MODEL-MODEL KESEIMBANGAN

Penelitian ini ingin mencari jawaban terhadap masalah yaitu tentang pengaruh premi resiko return pasar terhadap return saham (analisis CAPM) dan seberapa kuat pengaruh Beta CAPM terhadap return saham. Selain itu, untuk mengetahui faktor-faktor apa yang mempengaruhi tingkat return saham dengan analisis APT dan seberapa kuat pengaruh beta faktor ( ) terhadap return saham. Yang terakhir untuk menjawab masalah apakah kekuatan penjelas menjadi lebih baik jika menghubungkan antara teori CAPM dan APT.Pada dua bab sebelumnya telah dijelaskan tentang berbagai konsep dasar yang perlu dipahami investor dalam pembentukan portofolio yang optimal, serta bagaimana cara membentuk portofolio optimal tersebut. Selanjutnya, dalam bab ini akan dibahas suatu konsep penting dan mendasar lainnya dalam ilmu investasi yang disebut sebagai model keseimbangan. Pada dasarnya, sebuah model akan bisa membantu kita memahami suatu permasalahan yang kompleks dalam gambaran yang lebih sederhana. Demikian pula halnya dalam model keseimbangan. Dengan menggunakan model keseimbangan, kita akan bisa memahami bagaimana perilaku investor secara keseluruhan, serta bagaimana mekanisme pembentukan harga dan return pasar dalam bentuk yang lebih sederhana. Model keseimbangan juga dapat membantu kita untuk memahami bagaimana menentukan risiko yang relevan terhadap suatu aset, serta hubungan risiko dan return yang diharapkan untuk suatu aset ketika pasar dalam kondisi seimbang. Dalam bab ini akan dibahas dua model keseimbangan yang disebut sebagai Capital Aset Pricing Model(CAPM) dan Arbitrage Pricing Theory(APT) . Model CAPM rnerupakan model keseimbangan yang menggambarkan hubungan risiko dan return secara lebih sederhana dan hanya menggunakan satu variabel(disebut sebagai variabel beta) untuk menggambarkan risiko. Sedangkan modelAPT, merupakan sebuah model keseimbangan alternatif yang lebih kompleks dibandingCAPM, karena menggunakan sekian banyak variabel pengukur risiko untuk melihat hubungan risiko dan return. CAPITAL ASSET PRICING MODEL CAPM pertama kali dikenalkan oleh Sharpe, Lintnes dan Mossin pada per- tengahan tahun 1960-an.CAPM merupakan suatu model yang menghubungkan tingkat return yang diharapkan dari suatu aset berisiko dengan risiko dari aset tersebut pada kondisi pasar yang seimbang. CAPM didasari oleh teori portofolio yang dikemukakan oleh Markowitz. Berdasarkan model Markowitz, masing-masing investor diasumsikan akan mendiversifikasikan portofolionya dan memilih portofolio yang optimal atas dasar preferensi investor terhadap return dan risiko, pada titik-titik portofolio yang terletak di sepanjang garis portofolio efisien. Di samping asumsi itu, ada beberapa asumsi lain dalamCAPM yang dibuat untuk menyederhanakan realitas yang ada, yaitu: 1. Semua investor mempunyai distribusi probabilitas tingkat return di masa depan yang identik, karena mereka mempunyai harapan atau ekspektasi yang hampir sama. Semua investor menggunakan sumber informasi seperti tingkat return, varians return dan matriks korelasi yang sama dalam kaitannya dengan pembentukan portofolio yang efisien. 2. Semua investor mempunyai satu periode waktu yang sama, misalnya satu tahun. 3. Semua investor dapat meminjam(borrowing) atau meminjamkan(lending) uang pada tingkat return yarg bebas risiko(risk-free rate of return). 4. Tidak ada biaya transaksi. 5. Tidak ada pajak pendapatan. 6. Tidak ada inflasi. 7. Terdapat banyak sekali investor, dan tidak ada satu pun investor yang dapat mempengaruhi harga suatu sekuritas. Semua investor adalah price-taker. 8. Pasar dalam keadaan seimbang(equilibrium). Asumsi-asumsi di atas memang terlihat tidak realistis, misalnya tidak adanya biaya transaksi, inflasi, pajak pendapatan dan hanya ada satu periode waktu.Asumsi tersebut memang sulit kita temui dalam dunia senyatanya. Jika demikian, mengapa kita perlu membahasCAPM? Kita perlu mempelajariCAPM karena modelCAPM, merupakan model yang bisa menggambarkan atau memprediksi realitas di pasar yang bersifat kompleks, meskipun bukan kepada realitas asumsi-asumsi yang digunakan. Oleh karena itu,CAPM sebagai sebuah model keseimbangan bisa membantu kita menyederhanakan gambaran realitas hubungan return dan risiko dalam dunia nyata yang terkadang sangat kompleks. Jika semua asumsi di atas terpenuhi maka akan terbentuk suatu pasar yang seimbang. Dalam kondisi pasar yang seimbang, investor tidak akan bisa memperoleh return abnormal(return ekstra) dari tingkat harga yang terbentuk, termasuk bagi investor yang melakukan perdagangan spekulatif. Oleh karena itu, kondisi tersebut akan mendorong semua investor untuk memilih portofolio pasar, yang terdiri dari semua aset berisiko yang ada. Portofolio pasar tersebut akan berada pada garis permukaan efisien(efficient frontier) dan sekaligus merupakan portofolio yang optimal. PORTOFOLIO PASAR Seperti dijelaskan di atas, bahwa pada kondisi pasar yang seimbang, semua investor akan memilih portofolio pasar, yaitu portofolio yang terdiri dari semua aset-aset berisiko yang juga merupakan portofolio yang optimal.

Berdasarkan teori Portofolio Markowitz, portofolio yang efisien adalah portofolio yalng berada di sepanjang kurva efficient frontier, seperti terlihat dalam Gambar 6.1 di bawah ini.

Gambar 6.1. Portofolio yang Efisien dan Portofolio yang Optimal Titik M pada Gambar 6.1. di atas merupakan titik persinggungan antara garis yang ditarik dari R I(tingkat return bebas risiko) dengan efficient frontier yang terdiri dari portofolio aset-aset berisiko. Titik M ini merupakan titik yang memiliki sudut tangen tertinggi dibanding titik-titik lainnya di sepanjang garis efficient frontier, sehingga jika garis RF-L dihubungkan dengan garis efficient frontier, maka titik persinggungan akan berada di titik M. Dalam kondisi pasar yang seimbang, semua investor akan memilih portofolio pada titik M sebagai portofolio yang optimal(terdiri dari aset-aset berisiko). Seperti telah disebutkan di atas, dalam pasar yang seimbang, terdapat asumsi bahwa semua investor menggunakan analisis Markowitz yang sama dalam pemilihan portofolio, sehingga semua pilihan portofolio investor akan mengarah pada satu portofolio aset berisiko yang sama(titik M), dan portofolio inilah yang disebut dengan portofolio pasar. Meskipun investor bisa saja memilih titik yang berbeda di sepanjang garis RF-L (terdiri dari titik-titik portofolio yang merupakan gabungan aset berisiko dan aset bebas risiko), misalnya di titikC, semua investor diasumsikan akan berinvestasi pada portofolio aset berisiko yang sama yaitu titik M. Perbedaannya bahwa di titik M hanya terdiri dari portofolio pasar yang merupakan gabungan aset-aset berisiko saja, sedangkan titikC merupakan kombinasi antara aset bebas risiko dengan portofolio aset berisiko. Portofolio pada titik M akan selalu terdiri dari semua aset berisiko, sehingga bisa disimpulkan bahwa padaCAPM, poitofolio pasar adalah portofolio aset berisiko yang optimal. Karena portofolio pasar terdiri dari semua aset berisiko, maka portofolio tersebut merupakan portofolio yang sudah terdiversifikasi dengan baik. Dengan demikian, risiko portofolio pasar hanya akan terdiri dari risiko sistematis saja, yaitu risiko yang tidak dapat dihilangkan oleh diversifikasi. Risiko sistematis ini terkait dengan faktor-faktor ekonomi makro yang bisa mempengaruhi semua sekuritas yang ada. Apa bisa dijadikan ukuran portofolio pasar? Berdasarkan model CAPM, portofolio pasar seharusnya meliputi semua aset berisiko yang ada, baik itu aset finansial (obligasi, opsi, future dan sebagainya) maupun aset riil (emas, real estat). Tetapi dalam kenyataannya hal itu sulit dilakukan karena jumlahnya yang banyak sekali dan tidak mungkin diamati satu per satu. Untuk itu, diperlukan suatu proksi portofolio pasar, yang bisa diwakili oleh portofolio yang terdiri dari semua saham yang ada di pasar. Proksi ini bisa diwakili oleh nilai indeks pasar, seperti indeks Pasar Gabungan(IHSG) ataupun LQ 45, untuk kasus di Indonesia. Untuk selanjutnya indeks pasar inilah yang digunakan sebagai portofolio pasar. Portofolio tersebut merupakan portofolio yang terdiri dari aset berisiko, dan risiko portofolio itu akan diukur dengan menggunakan nilai standar deviasi pasar(Wm). GARIS PASAR MODAL (CAPITAL MARKET LINE) Setelah pembahasan asumsi-asumsiCAPM dan pengertian portofolio pasar di atas, selanjutnya kita akan membahas hubungan antara risiko dan return suatu investasi dalam kondisi pasar yang seimbang. Untuk memahami hubungan risiko dan return tersebut kita bisa menggunakan konsep capital market line atau garis pasar modal dan security market line atau garis pasar sekuritas. Pembahasan pertama akan difokuskan pada garis pasar modal, dan kemudian akan dilanjutkan dengan pembahasan garis pasca sekuritas. Garis pasar modal, mengambarkan hubungan antara return yang diharapkan dengan risiko total dari portofolio efisien pada pasar yang seimbang. Berdasarkan Gambar 6.1. di atas, terlihat bahwa titik M merupakan titik persinggungan antara garisRf-L dengan kurva efficient frontier.Asumsinya, pada pasar yang seimbang semua investor akan berinvestasi pada portofolio M, karena portofolio M merupakan portofolio aset berisiko yang optimal.

Selanjutnya, jika kita tarik garis dari titik Rf ke titik L dan menyinggung titik M, maka pilihan investor akan berada pada titik-titik tertentu di sepanjang garis RF-M. Pilihan masing-masing investor bisa berbeda-beda tergantung dari kombinasi porsi dana yang akan diinvestasikan pada aset berisiko dan aset yang bebas risiko. Jika pilihan investor berada pada titik RF berarti 100% dana investor akan diinvestasikan pada aset bebas risiko. Sebaliknya, jika pilihan investor berada pada titik M, berarti 100% dana investor diinvestasikan pada aset berisiko Sedangkan, jika pilihan investor berada pada titik-titik setelah titik M(antara titik M dan L), berarti investor menginvestasikan lebih dananya pada aset berisiko dengan porsi yang melebihi 100%. Tindakan ini sering disebut sebagai short - selling, yaitu meminjam sejumlah dana sebagai tambahan dana untuk diinvestasikan pada aset berisiko(sehingga total dana yang diinvestasikan adalah 100% plus porsi pinjaman). Untuk pembahasanCML kali ini, kita asumsikan bahwa investor tidak melakukan short- selling sehingga pilihan portofolio investor akan berada pada titik-titik di sepanjang garis RF-M. Jika kurva efficient frontier dalam Gambar 6.1. di atas kita hilangkan dan hanya kita ambil titik M saja sebagai portofolio aset berisiko yang optimal, maka akan kita dapatkan garis RF-L, yang selanjutnya akan disebut sebagai garisCML. Dengan demikian, garis pasar modal( CML) bisa digambarkan seperti dalam Gambar 6.2

Gambar 6,2. Garis Pasar Modal( CML)COL

Gambar 6.2. merupakan gambar garis pasar modal dengan tidak menampilkan efficient frontier. GarisCML tersebut memotong sumbu vertikal pada titik RF. Selisih antara tingkat return yang diharapkan dari portofolio pasar(E(Rm)) dengan tingkat return bebas risiko merupakan tingkat return abnormal(ekstra) yang bisa diperoleh investor, sebagai kompensasi atas risiko portofolio pasar(M) yang harus ditanggungnya. Selisih return pasar dan return bebas risiko ini disebut juga dengan premi risiko portofolio pasar(E(RM)-RF) Besarnya risiko portofolio pasar ditunjukkan oleh garis putus-putus horisontal dari R F sampai M. Kemiringan(slope)CML pada gambar di atas, menunjukkan harga pasar risiko (market price of risk) untuk portofolio yang efisien atau harga keseimbangan risiko di pasar. Besarnya slopeCML akan mengindikasikan tambahan return yang diisyaratkan pasar untuk setiap 1% kenaikan risiko portofolio. SlopeCML dihitung dengan menggunakan rumus: E ( RM ) R f

Kemiringan Slope CML =

M

Contoh: Dalam kondisi pasar yang seimbang, return yang diharapkan pada portofolio pasar adalah 15% dengan standar deviasi sebesar 20%. Tingkat return bebas risiko sebesar 8%. Maka SlopeCML akan sebesar: (0,15 - 0,08) : 0,20 =0,35 Dengan demikian, slopeCML sebesar 0,35 ini dapat diartikan bahwa setiap terjadi kenaikan 1% risiko portofolio, maka tambahan return yang disyaratkan oleh pasar sebesar 35%. Dengan mengetahui slopeCML dan garis intersep(R F) tersebut, maka kita dapat membentuk persamaanCML tersebut menjadi:

E(Rp ) = R f +

E ( RM ) R f

M

p

Dimana : E(R) = Tingkat expected return untuk suatu portofolio yang efisien pada CML R

Dari persamaan 6.2. tersebut, terlihat bahwa tingkat return yang diharapkrn dari setiap portofolio yang efisien padaCML adalah penjumlahan tingkat return bebas risiko(RF) dengan hasil perkalian antara harga pasar risiko(slopeCML) dan risiko portofolio(Wp) tersebut. Dari uraian di atas, beberapa hal penting yang dapat disimpulkad dari penjelasan mengenai garis pasar modal( CML) adalah: 1. Garis pasar modal terdiri dari portofolio efisien yang merupakan kombinasi dari aset yang berisiko dan aset yang bebas risiko. Portofolio M, merupakan portofolio yang terdiri dari aset yang berisiko, atau disebut dengan portofolio pasar. Sedangkan titik RF, merupakan pilihan aset yang bebas risiko. Kombinasi atau titik- titik portofolio di sepanjang garis RF M ini, selanjutnya merupakan portofolio yang efisien bagi investor. 2. SlopeCML akan cenderung positif karena adanya asumsi bahwa investor bersifat risk averse.Artinya, investor hanya akan mau berinvestasi pada aset yang berisiko, jika mendapatkan kompensasi berupa return yang diharapkan yang lebih tinggi. Dengan demikian, semakin besar risiko suatu investasi, semakin besar pula return yang diharapkan. 3. Berdasarkan data historis, adanya risiko akibat perbedaan return aktual dan return yang diharapkan, akan bisa menyebabkan slopeCML yang negatif. Slope negatif ini terjadi bila tingkat return aktual portofolio pasar lebih kecil dari tingkat keuntungan bebas risiko. 4. Garis pasar modal dapat digunakan untuk menentukan tingkat return yang diharapkan untuk setiap risio portofolio yang berbeda. GARIS PASAR SEKURITAS Dalam penjelasan garis pasar modal( CML) di atas, bisa disimpulkan bahwaCML mampu memberikan gambaran tentang hubungan risiko dan return pada pasar yang seimbang, untuk portofolio-portofolio yang efisien. Tetapi, bagaimana halnya dengan kasus portofolio yang tidak efisien ataupun aset-aset individual? Untuk menggambarkan hubungan risiko dan return dari aset-aset individual ataupun portofolio yang tidak efisien, kita bisa menggunakan Garis Pasar Sekuritas (Security Market Line). Garis pasar sekuritas atau security market line(SML) adalah garis yang menghubungkan tingkat return yang diharapkan dari suatu sekuritas dengan risiko sistematis(beta). SML digunakan untuk menilai sekuritas secara individual pada kondisi pasar yang seimbang. SML dapat digunakan untuk menilai keuntungan suatu aset individual pada kondisi pasar yang seimbang. SedangkanCML, seperti telah dijelaskan di depan, bisa dipakai untuk menilai tingkat return diharapkan dari suatu portofolio yang efisien, pada suatu tingkat risiko tertentu(M). Bagaimana cara menghitung kontribusi risiko sekuritas individual terhadap risiko portofolio? Seperti telah dijelaskan sebelumnya pada Bab 4, untuk menghitung risiko portofolio yang terdiri dari berbagai jenis aset, kita bisa menggunakan standar deviasi suatu portofolio(persamaan 4.9). Rumus ini juga bisa kita pakai untuk menghitung standar deviasi portofolio pasar. Misalnya suatu portofolio pasar terdiri dari n sekuritas, maka standar deviasinya adalah: CYM = Cov (R 1 R m) + W2 Coy (R2, R M) +....+ W n Cov (R,,, Rm)) 112 (6.3) =(Kontribusi sekuritas 1 terhadap varian portofolio + Kontribusi sekuritas 2 terhadap varian portofolio +....+ Kontribusi sekuritasn terhadap varian portofolio)t12 Dari persamaan 6.3. di atas, bisa diketahui bahwa kontribusi masing-masing aset terhadap standar deviasi portofolio pasar dipengaruhi oleh besarnya kovarian sekuritas tersebut terhadap portofolio pasar, sehingga pada kondisi pasar yang seimbang, ukuran risiko sekuritas yang dianggap relevan adalah kovarian sekuritas tersebut dengan portofolio pasar. Sedangkan besarnya kontribusi sekuritas terhadap risiko portofolio pasar adalah: (1N.1 di mana,n, m adalah kovarian sekuritas tersebut dengan portofolio pasar. Dengan memasukkan kontribusi sekuritas terhadap risiko portofolio dalam persamaanCML(persamaan 6.2), maka kita dapat menghitung return diharapkan suatu sekuritas dengan menggunakan persamaan berikut ini. E( Rd. R FEt Rni Ri F ' J ul) am G (64) E(R )+ R_ E(R, Rp t s 1 (aim (6.5) LM

Persmaan 6.5 dapat disederhanakan dengan cara rnemasukkan persamaan 6.6 berikut Dengan demikian, return yang diharapkan dan suatu sekuritas dapat dihitung dengan menggunakan rumus: E(Rd= RF-1-(3; RERM)-RF )1 (6.7) Gambaran tentang hubungan risiko dan tingkat return yang diharapkan dari sekuritas individual, bisa digambarkan seperti Gambar 6.3. berikut ini. Garnbar 6.3. Garis Pasar Sekuritas(SN1L) Risiko sekuritas dalam gambar di atas ditunjukkan dengan beta, karena pada pasar yang se ,imbang portofolio yang terbentuk sudah terdiversifikasi dengan baik sehingga risiko yang relevan adalah risiko sisternatis(beta). Beta merupakan ukuran risiko sistematis suatu sekuritas yang tidak dapat dihilangkan dengan melakukan diversifikasi. Beta menunjukkan sensitivitas return sekuritas terhadap perubahan return pasar. Semakin tinggi beta suatu sekuritas maka semakin sensitif sekuritas tersebut terhadap perubahan pasar. Sebagai ukuran sensitivitas return saham, beta juga dapat digunakan untuk membandingkan risiko sistematis antara satu saham dengan saham yang lain. Gambar 6.4. berikut ini memperlihatkan perbandingan beta dari berbagai sekuritas. Gambar 6.4. Perbandingan Beta Beberapa Sekuritas Pada gambar di atas ditunjukkan adanya tiga sekuritas yang mempunyai beta yang berbeda. SekuritasA mempunyai beta sebesar 1,5 artinya setiap ada kenaikan (penurunan) return pasar sebesar 1% maka return sekuritas akan mengalami kenaikan(penurunan) sebesar 1,5%. Sedangkan sekuritasC dengan beta sebesar 0,5 berarti setiap ada perubahan return pasar sebesar 1 % maka return B hanya berubah sebesar 0,5% dengan arah yang sama. Untuk sekuritas M, perubahan return yang dialami sama besarnya dengan perubahan return pasar yang terjadi. Mungkinkah beta suatu sekuritas benilai negatif? Secara teoritis bisa saja terdapat beta sekuritas yang bernilai negatif, tetapi dalam praktek, jarang ditemui adanya sekuritas yang mempunyai beta negatif(jika return pasar naik, return sekuritas justru turun, dan sebaliknya) Dalam model keseirnbanganC APM, nilai beta sangat rnempengaruhi tingkat return yang diharapkan pada suatu sekuritas(seperti yang terlihat pada persamaan 6 8). Semakin tinggi nilai beta dan return pasar maka akan semakin tinggi tingkat return yang disyaratkan oleh investor. Berdasarkan hubungan tingkat return dengan beta yang sudah dijelaskan di atas, maka bisa disimpulkan bahwa return yang diharapkan dari sekuritasi terdiri dari dua komponen utama peayusun tingkat return yang disyaratkan investor( r e - quired rate of return), yaitu: tingkat return bebas risiko dan premi risiko. Tingkat re- turn yang disyaratkan adalah jumlah minimum return yang disyaratkan investor untuk berinvestasi pada suatu sekuritas tertentu. Secara matematis, hubungan tersebut bisa digambarkan dalam persamaan berikut ini. k i = tingkat risiko aset bebas risiko + premi risiko = RF+RJ[E(RM)-RFj (6.8) di mana: kJ= tingkat return yang disyaratkan investor pada sekuritasi E(R M) = return portofolio pasar yang diharapkan 13 . = koeiisien beta sekuritasi R r= tingkat return bebas risiko Dari persamaan 6.8 kita juga bisa mengetahui besamya premi risiko untuk sekuritas i (risk premium). Premi risiko sekuritasi dapat dihitung dengan mengalikan beta sekuritas tersebut dengan premi risiko pasar (market risk premium). Sedangkan premi risiko pasar adalah selisih antara return yang diharapkan pada portofolio pasar (E(RM)) dengan tingkat return bebas risiko (RF). Premi risiko sekuritasi =Fi (market trisk premium) =FI {E(RM) - RF )} (6.9) Contoh: Diasumsikan beta saham PT Gudang Garam adalah 0,5 clan tingkat return bebas risiko(RF) adalah 1,5%. Tingkat return pasar yang diharapkan diasumsikan sebesar 2%. Dengan demikian, maka tingkat keuntungan yang disyaratkan investor untuk saham PT Gudang Garam adalah: ki = 0,015 + 0,5(0,02 - 0,015) = 1,75 %

Sekuritas yang undervalued atau over valued . Dari uraian di atas kita dapat menyimpulkan bahwa pada kondisi pasar yang seimbang, harga sekuritas-sekuritas seharusnya berada pada SML karena titik-titik pada SML menunjukkan tingkat return yang diharapkan pada suatu tingkat risiko sistematis tertentu. Tetapi terkadang bisa terjadi suatu sekuritas tidak berada pada SML, karena sekuritas tersebutunder valued atauover valued. Dengan mengetahui besamya beta suatu sekuritas maka kita dapat menghitung tingkat return yang diharapkan pada sekuritas tersebut. Jika tingkat return yang diharapkan tidak berada pada SML, maka sekuritas tersebu undervalued atau overvalued. Contoh: Seorang analis fundamentalis menganalisis tingkat return yang diharapkan dari sekuritasA dan sekuritas B. Hasil analisis tersebut kemudian digambarkan pada SML seperti pada Gambar 6.5. berikut Pada gambar di atas, telihat bahwa sekuritasA terletak di atas SML dan dinilai sebagai sekuritas yangu nder valu ed karena tingkat return yang diharapkan E(RA') Iebih besar dari return yang disyaratkan investor E(RA). Dari gambar tersebut, terlihat bahwa dengan betaA sebesarF(A), sehingga besamya return yang disyaratkan oleh investor adalah E(RA). Tetapi ternyata menurut analis, sekuritasA akan memberikan return yang diharapkan sebesar E(RA'). Gambar 6.5. Menilai Sekuritas yang Undervalued atau Overvalued dengan Menggunakan SML Selanjutnya, investor yang mengetahui bahwa sekuritasA undervalued, akan tergerak untuk melakukan pembelian sekuritasA tersebut. Dengan demikian, per- mintaan sekuritasA akar naik dan sesuai dengan hukum permintaan-penawaran, selanjutnya harga sekuritasA juga akan terdorong naik pula. Sebaliknya return sekuritasA akan turun sarnpai dengan tingkat yang diindikasikan oleh SML yaitu E(RA). Sedangkan sekuritas B menurut analis fundamental terletak di bawah SML, sehingga sekuritas B dikatakanoverv alue d. Hal ini dikarenakan tingkat return yang diharapkan E(RB) Iebih kecil dari return yang disyaratkan oleh investor E(RB). Investor yang mengetahui bahwa sekuritas Bov er der va lu ed akan berusaha untuk menjual, sehingga jumlah penawaran sekuritas B akan naik dan menyebabkan harganya menjadi turun. Selanjutnya, return sekuritas B akan naik sampai dengan return yang diisyaratkan oleh investor E(RB). Dari gambaran situasi sekuritas yangu nd er v a l ue d atauo ve r va l u ed seperti di atas, kita bisa melihat bagaimana mekanisme penyesuaian return yang terjadi sehingga akhirnya dicapai kembali posisi keseimbangan(terletak di garis SML). Estimasi garis pasar sekuritas. Untuk membentuk persamaan SML, investor perlu mengestimasi tiga variabel, yaitu: tingkat return bebas risiko, tingkat return yang diharapkan oleh pasar(diwakili oleh indeks pasar) dan besarnya beta untuk masing- masing sekuritas. Umumnya estimasi return bebas risiko menggunakan data return obligasi yang dikeluarkan oleh pemerintah, misalnya untuk Indonesia digunakan Sertifikat Bank Indonesia(SBI). Sedangkan estimasi return pasar umumnya menggunakan data indeks pasar, seperti Indeks Harga SahamCabungan(IHSG) ataupun LQ 45. Beta sekuritas, sebagai komponen ketiga, merupakan variabel yang penting dalam proses estimasiC APM. Dalam teoriC APM, beta merupakan satu-satunya faktor risiko yang relevan untuk mengukur risiko sekuritas. Estimasi terhadap beta perlu dilakukan untuk setiap sekuritas. Sedangkan, untuk estimasi variabel return bebas risiko dan return pasar hanya perlu dilakukan sekali saja dan bisa dipakai untuk mengestimasi SML setiap sekuritas. Estimasi beta. Untuk mengestimasi besarnya koefisien beta, bisa digunakan market model. Market model pada dasarnya hampir sama dengan single index model, hanya saja market model tidak digunakan asumsi bahwa error term untuk setiap sekuritas tidak berkorelasi satu dengan lainnya. Oleh karena itu, persamaan market model bisa dituliskan juga seperti persamaan single index model seperti dibawah ini: Ri = a; + {3,1ZI,/ e; (6.10) di mana: Pi= return sekuritas Rta = return indeks pasar a ; = interseja Ri = slope e i= random residual error Persamaan market model di atas bisa digunakan untuk mengestimasi return sekuritas. Lalu, bagaimana cara mengestimasi persamaan market model di atas? Persamaan market model bisa diestimasi dengan melakukan regresi antara return sekuritas yang akan dinilai dengan return indeks pasar. Regresi tersebut akan menghasilkan nilaiEi(merupakan ukuran return sekuritasi yang tidak terkait dengan return pasar) danEi(menunjukkan besarnya slope yang mengindikasikan peningkatan return yang diharapkan pada sekuritas i untuk setiap kenaikan return pasar sebesar 1%). Persamaan regresi market model tersebut selanjutnya juga bisa dipakai untuk membentuk garis karakteristik (characteristic line), yaitu garis yang menghubungkan total return sekuritas dengan return pasar, dengan cara meletakkan( plott iny) titik-titik return total suatu saham dalam suatu periode tertentu terhadap return total indeks pasar. Garis karakteristik juga bisa dibentuk dengan menggunakan excess return, dengan mengurangkan rnasingmasing return total sekuritas maupun return pasar dengan return bebas risiko.Analisis terhadap garis

karakteristik yang dibentuk dengan menggunakan excess return, pada dasarnya akan sama dengan analisis persamaan regresi di atas. Dengan demikian, persamaan regresi di atas dapat dimodifikasi menjadi: ( R , RF

) =

a ,

+ 0 , ( R , , , ( 6 . 1 1 )

Dalam bentuk excess return, nilai akan menunjukkan besarnya excess return sekuritas pada saat excess return pasar nol. SedangkanF, atau slope dari garis karakteristik, akan menunjukkan sensitivitas excess return sekuritas terhadap portofolio pasar. Dari uraian estimasi persamaan regresi di atas, kemudian akan timbul satu pertanyaan tentang sejauh manakah keakuratan hasil estimasi beta sebagai ukuran sensitivitas return suatu saham terhadap return pasar. Hal ini terkait dengan adanya kemungkinan bahwa indeks pasar yang digunakan dalam regresi tersebut tidak bisa menggambarkan portofolio pasar yang sebenarnya. Selain itu, ada beberapa hal lainnya yang bisa membuat kita ragu terhadap keakuratan hasil estimasi beta tersebut, yaitu: 1. Estimasi beta tersebut menggunakan data historis. Hal ini secara implisit berarti bahwa kita menganggap apa yang terjadi pada beta masa lalu, akan sama dengan apa yang terjadi pada beta masa datang. Padahal dalam kenyataannya, apa yang terjadi di masa lalu mungkin akan jauh berbeda dengan apa yang teriadi masa depan. 2. Garis karakteristik dapat dibentuk oleh berbagai observasi dan periode waktu yang berbeda, dan tidak ada satu pun periode dan observasi yang dianggap tepat. Dengan demikian, estimasi beta untuk satu sekuritas dapat berbeda karena observasi dan periode waktunya yang digunakan berbeda. 3. NilaiE danF yang diperoleh dari hasil regresi tersebut tidak terlepas dari adanya error, sehingga bisa jadi estimasi beta tidak akurat karena dan tidak menunjukkan nilai yang sebenarnya. 4. Beta merupakan risiko sistematis yang juga bisa berkaitan dengan perubahan perusahaan secara khusus. Jika terjadi perubahan pada kondisi perusahaan (misalnya adanya perubahan pendapatan, utang) maka betanya pun akan berubah. Oleh karena itu beta tidak bersifat stasioner sepanjang waktu. PENGUJIAN TERHADAP CAPM Kesimpulan yang bisa diambil dari penjelasan mengenaiC APM tersebut adalah: 1. Risiko dan return berhubungan positif, artinya semakin besar risiko maka semakin besar pula returnnya. 2. Ukuran risiko sekuritas yang relevan adalah ukuran 'kontribusi' risiko sekuritas terhadap risiko portofolio. Untuk menguji validitasCAPM perlu dilakukan penelitian-penelitian empiris mengenaiC APM tersebut. JikaC APM valid, maka hasil penelitian empiris yang dilakukan akan menunjukkan bahwa return yang terjadi (realized return) akan sama dengan estimasi return dengan menggunakanC APM. Pengujian CAPM dapat menggunakan persamaan berikut: R,=a,+a,13, (6.12) di mana: Ri = rata-rata return sekuritasi dalam periode tertentu f3; = estimasi beta untuk sekuritasi JikaC APM valid, maka nilai a 1 akan mendekati nilai rata-rata return bebas risiko selama periode pengujian dan nilai a2 akan mendekati rata-rata premi risiko pasar selama periode tersebut. Elton dan Grubei(1995), mendokumentasikan kesimpulan dari hasil-hasil penelitian empiris pengujianC APM, yaitu: 1. SML yang terbentuk cenderung linier. 2. Sebagian besar hasil penelitian menunjukkan bahwa intersep SML lebih besar dari return bebas risiko(RF). 3. SlopeC APM(a2) yang dihasilkan cenderung lebih kecil dari slope hasil perhitungan dari teoriC APM. 4. Meskipun hasilnya beragam, tetapi dapat disimpulkan bahwa investor hanya akan mendapatkan return berdasarkan risiko sistematis yang diasumsikan. keseimbangan, sehingga return yang diharapkan untuk suatu sekuritas adalah: E(RI) = a o + b aF, + b i2 F 2 (6.14) di mana: as ba,= retti. n yang dil.arapkan Jai: seKuntas : return yang diharapkan dari sekuritas bila risiko sisternatis sebesar nol koefisien yang menujukkan besarnya pengmh faktor n terhadap return sekuritas i

Persamaan tersebut menunjukkan bahwa dalamAPT, risiko didefinisikan sebagai sensitivitas saham terhadap faktor-faktor ekonomi makro(bi) dan besarnva return yang diharapkan akan dipengaruhi oleh sensitivitas tersebut. Ukuran sensitivitas dalam APT (bi) akan mempunyai interpretasi yang sama dengan nilai sensitivitas dalam CAPM (F), karena bi dan F tersebut sama-sama merupakan ukuran sensitivitas return sekuritas terhadap suatu premi risiko. Kesimpulan tersebut bisa kita tarik atas dasar perbandingan hubungan return dan sekuritas dari kedua model tersebut( APT dan CAPM). Seperti telah dijelaskan di depan, hubungan return dan risiko pada CAPM adalah : E(R.)= RF 13,(premi risiko pasar) Sedangkan hubungan return dan risiko padaAPT adalah: E(Ri) RF+(premi risiko untuk faktor 1) + bi2(premi risiko untuk faktor 2) +... + b,(premi risiko untuk faktor n) Dari perbadingan tersebut, terlihat bahwa padaCAPM, nilaiFi merupakan ukuran sensivitas return sekuritas terhadap premi risiko pasar(tingkat return pasar dikurangi R F) sedangkan padaAPT, nilai b i juga merupakan sensitivitas relatif return sekuritas terhadap premi risiko untuk suatu faktor risiko. Dengan demikian, bisa disimpulkan bahwaCAPM pada dasarnya merupakan modelAPT yang hanya mempertimbangkan satu faktor risiko yaitu risiko sistematis pasar. Salah satu kritik atas modelAPT adalah adanya kesulitan dalam menentukan faktor-faktor risiko yang relevan, karena faktor-faktor tersebut merupakan data exante. Untuk mengimplementasikan APT, kita perlu menemukan faktor-taktor resiko yang relevan bagi tingkat return sekuritas, yang dalam kenyataannya belum ada kesepakatan mengenai faktor-faktor risiko apa saja yang relevan dan berapa jumlahnya. Oleh karena itu, dalam penerapan modelAPT, berbagai faktor risiko bisa saja dimasukkan sebagai faktor risiko. Beberapa penelitian empiris, pernah menggunakan tiga sampai lima faktor risiko yang mempengaruhi return sekuritas. Sebagai misal,Chen, Roll dan Ross (1986), mengidentifikasi empat faktor yang mempengaruhi return sekuritas, yaitu: 1 . Perubahan tingkat inflasi 2 . Perubahan produksi industri yang tidak diantisipasi 3 . Perubahan premir is k - a e f a u lt yang tidak diantisipasi 4. Perubahan struktur tingkat suku bunga yang tidak diantisipasi. MenurutChen, Roll dan Ross, dua faktor pertama akan mempengaruhi aliran kas pada perusahaan, sedangkan dua faktor lainnya akan mempengaruhi tingkat diskonto. Penelitian lain ada yang menggunakan lima variabel ekonomi makro yang mempengaruhi return sekuritas, yaitu: 1. Default risk 2 . Struktur tingkat bunga 3 . Inflasi atau deflasi 4. Pertumbuhan ekonomi dalam jangka panjang 5. Risiko pasar residual Dengan demikian,APT mengasumsikan bahwa sekuritas yang berbeda akan mempunyai sensitivitas terhadap taktor-faktor risiko sistematis yang berbeda pula. Masing-masing investor mempunyai perilaku terhadap risiko yang berbeda, sehingga investor dapat membentuk portofolio tergantung dari preferensinya terhadap risiko, pada masing-masing faktor risiko. Dengan mengetahui harga pasar dari faktor-faktor risiko yang dianggap relevan, dari sensitivitas return sekuritas terhadap perubahan pada faktor tersebut, maka kita dapatmenentukan estimasi return yang diharapkan untuk berbagai sekuritas. PERTANYAAN: 1. Jelaskan mengapa dalam teoriC APM semua investor akan memilih satu portofolio aset berisiko yang identik. 2. Berikan penjelasan dengan menggunakan gambar tentang perbedaan antara garis pasar modal dan garis pasar sekuritas. 3. Jelaskan apakah yang dimaksud dengan portofolio pasar dan mengapa risiko yang relevan untuk portofolio pasar tersebut adalah risiko sistematis. 4. Apa yang dapat anda ketahui tentang slope garis pasar modal? 5. "Garis pasar modal hanya terdiri dari portofolio-portofolio yang efisien. "Setujukah anda dengan pernyataan tersebut? Jelaskan. 6. Apa hubungan permukaan efisien model Markowitz dengan garis pasar modal? 7. Bagaimana cara mengukur kontribusi sekuritas terhadap risiko portofolio pasar? 8. Jelaskan cara untuk mengetahui apakah suatu sekuritasu nd er va lu ed ataukah overvalued dengan menggunakan garis pasar sekuritas.Apa yang akan dilakukan investor setelah mengetahui suatu sekuritas ternyata undervalue ? 9. Jelaskana p a yang dimaksud dengan garis karakteristik . 10. Jelaskan pentingnya nilai beta dalam modelC APM . 11. Jelaskan perbedaanC APM danAPT. 12. Sebutkan karakteristik dari faktor-faktor risiko yang digunakan olehAPT.

13.

Dalam kondisi pasar yang seimbang, diketahui return yang diharapkan pasar adalah 18% dan tingkat return bebas risiko adalah 10%. Seandainya tingkat return yang diharapkan sekuritas XYZ adalah 15%, apa komentar anda mengenai harga sekuritas XYZ jika diketahui betanya 1,05?