pasar modal dan pertumbuhan ekonmomi

Tulisan Pengganti UTS Ekonomi Pembangunan Halaman 1

Apakah Perkembangan Pasar Modal Dapat Menyebabkan Pertumbuhan Ekonomi?

Studi Empiris di Indonesia

Oleh : I Made Ambara –NPM 0906583825

Abstraksi :

Keberadaan pasar modal diharapkan dapat memicu pertumbuhan ekonomi. Namun banyak ahli ekonomi

yang berpendapat bahwa perkembangan pasar modal mungkin hanyalah sekedar konsekuensi dari

pertumbuhan ekonomi. Selanjutnya, bagaimanakah sebenarnya pola hubungan kausalitas antar keduanya?

Metode statistik VECM dan kausalitas Granger digunakan untuk menguji pola hubungan kausalitas antara

keduanya di Indonesia. Hasilnya mendukung supply leading approach, yaitu secara statistik

pertumbuhan ekonomi disebabkan oleh perkembangan pasar modal.

Keywords : pertumbuhan ekonomi, pasar modal, hubungan kausalitas, supply leading approach

1. Pendahuluan

1.1. Latar Belakang

Pembangunan ekonomi adalah suatu proses kenaikan pendapatan total (pertumbuhan ekonomi) di suatu

negara dengan memperhitungkan adanya pertambahan jumlah penduduk, perubahan fundamental dalam

struktur ekonomi dan pemerataan pendapatan. Dengan demikian, pembangunan ekonomi tidak dapat

dipisahkan dari pertumbuhan ekonomi (economic growth).

Pertumbuhan ekonomi di suatu negara disebabkan oleh banyak sekali faktor, salah satunya adalah faktor

perkembangan sektor finansial. Perkembangan sektor finansial mampu memicu perumbuhan ekonomi

suatu negara, seperti telah banyak dikemukakan oleh para ahli ekonomi secara teoritis maupun penelitian

empiris. Selanjutnya, mengingat sektor finansial di suatu negara dapat terdiri dari beberapa sub-sektor

seperti bank umum, lembaga keuangan non-bank, pasar modal dan pasar uang; pertanyaan yang menarik

adalah, apakah setiap sub-sektor dari sektor finansial secara parsial signifikan berpengaruh terhadap

pertumbuhan ekonomi?

Diantara sub-sektor finansial tersebut, yang menarik untuk diteliti adalah hubungan antara pasar modal

dan pertumbuhan ekonomi. Tujuan utama pembentukan pasar modal di suatu negara adalah sebagai

sumber dana alternatif bagi peningkatan investasi banyak perusahaan, yang akhirnya dapat memacu

pertumbuhan ekonomi. Namun, apakah tujuan utama pembentukan pasar modal tersebut telah tercapai?

Ada kemungkinan, keberadaan pasar modal hanyalah sebagai sebuah konsekuensi dari pertumbuhan

ekonomi. Seiring dengan semakin meningkatnya pertumbuhan ekonomi, maka permintaan akan bentuk-

bentuk investasi juga akan semakin meningkat. Sebagai tempat berinvestasi yang menawarkan tingkat

pengembalian yang tinggi, walaupun disertai dengan tingkat resiko yang tinggi pula, pasar modal

seringkali dijadikan ajang untuk melakukan aksi spekulasi untuk memaksimumkan keuntungan bagi


investornya. Selain itu, karena pasar modal merupakan pasar sekunder bagi saham yang sebelumnya telah

dijual di pasar perdana, seringkali transaksi jual beli saham di pasar modal tidak ada kaitannya lagi

dengan kebutuhan dana perusahaan yang mengeluarkan saham bersangkutan.

1.2 Perumusan Masalah

Pola hubungan antara pertumbuhan ekonomi dan perkembangan pasar modal masih merupakan isu

penting yang hangat diperdebatkan dalam ekonomi. Singkatnya, persoalan apakah perkembangan pasar

modal menyebabkan pertumbuhan ekonomi atau pertumbuhan ekonomi menyebabkan perkembangan

pasar modal atau terjadi hubungan timbal balik antara keduanya merupakan masalah yang menarik untuk

diteliti.

1.3 Tujuan Penulisan

Berdasarkan uraian diatas, tujuan dari penelitian yang akan dilakukan adalah :

1. Meneliti pola hubungan kausalitas antara pertumbuhan ekonomi dan perkembangan pasar modal

untuk kasus Indonesia

2. Memberikan penjelasan teoritis dari pola hubungan kausalitas yang terjadi di Indonesia antara

pertumbuhan ekonomi dan perkembangan pasar modal.

1.4 Sistematika Penulisan

Penulisan hasil penelitian, akan terdiri dari 4 bagian. Bagian pertama merupakan pendahuluan, bagian

kedua akan membahas mengenai telaah kepustakaan, bagian ketiga akan membahas metodologi yang

digunakan dan bagian terakhir akan membahas hasil dari penelitian.

2. Telaah Kepustakaan

2.1 Pola Hubungan Pertumbuhan Ekonomi dan Perkembangan Pasar Modal Secara Teoritis

Teori mengenai hubungan antara perkembangan sektor finansial dan pertumbuhan ekonomi dimulai pada

awal abad ke 20 (Schumpeter, 1911) dan telah menjadi bahan perdebatan diantara para ahli ekonomi

sejak lama. Perdebatan mengenai hal tersebut terutama berkisar pada dua hal, yaitu : pertama, apakah

terdapat hubungan kausalitas antara perkembangan sektor finansial dan pertumbuhan ekonomi dan kedua,

jika terdapat hubungan kausalitas antar-keduanya, bagaimanakah arahnya? (Deb dan Mukherjee,

2008).

Menurut Kamat dan Kamat (2001), literatur teoritis dan hasil studi empiris mengenai arah hubungan

kausalitas antar kedua variabel tersebut, secara garis besar dapat dikelompokkan menjadi tiga

pendekatan, yaitu 1) pendekatan supply leading, 2) pendekatan demand following dan 3) pendekatan

cautionary atau feedback. Pendekatan pertama yaitu supply leading menyatakan bahwa perkembangan

sektor finansial menyebabkan pertumbuhan ekonomi. Pendekatan ini menyatakan bahwa keberadaan

sektor finansial berfungsi sebagai intermediasi keuangan yang menghubungkan antara unit ekonomi yang

surplus dengan yang defisit, yang selanjutnya menyebabkan alokasi sumber daya yang efisien dan

akhirnya memicu sektor lainnya dalam perekonomian untuk tumbuh. Telah banyak kajian teoritis dan


empiris mulai dari Schumpeter (1911) s.d Levine dan Zervos (1996) membuktikan pendekatan pertama

ini.

Pendekatan kedua, yaitu demand following menyatakan bahwa pertumbuhan aktivitas ekonomi sebagai

hasil dari pertumbuhan ekonomi memerlukan lebih banyak dana untuk ekspansi. Dengan kata lain,

menurut pendekatan kedua, pertumbuhan ekonomi yang tinggi akan meningkatkan permintaan sarana

investasi alternatif selain deposito atau asset riil. Salah satu media alternative investasi adalah saham, oleh

karena itu meningkatnya permintaan saham akan memicu perkembangan pasar modal. Selanjutnya,

pendekatan terakhir yaitu pendekatan feedback menyatakan kausalitas dua arah antara pertumbuhan

ekonomi dan pertumbuhan sektor finansial.

2.2 Hasil Penelitian Empiris Terdahulu

Levine dan Zervos, dalam tulisannya menggunakan metode pooled regression dengan data 41 negara

(termasuk Indonesia) untuk periode 1976 s.d. 1993, bertujuan untuk melihat hubungan antara financial

deepening dan pertumbuhan ekonomi. Salah satu indikator dari financial deepening yang digunakan

adalah tingkat perkembangan bursa saham yang diukur dengan indeks gabungan yang mengkombinasikan

volume,likuiditas dan indikator diversifersikasi. Indikator untuk pertumbuhan ekonomi yang digunakan

adalah pertumbuhan GDP riil perkapita. Hasil dari penelitian Levine dan Zervos adalah hubungan positif

yang signifikan antara pertumbuhan ekonomi dan perkembangan pasar modal.

Penelitian empiris lainnya yang secara khusus meneliti hubungan kausalitas antara pertumbuhan ekonomi

dan pertumbuhan pasar modal ditampilkan dalam tabel 1 dibawah ini.

Tabel 1 Penelitian Hubungan Kausalitas antara Pertumbuhan Ekonomi dan Perkembangan Pasar Modal

No Nama Peneliti dan Tahun Lokasi Metode Hasil

1. Bahadur dan Neupane, 2006 Nepal Causalitas Granger Sesuai pendekatan

feedback

2. Har Wai Mun et.all, 2008 Malaysia Causalitas Granger Sesuai pendekatan Supply

leading

3. Deb dan Mukherjee, 2008 India Toda dan Yamamoto

Causality test

Sesuai pendekatan Supply

Leading

Penelitian-penelitian yang ditunjukkan pada tabel 1 dilaksanakan dengan metodologi sederhana, yaitu

hanya dengan menggunakan uji kausalitas Granger (bivariate), dengan tujuan untuk mengetahui

bagaimanakah arah hubungan kausalitas antara pertumbuhan ekonomi dan perkembangan pasar modal

berdasarkan data statistik. Keempat penelitian dalam tabel 1 menggunakan GDP riil sebagai proxy dari

pertumbuhan ekonomi dan indeks bursa saham di negara bersangkutan sebagai proxy dari perkembangan

pasar modal.

Pemahaman terhadap pola hubungan kausalitas antara pasar modal dan pertumbuhan ekonomi di

Indonesia sangat penting untuk efektivitas kebijakan pemerintah dalam pengembangan sektor finansial di

Indonesia. Sebagai contoh, apabila hasil penelitian menunjukkan bahwa pasar modal tidak menyebabkan

pertumbuhan ekonomi, maka pengembangan pasar modal tidak perlu diprioritaskan.


Hasil penelitian empiris untuk menguji hubungan kausalitas antara pertumbuhan ekonomi dan

perkembangan pasar modal, sepanjang pengetahuan penulis, belum banyak ditemukan. Oleh sebab itu ,

menjadi menarik untuk meneliti hal tersebut untuk kasus Indonesia.

3. Metodologi Penelitian

3.1 Kerangka Pemikiran

Berdasarkan tiga pendekatan (teori) mengenai hubungan antara pertumbuhan ekonomi dan

perkembangan pasar modal dalam telaah kepustakaan diatas, dapat disimpulkan bahwa hubungan

kausalitas antara keduanya dapat bersifat asimetrik (menurut pendekatan supply leading dan pendekatan

demand following) atau bersifat resiprocal menurut pendekatan cautionary atau feedback. Namun, selain

kemungkinan adanya hubungan yang bersifat asimetrik dan resiprocal, peluang tidak terdapat hubungan

antara pertumbuhan ekonomi dan pasar modal (terjadi hubungan simetris antar-keduanya) masih tetap

ada.

3.2 Hipotesis Penelitian

Selanjutnya, berdasarkan telaah kepustakaan diatas, terutama hasil penelitian empiris sejenis di Indonesia,

maka hipotesis untuk hubungan antara pertumbuhan ekonomi dan pasar modal di Indonesia adalah:

perkembangan pasar modal menyebabkan pertumbuhan ekonomi di Indonesia.

3.3 Data

Proxy data bagi pertumbuhan ekonomi dan pertumbuhan pasar modal mengikuti penelitian sejenis yang

telah dilakukan. Data kuartalan untuk periode 2000:1 s.d. 2010:1 untuk GDP Indonesia harga konstan

tahun 2000, digunakan sebagai proxy bagi pertumbuhan ekonomi. Sedangkan perkembangan pasar modal

di-proxy dengan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) Bursa Efek Indonesia untuk periode yang sama

dengan data GDP.

Alasan pemilihan GDP riil harga konstan 2000 sebagai proxy pertumbuhan ekonomi adalah : 1) GDP

adalah jumlah nilai tambah yang dihasilkan oleh seluruh aktivitas produksi dalam perekonomian; 2) GDP

dihitung berdasarkan konsep aliran (flow concept), yang artinya GDP hanya mencakup nilai produk yang

dihasilkan dalam satu wilayah negara pada satu periode tertentu saja, tidak termasuk periode

sebelumnya;3) GDP riil harga konstan tahun 2000 telah menghilangkan dampak inflasi yang terjadi di

perekonomian, sehingga peningkatan nilai GDP dari tahun ke tahun bukan dikarenakan kenaikan harga.

Penelitian empiris yang menggunakan GDP riil sebagai proxy dari pertumbuhan ekonomi, misalnya

Bahadur dan Neupane (2006) dan Har Wai Mun et.all (2008).

Alasan pemilihan IHSG sebagai proxy perkembangan pasar modal adalah karena IHSG merupakan

indeks yang menggambarkan perkembangan bursa saham baik dari segi harga maupun kapitalisasi,

seperti juga yang digunakan oleh Bahadur dan Neupane, 2006 dan Har Wai Mun et.all, 2008

Data GDP dan IHSG yang digunakan adalah data sekunder yang diperoleh dari beberapa sumber. Data

GDP harga konstan 2000 diperoleh sebagian dari International Financial Statistic dan sebagian dari

website Badan Pusat Statistik Indonesia. Sedangkan data IHSG diperoleh dari www.finance.yahoo.com.


3.4. Metode Analisis Data

3.4.1 Uji Kausalitas Granger

Konsep kausalitas (sebab akibat) sangat diperlukan dalam semua bidang keilmuan. Namun, tidaklah

mudah untuk membuktikan bahwa hubungan sebab akibat antar dua atau lebih variabel benar-benar ada.

Bukan hanya ada atau tidaknya hubungan sebab akibat yang harus dibuktikan, tetapi arah sebab dan

akibatnya juga harus diketahui.

Metode analisis data yang paling umum digunakan untuk menguji hubungan kausalitas antar-dua variabel

adalah uji kausalitas Granger. Ide dasar dari uji kausalitas Granger adalah jika kejadian X terjadi sebelum

kejadian Y, maka mungkin kejadian Y disebabkan kejadian X, tetapi tidak mungkin kejadian Y

menyebabkan kejadian X. Atau dengan kata lain kejadian dimasa lalu mungkin menyebabkan kejadian

saat ini tetapi kejadian masa depan tidak dapat menyebabkan kejadian masa kini (Gujarati, 2004). Ide

dasar uji Kausalitas Granger antara 2 variabel X dan Y, dalam kerangka Vector Autoregression (VAR)

dengan jumlah lag sebanyak ‘n’, dapat ditulis dalam persamaan berikut:

1 1

1 1

n n

t i t i j t j t

i j

X X Yα β γ ε− −= =

= + + +∑ ∑…………………..1)

2 2

1 1

n n

t i t i j t j t

i j

Y X Yα λ δ ε− −= =

= + + +∑ ∑……………………2)

Dalam persamaan 1 dan 2, Y disebut menyebabkan X (terjadi hubungan satu arah/asimetrik) jika hasil uji

statistic F menunjukkan {γ1 , γ2,…,γj} ≠ 0 dan {λ1,λ2,..λi) = 0. Sebaliknya, X disebut menyebabkan Y jika

hasil uji statistic F menunjukkan {γ1 , γ2,…,γj} = 0 dan {λ1,λ2,..λi) ≠ 0. Apabila hasil uji F menunjukkan

{γ1 , γ2,…,γj} ≠ 0 dan {λ1,λ2,..λi) ≠ 0, maka terjadi hubungan timbal balik antara X dan Y dan terakhir,

jika hasil uji statistic F menunjukkan {γ1 , γ2,…,γj} = 0 dan {λ1,λ2,..λi) = 0, maka ini berarti tidak terdapat

hubungan kausalitas antara X dan Y.

Perlu dicatat bahwa hubungan kausalitas yang disimpulkan dari uji kausalitas Granger, hanya berarti

untuk sekelompok variabel yang bersifat stokastik atau dalam kerangka statistik saja. Disamping itu, uji

kausalitas Granger dalam kerangka VAR ataupun VECM sangat peka dengan panjangnya lag. Oleh sebab

itu, panjang lag perlu ditentukan lag yang optimal secara statistic dengan AIC (Akaike Information

Creterion), Schwartz Creterion dan LR (Likelihood Ratio) dengan nilai yang terkecil.

Berdasarkan tinjauan pustaka diatas, terdapat tiga pendekatan (teori) mengenai hubungan kausalitas

antara pertumbuhan ekonomi dan pasar modal. Pertanyaan yang akan dijawab dengan menggunakan uji

kausalitas Granger adalah : berdasarkan data statistik yang ada, pendekatan yang mana yang berlaku di

Indonesia?

3.4.2 Diagram Alur Analisis Data

Uji kausalitas Granger, sebenarnya sudah cukup untuk memecahkan masalah dalam tulisan ini, apabila

kedua variabel yang digunakan bersifat stasioner. Namun, menurut Gujarati (2004), variabel ekonomi


makro (seperti GDP dan IHSG), umumnya tidak stasioner pada tingkat level. Oleh sebab itu, analisis data

menjadi sedikit lebih kompleks, yang digambarkan dengan diagram alur berikut ini.

3.4.3 Uji Stasioneritas Data

Uji kausalitas Granger mengasumsikan data yang digunakan semuanya stasioner. Stasioner secara umum

berarti suatu data memiliki mean dan varians konstan. Data dengan mean dan varians yang tidak konstan

disebut random walk, oleh sebab itu uji stasioneritas, adalah menguji apakah data yang bersangkutan

bersifat random walk atau tidak. Apabila variabel, misalnya X berpola random walk, maka pola variabel

X dapat dituliskan dalam bentuk persamaan, seperti berikut ini :

Xt = α + β1 Xt-1 + εt ; dimana εt bersifat random…………………….3)

Dengan mengurangkan kedua sisi persamaan 3) dengan Xt-1, persamaan 3 dapat ditulis menjadi

(Xt - Xt-1 ) = α + β1 Xt-1 - Xt-1 + εt

∆Xt = α + γ Xt-1 + εt ; dimana γ = (β1 -1)…………………………...4)

Uji Stasioneritas / derajat

integrasi var X dan Y

Stasioner

pada level ?

Uji Ko-integrasi X&Y

Terkointe

grasi?

Estimasi VECM & Uji

kausalitas

Intepretasi Hasil

Uji Kausalitas

Granger : Data pd

Level

Uji Kausalitas

Granger : Data pd 1st

Difference

Ya Tidak

Tidak

Ya


Persamaan 4 adalah uji stasioneritas Dickey Fuller, dimana suatu data disebut tidak stasioner apabila

secara statistik nilai γ = (β1 -1) =0. Selanjutnya persamaan 4 dapat ditambah dengan trend apabila pola

data menunjukkan adanya pola trend deterministik dan dapat ditambahkan nilai lag dari ∆Xt apabila εt

mengalami masalah autokorelasi. Uji dengan menambahkan nilai lag dari ∆Xt pada persamaan 4, disebut

uji Augmented Dickey Fuller (ADF).

Istilah ‘level’ dalam uji stasioneritas berarti data asli suatu variabel dan istilah first difference adalah

selisih antara nilai data pada periode ‘t’ dengan nilai data pada periode ‘t-1’. Apabila uji DF/ADF

menunjukkan suatu variabel stasioner pada tingkat level berarti variabel bersangkutan mempunyai derajad

integrasi 0 atau I(0) dan apabila uji DF/ADF menunjukkan suatu variabel stasioner pada tingkat first

difference berarti variabel bersangkutan mempunyai derajat integrasi 1 atau I(1).

Pentingnya uji stasioneritas dalam analisis time series adalah menghindari hasil regresi menunjukkan

hubungan palsu (spurious regression). Sprurious regression secara umum berarti hasil regresi

menunjukkan ada hubungan yang signifikan antara 2 variabel atau lebih, padahal variabel-variabel

tersebut tidak berhubungan sama sekali.

3.4.4 Uji Ko-Integrasi Antar-Variabel

Walaupun secara individual dua atau lebih variabel makroekonomi tidak stasioner, namun semuanya

cenderung bergerak bersama menuju suatu keseimbangan dalam jangka panjang. Dengan kata lain

variabel-variabel tersebut memiliki hubungan linier. Untuk mendeteksi adanya hubungan linier antar-2

variabel,misalnya X dan Y, dapat dilakukan dengan meregresikan X terhadap Y. Selanjutnya residual dari

hasil estimasi regresi tersebut diuji kestasioneritasannya dengan uji DF/ADF. Apabila residual hasil

regresi tersebut stasioner, maka kedua data ber-kointegrasi dalam jangka panjang. Prosedur pengujian

kointegrasi seperti diuraikan di atas disebut Engle-Granger’s two step cointegration test.

3.4.5 Vector Autoregrssion Error Correction Model (VECM)

Uji kausalitas Granger pada persamaan 1) dan 2) identik dengan Vector Autoregression , yaitu alternative

persamaan simultan yang tidak membedakan variabel endogen dan eksogen. Dengan kata lain, semua

variabel dalam VAR dianggap seluruhnya endogen. Apabila 2 variabel yang digunakan tidak stasioner

namun berkointegrasi, maka dalam VAR perlu ditambahkan Error Correction Term (ECT). ECT ini

merupakan nilai lag dari residual hasil regresi X terhadap Y dalam uji kointegrasi diatas yang

menunjukkan mekanisme koreksi dalam hubungan antara X dan Y. Mekanisme koreksi terjadi, apabila

dalam jangka pendek (satu periode data misalnya setahun atau satu kuartal) variabel X meningkat jauh

melebihi Y, namun pada periode jangka pendek selanjutnya X menurun dan kembali bergerak bersama Y.

Apabila tidak ditambahkan ECT, maka VAR akan mengalami masalah mispesifikasi yang berimplikasi

pada biasnya uji-uji statistik yang dilakukan untuk koefisien hasil estimasi VAR. VAR yang telah

ditambahkan ECT disebut VECM. Adapun VECM untuk 2 variabel dapat dituliskan dalam persamaan

berikut ini :

1 1 1 1

1 1

n n

t i t i j t j t t

i j

X X Y ECTα β γ ε− − −= =

∆ = + ∆ + ∆ + Φ +∑ ∑…………………..5)


2 2 1 2

1 1

n n

t i t i j t j t t

i j

Y X Y ECTα λ δ ε− − −= =

∆ = + ∆ + ∆ + Φ +∑ ∑…………………6)

Selanjutnya, dalam VECM, jalur baru hubungan kausalitas dapat muncul bahkan ketika koefisien-

koefisien dari lag variabel yaitu {γ1 , γ2,…,γj} = 0 dan {λ1,λ2,..λi) = 0, secara uji F tidak signifikan, namun

koefisien ECT yaitu Φ1 dan Ф2 signifikan secara statistik. Sebagai contoh di dalam persamaan 6),

hipotesis null Xt tidak mempengaruhi Yt ditolak apabila Φ2 signifikan secara statistic dan {λ1,λ2,..λi) ≠ 0

atau Φ2 signifikan secara statistic dan {λ1,λ2,..λi) = 0.

Menurut Wenzhong Fan (2001), hasil uji F yang signifikan terhadap koefisien γj pada persamaan 5) dan λi

pada persamaan 6) menunjukkan hubungan kausalitas jangka pendek. Sedangkan hasil uji t yang

signifikan terhadap koefisien Ф1 dan Ф2 mengandung informasi hubungan kausalitas jangka panjang

karena diturunkan dari hubungan jangka panjang yang terkointegrasi.

4. Hasil Analisis Statistik dan Kesimpulan

4.1 Hasil uji stasioneritas

Hasil uji ADF pada tabel 2 menunjukkan bahwa kedua variabel tidak stasioner pada level dan stasioner

pada first difference atau dengan kata lain kedua variabel mempunyai derajat integrasi yang sama, yaitu

I(1). Uji ADF untuk GDP dilakukan dengan konstanta dan trend karena pola data memang mengandung

konstanta dan trend, sedangkan untuk IHSG hanya dilakukan dengan konstanta. Sedangkan panjang lag

optimal pada uji ADF ditentukan dengan kreteria Schwartz (Lihat lampiran 1).

Tabel 2 Hasil Uji Stasioneritas

Variabel Nilai Statistik Dickey Fuller

Uji pada Level Uji pada

1st Difference

GDP -1,459 -3,942*)

IHSG -0,825 -3.887**)

*) signifikan pada α=5% **) signifikan pada α=1%

4.2 Hasil Uji Kointegrasi

Sesuai dengan diagram alur pada bagian 3.4.2 diatas, langkah selanjutnya dalam analisis data adalah uji

kointegrasi. Hasil uji ADF dari residual (ECT) hasil estimasi regresi antara pertumbuhan ekonomi dengan

perkembangan pasar modal adalah stasioner pada α=1% (Lampiran 2). Oleh sebab itu, dapat disimpulkan

bahwa kedua variabel berkointegrasi.

4.3.Hasil Estimasi VECM

Hasil estimasi VECM dari persamaan 5) dan 6) dengan 4 lag adalah sebagai berikut (lihat lampiran 3):


4 4

1 1

1 1

225,86 0,134i t i j t j t t

i j

IHSG IHSG GDP ECTβ γ ε− − −= =

∆ = + ∆ + ∆ − +∑ ∑…………..7)

4 4

1 1

1 1

12389,86 6,54i t i j t j t t

i j

GDP IHSG GDP ECTλ δ ε− − −= =

∆ = + ∆ + ∆ − +∑ ∑………….8)

Panjang lag=4 yang diikutsertakan dalam estimasi VECM ditentukan oleh nilai Akaike AIC dan Schwarts

Creterion statistik yang terkecil.

Nilai koefisien lag variabel tidak ditampilkan keseluruhannya karena tujuan dari tulisan ini adalah

menguji signifikansi koefisien-koefisien tersebut secara bersama-sama dengan uji F (VEC Kausalitas

Granger /block Exogenity Wald test). Hasil uji F tersebut dengan α=5% menunjukkan bahwa (lihat

lampiran 4):

1. koefisien γj pada persamaan 7) tidak signifikan, atau dengan kata lain hipotesis null pertumbuhan

ekonomi (GDP) tidak menyebabkan perkembangan pasar modal (IHSG) dalam jangka pendek tidak

dapat ditolak.

2. koefisien λi pada persamaan 8) signifikan, atau dengan kata lain hipotesis null perkembangan pasar

modal (IHSG) tidak menyebabkan pertumbuhan ekonomi dalam jangka pendek dapat ditolak.

Uji t statistik dengan α=5% untuk koefisien ECT adalah sebagai berikut :

1. koefisien ECT pada persamaan 7) tidak signifikan karena nilai absolut t hitung = 1,504 lebih kecil

dari t tabel untuk df = 36 yaitu 2,056 atau dengan kata lain hipotesis null pertumbuhan ekonomi

(GDP) tidak menyebabkan perkembangan pasar modal (IHSG) dalam jangka panjang tidak dapat

ditolak.

2. koefisien ECT pada persamaan 8) signifikan karena nilai absolute t hitung = 4,173 lebih besar dari t-

tabel untuk df=36 yaitu 2,026 atau dengan kata lain hipotesis null pertumbuhan ekonomi (GDP) tidak

menyebabkan perkembangan pasar modal (IHSG) dalam jangka panjang dapat ditolak.

4.4 Intepretasi Hasil dan Kesimpulan

Berdasarkan hasil uji statistik diatas dapat disimpulkan bahwa data di Indonesia pada kurun waktu

2000:1 s.d. 2010:1 mendukung hipotesis yang telah dibuat, yaitu perkembangan pasar modal

menyebabkan pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Dengan kata lain pendekatan supply leading berlaku

untuk kasus Indonesia dalam jangka pendek maupun jangka panjang. Hasil ini konsisten dengan hasil

penelitian sejenis yang dilakukan Har Wai Mun et.all (2008) di Malaysia, Deb dan Mukherjee (2008) di

India dan Levine dan Zervos (1996) di 41 negara termasuk Indonesia.

Dengan telah diketahuinya pola hubungan kausalitas antara pertumbuhan ekonomi dan perkembangan

pasar modal, hal ini berarti juga pasar modal sangat penting bagi pertumbuhan ekonomi Indonesia.

Menurut Levine dan Zervos (1996) pasar modal mempengaruhi pertumbuhan ekonomi karena pasar

modal dapat berfungsi untuk : memobilisasi tabungan, penciptaan likuiditas, diversifikasi resiko,

peningkatan pengumpulan dan penerimaan informasi dan meningkatkan insentif bagi pengawasan


perusahaan. Peningkatan efisiensi dan efektivitas dari fungsi-fungsi tersebut melalui jasa yang diberikan

pasar modal dapat meningkatkan pertumbuhan ekonomi.

Aktivitas ekonomi dipengaruhi oleh pasar modal, melalui kemampuan pasar modal dalam pembuatan

likuiditas. Pasar modal yang likuid menyebabkan resiko yang berhubungan dengan investasi berkurang,

sehingga pasar modal semakin menarik bagi investor. Selanjutnya, kemudahan untuk pengalihan

kepemilikan modal, memberikan akses permanen terhadap modal yang dapat diperoleh dari penjualan

saham. Oleh sebab itu pasar yang likuid meningkatkan alokasi kapital yang selanjutnya berimplikasi pada

peningkatan perekonomian. Selain itu, apabila harga-harga saham yang dimiliki investor meningkat,

maka investor akan merasa kaya dan menyebabkan mereka akan mengeluarkan uang lebih banyak untuk

melakukan konsumsi yang selanjutnya melalui efek multiplier akan meningkatkan pertumbuhan

ekonomi.


Daftar Pustaka

Bahadur G.C, Surya dan Suman Neupane,”Stock Market and Economic Development: a Causality Test”,

The Journal of Nepalese Business Studies, Vol III No.1, December, 2006.

Deb, Soumya Guha dan Jaydeep Mukherjee, “Does Stock Market Development Cause Economic

Growth? A Time Series Analysis for Indian Economy”, International Research Journal of Finance and

Economics, Issue 21, 2008.

Enders, Walter, “Applied Econometric Time Series”, 2nd

edition, Wiley, 2004

Gujarati, Damodar, “Basic Econometrics”, New York Mc Graw Hill, 2004.

Har Wai Mun, Ec Chun Siong dan Tan Chai Thing, “Stock Market and Economic Growth in Malaysia :

Causality Test”, Asian Social Science Vol 4 No. 4. April, 2008.

Kamat, Manoj Subhash dan Manasvi M. Kamat, “Does Financial Growth Lead Economic Performance in

India? Causality-Cointegration Using Unrestricted VECM, www.ssrn.com, 2001.

Levine, R., dan Zervos, S. , “Stock Market Development and Long-Run Growth”, Policy Research

Working paper, The World Bank Policy Research Department, Finance and Private Sector Development

Division, March, 1996.

www.finance.yahoo.com

www.bps.go.id

www.ssrn.com


LAMPIRAN-1 PRINT OUT EVIEWS : HASIL UJI STASIONERITAS ADF

1. GDP pada tingkat level Null Hypothesis: GDP has a unit root

Exogenous: Constant, Linear Trend

Lag Length: 5 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -1.459816 0.8243

Test critical values: 1% level -4.243644

5% level -3.544284

10% level -3.204699

*MacKinnon (1996) one-sided p-values. 2. GDP pada tingkat first difference

Null Hypothesis: D(GDP) has a unit root

Exogenous: Constant, Linear Trend



5% level -3.544284

10% level -3.204699 *MacKinnon (1996) one-sided p-values.

3. IHSG pada tingkat level

Null Hypothesis: IHSG has a unit root

Exogenous: Constant



5% level -2.938987

10% level -2.607932 *MacKinnon (1996) one-sided p-values.

4. IHSG pada tingkat first difference

Null Hypothesis: D(IHSG) has a unit root

Exogenous: Constant



5% level -2.938987

10% level -2.607932

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.


LAMPIRAN 2 - PRINT OUT EVIEWS : HASIL UJI KOINTEGRASI

Null Hypothesis: ECT has a unit root

Exogenous: None



5% level -1.949609

10% level -1.611593

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.


LAMPIRAN 3 - PRINT OUT EVIEWS : HASIL ESTIMASI VECM

Vector Error Correction Estimates

Date: 01/04/01 Time: 18:22

Sample (adjusted): 2001Q2 2010Q1

Included observations: 36 after adjustments

Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] Cointegrating Eq: CointEq1 IHSG(-1) 1.000000

GDP(-1) -0.019443

(0.00241)

[-8.07339]

C 7422.721 Error Correction: D(IHSG) D(GDP) CointEq1 -0.134044 -6.545046

(0.08907) (1.56813)

[-1.50492] [-4.17379]

D(IHSG(-1)) 0.487538 5.194205

(0.19731) (3.47365)

[ 2.47098] [ 1.49531]

D(IHSG(-2)) -0.019034 8.439463

(0.20634) (3.63270)

[-0.09224] [ 2.32319]

D(IHSG(-3)) -0.036918 12.05204

(0.21850) (3.84687)

[-0.16896] [ 3.13295]

D(IHSG(-4)) -0.092358 6.192722

(0.25098) (4.41861)

[-0.36799] [ 1.40151]

D(GDP(-1)) -0.012135 -0.628671

(0.00851) (0.14989)

[-1.42538] [-4.19428]

D(GDP(-2)) -0.010932 -0.648067

(0.00851) (0.14983)

[-1.28448] [-4.32522]

D(GDP(-3)) -0.006108 -0.627305

(0.00860) (0.15144)

[-0.71006] [-4.14236]

D(GDP(-4)) -0.004646 0.455546

(0.00853) (0.15019)

[-0.54458] [ 3.03321]

C 225.8612 12589.86


(171.527) (3019.80)

[ 1.31677] [ 4.16910] R-squared 0.406948 0.929538

Adj. R-squared 0.201661 0.905148

Sum sq. resids 1036565. 3.21E+08

S.E. equation 199.6694 3515.271

F-statistic 1.982337 38.11051

Log likelihood -235.9041 -339.1596

Akaike AIC 13.66134 19.39775

Schwarz SC 14.10120 19.83762

Mean dependent 62.05722 5646.209

S.D. dependent 223.4693 11413.92


LAMPIRAN 4 - PRINT OUT EVIEWS : HASIL UJI KAUSALITAS GRANGER

VEC Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests

Date: 01/04/01 Time: 18:53

Sample: 2000Q1 2010Q1

Included observations: 36

Dependent variable: D(IHSG) Excluded Chi-sq df Prob. D(GDP) 5.054794 4 0.2817 All 5.054794 4 0.2817

Dependent variable: D(GDP) Excluded Chi-sq df Prob. D(IHSG) 29.47270 4 0.0000 All 29.47270 4 0.0000


DATA YANG DIGUNAKAN

Tahun Kuartal IHSG GDP HK 2000 Milyar Rp

2000 1

598.73

343,030.05

2

498.73

342,862.68

3

459.97

352,189.57

4

416.96

351,665.55

2001 1

411.65

365,633.96

2

400.57

360,211.50

3

435.30

368,684.68

4

385.36

357,457.23

2002 1

462.22

368,829.66

2

523.29

375,014.67

3

442.22

387,837.84

4

394.80

374,431.79

2003 1

395.22

386,739.59

2

483.71

394,607.11

3

545.10

405,596.71

4

644.84

390,189.10

2004 1

749.90

402,584.59

2

749.44

411,926.73

3

777.27

423,836.68

4

946.16

418,133.50

2005 1

1,066.48

426,616.52

2

1,080.05

436,110.32

3


1,103.89 448,596.95

4

1,108.50

439,491.83

2006 1

1,261.98

448,506.85

2

1,368.22

457,778.03

3

1,439.17

475,036.01

4

1,702.37

465,969.90

2007 1

1,776.38

475,833.29

2

2,074.26

487,093.64

3

2,300.74

505,954.36

4

2,692.55

495,097.01

2008 1

2,598.83

505,198.40

2

2,365.99

519,169.80

3

2,100.99

538,599.00

4

1,284.55

519,348.70

2009 1

1,350.74

528,065.70

2

1,888.79

540,363.50

3

2,377.46

561,003.00

4

2,439.30

547,543.30

2010 1

2,645.71

568,897.49

pasar modal dan pertumbuhan ekonmomi

Documents