Skala Pada Data Keuangan

Husni Habil1, a)

1Departemen Fisika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Bandung. Jalan Ganesha 10, Bandung, 40132, Jawa Barat, Indonesia

a)husnihabil@rocketmail.com

Abstrak: Bab ini merupakan salah satu bab dari buku “An Introduction to Econophysics”. Di bab ini dibahas tentang analisis statistik dari data pasar untuk memahami dinamika pasar dan aplikasinya terhadap pembuatan harga barang atau harga-harga yang lainnya. Di bab ini juga dibahas beberapa keanehan dari data keuangan, skala, dan unit-unitnya. Tentu saja peran dari skala dan referensi unit dalam keuangan dan fisika berbeda. Perbedaan ini akan dijelaskan secara detail disini.

SKALA HARGA PADA PASAR KEUANGAN

Di bidang fisika, referensi suatu satuan unit merupakan hal paling dasar secara teori maupun eksperimen. Salah satu cabang fisika yang membahas hal ini adalah metrologi. Metrologi membuat skala-skala atau satuan unit standar untuk barang-barang tertentu. Dalam bidang keuangan sistem pembuatan skala ini begitu kompleks. Begitu berfluktuasi bergantung terhadap waktu dan proses transaksi terjadi pada waktu dan intensitas yang acak (random). Subbab ini membahas tentang masalah skala harga. Harga suatu unit barang biasanya mengacu pada mata uang suatu negara yang melakukan transaksi barang tersebut. Nilai dari mata uang ini berfluktuasi terhadap waktu dikarenakan oleh hal-hal berikut

Inflasi Pertumbuhan ekonomi dan Berfluktuasinya pasar mata uang global

Untuk memahami indikator tentang nilai mata uang ini, banyak penjelasan stokastik yang telah dikembangkan. Misalnya kita definisikan Y(t) sebagai harga aset keuangan (financial asset) pada waktu t. Dan variabel stokastik mana yang akan kita tinjau? Dibawah ini diberikan beberapa pilihan untuk menganalisisnya.

i. Z(t) ≡ Y (t+Δt) − Y (t) …………………………………………………………………………….. (1)Persamaan ini bersifat nonlinier dan masalahnya adalah persamaan ini hanya dipengaruhi oleh selisih skala harga

terhadap waktu.ii. ZD(t) ≡ [Y (t+Δt) − Y (t)]D(t) ……………………………………………………………………… (2)Dimana nilai D(t) merupakan faktor deflasi. Deflasi adalah penurunan suatu harga barang sehingga

mengakibatkan nilai mata uang naik. Sifat dari persaaan ini transformasi non-linear tidak dibutuhkan, harga diberikan pada kondisi uang yang konstan. Permasalahannya ada pada faktor deflasi tidak konstan (tidak terprediksi) dalam jangka waktu yang panjang.

iii. R(t) ≡ Y (t+ Δt)−Y (t)

Y (t) =

Z( t)Y (t)

…………………………………………………………………………..

(3)

Sifat dari returns ini akan diperoleh persentase secara langsung pendapatan (gain) dan kerugian (loss) dalam suatu rentang waktu tertentu. Masalahnya adalah returns ini sensitif terhadap perubahan skala untuk waktu yang lama.

iv. S(t) ≡ ln Y (t+Δt) − ln Y (t) ……………………………………………………………………….. (4)Sifatnya persamaan ini merupakan hubungan perkalian tetapi tidak bergantung terhadap faktor deflasi.

Kekurangannya, persamaan ini koreksi dari perubahan skala dapat dikatakan benar jika laju pertumbuhan ekonominya konstan.

SKALA WAKTU PADA PASAR KEUANGAN

Analisis skala waktu dapat ditinjau dari: Waktu fisikWaktu fisik disini sudah terdefinisi yaitu waktu secara real. Tetapi pertukaran saham biasanya tutup pada

malam hari, weekend, dan selama liburan. Hal ini juga terjadi pada pasar global seperti pasar asing. Meskipun pasar ini buka 24 jam tetapi tentu saja ada faktor biologis yang mempengaruhi pertukaran transaksi. Ada yang bertransaksi malam hari, ada yang siang, dan lain-lain. Dengan keacakan ini, sulit untuk menentukan atau memodelkan dinamika stokastik suatu harga hanya dengan faktor waktu fisik saja. Berikut contoh grafik transaksi yang bergantung pada waktu fisik.

GAMBAR 1. Perubahan harga pada tanggal 3 Januari 1994 dari sebuah saham Exxon yang diperdagangkan di Bursa Efek New York. Harga tersebut dicatat pada saat terjadinya transaksi dalam waktu yang acak.

Waktu pasar atau transaksiWaktu transaksi baik digunakan pada transaksi saham. Pada pertukaran pasar asing waktu transaksi bertepatan

dengan waktu fisik. Waktu ini adalah waktu yang paling baik dalam proses transaksi. Tetapi ada beberapa masalah pula dalam analisis waktu ini, diantaranya

i. Informasi yang mempengaruhi harga akan terus ada walaupun pasar telah ditutupii. Pada frekuenis yang tinggi analisis perubahan harga pada malam hari dianggap sebagai perubahan harga

yang singkat (short time)iii. Aktivitas pasar mengimplikasikan asumsi seragam sepanjang jam transaksi pasar

GAMBAR 2. Aktivitas per jam rata-rata pada pasar global valuta asing menunjukkan siklus yang diamati selama satu hari. Tiga puncak tertinggi dikaitkan pada tiga wilayah geografis utama yaitu Amerika, Asia, dan Eropa.

Banyaknya proses transaksi

KESIMPULAN

Tidak mudah untuk menentukan fungsi mana dan waktu kapan yang tepat untuk menganalisis dan memodelkan dinamika stokastik untuk suatu harga barang. Beberapa pilihan diberikan, setiap pilihan berdasarkan asumsi-asumsi yang mungkin terverifikasi ataupun tidak terverifikasi untuk sebuah aset dalam rentang waktu tertentu. Analisis secara empiris juga diperhatikan dengan beberapa perbedaan (i) definisi dari variabel, (ii) perioda waktu analisis, dan (iii) frekuensi dari data yang terekam. Hasilnya begitu rentan, sehingga dibutuhkan treatment yaitu dengan membandingkan hasil satu dengan yang lainnya pada waktu yang berbeda (tidak stasioner). Mungkin ini adalah salah satu alasan mengapa penggolongan statistik keuangan masih kurang, walaupun sudah digunakan banyak analisis secara empiris.

REFERENSI

1. Stanley H. E dan Mantegna R.N, An Introduction to Econophysics: Correlation and Complexity in Finance (Cambridge University Press, Cambridge, 2000), pp. 34–43.