCH FIVE FACTOR MODEL D

STUDY OF THREE FACTORS MODEL FAMA AND FRENCH IN INDONESIA STOCK EXCHANGE (Study on the Stock LQ 45)

BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Definisi dan Konsep 2.1.1. Saham - Analisis Stock Returns Perusahaan Perbankan pada Jakarta Composite Index Menggunakan Fama-French Three-Factor Model

Analisis Stock Returns Perusahaan Perbankan pada Jakarta Composite Index Menggunakan Fama-French Three-Factor Model

Dokumen yang Anda mencari sudah siap untuk unduhkan