AKPM07. ANALISA HUBUNGAN INDEX HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) JAKARTA (JSX), LONDON (FTSE), TOKYO (NIKKEI) DAN SINGAPURA (SSI)

ANALISA HUBUNGAN INDEX HARGA SAHAM GABUNGAN

(IHSG) JAKARTA (JSX), LONDON (FTSE), TOKYO (NIKKEI) DAN

SINGAPURA (SSI)

Pendekatan Model Ekonometri – Autocorrelation Condition Heteroscedasticity (ARCH) / Generalized Autocorrelation Condition Heteroscedasticity (GARCH) Dan

Vector Autoregression (VAR) - Suatu studi empiris tahun 2000 – 2005

LUDOVICUS SENSI WONDABIO Program Doctoral – Program Ilmu akuntansi

Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia

ABSTRACT: The objective of this research is to analyze the relationship between Jakarta’s Stock Price Index (JSX) and London Stock Price Index (FTSE), Tokyo Stock Price Index (NIKKEI) and Singapore Stock Price Index (SSI) using Econometric Model of Autocorrelation Condition Heteroscedasticity (ARCH) / Generalized Autocorrelation Condition Heteroscedasticity (GARCH) and Vector Autoregression (VAR) for the years 2001 - 2005. Based on the result of this research, the pattern of relationship between JSX and FTSE, NIKKEI and SSI has a difference pattern and unique characteristics. FTSE and NIKKEI have a significant impact to JSX but JSX did not have impact to FTSE and NIKKEI. This condition has approved that the developed countries has a significant impact to the economy of developing country. The relationship between JSX and SSI has a negative impact to JSX

Key words: Stock Price Index, Capital Market, ARCH/GARCH and VAR

1. PENDAHULUAN

Dalam abad ke 21 ini, dunia mengalami dampak globalisasi serta revolusi dalam informasi dan teknologi. Pengaruh kejadian pada belahan dunia yang satu dapat cepat berpengaruh terhadap belahan dunia lain. Dampak globalisasi dibidang ekonomi diikuti oleh adanya liberalisasi dalam bidang perekonomian. Artinya dalam pasar global saat ini, setiap investor dapat berinvestasi dimanapun dia berada (capital does not carry any flag).

Salah satu indikator keberhasilan ekonomi makro suatu negara adalah Index Harga Saham (IHSG) selain faktor tingkat bunga (interest rate), nilai tukar (exchange rate) dan GNP. Telah terbukti secara empiris bahwa variabel ekonomi makro berpengaruh signifikan terhadap return saham pada emiten yang terdaftar di BEJ (Lestari Murti, 2005). Bila kondisi ekonomi suatu negara baik maka IHSG tentunya juga menunjukkan adanya trend yang meningkat tetapi jika kondisi ekonomi suatu negara dalam keadaan turun maka akan berpengaruh juga terhadap IHSG tersebut. Dengan adanya revolusi informasi, investor dimanapun dapat mengamati IHSG pada waktu yang bersamaan. Ketika kondisi suatu negara dalam keadaan menurun maka IHSG juga akan mengalami penurunan yang berakibat investor akan keluar dari pasar (Anoraga Panji dan Pakarti Piji, 2006)

Banyak penelitian dan pendapat dari para ahli yang mengatakan bahwa perekonomian suatu negara banyak dipengaruhi oleh perkembangan perekonomian negara lain. Ekonomi negara yang lebih kuat mempunyai kecenderungan untuk mendominasi negara yang perekonomiannya lebih lemah. Berdasarkan kajian ini maka diperkirakan negara yang kuat selalu menang dalam persaingan, sehingga negara yang lemah akan cenderung mengalami kerugian. Hal ini dapat diartikan juga bahwa ketergantungan negara yang lemah terhadap negara yang kuat akan semakin nyata. Sebagaimana telah dijelaskan diatas bahwa IHSG adalah salah satu variabel ekonomi makro, sehingga IHSG suatu negara yang kuat akan berpengaruh terhadap IHSG dari negara yang lemah.

Penulisan paper ini ditujukan untuk melihat pengaruh negara-negara kuat tersebut terhadap kondisi pasar modal di Indonesia yang tercermin dalam IHSG. Berdasarkan penjelasan tersebut diatas maka penulis mencoba menganalisa dampak dari IHSG negara lain yang penulis percaya dapat mempengaruhi IHSG pada Bursa Efek Jakarta (BEJ). Penulis menggunakan analisa dari pergerakan tiga bursa didunia yang mungkin dapat mempengaruhi IHSG Bursa Efek Jakarta, seperti IHSG dari London Stock Exchange – FTSE, IHSG dari Tokyo Stock Exchange – NIKKEI dan IHSG dari Singapore Stock Exchange – SSI.

Untuk penulisan penelitian ini akan dilihat pengaruh IHSG di Singapura, Jepang dan London terhadap IHSG di Jakarta. Alasan pemilihan IHSG Singapura dikarenakan Singapura merupakan negara maju yang terdekat dengan Indonesia (satu region). Sedangkan IHSG NIKKEI dipilih karena Jepang merupakan negara maju di Asia yang memiliki investasi besar di Indonesia. Selanjutnya IHSG London, merupakan wakil dari negara barat yang maju (developed country). Tujuan penelitian adalah untuk melihat pola hubungan antara IHSG Jakarta dengan IHSG Singapore (SSI), Tokyo (NIKKEI) dan London (FTSE) dan membentuk model ekonometri yang tepat untuk pola hubungan tersebut.

2. LANDASAN TEORI 2.1. Contagion Effect Theory

Para ahli berpendapat bahwa kondisi perekonomian suatu negara akan berpengaruh terhadap kondisi perekonomian negara. Kondisi krisis negara-negara Asia tahun 1997 menurut penelitian Bank Dunia terutama disebabkan oleh adanya contagion effect (domino effect) dari negara lain (Tan, Jose Antonio, 1998). Belajar dari krisis tahun 1997, Indonesia sebagai salah satu negara berkembang ternyata hingga saat ini masih sangat tergantung pada kondisi perekonomian luar negri terutama yang berkaitan dengan investasi. Akibatnya, kondisi pasar modal di Indonesia diduga dipengaruhi oleh kondisi luar negeri terutama kondisi pasar modal yang ada pada negara-negara maju.

2.2. Teori pasar kuat terhadap pasar yang lebih lemah

Menurut para ahli, liberalisasi dalam bidang perekonomian cenderung menguntungkan perekonomian negara maju dan berdampak merugikan terhadap perekonomian negara yang sedang berkembang akibat lemahnya pondasi perekonomian yang dimilikinya. Pola pengembangan perekonomian antara negara-negara maju (developed countries) ternyata memiliki perbedaan dengan negara-negara yang sedang berkembang (developing countries). Dalam perekonomian dunia saat ini, suatu negara yang memiliki

capital yang kuat pasti unggul dalam setiap transaksi perekonomian (Hatten, Marry Louise, 1986).

3. METODOLOGI PENELITIAN

3.1. Rancangan Pengumpulan Data

Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah kurs efek bulanan yang disediakan oleh Pusat Data Informasi di Bursa Efek Jakarta untuk masing-masing negara yang dijadikan penelitian. Data yang digunakan adalah dari bulan Januari 2000 sampai dengan Juni 2005 (66 Bulan).

3.2. Metode Analisis

Dalam penelitian ini akan dipergunakan berbagai metode analisis yang ada dalam ekonometri, yaitu :

a. Test Granger Causality

Merupakan metode untuk melihat bentuk hubungan antar variabel (searah atau simultan). b. Model VAR

Merupakan model yang menggambarkan hubungan simultan antar variabel. Persamaan model VAR dapat dilihat dibawah ini:

1 1 1

1 − = −

= + ∑

∑ + =

Υ j t

j t i p J

t α β χ γ y

1 1 1

1 − = −

= +∑

∑ +

= j t

p j t j p j

t a C y

X β χ

Penjelasan:

Yt dan Xt = Variabel yang diamati pada waktu ke t sedangkan P = order/lag Yt-1 dan Xt-1 = Variabel yang diamati pada waktu ke t-1

α1, βi, ∂1,a, Bj, Cjadalah koefisien regresi c. Model Regresi

Merupakan model yang menggambarkan hubungan searah antara variabel bebas (variabel yang mempengaruhi) dengan variabel terikat (variabel yang dipengaruhi). Persamaan model regresi adalah sebagai berikut:

Yt =

α

+

β

1

χ

1 +

β

2

χ

2 + ….. +

β

k

χ

3 Penjelasan:

Yt = Variable terikat

χt = Variable bebas

α1, β1, β2, βk = koefisien regresi

d. Model Regresi Terkointegrasi

Merupakan model regresi yang mengandung auto korelasi tetapi mempunyai error yang stasioner sehingga sekalipun melanggar asumsi tetapi masih dapat dipergunakan sebagai pemodelan yang bersifat jangka panjang.

e. Model ARCH (GARCH)

Merupakan model untuk mengatasi masalah heteroskedastisitas pada model regresi yang dibuat. Persamaan Model ARCH/GARCH adalah sebagai berikut:

Model ARCH

ARCH (P)

k k

t X X X

Y =

β

₀ +

β

_{1 1}+

β

_{2 2}+...

β

dengan varian :

P t P t

t

t =α +α l − +α l − + +α l −

σ 0 1 1 2 2 ... 2

Model GARCH

ARCH (P.2)

k k

t X X X

Y =

β

₀ +

β

_{1 1}+

β

_{2 2}+...

β

dengan varian :

2 2 2 2 2 2 2 1 1 2 2 1 1 0 2 ... ... _{− − − −} − − + + + + + + + +

= t t P t P t t t

t α α α α λτ λ τ λτ

σ l l l

Berdasarkan penjelasan tersebut diatas maka untuk mempermudah proses pembentukan model dapat dilihat dalam Gambar 1 (lihat Lampiran - 1 )

4. HASIL DAN PEMBAHASAN

Sebagaimana telah dijelaskan dalam pembahasan sebelumnya, bahwa pembentukan model akan diawali dengan melakukan test kausalitas granger. Tahapan proses pembentukan model adalah sebagai berikut:

4.1. Tahap I – Tes Kausalitas Granger

Tes Kausalitas Granger adalah suatu pengujian untuk melihat hubungan kausalitas antar variabel. Untuk melihat hubungan kausalitas antar varibel IHSG antara JSX terhadap SSI, NIKKEI dan FTSI, maka penulis melakukan pengujian secara sendiri-sendiri untuk masing-masing variabel IHSG sebagai berikut :

4.1.1. Analisa hubungan IHSG JSX dan FTSE

Dari hasil test kausalitas granger (granger causality test) diatas dapat disimpulkan bahwa FTSE mempunyai pengaruh terhadap JSX pada α = 5 %. Dari output eviews dibawah ini dapat disimpulkan bahwa hubungan antara FTSE dan JSX adalah searah dan tidak simultan. Dengan demikian pemodelan yang akan digunakan untuk menunjukkan hubungan tersebut adalah model regresi. Sebagai catatan, dalam analisis granger kausalitas digunakan lag-1 karena penulis mempertimbangkan bahwa semakin dekat jarak waktu antar variable maka korelasinya semakin kuat.

Pairwise Granger Causality Tests Date: 05/23/06 Time: 13:59 Sample: 2000:01 2005:06 Lags: 1

Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability

FTSE does not Granger Cause JSX 65 5.45286 0.02279

JSX does not Granger Cause FTSE 0.42167 0.51850

4.1.2 Analisa hubungan IHSG JSX dan NIKKEI

Dari output eview yang tersaji dibawah ini, dapat terlihat bahwa IHSG Nikkei mempengaruhi IHSG JSX pada α = 5%, yang berarti dapat disimpulkan bahwa IHSG Nikkei mempengaruhi JSX sedangkan JSX tidak mempengaruhi IHSG Nikkei. Sehingga dapat dikatakan bahwa hubungan kedua IHSG tersebut adalah searah dan bukan hubungan dua arah (simultan). Sebagaimana halnya dengan hubungan antara JSX dan FTSE maka pemodelan untuk menunjukkan hubungan antara JSX dan NIKKEI juga menggunakan model regresi.

Pairwise Granger Causality Tests Date: 05/23/06 Time: 14:48 Sample: 2000:01 2005:06 Lags: 1

Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability

NIKKEI does not Granger Cause JSX 65 8.79261 0.00429

JSX does not Granger Cause NIKKEI 0.77514 0.38203

4.1.3. Analisa hubungan IHSG JSX dan SSI

Pairwise Granger Causality Tests Date: 05/23/06 Time: 14:59 Sample: 2000:01 2005:06 Lags: 1

Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability

SSI does not Granger Cause JSX 65 5.18901 0.02619

JSX does not Granger Cause SSI 5.07669 0.02780

Dari hasil ouput eviews tersebut diatas dapat kita lihat bahwa IHSG JSX dan SSI keduanya saling mempengaruhi (simultan). Kondisi ini menunjukkan perbedaan pola

hubungan antara JSX dengan FTSE serta NIKKEI. Oleh karena itu, pemodelan untuk JSX dan SSI harus dibuat dengan pendekatan Model Vector Autoregression (VAR).

3.2. Tahap II – Pemodelan

Berdasarkan pengujian kausalitas granger tersebut diatas (Tahap -1) dapat kita tarik kesimpulan bahwa hubungan antar pasar saham antar negara ternyata tidak saling mempengaruhi, kecuali untuk SSI dengan JSX yang saling mempengaruhi (dua arah). Berdasarkan kondisi ini khusus untuk SSI dan JSX dibuat dengan pendekatan model VAR (Vector Auto Regression) sedangkan untuk hubungan JSX dengan FTSE dan NIKKEI digunakan pendekatan model regresi. Hasil output model regresi untuk semua variabel dapat dilihat sebagai berikut :

Dependent Variable: JSX Method: Least Squares Date: 05/23/06 Time: 15:18 Sample(adjusted): 2000:02 2005:06

Included observations: 65 after adjusting endpoints

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

JSX(-1) 1.010698 0.061975 16.30816 0.0000

FTSE(-1) 0.002348 0.015471 0.151791 0.8799

NIKKEI(-1) -0.007347 0.004001 -1.836430 0.0712

SSI(-1) 0.027493 0.061522 0.446878 0.6566

C 27.87124 37.72954 0.738711 0.4630

R-squared 0.968739 Mean dependent var 576.1697

Adjusted R-squared 0.966655 S.D. dependent var 209.2814

S.E. of regression 38.21601 Akaike info criterion 10.19819

Sum squared resid 87627.81 Schwarz criterion 10.36545

Log likelihood -326.4412 F-statistic 464.8336

Durbin-Watson stat 1.986944 Prob(F-statistic) 0.000000

Berdasarkan hasil output eviews tersebut diatas, dapat disimpulkan hanya JSX t-1 yang signfikan secara statistik sedangkan variabel independen lain tidak signifikan. Dengan banyaknya jumlah variabel independen yang tidak signifikan mengindikasikan telah terjadinya multikolinearitas. Selanjutnya dengan menggunakan pengujian korelasi, maka dapat diperoleh bahwa NIKKEI, FTSI dan SSI saling berkorelasi. Ini membuktikan bahwa

variabel bebas tersebut saling berkorelasi atau terjadi multikolinearitas ini (Test Correlation Matrix)

Melihat kondisi seperti ini maka untuk melihat pengaruh ketiga stock exchange

tersebut terhadap JSX maka model akan dibuat per masing-masing stock exchange.

4.2. Pemodelan Antara JSX Dan FTSE

Model regresi antara JSX dan FTSE menginformasikan bahwa FTSE t-1 mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap JSX (lihat uji t). Akan tetapi model tersebut masih mempunyai R-square yang rendah dan ternyata nilai Durbin Watson (DW) sangat kecil, sehingga dapat disimpulkan masih mengandung otokorelasi.

Dependent Variable: JSX Method: Least Squares Date: 05/23/06 Time: 14:40 Sample(adjusted): 2000:02 2005:06

Included observations: 65 after adjusting endpoints

White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

FTSE(-1) -0.052950 0.019874 -2.664258 0.0098

C 839.3853 113.5898 7.389616 0.0000

R-squared 0.049016 Mean dependent var 576.1697

Adjusted R-squared 0.033921 S.D. dependent var 209.2814

S.E. of regression 205.7013 Akaike info criterion 13.52101

Sum squared resid 2665720. Schwarz criterion 13.58792

Log likelihood -437.4329 F-statistic 3.247172

Disamping permasalahan diatas, ternyata berdasarkan white heteroskedasitas test

menunujukkan bahwa variance error masih heteroskedastis (lihat hasil output dibawah).

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 4.773324 Probability 0.011800 Obs*R-squared 8.673113 Probability 0.013081

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 05/23/06 Time: 14:41 Sample: 2000:02 2005:06 Included observations: 65

White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -614720.1 309571.4 -1.985714 0.0515

FTSE(-1) 277.1796 125.5151 2.208336 0.0309 FTSE(-1)^2 -0.028358 0.012141 -2.335735 0.0228 R-squared 0.133433 Mean dependent var 41011.08 Adjusted R-squared 0.105479 S.D. dependent var 63652.31 S.E. of regression 60201.80 Akaike info criterion 24.89385 Sum squared resid 2.25E+11 Schwarz criterion 24.99420 Log likelihood -806.0500 F-statistic 4.773324 Durbin-Watson stat 0.143364 Prob(F-statistic) 0.011800

Melihat kondisi regresi yang dibuat dimana asumsi bebas otokorelasi dan homoskedastisitas masih dilanggar maka pemodelan dilakukan dengan ARCH/GARCH. Dalam menemukan model ARCH/GARCH yang paling tepat, harus dilakukan dengan coba-coba (trial and error). Pada langkah pertama akan dicoba model ARCH (1) yang merupakan model yang paling sederhana. Setelah dilakukan pengolahan data maka didapat output sebagai berikut :

Dependent Variable: JSX Method: ML – ARCH Date: 05/23/06 Time: 14:42 Sample(adjusted): 2000:02 2005:06

Included observations: 65 after adjusting endpoints Convergence not achieved after 500 iterations

Bollerslev-Wooldrige robust standard errors & covariance

Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. FTSE(-1) 0.002890 0.004359 0.663021 0.5073

C 421.5514 23.05385 18.28551 0.0000 Variance Equation

C 2402.095 834.7844 2.877504 0.0040 ARCH(1) 0.902455 0.109241 8.261130 0.0000 R-squared -0.461623 Mean dependent var 576.1697 Adjusted R-squared -0.533506 S.D. dependent var 209.2814 S.E. of regression 259.1632 Akaike info criterion 12.25321 Sum squared resid 4097100. Schwarz criterion 12.38702 Log likelihood -394.2294 Durbin-Watson stat 0.025029

Berdasarkan output eviews diatas, ternyta model ARCH (1) masih belum baik karena pada model regresinya, variabel FTSE pada t-1 mempunyai koefisien yang tidak signifikan secara statistik pada α = 5%, yang berarti FTSE t-1 tidak mempunyai pengaruh terhadap JSX. Hal ini tentunya bertentangan dengan hasil uji kausalitas granger. Disamping itu terlihat bahwa nilai R-square adalah negatif. Hal ini tentunya adalah tidak benar karena R-square adalah nilai kuadrat sehingga tidak mungkin negatif

Oleh karena model tersebut belum baik maka selanjutnya dibuat model GARCH (1,1). Hasil dari model tersebut menunjukkan model masih belum baik karena FTSE t-1 masih belum signifikan dan R-square masih bertanda negatif. Lihat output dibawah ini

Dependent Variable: JSX Method: ML – ARCH Date: 05/23/06 Time: 14:44 Sample(adjusted): 2000:02 2005:06

Included observations: 65 after adjusting endpoints Convergence achieved after 263 iterations

Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.

FTSE(-1) -0.013324 0.012685 -1.050421 0.2935 C 514.7021 70.26185 7.325484 0.0000

Variance Equation

C 11256.34 4091.953 2.750847 0.0059 ARCH(1) 2.104070 0.349407 6.021831 0.0000 GARCH(1) -0.787796 0.059555 -13.22806 0.0000

R-squared -0.356595 Mean dependent var 576.1697 Adjusted R-squared -0.447035 S.D. dependent var 209.2814 S.E. of regression 251.7504 Akaike info criterion 12.36577 Sum squared resid 3802696. Schwarz criterion 12.53303 Log likelihood -396.8876 Durbin-Watson stat 0.027770

Setelah dicoba beberapa model dengan variabel bebas yang sama yaitu FTSE t-1, ternyata memberikan hasil yang sama, terutama permasalahan R-square yang negatif. Oleh karena itu, dalam model selanjutnya dicoba untuk memasukkan independen variabel JSX(-1). Dengan memasukkan independen variabel JSX t-1 dan dibentuk model ARCH (1) ternyata memberikan model yang sudah baik. Kedua independen variabel ternyata mempunyai koefisien yang signifikan secara statistik pada α = 5%, yang berarti baik FTSE t-1 maupun JSX t-1 mempunyai pengaruh terhadap JSX. Hal ini sesuai dengan uji kausalitas granger. Disamping itu berdasarkan output yang didapat terlihat bahwa R-square sudah positip dan mempunyai nilai yang tinggi (lihat output eviews dibawah ini)

Dependent Variable: JSX Method: ML – ARCH Date: 05/23/06 Time: 14:45 Sample(adjusted): 2000:02 2005:06

Included observations: 65 after adjusting endpoints Convergence not achieved after 500 iterations

Bollerslev-Wooldrige robust standard errors & covariance

Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.

FTSE(-1) -0.013008 0.005109 -2.546145 0.0109

JSX(-1) 1.017986 0.021799 46.69913 0.0000

C 59.77046 30.26504 1.974901 0.0483

Variance Equation

C 1381.157 331.1189 4.171182 0.0000

ARCH(1) -0.078915 0.028305 -2.788064 0.0053

R-squared 0.966852 Mean dependent var 576.1697

Adjusted R-squared 0.964642 S.D. dependent var 209.2814

S.E. of regression 39.35287 Akaike info criterion 10.22961

Sum squared resid 92918.89 Schwarz criterion 10.39687

Log likelihood -327.4624 F-statistic 437.5104

Durbin-Watson stat 1.857465 Prob(F-statistic) 0.000000

Dengan demikian model yang didapat adalah sebagai berikut :

JSX t = 59,77046 + 1,017986 JSX t-1 – 0,013008 FTSE t-1 s.e (30,26504) (0,021799) (0,005109)

Dengan persamaan varian :

σ2

t = 1381,157 – 0,078915 e t-1

s.e (331,1189) (0,028305)

Berdasarkan model diatas terlihat bahwa hubungan antara FTSE t-1 dengan JSX adalah hubungan terbalik dimana saat FTSE t-1 meningkat maka JSX akan mengalami penurunan. Adapun setiap peningkatan 1 point FTSE bulan yang lalu akan mengakibatkan turunnya JSX pada bulan ini sebesar 0,013008 point.

4.4. Pemodelan Antara JSX Dan NIKKEI

Model regresi antara JSX dan NIKKEI menunjukkan bahwa NIKKEI t-1 mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap JSX (lihat uji t). Akan tetapi model tersebut masih mempunyai R-square yang rendah dan ternyata nilai Durbin Watson (DW) sangat kecil, sehingga dapat disimpulkan masih mengandung otokorelasi.

Dependent Variable: JSX Method: Least Squares Date: 05/23/06 Time: 14:50 Sample(adjusted): 2000:02 2005:06

Included observations: 65 after adjusting endpoints

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. NIKKEI(-1) -0.004993 0.009121 -0.547417 0.5860

C 635.2410 111.0210 5.721810 0.0000 R-squared 0.004734 Mean dependent var 576.1697 Adjusted R-squared -0.011064 S.D. dependent var 209.2814 S.E. of regression 210.4360 Akaike info criterion 13.56653 Sum squared resid 2789847. Schwarz criterion 13.63343 Log likelihood -438.9121 F-statistic 0.299666 Durbin-Watson stat 0.037729 Prob(F-statistic) 0.586026

Disamping permasalahan diatas, ternyata berdasarkan pengujian white heteroskedasitas menunujukkan bahwa variance error masih heteroskedastis (lihat hasil output dibawah).

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 2.571279 Probability 0.084568 Obs*R-squared 4.978456 Probability 0.082974

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 05/23/06 Time: 14:51 Sample: 2000:02 2005:06 Included observations: 65

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -173718.0 136819.3 -1.269690 0.2089

NIKKEI(-1) 36.60382 20.92363 1.749401 0.0852 NIKKEI(-1)^2 -0.001461 0.000760 -1.920964 0.0593 R-squared 0.076592 Mean dependent var 42920.73 Adjusted R-squared 0.046804 S.D. dependent var 63797.26 S.E. of regression 62286.37 Akaike info criterion 24.96193 Sum squared resid 2.41E+11 Schwarz criterion 25.06228 Log likelihood -808.2627 F-statistic 2.571279 Durbin-Watson stat 0.099720 Prob(F-statistic) 0.084568

Melihat kondisi regresi yang dibuat dimana asumsi bebas otokorelasi dan homoskedastisitas masih dilanggar maka pemodelan dilakukan dengan ARCH/GARCH. Sebagaimana langkah pemodelan yang dilakukan sebelumnya, maka pada langkah pertama juga akan dicoba model ARCH (1) yang merupakan model yang paling sederhana. Setelah dilakukan pengolahan data maka didapat output sebagai berikut :

Dependent Variable: JSX Method: ML – ARCH Date: 05/23/06 Time: 14:53 Sample(adjusted): 2000:02 2005:06

Included observations: 65 after adjusting endpoints Convergence not achieved after 500 iterations

Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.

NIKKEI(-1) 0.002387 0.015402 0.154962 0.8769 C 453.9505 186.1678 2.438395 0.0148

Variance Equation

C 28109.88 11480.68 2.448450 0.0143 ARCH(1) 0.668672 1.000076 0.668621 0.5037

R-squared -0.210427 Mean dependent var 576.1697 Adjusted R-squared -0.269957 S.D. dependent var 209.2814 S.E. of regression 235.8442 Akaike info criterion 13.13607 Sum squared resid 3392970. Schwarz criterion 13.26988 Log likelihood -422.9223 Durbin-Watson stat 0.030196

Berdasarkan output diatas, terlihat bahwa koefisien NIKKEI t-1 tidak signifikan secara statistik pada α = 5% sehingga model tersebut menunjukkan bahwa NIKKEI t-1 tidak mempunyai pengaruh terhadap JSX. Hal ini tentunya tidak sesuai dengan uji kausalitas granger. Disamping itu, berdsarkan output juga terlihat bahwa nilai R-square negatif (seperti JSX VS FTSE). Berdasarkan pengalaman dalam membuat model sebelumnya, dalam pemodelan ini juga akan dicoba untuk memasukkan variabel bebas JSX t-1. Setelah memasukkan variabel bebas tersebut kedalam model ARCH (1) ternyata hasilnya masih belum baik, karena koefisien ARCH (1) masih belum signifikan secara statistik pada α = 5%. Oleh karena itu perlu dicari alternatif model lain.

Dependent Variable: JSX Method: ML – ARCH Date: 05/23/06 Time: 14:55 Sample(adjusted): 2000:02 2005:06

Included observations: 65 after adjusting endpoints Convergence achieved after 278 iterations

Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. JSX(-1) 1.026836 0.020150 50.95890 0.0000

NIKKEI(-1) -0.004907 0.001712 -2.865479 0.0042 C 47.94450 25.54277 1.877028 0.0605

Variance Equation

C 1316.892 207.0904 6.359018 0.0000 ARCH(1) -0.078027 0.069693 -1.119584 0.2629 R-squared 0.968393 Mean dependent var 576.1697 Adjusted R-squared 0.966285 S.D. dependent var 209.2814 S.E. of regression 38.42727 Akaike info criterion 10.17269 Sum squared resid 88599.30 Schwarz criterion 10.33996 Log likelihood -325.6126 F-statistic 459.5722 Durbin-Watson stat 1.930192 Prob(F-statistic) 0.000000

Setelah dicoba untuk membentuk model GARCH (1,1), ternyata hasilnya menunjukkan bahwa kedua variabel independen telah signifikan secara statistik pada α = 5% dan koefisien dari ARCH (1) dan GARCH (1) juga telah signifikan secara stattistik pada α = 5%. Disamping itu terlihat bahwa R-square juga telah memliki nilai yang tinggi. Dengan demikian dapat dinyatakan bahwa model telah baik.

Dependent Variable: JSX Method: ML – ARCH

Date: 05/23/06 Time: 14:56 Sample(adjusted): 2000:02 2005:06

Included observations: 65 after adjusting endpoints Convergence achieved after 108 iterations

Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. JSX(-1) 1.028767 0.019488 52.78898 0.0000

NIKKEI(-1) -0.005390 0.001982 -2.720135 0.0065 C 51.47839 30.39002 1.693924 0.0903

Variance Equation

C 362.8059 73.86664 4.911633 0.0000 ARCH(1) -0.144046 0.018554 -7.763520 0.0000 GARCH(1) 0.875210 0.036255 24.14069 0.0000 R-squared 0.968233 Mean dependent var 576.1697 Adjusted R-squared 0.965541 S.D. dependent var 209.2814 S.E. of regression 38.84943 Akaike info criterion 10.14096 Sum squared resid 89047.41 Schwarz criterion 10.34167 Log likelihood -323.5811 F-statistic 359.6514 Durbin-Watson stat 1.919523 Prob(F-statistic) 0.000000

Berdasarkan output diatas model yang didapat adalah sebagai berikut :

JSX t = 51,47839 + 1,028767 JSX t-1 – 0,005390 NIKKEI t-1 s.e (30,39002) (0,019488) (0,001982)

Dengan persamaan varian :

σ2

t = 362,8059 – 0,144046 e t-1 + 0,875210 σ2t-1

s.e (73,86664) (0,018554) (0,036255)

Dari model diatas dapat dinyatakan bahwa antara JSX dan NIKKEI juga mempunyai hubungan terbalik, dimana jika pada bulan sebelumnya NIKKEI naik 1 point maka JSX akan turun sebesar 0,005390 point.

4.5. Pemodelan Antara JSX Dan SSI

Sebagaimana telah dibuktikan dalam uji kausalitas granger bahwa antara JSX dan SSI mempunyai hubungan dua arah atau simultan maka model yang akan digunakan untuk menggambarkan hubungan kedua pasar modal tersebut adalah menggunkan model VAR. Setelah dilakukan pengolahan data diadapat output yang menunjukkan adanya pengaruh signifikan dari JSX terhadap SSI dan begitu pulan sebaliknya (lihat output). Adapun model yang didapat adalah :

JSX = 54.531403 + 1.0713459 JSX t-1 - 0.0502697 SSI t-1

s.e (32.1921) (0.03004) (0.02207)

SSI = 189.789025 + 0.183608 JSX t-1 + 0.831646 SSI t-1 s.e (87.3294) (0.08149) (0.05987)

Terlihat bahwa jika index di Singapore bulan lalu naik sebesar 1 point ternyata akan mengakibatkan index di Jakarta turun sebesar 0,0502697 point. Akan tetapi ketika index di Jakarta bulan lalu naik sebesar 1 point, index di Singapore justru naik sebesar 0,183608 point. Hal ini menunjukkan bahwa peningkatan Index di Singapore berakibat buruk terhadap Indonesia. Hal ini dimungkinkan terjadi akibat peralihan investasi dari Jakarta ke Singapore. Sebaliknya ketika index di Jakarta menguat di Singapore juga ikut menguat. Hal ini diduga akibat terjadinya perbaikan ekonomi secara regional. Dengan demikian terlihat bahwa pengaruh Indonesia terhadap Singapore bersifat positip dalam pengertian Indonesia bukan merupakan ancaman bagi Singapore. Sebaliknya, pengaruh pasar Singapore terhadap Jakarta bersifat negatif, dimana Singapore mempunyai kemampuan untuk menekan pasar Indonesia.

Date: 05/23/06 Time: 15:01 Sample(adjusted): 2000:02 2005:06 Included observations: 65 after adjusting Endpoints

Standard errors & t-statistics in parentheses

JSX SSI

JSX(-1) 1.071346 0.183608 (0.03004) (0.08149) (35.6648) (2.25315)

SSI(-1) -0.050270 0.831646

(0.02207) (0.05987)

(-2.27794) (13.8919)

C 54.53140 189.7890 (32.1921) (87.3294) (1.69394) (2.17325)

R-squared 0.966792 0.852638 Adj. R-squared 0.965721 0.847884 Sum sq. resids 93086.19 685026.9 S.E. equation 38.74778 105.1134 F-statistic 902.5073 179.3662 Log likelihood -328.4051 -393.2729 Akaike AIC 10.19708 12.19301 Schwarz SC 10.29743 12.29337 Mean dependent 576.1697 1753.321 S.D. dependent 209.2814 269.5075

Determinant Residual Covariance 11838825

Log Likelihood -713.7861

Akaike Information Criteria 22.14726 Schwarz Criteria 22.34798

5. KESIMPULAN PENELITIAN DAN SARAN UNTUK PENELITIAN

SELANJUTNYA

5.1. Kesimpulan Penelitian

Berdasarkan pembahasan pada bab-bab sebelumnya berikut adalah beberapa kesimpulan yang dapat ditarik dalam penelitian ini.

a. Pola hubungan antara JSX dan FTSE, NIKEI dan SSI ternyata memiliki hubungan yang berbeda-beda.

b. FTSE dan NIKKEI ternyata mempunyai pengaruh terhadap JSX, tetapi JSX tidak mempunyai pengaruh terhadap FTSE dan NIKKEI. Ini menunjukkan bahwa kondisi perekonomian negara maju akan berpengaruh terhadap perekonomian negara berkembang.

c. Hubungan FTSE dan NIKKEI terhadap JSX adalah negatif atau berbalik dimana jika FTSE / NIKKEI naik maka JSX turun. Ini menandakan bahwa kenaikan FTSE dan NIKKEI justru menekan JSX. Hal ini dapat diduga adanya pengalihan investasi oleh para investor.

d. JSX dan SSI berhubungan simultan tetapi JSX mempengaruhi SSI secara positif sedangkan SSI mempengaruhi JSX secara negatif. Artinya jika JSX naik maka SSI naik. Sedangkan jika SSI naik maka JSX malah turun.

5.2. Saran untuk Penelitian yang Akan Datang

Penelitian ini dibuat dengan menggunakan perbandingan IHSG dari tiga negara yang penulis duga memiliki pengaruh terhadap IHSG Jakarta (JSX) dan menggunakan kurun waktu penelitian tahun 2000 – 2005 (66 bulan). Penelitian lain dapat mencoba membuat model dalam kurun waktu berbeda. Peneltian lain juga dapat menggunakan pasar modal yang lain selain FTSE, NIKKEI dan SSI.

PROSES PEMBENTUKAN MODEL – GAMBAR – 1

Lampiran - 1

INPUT DATA TEST GRANGER APAKAH HUBUNGAN

DUA ARAH ?

MODEL VAR HETERO SKEDASTIS REGRESI INPUT DATA TEST GRANGER APAKAH HUBUNGAN

DUA ARAH ?

MODEL VAR HETERO SKEDASTIS INPUT DATA TEST GRANGER APAKAH HUBUNGAN

DUA ARAH ?

REGRESI HETERO SKEDASTIS Ya Ya Ya Tidak Tidak TRANS FORMASI PEM BEDAAN Tidak TER KOINTEGRASI ARCH/ GARCH OTO KORELASI REGRESI HETERO SKEDASTIS Tidak APAKAH HUBUNGAN

DUA ARAH ?

MODEL VA TEST GRANGER INPUT DATA R

DAFTAR PUSTAKA

Anoraga Pandji, Pakarti Piji, Pengantar Pasar Modal, Cetakan kelima, 2006, Rineka Cipta.

Gujarati, Damodar N, 2003, Basic Econometrics, 4th edition, McGraw-Hill, Inc, New York.

Hatter Mary Louise, Macroeconomics for Management, 2nd edition, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, New Jersey, 1996.

Lestari Murti, Pengaruh variabel makro terhadap return saham di Bursa Efek Jakarta Pendekatan beberapa model, Paper Seminar Nasional Akuntansi VIII, 2005 Roberts S Pindyck and Daniel, L Rubinfeld, 1998, Econometric Models and

Economic Forecast, 4th edition, Irwin Mcgraw-hill, New York.

Novita Mila, Nachrowi Djalal, Dynamic Analysis of the Stock Price Index and the Exchange Rate Using Vector Autoregression (VAR) (an Empirical Study of the Jakarta Stock exchange, 2001-2004, keywords: Stock Price Index, Indonesia, Capital Market, Exchange Rate.

Nahrowi Djalal, Hardius Eko, Memahami Model ARCH dan GARCH, Bahan Kuliah Ekonometri 2, Program Ilmu Akuntansi, FEUI.

Tan, Jose Antonio R, Contagion Effects During the Asian Financial Crisis: Some Evidence from Stock Price Data (Pacific Basin Working Paper Series, Center for Pacific Basin Monetary and Economic Studies Economic Research Department Federal Reserve Bank of San Francisco, 1998.

SIMPOSIUM NASIONAL AKUNTANSI 9 PADANG

18

Dependent Variable: JSX Method: ML – ARCH

Date: 05/23/06 Time: 14:56 Sample(adjusted): 2000:02 2005:06

Included observations: 65 after adjusting endpoints Convergence achieved after 108 iterations

Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.

JSX(-1) 1.028767 0.019488 52.78898 0.0000 NIKKEI(-1) -0.005390 0.001982 -2.720135 0.0065

C 51.47839 30.39002 1.693924 0.0903

Variance Equation

C 362.8059 73.86664 4.911633 0.0000

ARCH(1) -0.144046 0.018554 -7.763520 0.0000 GARCH(1) 0.875210 0.036255 24.14069 0.0000 R-squared 0.968233 Mean dependent var 576.1697 Adjusted R-squared 0.965541 S.D. dependent var 209.2814 S.E. of regression 38.84943 Akaike info criterion 10.14096 Sum squared resid 89047.41 Schwarz criterion 10.34167 Log likelihood -323.5811 F-statistic 359.6514 Durbin-Watson stat 1.919523 Prob(F-statistic) 0.000000

Berdasarkan output diatas model yang didapat adalah sebagai berikut :

JSX t = 51,47839 + 1,028767 JSX t-1 – 0,005390 NIKKEI t-1 s.e (30,39002) (0,019488) (0,001982)

Dengan persamaan varian :

σ2

t = 362,8059 – 0,144046 e t-1 + 0,875210 σ2t-1

s.e (73,86664) (0,018554) (0,036255)

Dari model diatas dapat dinyatakan bahwa antara JSX dan NIKKEI juga mempunyai hubungan terbalik, dimana jika pada bulan sebelumnya NIKKEI naik 1 point maka JSX akan turun sebesar 0,005390 point.

Padang, 23-26 Agustus 2006

SIMPOSIUM NASIONAL AKUNTANSI 9 PADANG

4.5. Pemodelan Antara JSX Dan SSI

Sebagaimana telah dibuktikan dalam uji kausalitas granger bahwa antara JSX dan SSI mempunyai hubungan dua arah atau simultan maka model yang akan digunakan untuk menggambarkan hubungan kedua pasar modal tersebut adalah menggunkan model VAR. Setelah dilakukan pengolahan data diadapat output yang menunjukkan adanya pengaruh signifikan dari JSX terhadap SSI dan begitu pulan sebaliknya (lihat output). Adapun model yang didapat adalah :

JSX = 54.531403 + 1.0713459 JSX t-1 - 0.0502697 SSI t-1

s.e (32.1921) (0.03004) (0.02207)

SSI = 189.789025 + 0.183608 JSX t-1 + 0.831646 SSI t-1 s.e (87.3294) (0.08149) (0.05987)

Terlihat bahwa jika index di Singapore bulan lalu naik sebesar 1 point ternyata akan mengakibatkan index di Jakarta turun sebesar 0,0502697 point. Akan tetapi ketika index di Jakarta bulan lalu naik sebesar 1 point, index di Singapore justru naik sebesar 0,183608 point. Hal ini menunjukkan bahwa peningkatan Index di Singapore berakibat buruk terhadap Indonesia. Hal ini dimungkinkan terjadi akibat peralihan investasi dari Jakarta ke Singapore. Sebaliknya ketika index di Jakarta menguat di Singapore juga ikut menguat. Hal ini diduga akibat terjadinya perbaikan ekonomi secara regional. Dengan demikian terlihat bahwa pengaruh Indonesia terhadap Singapore bersifat positip dalam pengertian Indonesia bukan merupakan ancaman bagi Singapore. Sebaliknya, pengaruh pasar Singapore terhadap Jakarta bersifat negatif, dimana Singapore mempunyai kemampuan untuk menekan pasar Indonesia.

SIMPOSIUM NASIONAL AKUNTANSI 9 PADANG

20 Date: 05/23/06 Time: 15:01

Sample(adjusted): 2000:02 2005:06 Included observations: 65 after adjusting Endpoints

Standard errors & t-statistics in parentheses

JSX SSI

JSX(-1) 1.071346 0.183608 (0.03004) (0.08149) (35.6648) (2.25315)

SSI(-1) -0.050270 0.831646 (0.02207) (0.05987)

(-2.27794) (13.8919)

C 54.53140 189.7890 (32.1921) (87.3294) (1.69394) (2.17325)

R-squared 0.966792 0.852638 Adj. R-squared 0.965721 0.847884 Sum sq. resids 93086.19 685026.9 S.E. equation 38.74778 105.1134 F-statistic 902.5073 179.3662 Log likelihood -328.4051 -393.2729 Akaike AIC 10.19708 12.19301 Schwarz SC 10.29743 12.29337 Mean dependent 576.1697 1753.321 S.D. dependent 209.2814 269.5075

Determinant Residual Covariance 11838825 Log Likelihood -713.7861 Akaike Information Criteria 22.14726 Schwarz Criteria 22.34798

Padang, 23-26 Agustus 2006

SIMPOSIUM NASIONAL AKUNTANSI 9 PADANG

5. KESIMPULAN PENELITIAN DAN SARAN UNTUK PENELITIAN

SELANJUTNYA

5.1. Kesimpulan Penelitian

Berdasarkan pembahasan pada bab-bab sebelumnya berikut adalah beberapa kesimpulan yang dapat ditarik dalam penelitian ini.

a. Pola hubungan antara JSX dan FTSE, NIKEI dan SSI ternyata memiliki hubungan yang berbeda-beda.

b. FTSE dan NIKKEI ternyata mempunyai pengaruh terhadap JSX, tetapi JSX tidak mempunyai pengaruh terhadap FTSE dan NIKKEI. Ini menunjukkan bahwa kondisi perekonomian negara maju akan berpengaruh terhadap perekonomian negara berkembang.

c. Hubungan FTSE dan NIKKEI terhadap JSX adalah negatif atau berbalik dimana jika FTSE / NIKKEI naik maka JSX turun. Ini menandakan bahwa kenaikan FTSE dan NIKKEI justru menekan JSX. Hal ini dapat diduga adanya pengalihan investasi oleh para investor.

d. JSX dan SSI berhubungan simultan tetapi JSX mempengaruhi SSI secara positif sedangkan SSI mempengaruhi JSX secara negatif. Artinya jika JSX naik maka SSI naik. Sedangkan jika SSI naik maka JSX malah turun.

5.2. Saran untuk Penelitian yang Akan Datang

Penelitian ini dibuat dengan menggunakan perbandingan IHSG dari tiga negara yang penulis duga memiliki pengaruh terhadap IHSG Jakarta (JSX) dan menggunakan kurun waktu penelitian tahun 2000 – 2005 (66 bulan). Penelitian lain dapat mencoba membuat model dalam kurun waktu berbeda. Peneltian lain juga dapat menggunakan pasar modal yang lain selain FTSE, NIKKEI dan SSI.

ANSI 9 PADANG

22

PROSES PEMBENTUKAN MODEL – GAMBAR – 1

Lampiran - 1

INPUT DATA TEST GRANGER APAKAH HUBUNGAN

DUA ARAH ?

MODEL VAR HETERO SKEDASTIS REGRESI INPUT DATA TEST GRANGER APAKAH HUBUNGAN

DUA ARAH ?

MODEL VAR HETERO SKEDASTIS INPUT DATA TEST GRANGER APAKAH HUBUNGAN

DUA ARAH ?

REGRESI HETERO SKEDASTIS Ya Ya Ya Tidak Tidak TRANS FORMASI PEM BEDAAN Tidak TER KOINTEGRASI ARCH/ GARCH OTO KORELASI SIMPOSIUM NASIONAL AKUNT

Padang, 23-26 Agustus 2006

REGRESI HETERO SKEDASTIS Tidak APAKAH HUBUNGAN

DUA ARAH ?

MODEL VA TEST GRANGER INPUT DATA R K-AKPM 07

SIMPOSIUM NASIONAL AKUNTANSI 9 PADANG

DAFTAR PUSTAKA

Anoraga Pandji, Pakarti Piji, Pengantar Pasar Modal, Cetakan kelima, 2006, Rineka Cipta.

Gujarati, Damodar N, 2003, Basic Econometrics, 4th edition, McGraw-Hill, Inc, New York.

Hatter Mary Louise, Macroeconomics for Management, 2nd edition, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, New Jersey, 1996.

Lestari Murti, Pengaruh variabel makro terhadap return saham di Bursa Efek Jakarta

Pendekatan beberapa model, Paper Seminar Nasional Akuntansi VIII, 2005

Roberts S Pindyck and Daniel, L Rubinfeld, 1998, Econometric Models and

Economic Forecast, 4th edition, Irwin Mcgraw-hill, New York.

Novita Mila, Nachrowi Djalal, Dynamic Analysis of the Stock Price Index and the

Exchange Rate Using Vector Autoregression (VAR) (an Empirical Study of the Jakarta Stock exchange, 2001-2004, keywords: Stock Price Index, Indonesia, Capital Market, Exchange Rate.

Nahrowi Djalal, Hardius Eko, Memahami Model ARCH dan GARCH, Bahan Kuliah Ekonometri 2, Program Ilmu Akuntansi, FEUI.

Tan, Jose Antonio R, Contagion Effects During the Asian Financial Crisis: Some

Evidence from Stock Price Data (Pacific Basin Working Paper Series, Center

for Pacific Basin Monetary and Economic Studies Economic Research Department Federal Reserve Bank of San Francisco, 1998.