Analisis Saham PT. Astra Agro Lestari de
ANALISIS SAHAM PT. ASTRA AGRO LESTARI DENGAN
METODE CAPM, THREE FACTOR MODEL DAN FOUR
FACTOR MODEL
PT. Astra Argo Lestari (AALI) adalah sebuah perusahaan multinasional yang
bergerak di bidang perkebunan. Pada laporan ini, penulis ingin melihat dengan
menganalisis sejauh mana metode CAPM, Three Factor Model dan Four Factor Model
mampu merepresentasikan sebuah regresi. Data yang diambil merupakan data harga saham
bulanan dari 1 Januari 2007 sampai dengan 31 Desember 2014. Metode penghitungan
menggunakan aplikasi Eviews dengan α sebesar 5%.
REGRESI 1: CAPM
Model ini diperkenalkan oleh Treynor (1961), Sharp (1964), dan Litner (1965).
Capital Asset Pricing Model adalah sebuah model yang menggambarkan hubungan antara
resiko dan hasil yang diharapkan yang digunakan dalam penilaian harga aset beresiko. Ang
(1997) menjelaskan Capital Asset Pricing Model (CAPM) ini merupakan suatu model yang
menggunakan beta untuk menghubungkan resiko dan return secara bersama- sama.
Pengembangan model ini berfungsi untuk menjelaskan tigkah laku dari harga - harga
sekuritas dan memberikan mekanisme bagi investor untuk menilai pengaruh suatu sekuritas
yang diusulkan terhadap resiko dan return portofolio mereka.
Dependent Variable: _R_AALI___RF_
Method: Least Squares
Date: 03/09/15 Time: 10:29
Sample (adjusted): 2007M02 2014M06
Included observations: 89 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
_RM_RF_
C
1.290064
-0.007337
0.164421
0.011456
7.846092
-0.640481
0
0.5235
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
0.414383
0.407651
0.107352
1.002636
Log likelihood
F-statistic
73.34163
61.56117
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn
criter.
Durbin-Watson stat
0.00303
0.139484
-1.603183
-1.547258
-1.580641
2.160081
Prob(F-statistic)
0
Hasil R squared dari data diatas adalah 0.414383 (41%). R squared ini
digunakan jika hanya ada satu variabel dependen. Nilai dari R squared ini akan
meningkat searah jumlah variabel dependennya. Dalam hasil data diatas, berarti
bahwa excess return saham AALI (r_AALI - Rf) dapat dijelaskan oleh variabel
market risk premium (Rm – Rf) sebesar 41%.
Hasil Uji F dari data diatas adalah 0,0000. Hal ini berarti F probability < 0,05
maka Ho ditolak dan Ha diterima, yang artinya variabel independen yaitu market risk
premium (Rm - Rf) secara bersama-sama memberikan pengaruh signifikan terhadap
variabel dependen, yaitu excess return saham AALI (r_AALI - Rf).
Untuk hasil uji t pada market risk premium (Rm – Rf) menunjukkan hasil
probability 0.0000 yang artinya kurang dari 0.05. Berarti bahwa probabilitas t hitung
< α (0,05) maka pengaruhnya signifikan, sehingga Ho ditolak dan Ha diterima. Jadi
market risk premium (Rm – rf) secara individu signifikan mempengaruhi excess
return saham AALI (r_AALI - Rf).
Sedangkan untuk hasil uji C (intercept) menunjukkan hasil probability 0.5235
yang artinya lebih dari 0.05. Berarti bahwa probabilitas t hitung > α (0,05) maka
pengaruhnya tidak signifikan, sehingga Ho diterima dan Ha ditolak. Jadi intercept (C)
secara individu tidak signifikan mempengaruhi excess return saham AALI (r_AALI –
Rf). Dengan demikian, saham diatas tidak memiliki abnormal return karena hasil uji
probability intercept menunjukkan hasil yang tidak signifikan.
Jika dilihat dari nilai β (coefficient (Rm – Rf)) yaitu 1.290064, menunjukkan
bahwa nilai β > 1 yang artinya saham AALI ini termasuk saham yang cukup berisiko.
Apabila β > 1, berarti tingkat keuntungan saham itu meningkat lebih besar
dibandingkan dengan tingkat keuntungan keseluruhan saham di pasar. Ini
menandakan bahwa risiko sistematis saham itu lebih besar dibandingkan dengan
risiko sistematis pasar, saham jenis ini sering juga disebut sebagai saham agresif.
Pada pengujian marginal effect yaitu setiap 1% peningkatan pada return market risk
premium (Rm – Rf) akan meningkatkan return saham AALI (r_AALI – Rf) sebesar
1.290064.
Output model dari hasil regresi diatas adalah:
t = time series
r_AALI-Rft = -0.007337 + 1.290064 Rm-Rft + errort
Angka -0.007337 menunjukkan intercept ; angka 1.290064 menunjukkan risiko yang
terdapat pada market risk premium (semakin tinggi nilai risiko ini maka akan semakin
berisiko).
Pada model regresi ini harus ditambahkan variabel error karena ada
beberapa faktor lain diluar model yang dapat memengaruhi hasil regresi.
Standard Error of the Estimate adalah suatu ukuran banyaknya kesalahan
model regresi dalam memprediksikan nilai Y. Dari hasil regresi diatas, diperoleh nilai
0.107352, hal ini berarti banyaknya kesalahan dalam prediksi harga saham sebesar
10.73%. Sebagai pedoman jika Standard error of the estimate kurang dari standar
deviasi Y, maka model regresi semakin baik dalam memprediksi nilai Y. Data diatas
menunjukkan hasil standard deviasi variabel dependen (dalam hal ini excess return
saham AALI (r_AALI – Rf) ) bernilai 0.139484. Standard error of the estimate
(0.107352) < standard deviasi variabel dependen (0.139484) maka artinya model
regresi diatas mampu memprediksi nilai excess return saham AALI dengan baik.
REGRESI 2: FAMA AND FRENCH’S THREE FACTOR MODEL
Model ini diperkenalkan oleh Eugene F. Fama dan Kenneth R. French pada tahun
1992. Fama dan French memperluas model CAPM dengan faktor firm size dan book to
market ratio (B/M) selain faktor resiko pasar dalam CAPM. Model ini mempertimbangkan
fakta bahwa nilai dan saham dari perusahaan kecil dapat mengungguli pasar secara teratur.
Dependent Variable: _R_AALI___RF_
Method: Least Squares
Date: 03/09/15 Time: 10:31
Sample (adjusted): 2007M02 2014M06
Included observations: 89 after
adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
_RM_RF_
SMB
HML
C
1.179025
-0.803869
-0.062276
-0.001713
0.171491
0.383004
0.331961
0.011779
6.875128
-2.098854
-0.187601
-0.145421
0
0.0388
0.8516
0.8847
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
0.444888
0.425296
0.105742
0.950408
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
75.72222
22.7074
0
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn
criter.
Durbin-Watson stat
0.00303
0.139484
-1.611735
-1.499886
-1.566652
2.213479
Pada regresi ini menggunkan hasil adjusted R squared dan bukan menggunkan
R squared dikarenakan variabel independen berjumlah lebih dari satu. Adjusted R
squared dari data diatas adalah 0.425296 (42.52%). Dalam hasil data diatas, berarti
bahwa excess return saham AALI (r_AALI - Rf) dapat dijelaskan oleh variabel
market risk premium (Rm – Rf), SMB, dan HML sebesar 42.52% setelah
menghiangkan efek kenaikan R squared akibat penambahan variabel independen.
Hasil Uji F dari data diatas adalah 0,0000. Hal ini berarti F probability < 0,05
maka Ho ditolak dan Ha diterima, yang artinya variabel independen yaitu market risk
premium (Rm - Rf), SMB dan HML secara bersama-sama memberikan pengaruh
signifikan terhadap variabel dependen, yaitu excess return saham AALI (r_AALI Rf).
Untuk hasil uji t pada market risk premium (Rm – Rf) menunjukkan hasil
probability 0.0000 yang artinya kurang dari 0.05. Berarti bahwa probabilitas t hitung
< α (0,05) maka pengaruhnya signifikan, sehingga Ho ditolak dan Ha diterima. Jadi
market risk premium (Rm – rf) secara individu signifikan mempengaruhi excess
return saham AALI (r_AALI - Rf).
Hasil uji t pada variabel SMB menunjukkan hasil probability 0.0388 yang
artinya kurang dari 0.05. Berarti bahwa probabilitas t hitung < α (0,05) maka
pengaruhnya signifikan, sehingga Ho ditolak dan Ha diterima. Jadi variabel SMB
secara individu signifikan mempengaruhi excess return saham AALI (r_AALI - Rf).
Untuk hasil uji t pada variabel HML menunjukkan hasil probability 0.8516
yang artinya lebih dari 0.05. berarti bahwa probabilitas t hitung > α (0,05) maka
pengaruhnya tidak signifikan, sehingga Ho diterima dan Ha ditolak. Jadi variabel
HML secara individu tidak signifikan memperngaruhi excess return saham AALI
(r_AALI – Rf)
Sedangkan untuk hasil uji C (intercept) menunjukkan hasil probability 0.8847
yang artinya lebih dari 0.05. Berarti bahwa probabilitas t hitung > α (0,05) maka
pengaruhnya tidak signifikan, sehingga Ho diterima dan Ha ditolak. Jadi intercept (C)
secara individu tidak signifikan mempengaruhi excess return saham AALI (r_AALI –
Rf). Dengan demikian, saham diatas tidak memiliki abnormal return karena hasil uji
probability intercept menunjukkan hasil yang tidak signifikan.
Jika dilihat dari nilai β (coefficient (Rm – Rf)) yaitu 1.179025, menunjukkan
bahwa nilai β > 1 yang artinya saham AALI ini termasuk saham yang cukup berisiko.
Apabila β > 1, berarti tingkat keuntungan saham itu meningkat lebih besar
dibandingkan dengan tingkat keuntungan keseluruhan saham di pasar. Ini
menandakan bahwa risiko sistematis saham itu lebih besar dibandingkan dengan
risiko sistematis pasar, saham jenis ini sering juga disebut sebagai saham agresif.
Pada pengujian marginal effect yaitu setiap 1% peningkatan pada return market risk
premium (Rm – Rf) akan meningkatkan return saham AALI (r_AALI – Rf) sebesar
1.179025.
Output model dari hasil regresi diatas adalah:
r_AALI-Rft = -0.001713 + 1.179025 Rm-Rft - 0.803869 SMB - 0.062276 HML +
errort
t = time series
Angka -0.001713 menunjukkan intercept ; angka 1.179025 menunjukkan risiko yang
terdapat pada market risk premium (semakin tinggi nilai risiko ini maka akan semakin
berisiko).
Pada model regresi ini harus ditambahkan variabel error karena ada
beberapa faktor lain diluar model yang dapat memengaruhi hasil regresi.
Standard Error of the Estimate adalah suatu ukuran banyaknya kesalahan
model regresi dalam memprediksikan nilai Y. Dari hasil regresi diatas, diperoleh nilai
0.105742, hal ini berarti banyaknya kesalahan dalam prediksi harga saham sebesar
10.57%. Sebagai pedoman jika Standard error of the estimate kurang dari standar
deviasi Y, maka model regresi semakin baik dalam memprediksi nilai Y. Data diatas
menunjukkan hasil standard deviasi dependen variabel (dalam hal ini excess return
saham AALI (r_AALI – Rf) ) bernilai 0.139484. Standard error of the estimate
(0.105742) < standard deviasi variabel dependen (0.139484) maka artinya model
regresi diatas mampu memprediksi nilai excess return saham AALI dengan baik.
Kesimpulan yang dapat diambil dengan adanya penambahan variabel
independen yakni SMB dan HML pada model regresi diatas, menunjukkan nilai
adjusted R squared yang lebih tinggi jika dibandingkan dengan model CAPM. Pada
penghitungan Fama And French Three Factor Model hasil adjusted R squared senilai
0.425296 (42.52%) sementara pada model CAPM hasil adjusted R squared senilai
0.407651 (40.76%). Hasil adjusted R squared yang lebih tinggi ini dapat diartikan
bahwa dengan penambahan variabel independen mampu merepresentasikan model
dengan lebih baik.
REGRESI 3: FOUR FACTOR MODEL
Dependent Variable: _R_AALI___RF_
Method: Least Squares
Date: 03/09/15 Time: 10:31
Sample (adjusted): 2007M02 2014M06
Included observations: 89 after adjustments
Variable
Coefficient
_RM_RF_
SMB
HML
WML
C
1.185513
-0.887489
-0.091385
-0.123632
-0.002062
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.446517
0.420161
0.106213
0.947619
Std. Error
t-Statistic
0.172749
0.419861
0.33854
0.248636
0.011852
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn
75.85301 criter.
16.94154 Durbin-Watson stat
0
Prob.
6.862623
-2.113769
-0.269937
-0.49724
-0.173997
0
0.0375
0.7879
0.6203
0.8623
0.00303
0.139484
-1.592202
-1.452391
-1.535849
2.20271
Pada regresi ini menggunkan hasil adjusted R squared dikarenakan variabel
independen berjumlah lebih dari satu. Adjusted R squared dari data diatas adalah
0.420161 (42%). Dalam hasil data diatas, berarti bahwa excess return saham AALI
(r_AALI - Rf) dapat dijelaskan oleh variabel market risk premium (Rm – Rf), SMB,
HML dan WML sebesar 42% setelah menghiangkan efek kenaikan R squared akibat
penambahan variabel independen.
Hasil Uji F dari data diatas adalah 0,0000. Hal ini berarti F probability < 0,05
maka Ho ditolak dan Ha diterima, yang artinya variabel independen yaitu market risk
premium (Rm - Rf), SMB, HML dan WML secara bersama-sama memberikan
pengaruh signifikan terhadap variabel dependen, yaitu excess return saham AALI
(r_AALI - Rf).
Untuk hasil uji t pada market risk premium (Rm – Rf) menunjukkan hasil
probability 0.0000 yang artinya kurang dari 0.05. Berarti bahwa probabilitas t hitung
< α (0,05) maka pengaruhnya signifikan, sehingga Ho ditolak dan Ha diterima. Jadi
market risk premium (Rm – rf) secara individu signifikan mempengaruhi excess
return saham AALI (r_AALI - Rf).
Hasil uji t pada variabel SMB menunjukkan hasil probability 0.0375 yang
artinya kurang dari 0.05. Berarti bahwa probabilitas t hitung < α (0,05) maka
pengaruhnya signifikan, sehingga Ho ditolak dan Ha diterima. Jadi variabel SMB
secara individu signifikan mempengaruhi excess return saham AALI (r_AALI - Rf).
Untuk hasil uji t pada variabel HML menunjukkan hasil probability 0.7879
yang artinya lebih dari 0.05. berarti bahwa probabilitas t hitung > α (0,05) maka
pengaruhnya tidak signifikan, sehingga Ho diterima dan Ha ditolak. Jadi variabel
HML secara individu tidak signifikan memperngaruhi excess return saham AALI
(r_AALI – Rf).
Hasil uji untuk variabel WML menunjukkan hasil probability 0.6203 yang
artinya lebih dari 0.05, berarti bahwa probabilitas t hitung > α (0,05) maka
pengaruhnya tidak signifikan, sehingga Ho diterima dan Ha ditolak. Jadi variabel
HML secara individu tidak signifikan memperngaruhi excess return saham AALI
(r_AALI – Rf).
Sedangkan untuk hasil uji C (intercept) menunjukkan hasil probability 0.8623
yang artinya lebih dari 0.05. Berarti bahwa probabilitas t hitung > α (0,05) maka
pengaruhnya tidak signifikan, sehingga Ho diterima dan Ha ditolak. Jadi intercept (C)
secara individu tidak signifikan mempengaruhi excess return saham AALI (r_AALI –
Rf). Dengan demikian, saham diatas tidak memiliki abnormal return karena hasil uji
probability intercept menunjukkan hasil yang tidak signifikan.
Jika dilihat dari nilai β (coefficient (Rm – Rf)) yaitu 1.185513, menunjukkan
bahwa nilai β > 1 yang artinya saham AALI ini termasuk saham yang cukup berisiko.
Apabila β > 1, berarti tingkat keuntungan saham itu meningkat lebih besar
dibandingkan dengan tingkat keuntungan keseluruhan saham di pasar. Ini
menandakan bahwa risiko sistematis saham itu lebih besar dibandingkan dengan
risiko sistematis pasar, saham jenis ini sering juga disebut sebagai saham agresif.
Pada pengujian marginal effect yaitu setiap 1% peningkatan pada return market risk
premium (Rm – Rf) akan meningkatkan return saham AALI (r_AALI – Rf) sebesar
1.185513.
Output model dari hasil regresi diatas adalah:
r_AALI-Rft = -0.002062 + 1.185513 Rm-Rft - 0.887489 SMB - 0.091385 HML 0.123632 WML + errort
t = time series
Angka -0.002062 menunjukkan intercept ; angka 1.185513 menunjukkan risiko yang
terdapat pada market risk premium (semakin tinggi nilai risiko ini maka akan semakin
berisiko).
Pada model regresi ini harus ditambahkan variabel error karena ada
beberapa faktor lain diluar model yang dapat memengaruhi hasil regresi.
Standard Error of the Estimate adalah suatu ukuran banyaknya kesalahan
model regresi dalam memprediksikan nilai Y. Dari hasil regresi diatas, diperoleh nilai
0.106213, hal ini berarti banyaknya kesalahan dalam prediksi harga saham sebesar
10.62%. Sebagai pedoman jika Standard error of the estimate kurang dari standar
deviasi Y, maka model regresi semakin baik dalam memprediksi nilai Y. Data diatas
menunjukkan hasil standard deviasi dependen variabel (dalam hal ini excess return
saham AALI (r_AALI – Rf) ) bernilai 0.139484. Standard error of the estimate
(0.106213) < standard deviasi variabel dependen (0.139484) maka artinya model
regresi diatas mampu memprediksi nilai excess return saham AALI dengan baik.
Kesimpulan yang dapat diambil dengan adanya penambahan variabel
independen yakni WML pada model regresi diatas, menunjukkan nilai adjusted R
squared yang lebih tinggi jika dibandingkan dengan model CAPM. Pada
penghitungan Four Factor Model hasil adjusted R squared senilai 0.420161 (42.01%)
sementara pada model CAPM hasil adjusted R squared senilai 0.407651 (40.76%).
Hasil adjusted R squared yang lebih tinggi ini dapat diartikan bahwa dengan
penambahan variabel independen mampu merepresentasikan model dengan lebih
baik.
Dari hasil ketiga regresi dengan menggunakan metode CAPM, Farma And
French Three Factor Model dan Four Factor Model diatas dapat ditarik kesimpulan
bahwa dengan adanya penambahan variabel independen pada model akan semakin
mampu merepresentasikan model regresi dengan lebih baik dilihat dari penambahan
nilai adjusted R squared-nya.
METODE CAPM, THREE FACTOR MODEL DAN FOUR
FACTOR MODEL
PT. Astra Argo Lestari (AALI) adalah sebuah perusahaan multinasional yang
bergerak di bidang perkebunan. Pada laporan ini, penulis ingin melihat dengan
menganalisis sejauh mana metode CAPM, Three Factor Model dan Four Factor Model
mampu merepresentasikan sebuah regresi. Data yang diambil merupakan data harga saham
bulanan dari 1 Januari 2007 sampai dengan 31 Desember 2014. Metode penghitungan
menggunakan aplikasi Eviews dengan α sebesar 5%.
REGRESI 1: CAPM
Model ini diperkenalkan oleh Treynor (1961), Sharp (1964), dan Litner (1965).
Capital Asset Pricing Model adalah sebuah model yang menggambarkan hubungan antara
resiko dan hasil yang diharapkan yang digunakan dalam penilaian harga aset beresiko. Ang
(1997) menjelaskan Capital Asset Pricing Model (CAPM) ini merupakan suatu model yang
menggunakan beta untuk menghubungkan resiko dan return secara bersama- sama.
Pengembangan model ini berfungsi untuk menjelaskan tigkah laku dari harga - harga
sekuritas dan memberikan mekanisme bagi investor untuk menilai pengaruh suatu sekuritas
yang diusulkan terhadap resiko dan return portofolio mereka.
Dependent Variable: _R_AALI___RF_
Method: Least Squares
Date: 03/09/15 Time: 10:29
Sample (adjusted): 2007M02 2014M06
Included observations: 89 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
_RM_RF_
C
1.290064
-0.007337
0.164421
0.011456
7.846092
-0.640481
0
0.5235
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
0.414383
0.407651
0.107352
1.002636
Log likelihood
F-statistic
73.34163
61.56117
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn
criter.
Durbin-Watson stat
0.00303
0.139484
-1.603183
-1.547258
-1.580641
2.160081
Prob(F-statistic)
0
Hasil R squared dari data diatas adalah 0.414383 (41%). R squared ini
digunakan jika hanya ada satu variabel dependen. Nilai dari R squared ini akan
meningkat searah jumlah variabel dependennya. Dalam hasil data diatas, berarti
bahwa excess return saham AALI (r_AALI - Rf) dapat dijelaskan oleh variabel
market risk premium (Rm – Rf) sebesar 41%.
Hasil Uji F dari data diatas adalah 0,0000. Hal ini berarti F probability < 0,05
maka Ho ditolak dan Ha diterima, yang artinya variabel independen yaitu market risk
premium (Rm - Rf) secara bersama-sama memberikan pengaruh signifikan terhadap
variabel dependen, yaitu excess return saham AALI (r_AALI - Rf).
Untuk hasil uji t pada market risk premium (Rm – Rf) menunjukkan hasil
probability 0.0000 yang artinya kurang dari 0.05. Berarti bahwa probabilitas t hitung
< α (0,05) maka pengaruhnya signifikan, sehingga Ho ditolak dan Ha diterima. Jadi
market risk premium (Rm – rf) secara individu signifikan mempengaruhi excess
return saham AALI (r_AALI - Rf).
Sedangkan untuk hasil uji C (intercept) menunjukkan hasil probability 0.5235
yang artinya lebih dari 0.05. Berarti bahwa probabilitas t hitung > α (0,05) maka
pengaruhnya tidak signifikan, sehingga Ho diterima dan Ha ditolak. Jadi intercept (C)
secara individu tidak signifikan mempengaruhi excess return saham AALI (r_AALI –
Rf). Dengan demikian, saham diatas tidak memiliki abnormal return karena hasil uji
probability intercept menunjukkan hasil yang tidak signifikan.
Jika dilihat dari nilai β (coefficient (Rm – Rf)) yaitu 1.290064, menunjukkan
bahwa nilai β > 1 yang artinya saham AALI ini termasuk saham yang cukup berisiko.
Apabila β > 1, berarti tingkat keuntungan saham itu meningkat lebih besar
dibandingkan dengan tingkat keuntungan keseluruhan saham di pasar. Ini
menandakan bahwa risiko sistematis saham itu lebih besar dibandingkan dengan
risiko sistematis pasar, saham jenis ini sering juga disebut sebagai saham agresif.
Pada pengujian marginal effect yaitu setiap 1% peningkatan pada return market risk
premium (Rm – Rf) akan meningkatkan return saham AALI (r_AALI – Rf) sebesar
1.290064.
Output model dari hasil regresi diatas adalah:
t = time series
r_AALI-Rft = -0.007337 + 1.290064 Rm-Rft + errort
Angka -0.007337 menunjukkan intercept ; angka 1.290064 menunjukkan risiko yang
terdapat pada market risk premium (semakin tinggi nilai risiko ini maka akan semakin
berisiko).
Pada model regresi ini harus ditambahkan variabel error karena ada
beberapa faktor lain diluar model yang dapat memengaruhi hasil regresi.
Standard Error of the Estimate adalah suatu ukuran banyaknya kesalahan
model regresi dalam memprediksikan nilai Y. Dari hasil regresi diatas, diperoleh nilai
0.107352, hal ini berarti banyaknya kesalahan dalam prediksi harga saham sebesar
10.73%. Sebagai pedoman jika Standard error of the estimate kurang dari standar
deviasi Y, maka model regresi semakin baik dalam memprediksi nilai Y. Data diatas
menunjukkan hasil standard deviasi variabel dependen (dalam hal ini excess return
saham AALI (r_AALI – Rf) ) bernilai 0.139484. Standard error of the estimate
(0.107352) < standard deviasi variabel dependen (0.139484) maka artinya model
regresi diatas mampu memprediksi nilai excess return saham AALI dengan baik.
REGRESI 2: FAMA AND FRENCH’S THREE FACTOR MODEL
Model ini diperkenalkan oleh Eugene F. Fama dan Kenneth R. French pada tahun
1992. Fama dan French memperluas model CAPM dengan faktor firm size dan book to
market ratio (B/M) selain faktor resiko pasar dalam CAPM. Model ini mempertimbangkan
fakta bahwa nilai dan saham dari perusahaan kecil dapat mengungguli pasar secara teratur.
Dependent Variable: _R_AALI___RF_
Method: Least Squares
Date: 03/09/15 Time: 10:31
Sample (adjusted): 2007M02 2014M06
Included observations: 89 after
adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
_RM_RF_
SMB
HML
C
1.179025
-0.803869
-0.062276
-0.001713
0.171491
0.383004
0.331961
0.011779
6.875128
-2.098854
-0.187601
-0.145421
0
0.0388
0.8516
0.8847
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
0.444888
0.425296
0.105742
0.950408
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
75.72222
22.7074
0
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn
criter.
Durbin-Watson stat
0.00303
0.139484
-1.611735
-1.499886
-1.566652
2.213479
Pada regresi ini menggunkan hasil adjusted R squared dan bukan menggunkan
R squared dikarenakan variabel independen berjumlah lebih dari satu. Adjusted R
squared dari data diatas adalah 0.425296 (42.52%). Dalam hasil data diatas, berarti
bahwa excess return saham AALI (r_AALI - Rf) dapat dijelaskan oleh variabel
market risk premium (Rm – Rf), SMB, dan HML sebesar 42.52% setelah
menghiangkan efek kenaikan R squared akibat penambahan variabel independen.
Hasil Uji F dari data diatas adalah 0,0000. Hal ini berarti F probability < 0,05
maka Ho ditolak dan Ha diterima, yang artinya variabel independen yaitu market risk
premium (Rm - Rf), SMB dan HML secara bersama-sama memberikan pengaruh
signifikan terhadap variabel dependen, yaitu excess return saham AALI (r_AALI Rf).
Untuk hasil uji t pada market risk premium (Rm – Rf) menunjukkan hasil
probability 0.0000 yang artinya kurang dari 0.05. Berarti bahwa probabilitas t hitung
< α (0,05) maka pengaruhnya signifikan, sehingga Ho ditolak dan Ha diterima. Jadi
market risk premium (Rm – rf) secara individu signifikan mempengaruhi excess
return saham AALI (r_AALI - Rf).
Hasil uji t pada variabel SMB menunjukkan hasil probability 0.0388 yang
artinya kurang dari 0.05. Berarti bahwa probabilitas t hitung < α (0,05) maka
pengaruhnya signifikan, sehingga Ho ditolak dan Ha diterima. Jadi variabel SMB
secara individu signifikan mempengaruhi excess return saham AALI (r_AALI - Rf).
Untuk hasil uji t pada variabel HML menunjukkan hasil probability 0.8516
yang artinya lebih dari 0.05. berarti bahwa probabilitas t hitung > α (0,05) maka
pengaruhnya tidak signifikan, sehingga Ho diterima dan Ha ditolak. Jadi variabel
HML secara individu tidak signifikan memperngaruhi excess return saham AALI
(r_AALI – Rf)
Sedangkan untuk hasil uji C (intercept) menunjukkan hasil probability 0.8847
yang artinya lebih dari 0.05. Berarti bahwa probabilitas t hitung > α (0,05) maka
pengaruhnya tidak signifikan, sehingga Ho diterima dan Ha ditolak. Jadi intercept (C)
secara individu tidak signifikan mempengaruhi excess return saham AALI (r_AALI –
Rf). Dengan demikian, saham diatas tidak memiliki abnormal return karena hasil uji
probability intercept menunjukkan hasil yang tidak signifikan.
Jika dilihat dari nilai β (coefficient (Rm – Rf)) yaitu 1.179025, menunjukkan
bahwa nilai β > 1 yang artinya saham AALI ini termasuk saham yang cukup berisiko.
Apabila β > 1, berarti tingkat keuntungan saham itu meningkat lebih besar
dibandingkan dengan tingkat keuntungan keseluruhan saham di pasar. Ini
menandakan bahwa risiko sistematis saham itu lebih besar dibandingkan dengan
risiko sistematis pasar, saham jenis ini sering juga disebut sebagai saham agresif.
Pada pengujian marginal effect yaitu setiap 1% peningkatan pada return market risk
premium (Rm – Rf) akan meningkatkan return saham AALI (r_AALI – Rf) sebesar
1.179025.
Output model dari hasil regresi diatas adalah:
r_AALI-Rft = -0.001713 + 1.179025 Rm-Rft - 0.803869 SMB - 0.062276 HML +
errort
t = time series
Angka -0.001713 menunjukkan intercept ; angka 1.179025 menunjukkan risiko yang
terdapat pada market risk premium (semakin tinggi nilai risiko ini maka akan semakin
berisiko).
Pada model regresi ini harus ditambahkan variabel error karena ada
beberapa faktor lain diluar model yang dapat memengaruhi hasil regresi.
Standard Error of the Estimate adalah suatu ukuran banyaknya kesalahan
model regresi dalam memprediksikan nilai Y. Dari hasil regresi diatas, diperoleh nilai
0.105742, hal ini berarti banyaknya kesalahan dalam prediksi harga saham sebesar
10.57%. Sebagai pedoman jika Standard error of the estimate kurang dari standar
deviasi Y, maka model regresi semakin baik dalam memprediksi nilai Y. Data diatas
menunjukkan hasil standard deviasi dependen variabel (dalam hal ini excess return
saham AALI (r_AALI – Rf) ) bernilai 0.139484. Standard error of the estimate
(0.105742) < standard deviasi variabel dependen (0.139484) maka artinya model
regresi diatas mampu memprediksi nilai excess return saham AALI dengan baik.
Kesimpulan yang dapat diambil dengan adanya penambahan variabel
independen yakni SMB dan HML pada model regresi diatas, menunjukkan nilai
adjusted R squared yang lebih tinggi jika dibandingkan dengan model CAPM. Pada
penghitungan Fama And French Three Factor Model hasil adjusted R squared senilai
0.425296 (42.52%) sementara pada model CAPM hasil adjusted R squared senilai
0.407651 (40.76%). Hasil adjusted R squared yang lebih tinggi ini dapat diartikan
bahwa dengan penambahan variabel independen mampu merepresentasikan model
dengan lebih baik.
REGRESI 3: FOUR FACTOR MODEL
Dependent Variable: _R_AALI___RF_
Method: Least Squares
Date: 03/09/15 Time: 10:31
Sample (adjusted): 2007M02 2014M06
Included observations: 89 after adjustments
Variable
Coefficient
_RM_RF_
SMB
HML
WML
C
1.185513
-0.887489
-0.091385
-0.123632
-0.002062
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.446517
0.420161
0.106213
0.947619
Std. Error
t-Statistic
0.172749
0.419861
0.33854
0.248636
0.011852
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn
75.85301 criter.
16.94154 Durbin-Watson stat
0
Prob.
6.862623
-2.113769
-0.269937
-0.49724
-0.173997
0
0.0375
0.7879
0.6203
0.8623
0.00303
0.139484
-1.592202
-1.452391
-1.535849
2.20271
Pada regresi ini menggunkan hasil adjusted R squared dikarenakan variabel
independen berjumlah lebih dari satu. Adjusted R squared dari data diatas adalah
0.420161 (42%). Dalam hasil data diatas, berarti bahwa excess return saham AALI
(r_AALI - Rf) dapat dijelaskan oleh variabel market risk premium (Rm – Rf), SMB,
HML dan WML sebesar 42% setelah menghiangkan efek kenaikan R squared akibat
penambahan variabel independen.
Hasil Uji F dari data diatas adalah 0,0000. Hal ini berarti F probability < 0,05
maka Ho ditolak dan Ha diterima, yang artinya variabel independen yaitu market risk
premium (Rm - Rf), SMB, HML dan WML secara bersama-sama memberikan
pengaruh signifikan terhadap variabel dependen, yaitu excess return saham AALI
(r_AALI - Rf).
Untuk hasil uji t pada market risk premium (Rm – Rf) menunjukkan hasil
probability 0.0000 yang artinya kurang dari 0.05. Berarti bahwa probabilitas t hitung
< α (0,05) maka pengaruhnya signifikan, sehingga Ho ditolak dan Ha diterima. Jadi
market risk premium (Rm – rf) secara individu signifikan mempengaruhi excess
return saham AALI (r_AALI - Rf).
Hasil uji t pada variabel SMB menunjukkan hasil probability 0.0375 yang
artinya kurang dari 0.05. Berarti bahwa probabilitas t hitung < α (0,05) maka
pengaruhnya signifikan, sehingga Ho ditolak dan Ha diterima. Jadi variabel SMB
secara individu signifikan mempengaruhi excess return saham AALI (r_AALI - Rf).
Untuk hasil uji t pada variabel HML menunjukkan hasil probability 0.7879
yang artinya lebih dari 0.05. berarti bahwa probabilitas t hitung > α (0,05) maka
pengaruhnya tidak signifikan, sehingga Ho diterima dan Ha ditolak. Jadi variabel
HML secara individu tidak signifikan memperngaruhi excess return saham AALI
(r_AALI – Rf).
Hasil uji untuk variabel WML menunjukkan hasil probability 0.6203 yang
artinya lebih dari 0.05, berarti bahwa probabilitas t hitung > α (0,05) maka
pengaruhnya tidak signifikan, sehingga Ho diterima dan Ha ditolak. Jadi variabel
HML secara individu tidak signifikan memperngaruhi excess return saham AALI
(r_AALI – Rf).
Sedangkan untuk hasil uji C (intercept) menunjukkan hasil probability 0.8623
yang artinya lebih dari 0.05. Berarti bahwa probabilitas t hitung > α (0,05) maka
pengaruhnya tidak signifikan, sehingga Ho diterima dan Ha ditolak. Jadi intercept (C)
secara individu tidak signifikan mempengaruhi excess return saham AALI (r_AALI –
Rf). Dengan demikian, saham diatas tidak memiliki abnormal return karena hasil uji
probability intercept menunjukkan hasil yang tidak signifikan.
Jika dilihat dari nilai β (coefficient (Rm – Rf)) yaitu 1.185513, menunjukkan
bahwa nilai β > 1 yang artinya saham AALI ini termasuk saham yang cukup berisiko.
Apabila β > 1, berarti tingkat keuntungan saham itu meningkat lebih besar
dibandingkan dengan tingkat keuntungan keseluruhan saham di pasar. Ini
menandakan bahwa risiko sistematis saham itu lebih besar dibandingkan dengan
risiko sistematis pasar, saham jenis ini sering juga disebut sebagai saham agresif.
Pada pengujian marginal effect yaitu setiap 1% peningkatan pada return market risk
premium (Rm – Rf) akan meningkatkan return saham AALI (r_AALI – Rf) sebesar
1.185513.
Output model dari hasil regresi diatas adalah:
r_AALI-Rft = -0.002062 + 1.185513 Rm-Rft - 0.887489 SMB - 0.091385 HML 0.123632 WML + errort
t = time series
Angka -0.002062 menunjukkan intercept ; angka 1.185513 menunjukkan risiko yang
terdapat pada market risk premium (semakin tinggi nilai risiko ini maka akan semakin
berisiko).
Pada model regresi ini harus ditambahkan variabel error karena ada
beberapa faktor lain diluar model yang dapat memengaruhi hasil regresi.
Standard Error of the Estimate adalah suatu ukuran banyaknya kesalahan
model regresi dalam memprediksikan nilai Y. Dari hasil regresi diatas, diperoleh nilai
0.106213, hal ini berarti banyaknya kesalahan dalam prediksi harga saham sebesar
10.62%. Sebagai pedoman jika Standard error of the estimate kurang dari standar
deviasi Y, maka model regresi semakin baik dalam memprediksi nilai Y. Data diatas
menunjukkan hasil standard deviasi dependen variabel (dalam hal ini excess return
saham AALI (r_AALI – Rf) ) bernilai 0.139484. Standard error of the estimate
(0.106213) < standard deviasi variabel dependen (0.139484) maka artinya model
regresi diatas mampu memprediksi nilai excess return saham AALI dengan baik.
Kesimpulan yang dapat diambil dengan adanya penambahan variabel
independen yakni WML pada model regresi diatas, menunjukkan nilai adjusted R
squared yang lebih tinggi jika dibandingkan dengan model CAPM. Pada
penghitungan Four Factor Model hasil adjusted R squared senilai 0.420161 (42.01%)
sementara pada model CAPM hasil adjusted R squared senilai 0.407651 (40.76%).
Hasil adjusted R squared yang lebih tinggi ini dapat diartikan bahwa dengan
penambahan variabel independen mampu merepresentasikan model dengan lebih
baik.
Dari hasil ketiga regresi dengan menggunakan metode CAPM, Farma And
French Three Factor Model dan Four Factor Model diatas dapat ditarik kesimpulan
bahwa dengan adanya penambahan variabel independen pada model akan semakin
mampu merepresentasikan model regresi dengan lebih baik dilihat dari penambahan
nilai adjusted R squared-nya.