BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

II.1 Pengertian Reksa dana

Alternatif investasi yang tengah digalakan bagi masyarakat luas adalah reksa

dana. Berdasarkan UU no. 9/1995 pasal 1 ayat 27 disebutkan reksa dana adalah

wadah yang dipergunakan untuk menghimpun dana dari masyarakat pemodal dan

kemudian selanjutnya diinvestasikan dalam portofolio efek oleh manager investasi.

Efek yang diperdagangkan dalam membentuk portofolio reksa dana adalah

efek yang diperdagangkan di pasar modal dan pasar uang. Jenis instrumennya dapat

berupa Sertifikat Bank Indonesia, deposito berjangka, commercial paper dan obligasi,

serta saham. Investasi tersebut mempunyai jangka waktu pendek, menengah dan

panjang. Namun, umumnya reksa dana diinvestasikan pada instrumen berjangka

waktu menengah dan panjang dengan harapan memeperoleh pengembalian (return)

yang lebih tinggi bila dibandingkan dengan invesatsinya yang dilakukan dalam

jangka waktu pendek.

II.2 Industri Reksa dana di indonesia

Reksa dana yang dimulai banyak didirikan pada tahun 1996 sesungguhnya

bukanlah hal yang baru diindonesia. Reksa dana telah hadir di Indonesia sejak tahun

1977 melalui PT Danareksa yang instrumennya disebut sertifikat danareksa. Namun,

pada waktu itu belum bervariasi dan penyebarannya masih sangat terbatas akibat

berbagai kendala. Kemudian pada tahun 1995 berdiri sebuah reksa dana tertutup yaitu

PT BDNI Reksa Dana. Berdirinya reksa dana ini merupakan cikal bakal semaraknya

reksa dana di Indonesia. Pendirian reksa dana terus berkembang dimana 25 reksa

dana in dikelola oleh 12 manajer investasi.

Krisis keuangan pada tahun 1997 di Indonesia dan dengan kebijakan

pemerintah mengeluarkan kebijakan memperbesar rentang band dollar menjadi 12%,

dan tingkat bunga mengalami kenaikan sehingga masyarakat menarik dananya dari

reksa dana dan diakhir tahun 1997 total nilai aktiva bersih reksa dana turun menjadi

Rp 4,9 triliun. Sampai akhir 1998 nilai aktiva bersih reksa dana mengalami

penurunan menjadi Rp 3 triliun yang di picu oleh tingginya tingkat suku bunga yang

mencapai 70 persen yang membuat investor lebih memilih untuk berinvestasi di

deposito di bandingkan reksa dana.

Pada tahun 2001 reksa dana mengalami pertumbuhan yang normal dengan

total nilai aktiva bersih menjadi Rp 8 triliun dengan jumlah reksa dana menjadi 108

reksa dana. Perkembangan reksa dana ini terus bertambah dengan berbagai inovasi

yang dilakukan manajer investasi. Para manajer investasi melakukan kerjasama

dengan perbankan untuk menjual reksa dana sehingga total reksa dana mengalami

peningkatan yang cukup tajam menjadi Rp 46,6 triliun dengan jumlah reksa dana

sebanyak 131 reksa dana.

II.3 Jenis-jenis Reksa dana

Bodie, et.al (2005) membagi reksa dana ke dalam 7 jenis reksa dana

berdasarkan instrumen efek pembentuk portofolio reksa dana dan imbal hasil yang

diberikan oleh reksa dana tersebut. Reksa dana menurut Bodie et.al yaitu:

1. Reksa dana pasar uang

Dana yang diperoleh oleh para investor di investasikan kedalam efek-efek

pasar uang. Keunggulan dari reksa dana in adalah risiko yang ditanggung

investor sangat kecil, namun kelemahannya yaitu memiliki tingkat imbal hasil

yang kecil pula.

2. Reksa dana pendapatan tetap

Sebagian besar dana ditempatkan pada instrumen pendapatan tetap, seperti

pada obligasi pemerintah maupun obligasi perusahaan. Pada umumnya

obligasi memberikan pembayaran per periode dalam jumlah yang tetap,

sehingga investor reksa dana ini memperoleh pendapatan periodik yang

jumlah tetap pula.

3. Reksa dana Campuran

Dana diinvestasikan ke dalam instrumen pendapatan tetap dan instrumen

saham dengan komposisi yang relatif sama. Hal ini dilakukan untuk menjaga

kestabilan dari pokok dana investasi sekaligus mengejar imbal hasil yang

lebih tinggi.

4. Reksa dana Saham

Dana diinvestasikan sebagian besar pada saham-saham yang dimasa

mendatang akan diperkirakan mengalami pertumbuhan yang lebih cepat dari

pada umumnya. Sekitar 4-5% dari dana tersebut akan ditempatkan pada efek

pasar uang untuk menjaga likuiditas akibat penarikan dana yang dilakukan

oleh para investor.

5. International Fund

Dana ditempatkan pada instrumen-instrumen efek yang bukan berasal dari

negara penerbit obligasi. Contohnya seperti manajer investasi yang berlokasi

di Indonesia yang membeli efek-efek portofolio reksa dana dari bursa di

Jepang.

6. Asset allocation and flexible fund

Serupa dengan reksa dana campuran yang diinvestasikan dalam efek saham

dan obligasi sekaligus tetapi juga difokuskan pada suatu sektor yang potensial

sesuai dengan perkiraan manajer investasi. Pada reksa dana ini kemampuan

market timing mutlak diperlukan.

7. Reksa dana Indeks

Pada reksa dana ini dana diinvestasikan pada indeks pasar saham, maupun

indeks obligasi. Reksa dana ini ditawarkan kepada investor kecil karena

kecilnya biaya investasi dan cenderung menggunakan passive investment

strategy tanpa perlu membuat suatu analisa pilihan efek.

Risiko

Reksa Dana Pasar Uang

Reksa Dana Obligasi

Reksa Dana Seimbang

Reksa Dana Pertumbuhan dan pendapatan

Reksa Dana Pendapatan

Reksa Dana Pertumbuhan

Tingkat Pengembalian

Reksa Dana Pertumbuhan Agresif

Selanjutnya, Manurung (2007) mengelompokkan reksa dana berdasarkan

risiko dan reksa dana tersebut. Risiko tersebut dikelompokkan dari yang terendah

sampai tertinggi berdasarkan jenis instrumen yang menjadi investasi reksa dana

tersebut. Bila reksa dana tersebut diklasifikasikan berdasarkan tingkat pengembalian

dan risiko maka reksa dana yang mempunyai tingkat pengembalian yang rendah dan

risiko rendah dikenal dengan reksa dana Pasar Uang. Kemudian, risikonya lebih

tinggi dan tingkat pengembaliannya sedikit lebih tinggi dikenal dengan Reksa dana

Obligasi. Risiko lebih tinggi dan tingkat pengembalian lebih tinggi maka reksa dana

disebut sudah memasuki reksa dana campuran yaitu campuran instrumen saham dan

instrumen berpendapatan tetap. Kemudian reksa dana yang mempunyai risiko tinggi

dan tingkat pengembalian tinggi disebut dengan reksa dana pertumbuhan agresif.

Jenis reksa dana tersebut dapat diperhatikan paga gambar 1.1.

Gambar 1.1 Jenis Reksa Dana Berdasarkan Tingkat Pengembalian dan Risiko

Sumber : Adler Manurung, Reksa dana Investasiku, 2007

II.4 Pemilihan Reksa Dana

Manurung (2002) menjelaskan bahwa ada beberapa aspek penting yang harus

diperhatikan oleh investor dalam memilih investasi ke dalam reksa dana yaitu;

pertama, menentukan tujuan investasi dimana dalam tahapan ini sudah terkandung

bahwa dana yang dimiliki untuk investasi jangka menengah atau panjang.

Aspek kedua yaitu membandingkan sekelompok reksa dana yang akan di

investasikan. Untuk lebih baik, jangan menginvestasikan hanaya pada satu reksa dana

supaya terjadi diversivikasi.

Aspek ketiga yaitu mengenali pengelola reksa dana. Pengelola reksa dana

baik secara perorangan maupun perusahaan perlu diketahui dengan cermat melalui

membaca prospektus dari reksa dana tersebut.

Aspek keempat yaitu sponsor dari reksa dana. Sponsor reksa dana menjadi

sebuah kriteria untuk melihat seberapa jauh komitmen dan bonafiditas dari sponsor

tersebut, karena berdirinya reksa dana tidak terlepas dari pengorbanan sponsor.

Aspek kelima yaitu pengalaman mengelola dana atau sering dikenal dalam

bahasa Inggris yaitu track recorddari pengelola dana tersebut, sebaiknya track record

dalam mengelola dana di Indonesia.

Aspek keenam yaitu kemudahan melakukan transaksi untuk membeli dan me-

redeem reksa dana tersebut serta jasa pelayanan yang diberikan manajer investasi.

Aspek ketujuh, yaitu jumlah investor perorangan dari reksa dana yang

bersangkutan. Jumlah investor reksa dana ini sangat penting karena semakin banyak

pemegang reksa dananya maka stabilitas dari reksa dana tersebut terjamin dan

penurunan nilai aktiva yang tajam tidak terjadi.

II.5 Risiko

Karena keputusan investasi dilakukan sekarang, sedangkan return baru akan

diperoleh di masa yang akan datang yang diliputi ketidakpastian, maka keputusan

investasi tersebut mengandung risiko. Marzuki Usman (1994) menyatakan, risiko

yang mungkin dihadapi investor antara lain :

a) Risiko daya beli (Purchasing Power Risk)

Sifat investor dalam menangani faktor risiko di pasar modal terdiri dari 2

(dua), yaitu investor yang tidak menyukai risiko (risk averter) dan investor

yang menyukai risiko (risk taker). Bagi risk averter akan memilih jenis

investasi yang memberikan keuntungan minimal sama dengan investasi

sebelumnya. Investor mengharapkan mendapatkan return yang tidak terlalu

lama, karena khawatir adanya inflasi yang tinggi, menyebabkan pendapatan

riil yang diperoleh menjadi kecil.

b) Risiko Bisnis

Risiko bisnis adalah suatu risiko menurunnya kemampuan mendapatkan

laba yang pada gilirannya akan mengurangi kemampuan perusahaan

membayar bunga atau dividen.

c) Risiko Tingkat Bunga

Kenaikan tingkat bunga umumnya menyebabkan menurunnya harga-harga

saham di pasar modal.

d) Risiko Pasar (Market Risk)

Apabila pasar bergairah (bullish) umumnya hampir semua harga saham di

pasar modal mengalami kenaikan. Sebaliknya apabila kondisi pasar lesu

(bearish), harga saham juga cenderung mengalami penurunan.

e) Risiko Likuiditas (Liquidity Risk)

Risiko ini berkaitan dengan kemampuan suatu surat berharga untuk dapat

segera diperjualbelikan dengan tanpa mengalami suatu kerugian yang

berarti.

Ukuran-ukuran yang biasa dipakai untuk mengukur risiko-risiko diatas adalah

besarnya penyimpangan return aktual terhadap return yang diharapkan (expected

return) sebagai akibat terjadinya kemungkinan sukses atau gagalnya investasi yang

dilakukan. Risiko saham biasa diukur dengan menggunakan pengukuran variance

(varians) atau standar deviasi. Dengan demikian, adanya unsur ketidakpastian dalam

investasi membuat investor tidak hanya berpikir semata mata return saja, tetapi juga

mempertimbangkan adanya risiko investasi.

Risiko investasi dapat pula dikelompokkan menjadi risiko sistematis dan

risiko yang tidak sistematis. Risiko sistematis adalah merupakan risiko yang tidak

dapat dihindari sebagai akibat perubahan kondisi perekonomian nasional, regional

dan global yang tidak sesuai dengan harapan. Penting bagi investor nasional untuk

memprediksi kondisi perekonomian nasional, regional dan global, karena aktivitas

ekonomi tersebut akan mempengaruhi industri dan perusahaan dalam pencapaian laba

dan akhirnya akan mempengaruhi fluktuasi harga saham perusahaan. Risiko non

sistematis adalah risiko yang timbul dari faktor internal dan eksternal perusahaan

(faktor mikro). Adanya moral hazzard dalam perusahaan, semakin tingginya tingkat

persaingan, risiko usaha, cepatnya perkembangan teknologi akan mempengaruhi

kinerja perusahaan dan harga sahamnya.

II.6 Strategi aktif

II.6.1 Strategi Aktif Pemilihan Sekuritas

Strategi aktif pemilihan sekuritas dengan model Treynor Black bertujuan untuk

mengoptimalkan mean variance dari portofolio berrisiko, sehingga didapat Capital

Allocation Line yang lebih baik daripada Capital Market Line. Dari sekuritas-

sekuritas yang ada di pasar dipilih sekuritas-sekuritas yang mispriced (undervalued)

yang diharapkan akan memberikan abnormal return atau extra exected return.

Namun tidak seluruh sekuritas tersebut dipilih dan disusun dalam satu portofolio

tersendiri, karena pertimbangan biaya analisa yang harus dilakukannya dan prinsip

diversifikasi. Akan tetapi hasil dari pemilihan sekuritas tersebut akan digabung

dengan portofolio indeks pasar untuk membentuk satu portofolio aktiva berrisiko

yang lebih baik.

Model Treynor Black mengasumsikan bahwa pasar modal mendekati efisien.

Prinsip-prinsip dasarnya adalah sebagai berikut :

a. Analisa sekuritas hanya bisa dilakukan pada sebagian kecil sekuritas saja.

Sekuritas-sekuritas lainnya yang tidak dianalisa dianggap berharga wajar.

b. Untuk mendapatkan diversifikasi yang efisien, maka digunakan portofolio

indeks pasar sebagai portofolio dasar. Portofolio indeks pasar ini disebut

portofolio pasif.

c. Perkiraan harapan hasil investasi dan varian dari portofolio indeks pasar sudah

tersedia.

d. Tujuan dari analisa sekuritas adalah untuk membentuk satu portofolio aktif

dari sejumlah kecil sekuritas yang dipilih tersebut adalah sekuritas yang

mispriced.

e. Perkiraan makro ekonomi untuk portofolio pasif dan perkiraan makro dan

mikro ekonomi untuk portofolio aktif digunakan untuk menentukan portofolio

optimal yang berrisiko, yang merupakan gabungan dari portofolio aktif dan

portofolio pasif.

Langkah-langkah yang dilakukan dalam analisa sekuritas menurut Treynor

Black adalah sebagai berikut:

a. Memperkirakan beta dan residual dari setiap sekuritas yang akan dianalisa.

Sedangkan required rate of return dari setiap sekuritas dihitung dari beta dan

perkiraan makro, serta excess market return

b. Dengan derajad mispricing tertentu untuk setiap sekuritas, expected return

dan expected abnormal return dapat ditentukan (alpha).

c. Dengan menggunakan nilai perkiraan alpha, beta dan residual risk dari setiap

sekuritas yang dianalisa, maka bobot optimal dari setiap sekuritas dalam

portofolio aktif dapat ditentukan.

d. Memperkirakan alpha, beta dan residual risk dari portofolio aktif sesuai

dengan bobot sekuritas dalam portofolio.

Untuk setiap sekuritas yang dianalisa misalkan sekuritas “K” dinyatakan tingkat

hasil investasinya (rate of return) sebagai :

rk = rf + βk (rm-rf) + ek + αk ............................................................(2-1)

Dimana :

rf adalah tingkat bunga bebas risiko

βk adalah risiko sistematis

rm adalah tingkat hasil investasi pada portofolio indeks pasar

ek adalah firm specific disturbance atau non systematic components of return

αk adalah extra expected return atau abnormal return

Jadi, untuk setiap sekuritas yang dianalisa, harus diperkirakan nilai-nilai dari αk,

βk, σ2 (ek). Bila semua nilai αk sama dengan nol, maka portofolio yang optimal.

Tetapi pada umumnya αk bernilai positif atau negatif.

Kumpulan dari sekuritas-sekuritas yang dianalisa tersebut akan membentuk

suatu portofolio aktif, misalkan portofolio A. Portofolio A ini akan membentuk suatu

efficient frontier yang terletak diatas effiecient frontier portofolio indeks pasar.

Akibatnya portofolio A mempunyai Capital Allocation Line (CAL) yang terletak

diatas Capital Market Line (CML). Hal ini disebabkan karena portofolio A disusun

dari sekuritas-sekuritas dengan nilai α positif, sedangkan semua sekuritas membentuk

portofolio indeks pasar diasumsikan mempunyai nilai alpha sama dengan nol.

Harapan tingkat hasil investasi(expected return) portofolio A adalah :

E(rA) = αA + rf+ βA [E(rM) – rf] ..................................................................(2-2)

Sedangkan total varian portofolio aktif A terdiri dari komponen varian

sistematik σ2(eA). Kovarian portofolio aktif A dengan portofolio pasar adalah β2 σ2M

Portofolio aktif A bukan merupakan portofolio yang optimal karena tidak

memenuhi kriteria diversifikasi. Oleh karena itu portofolio A ini digabung dengan

portofolio indeks pasar sehingga membentuk satu portofolio yang optimal. Misalkan

W bagian di portofolio aktif A, dan (1-w) di portofolio indeks pasar, maka tingkat

hasil investasinya dinyatakan sebagai berikut :

rp = W + rA + (1-w) rM ....................................................................................(2-3)

Dengan tujuan untuk mengoptimalkan Sharpe’s Measure dari portofolio optimal

tersebut, maka akan didapat 1 bobot optimal W*, sehingga terbentuk 1 CAL yang

menyinggung efficient frontier portofolio A.

W* = Wo / 1+(1-βA). Wo...................................................................................(2-4)

Atau

Wo = ((αA / σ2(eA)) / [E (rm) - rf] / σ2m ...........................................................(2-5)

Dari persamaan 2-5 terlihat bahwa bagian pembilan merupakan reward dari

mispricing terhadap risiko non sistematis. Reward ini dibagi dengan reward to

variability portofolio indeks pasar. Hal ini disebabkan karena Wo adalah bobot

optimal di portofolio aktif A, bila beta portofolio aktif sama dengan nol.

Reward to variability ratio dari portofolio optimal ini terdiri dari Sharpe’s

Measure dari portofolio pasif dan aktif.

S2p = S2m + (αA / σ2(eA))

S2p = [(E (rm) – rf) / rm]2 + [αA / α (eA)]2........................................................(2-6)

Dari persamaan 2-6 terlihat bahwa portofolio optimal mempunyai Sharpe’s

Measure lebih tinggi dari portofolio indeks pasar, sebesar αA / α (EA). Ratio alpha

terhadap residual standard deviation ini akan maksimal bila untuk setiap sekuritas

yang dianalisa (misalkan sekuritas ‘K’ dari jumlah ‘n’ sekuritas) memenuhi syarat

pembobotan sebagai berikut :

Wk = (αk / σ2 (ek)) / ∑in α1 / σ2 (ei) .................................................................(2-7)

Persamaan 2-7 menunjukkan bahwa bobot setiap sekuritas dalam portofolio

aktif tergantung pada rasio derajad kesalahan harga sekuritas (αk), terhadap risiko non

sistematis (σ2 (ek)).

Kembali pada persamaan 2-6, Sharpe’s Measure dari portofolio optimal

mengalami peningkatan terhadap Sharpe’s Measure portofolio pasif yang

dikuadratkan, sebesar [αA / σ (eA)]2.

Rasio ini menjadi ukuran kinerja dari portofolio aktif dan disebut appraisal

ratio. Untuk setiap sekuritas yang dianalisa dapat dihitung konstribusinya pada

kinerja portofolio aktif. Misalkan terdapat ‘n’ sekuritas yang dianalisa, maka

appraisal ratio portofolio aktif tersebut sama dengan jumlah appraisal ratio dari

setiap sekuritas

[αA / σ (eA)]2 = ∑in [αi / σ (ei)]2 ......................................................................(2-8)

Appraisal ratio dari setiap sekuritas merupakan ukuran konstribusi sekuritas

kepada kinerja portofolio aktif.

II.6.2 Strategi Aktif Market timing

Market timing merupakan strategi aktif dalam mengelola portofolio, dimana

manajer investasi memindahkan atau memperbesar bobot dana dalam suatu aktiva

yang diperkirakan akan memberikan hasil investasi yang lebih tinggi. Perubahan

pembobotan dana ini bisa dilakukan diantara aktiva bebas risiko di pasar uang dan

aktiva berisiko di pasar modal, antara aktiva berpendapatan tetap (obligasi) dan aktiva

ekuitas di dalam satu aktiva berisiko, atau antara satu ekuitas sektor tertentu dan

sektor lainnya di dalam 1 aktiva ekuitas yang merupakan bagian dari satu aktiva

berisiko. Perubahan pembobotan ini dengan sendirinya merubah beta portofolio dan

harapan hasil investasi.

Pengambilan keputusan market timing didasari pada peramalan perubahan

parameter-parameter ekonomi makro yang selanjutnya akan mempengaruhi tingkat

hasil investasi pasar uang dan pasar modal. Bahkan perubahan parameter-parameter

ekonomi makro tersebut akan berdampak pada sektor-sektor industri yang sensitif

dan mempengaruhi tingkat pengembalian efek ekuitas per sektoral bahkan persaham.

Bila pasar modal diperkirakan akan bullish, maka strategi market timing akan

mengubah portofolionya sehingga beta portofolio akan dirubah menjadi lebih kecil.

Keputusan Manajer Investasi dalam merubah beta portofolio, biasanya

dilakukan dengan mengubah komposisi antara aktiva bebas risiko dan aktiva berisiko

atau antara aktiva berpendapatan tetap dan aktiva ekuitas. Sedangkan perubahan

komposisi dalam aktiva ekuitas merupakan keputusan dalam memperbaiki kualitas

aktiva berisiko, bukan untuk tujuan market timing.

Tingkat keberhasilan menerapkan strategi market timing ditentukan oleh

keberhasilan memperkirakan tingkat kembalian di pasar uang dan pasar modal. Oleh

karena itu untuk mengukur kemampuan market timing, diperlukan proporsi

peramalan (forecast) yang benar tentang bull market dimana tingkat hasil investasi

pada portofolio indeks pasar di pasar modal lebih besar daripada tingkat bunga bebas

risiko di pasar uang, dan proporsi peramalan yang benar tentang bear market, dimana

tingkat hasil investasi pada portofolio indeks pasar di pasar modal lebih kecil

daripada tingkat bunga bebas risiko di pasar uang.

Misalkan γ(t) adalah var peramalan market timing (Manajer Investasi yang

menerapkan strategi market timing), dimana γ(t) = 1 bila peramalan yang dibuat pada

saat (t-1) untuk periode t, benar terjadi bahwa Zm > R(t), sehingga probabilitas γ yang

bersyarat pada tingkat kembalian hasil investasi pasar didefinisikan sebagai :

P1 (t) = Prob [γ (t) = 0 | Zm (t) ≤ R (t)]

1-P1 (t) = Prob [γ (t) = 0 | Zm (t) ≤ R (t)]

P2 (t) = Prob [γ (t) = 0 | Zm (t) > R (t)]

1 - P2 (t) = Prob [γ (t) = 0 | Zm (t) > R (t)] ................................................... (2-9)

Dengan demikian P1(t) adalah probabilitas bersyarat dari peramalan yang benar

dengan syarat Zm ≤ R(t). Dan P2(t) adalah probabilitas bersyarat dari peramalan yang

benar dengan syarat Zm > R(t). Dalam hal ini diasumsikan bahwa baik P1(t) dan P2(t)

tidak tergantung dari besarnya | Zm - R(t)|, sehingga P1(t) + P2(t) dapat digunakan

untuk mengukur tingkat keberhasilan peramalan dalam strategi market timing.

II.6.3 Penilaian Kinerja Portofolio Yang Dikelola Secara Aktif

Menurut Zvi Bodie (2003), penilaian kinerja portofolio pasif yang memounyai

mean variance konstan dapat dibenarkan secara statistik untuk interval waktu

pengukuran yang tidak terlalu panjang. Namun untuk portofolio yang dikelola secara

aktif, dimana komposisinya sering berubah, maka penilaian kinerja portofolio

berdasarkan asumsi mean variance yang konstan tidak dapat dibenarkan.

Bila asumsi mean variance portofolio aktif konstan, maka perubahan tingkat

hasil investasi (mean return) yang disebabkan oleh perubahan pada pembobotan dana

pada portofolio tidak dianggap sebagai suatu strategi. Sehingga seakan-akan strategi

aktif kelihatan lebih berisiko dan memberikan Sharpe’s Measure yang lebih rendah

dari sebenarnya.

Oleh karena itu untuk mengukur kinerja portofolio yang dikelola secara aktif

harus digunakan pendekatan pada tingkat kesuksesan melakukan strategi perubahan

pembobotan (market timing) yang tercermin pada tingkat hasil investasi dari

portofolio tersebut relatif terhadap tingkat hasil investasi dari portofolio tersebut

relatif terhadap tingkat hasil investasi pada portofolio indeks pasar. Selain itu kualitas

portofolio aktif yang ditentukan oleh pemilihan sekuritas sehingga membentuk CAL

yang lebih baik, juga harus diperhitungkan sebagai faktor yang mempengaruhi

kinerja portofolio secara keseluruhan. Dengan pendekatan ini, maka kinerja

portofolio yang dikelola secara aktif bisa dinilai berdasarkan data-data lampau excess

return relatif terhadap bunga bebas risiko.

II.6.4 Penilaian Kemampuan Market timing

Menurut Henrikkson & Merton (1984), mengembangkan prosedur statistik

untuk menilai kemampuan market timing dengan test parametrik dan non parametrik.

Bila peramalan-peramalan yang dilakukan Manajer Investasi bisa diamati, maka

prosedur non parametrik dapat digunakan tanpa harus memperhitungkan distribusi

tingkat hasil investasi. Namun bila peramalan-peramalan tersebut tidak diamati, maka

prosedur parametrik dapat digunakan dengan asumsi pada model CAPM ataupun

model multifaktor.

Prosedur parametrik dapat digunakan untuk mengukur kemampuan market

timing dengan menggunakan data-data tingkat hasil investasi portofolio di masa lalu

secara urut waktu (time series). Dengan menggunakan kerangka CAPM, dimana

bentuk keseimbangan tingkat hasil investasi sekuritas akan konsisten dengan Security

Market Line, maka persamaan regresi untuk tingkat hasil investasi dapat dinyatakan

sebagai berikut :

Zp(t) – R(t) = (α + β) . ( x (t) +ε (t) ............................................................(2-10)

Dimana,

Zp(t) = realized return dari portofolio

x(t) = Zm(t) – R(t) adalah realized excess return dari portofolio indeks pasar

ε (t) adalah bentuk acak residual, yang diasumsikan memenuhi kondisi sebagai

berikut :

E[ε (t)] = 0,

E[ε (t)|x(t)] = 0,

E[ε (t)| ε (i-t)] = 0, dimana i = 1, 2, 3 ........................................................(2-11)

Model Henrikkson & Merton mengasumsikan bahwa perbedaan tingkat risiko

sistematis portofolio yang dipilih oleh Manajer Investasi merupakan fungsi dari

peramalan. Berdasarkan asumsi tersebut, maka model ini adalah mengasumsikan ada

dua (2) target tingkat risiko yang tergantung pada peramalan apakah tingkat harapan

tingkat investasi pada portofolio indeks pasar lebih besar daripada tingkat bunga

bebas risiko. Jika ada satu target beta, bila diperkirakan Zm(t) > R(t) dan 1 target beta

lainnya untuk Zm(t) ≤ R(t).

Misal η1 menyatakan target beta portofolio yang dipilih bila diperkirakan

Zm(t) ≤ R(t) dan η2 menyatakan target beta portofolio yang dipilih bila diperkirakan

Zm(t) > R(t).

Bila β (t) adalah beta portofolio pada saat t, maka β(t) = η1 untuk peramalan

down market dan β(t) = η2 untuk peramalan up market. Untuk peramalan yang

rasional maka η2 > η1. Dengan asumsi bahwa β(t) tidak bisa diamati, maka β(t)

merupakan suatu varied random. Misalkan b adalah nilai harapan tidak bersyarat

(unconditional) dari β(t), maka b dapat dinyatakan :

b = q [P1 η1 + (1-P1) η2] + (1+q) [P2 η2 + (1-P2) η1]............................... (2-12)

Dimana

q adalah peramalan atau probabilitas tidak bersyarat sehingga Zm(t) ≤ R(t)

Misalkan variabel acak θ(t) = [β(t) - b], maka θ(t) merupakan anticipated

component of beta, dan distribusinya bisa dinyatakan sebagai berikut :

Bersyarat pada x(t) ≤ 0,

θ = θ1

θ2 = )1)(1(1[ 2121 PqqP −−−−−ηη , dengan probabilitas = P1

θ1 = , dengan probabilitas ........(2-13)

Bersyarat pada ,

=

, dengan probabilitas =

,

dengan probabilitas = .......................................................(2-14)

Dari persamaan 2-13 dan 2-14 tersebut dengan bersyarat pada , maka

nilai harapan dapat dinyatakan sebagai berikut :

E ,

E , untuk , .................(2-15)

E

E , untuk ,................ (2-16)

Tingkat hasil investasi portofolio per periode dan peramalan tersebut dapat

dinyatakan dalam bentuk :

..........................................(2-17)

Dimana,

adalah harapan penambahan tingkat hasil investasi pada portofolio dari

proses pemilihan sekuritas (microforecasting).

adalah bentuk acak residual.

Dengan analisa regresi variabel dummy (least squared regression) dapat

dipisahkan penambahan kinerja portofolio dari proses pemilihan

sekuritas(microprocessing). Spesifikasi regresi tersebut dapat dinyatakan sebagai

berikut :

........................................(2-18)

Dimana,

Dari persamaan 2-18 tersebut, nilai harapan tingkat hasil investasi portofolio

yang bersyarat pada x(t) > 0, dapat dinyatakan sebagai berikut :

a ................................................(2-19)

Sedangkan nilai harapan tingkat hasil investasi yang bersyarat pada ,

ditulis sebagai berikut:

......................................(2-20)

Untuk menganalisa koefisien-koefisien regresi dan bentuk kesalahan (error

term) dari hasil bersamaan 2-18, maka varian dan kovarian bentuk nilai harapan dan

varian dari variabel acak dan (t). Dimana dan didefinisikan

sebagai berikut :

min

max .................................................................................(2-21)

Sedangkan varian dan kovarian dari variabel-variabel pada persamaan 2-18,

dinyatakan sebagai berikut:

, i = 1, 2

.

.

.

......................(2-22)

Dari persamaan 2-18 dan 2-22, perkiraan varian dummy pada sampel besar untuk

dan dapat dinyatakan sebagai berikut :

= ,

,

= ..................................................................................(2-23)

= ,

=

= .....................................................................(2-24)

Kemampuan market timing dinyatakan oleh pada persamaan 2-24. Nilai

akan sama dengan nol, bila tidak kemampuan market timing atau bila Manajer

Investasi tidak melakukan suatu tindakan apapun atas ramalan-ramalannya. Tidak

mempunyai kemampuan market timing berarti , sedangkan tidak

melakukan tindakan atas ramalan-ramalannya berari .

Nilai negatif dari perkiraan koefisien regresi tidak berarti bahwa

kemampuan market timing nya sama dengan negatif. Hal ini disebabkan karena bila

, akan melanggar asumsi dan . Oleh karena itu

perlu dilakukan uji tingkat signifikansi untuk mengetahui apakah benar nilai tidak

sama dengan nol.

Dengan transformasi linier persamaan 2-18 dapat dituliskan dalam bentuk lain

sebagai berikut :

......................(2-25)

Dimana,

Bila x(t) > 0, maka dan (t) dan x (t), sehingga merupakan

intepretasi intuitif sehingga beta reksa dana untuk up market dan down market.

Sebaliknya bila x (t) 0, maka merupakan interpretasi intuitif

sehingga beta untuk market return.

Untuk jumlah sampel yang besar, perkiraan regresi dan akan sesuai

dengan interpretasi tersebut. Sehingga dapat dituliskan sebagai berikut :

=

= ..........................................................(2-26)

..........................................................(2-27)

Dimana,

Jadi penilaian kemampuan market timing dengan menggunakan spesifikasi

tersebut, berarti membuktikan apakah benar lebih besar daripada . Hal ini

berarti membuktikan apakah benar bahwa beta portofolio lebih besar daripada saat up

market daripada saat down market.

Menurut Sharpe (1995), ada dua yang bisa digunakan untuk mengukur

kemampuan market timing yang dilakukan oleh Manajer Investasi, dimana secara

statistik digunakan parameter pengukuran a,b, dan c yaitu :

a. Regresi Kuadratik

...........................(2-28)

b. Regresi Variabel Dummy

..............(2-29)

Dimana merupakan random error term, dan adalah “dummy variable”,

dengan memberikan nilai nol (0) untuk setiap periode t ketika atau pada

down market (bear market) dan nilai minus (-1) untuk periode t pada saat

atau pada saat up market (bull market).

II.6.5 Penilaian Tingkat Keberhasilan Sekuritas

Peningkatan kinerja portofolio yang disumbangkan oleh proses pemilihan

sekuritas (microforecasting) juga bisa diukur dengan menggunakan persamaan 2-18.

Perkiraan variabel dummy untuk sampel besar dari dapat dinyatakan sebagai

berikut :

..........................................(2-30)

Dengan demikian dari persamaan 2-26, 2-27, dan 2-28, model regresi pada

persamaan 2-18 dapat digunakan untuk memperkirakan kontribusi dan

microforecasting (proses pemilihan sekuritas) dan macroforecasting (market timing)

pada kinerja portofolio secara keseluruhan.

II.6.6 Bentuk Kesalahan

Bentuk kesalahan dalam persamaan 2-18, merupakan kesalahan perkiraan

nilai beta ( ) terhadap nilai beta yang sebenarnya ( ) sebenarnya

didefinisikan :

, bila , dan peramalan dari market timing tidak benar,

, bila sebaliknya,

bila , dan peramalan dari market timing benar,

, bila sebaliknya,

, bila , dan peramalan dari market timing tidak benar,

, bila sebaliknya,

bila , dan peramalan dari market timing benar,

, bila sebaliknya,

Maka dapat dinyatakan :

E( ) = E( ) = 1-

E( ) = 1-P2 E( ) = P2 ...........................................................(2-31)

Dari persamaan 2-18, perkiraan kesalahan untuk setiap periode dituliskan

sebagai berikut :

.....................................................................(2-32)

Dimana, mencakup seluruh kesalahan yang dihasilkan dari perkiraan

mikro. Karena peramalan mikro independen terhadap x, maka juga independen

terhadap x. Dalam ilmu statistika, menurut law of large numbers bila jumlah sampel

pengamatan N sangat besar, maka ( ), ( ), ( ), dan ( ) akan

mendekati nilai-nilai harapannya. Oleh karena itu dari persamaan 2-30, dapat ditulis

sebagai berikut :

Jadi untuk jumlah sampel yang sangat besar, perkiraan koefisien koefisien

dengan variabel dummy pada persamaan 2-18, akan menghasilkan perkiraan yang

tidak bias, tetapi karena tidak statis sehingga standard deviasi dari merupakan

fungsi |x(t)|, maka akan muncul heteroskedastisitas ini, maka dapat dilakukan dengan

generalized least squared estimation.

II.7 Metode Penilaian Kinerja dengan Sharpe Measure

Sharpe memperkenalkan pengukuran penyesuaian risiko yaitu reward to

variability ratio (RVAR) pada tahun 1966. RVAR diperoleh dengan membandingkan

rata-rata kelebihan tingkat keuntungan portofolio dari rata-rata tingkat bunga bebas

risiko yang juga disebut premi risiko portofolio dengan risiko portofolio. Tujuan dari

analisa koefisien Sharpe adalah untuk mengukur sejauh mana diversivikasi portofolio

kombinasi yang optimal dapat menghasilkan keuntungan dengan risiko tertentu.

Sharpe’s Measure menyajikan suatu rasio ukuran kinerja dengan memperhitungkan

tingkat imbal hasil dan risiko standar deviasi sekaligus. Formula Sharpe’s Measure

adalah :

Sharpe Measure = p

fp RRσ−

(3.1)

Dimana,

R p = rata-rata tingkat imbal hasil suatu portofolio pada suatu periode

R f = rata-rata tingkat imbal hasil aset bebas risiko pada suatu periode

σ p = standar deviasi portofolio

Sharpe mengukur seberapa besar penambahan hasil investasi yang diperoleh

(risk premium) untuk tiap unit risiko yang diambil. Semakin tinggi nilai Sharpe’s

Measure maka semakin baik kinerja reksa dana tersebut. Penghitungan rata-rata

harian pertahun imbal hasil reksa dana (R p ) dapat menggunakan metode aritmethic

mean. Formula sampel aritmethic mean (Levin, 1998) adalah :

NXX Σ

= (3.2)

Dimana,

X = aritmethic mean

XΣ = penjumlahan nilai dari semua sampel

N = jumlah periode elemen dalam sampel

II.8 Metode Penilaian Kinerja dengan Treynor Measure

Berbeda dengan metode Sharpe, reward to volatility ratio(RVOL)

diperkenalkan oleh Jack Treynor pada tahun 1965 untuk mengukur besarnya premi

risiko per beta portofolio, apabila beta portofolio berubah satu satuan. Pengukuran

dengan Treynor’s Measure juga didasarkan atas risk premium, namun didalam

metode Treynor digunakan sebagai pembagi beta (β) yang merupakan risiko

fluktuatif relatif terhadap risiko pasar. Beta (β) dalam konsep CAPM merupakan

systematic risk atau risiko pasar yang mencerminkan prilaku portofolio terhadap

indeks pasar. Formula Treynor’s Measure adalah :

Treynor’s Measure = p

fp RRβ−

(3.3)

Dimana,

R p = rata-rata tingkat imbal hasil suatu portofolio pada suatu periode

R f = rata-rata tingkat imbal hasil aset bebas risiko pada suatu periode

β p = beta imbal hasil suatu portofolio terhadap imbal hasil indeks pasar.

Sama halnya dengan metode Sharpe semakin tinggi nilai Treynor’s Measure maka

semakin baik kinerja reksa dana tersebut.