tesisnya kepin

PERILAKU HARGA SAHAM SELAMA PERIODE

PERDAGANGAN DAN NON PERDAGANGAN

TESIS

Diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan guna memperoleh Derajat Sarjana S2

pada Program Studi Manajemen Jurusan Ilmu-Ilmu Sosial

Diajukan oleh

ANANG SUCAHYO

19327/IV-3/1800/02

KEPADA

PROGAM PASCASARJANA UNIVERSITAS GADJAH MADA

YOGYAKARTA 2004

Dengan asma Allah Yang Maha Pengasih lagi Maha Penyayang Segala puji bagi Allah Tuhan sekalian alam Yang Maha Pengasih dan Maha Penyayang

Yang Menguasai hari Pembalasan Hanya kepada Mu aku menyembah dan hanya kepada Mu aku minta pertolongan

Tunjukkan kami jalan yang lurus Yaitu jalan orang yang Kau ridhoi, bukan jalan orang yang Kau murkai

dan bukan jalan orang yang sesat jalan (Al Fatikhah :1-7)

beragama adalah fitrah semua manusia, jika kita renungkan, banyak hal yang memang di luar jangkauan kita

dan setiap kita butuh tempat untuk mengembalikan semuanya…..

bukan suatu cermin keputusasaan….tetapi lebih kepada

kesadaran tertinggi bahwa segalanya tidak dapat berjalan mutlak seperti yang kita inginkan dan pada waktu yang kita harapkan….

keyakinan adanya rencana lain yang lebih indah dari

sekedar apa yang kita inginkan sebenarnya merupakan kekuatan kehidupan, sehingga setiap manusia terus

mampu hidup sesuai dengan aliran kehidupan masing-masing yang satu sama lain sangat berbeda dan

itulah yang membuat dunia lebih berwarna…. (from him)

sebagaimana cinta kasih menghidupkan hati insan dengan kepedihan,

demikian pula kedunguan mengajarinya mencari jalan kebijaksanaan.

rasa pedih dan bodoh mengantarkan insan kepada suka cita yang agung dan kearifan luhur, sebab Zat Yang Maha Agung tidaklah menciptakan

sesuatu dengan sia-sia (Kahlil Gibran)

Kalau engkau tak mampu menjadi pohon yang tegak di puncak bukit Jadilah saja belukar, tetapi . . . .

Belukar yang baik, yang tumbuh di tepi danau.

Kalau engkau tak sanggup menjadi belukar Jadilah saja rumput, tetapi . . . .

Rumput yang memperkuat tanggul pinggiran jalan.

Kalau engkau tak mampu menjadi jalan raya, Jadilah saja jalan kecil, tetapi . . . .

Jalan setapak yang membawa orang ke mata air.

Bukan besar kecilnya tugas yang menjadikan rendahnya nilai dirimu Jadilah saja dirimu . . . .

Sebaik-baik dirimu sendiri. (dari seorang sahabat)

Kupersembahkan karya sederhana ini tuk

Ibu untuk air mata, keikhlasan dan samudera doamu yang selalu mengiringi langkahku

Ayah tercinta yang sudah jauuh diatas sana.. namun cinta dan semangatnya masih selalu saja hadir

menyelimuti dan menyejukkan bathin ini…

Tulang rusukku yang ilang

vi

KATA PENGANTAR

Assalamu’alaikum Wr.Wb. Dengan mengucapkan puji syukur ke hadirat Allah AWT yang senantiasa

memberikan rahmat dan hidayah-Nya, karena dengan segala kekurangan yang ada

pada penyusun, penyusunan tesis yang berjudul “Perilaku Harga Saham selama

Periode Perdagangan dan Non Perdagangan” dapat terselesaikan dengan baik.

Tesis ini disusun untuk memenuhi sebagian syarat guna mencapai derajat sarjana

S2 pada Program Pasca Sarjana Universitas Gadjah Mada.

Penyusun menyadari dengan sepenuh hati bahwa dalam penyelesaian

tesis ini banyak melibatkan berbagai pihak yang dengan tulus telah membimbing,

memberikan bantuan dan dorongan. Dengan kerendahan hati perkenankanlah

penyusun menghaturkan terima kasih kepada:

1. DR. Mamduh M. Hanafi, M.B.A. selaku dosen pembimbing atas segala

bimbingan dan arahan yang diberikan kepada penyusun.

2. Seluruh dosen dan segenap civitas akademika MSI FE UGM yang telah

memberikan kesempatan kepada penyusun selama 2,5 tahun untuk

mempertajam pengetahuanya.

3. Guru-guruku tercinta (TK Jombokan, SD Tawangsari, SMP 1 Wates, SMA 1

Yogyakarta dan TIP FTP UGM). Ilmumu telah memberikan cahaya, semoga

bermanfaat.

4. Ibu atas segala doa dan setumpuk harapan yang terwujud dalam kasih

sayang tiada akhir. Yaa Allah, irkhamhuma kamaa robbayaaniy shoghiiro

5. Bapak, Pak Uwa & Lik Madi atas segala kasih sayangnya yang tiada terputus.

Suatu saat nanti kita akan bersama kembali. Amien

6. Mbak Sri & Mas Alex, keluarga besar Martowiryo & Sastro Setiko yang selalu

memberikan inspirasi, motivasi dan dorongan bagi penyusun untuk selalu

berusaha lebih baik.

7. Kang Dondon Marondonk (arahan bijakmu selalu kuperlukan), Parto & Axlargo

(entrier data), Maz Pa (80% proposalku=karyamu), Om Nuri (makasih

jurnalnya), M Diah (reviewer) untuk diskusi-diskusinya & Wini (ekonometrimu).

Semua kisah pasti ada akhir yang harus dilalui, begitu juga akhir kisah ini

yakinku indah….

vii

8. Saras, Ana, Vero, M Uniek, M Ida, M Vivi, Ika, P Wito, P Agung dan temen-

temen Manajemen Feb 03 atas segala suka dan suka selama ini. Nama kalian

semua telah, selalu dan akan terukir di hatiku. Semuanya tinggal menjadi

sebuah kisah klasik untuk masa depan

9. M Cici (besar & kecil), M Resti, M Ita, M Syuroh dan temen-temen akuntansi

sesama penghuni tetap Lab Internet MSI. The day of struggle for a better

life….Soe Hok Gie

10. Roni cs (Dodi, Fajar, Firdaus, Aan(ce) & the pooh) atas canda dan guraunya

sehingga 4 bulan collecting data berlalu super cepat.

11. Lizard League, temen2 di Copox, TIP 96 (terutama the last generationnya),

anak2 Karanggayam 126 dan GITAPALA yang telah banyak memberikan

pelajaran tentang arti persahabatan dan kehidupan.

12. Underbound tersayang (rintihanmu; nyanyian rindu), guitar bolongku (terbunuh

sepi) dan komputerku yang selalu setia menemaniku.

13. Seluruh pribadi yang telah mengulurkan tangan, hati dan rasa kepadaku

sehingga tesis ini dapat tersusun; yang tidak mungkin disebutkan satu

persatu, karena seorang Anang sering lupa akan pertolongan orang lain,

padahal dia tidak dapat hidup tanpa pertolongan orang lain.

Penyusun menyadari sepenuhnya bahwa tesis ini masih terdapat

kekurangan namun penyusun berharap semoga karya sederhana ini dapat

memberikan setitik sumbangsih dalam pengembangan khazanah ilmu pengetahuan

serta dapat memberikan kontribusi positif bagi kesejahteraan umat manusia.

Wassalam Wr.Wb.

Yogya, Medio Januari 05

Penyusun

viii

DAFTAR ISI

Halaman

Halaman Judul ......................................................................................... i

Halaman Pengesahan.............................................................................. ii

Pernyataan Keaslian ................................................................................ iii

Kata-kata mutiara ..................................................................................... iv

Kata Pengantar ........................................................................................ v

Daftar Isi ............................................................................................ viii

Daftar Tabel.............................................................................................. x

Daftar Gambar.......................................................................................... xii

Daftar Lampiran........................................................................................ xiii

Abstraksi ................................................................................................ xiv

Abstract ................................................................................................ xv

BAB I PENDAHULUAN

A. Latar Belakang Masalah .................................................................... 1

B. Perumusan Masalah .......................................................................... 5

C. Tujuan Penelitian................................................................................ 6

D. Manfaat Penelitian.............................................................................. 6

E. Sistematika Penulisan ........................................................................ 7

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN PENGEMBANGAN HIPOTESIS

A. Informasi Publik dan Informasi Privat ................................................. 8

B. Periode Perdagangan dan non Perdagangan .................................... 11

C. Return Harian ..................................................................................... 14

D. Noise .................................................................................................. 17

E. Hubungan antara Size dengan Volatilitas Return............................... 20

F. Hubungan antara Volume Perdagangan dengan Volatilitas Return... 21

G. Hubungan antara Bid-Ask Spread dengan Volatilitas Return............. 22

H. Hubungan antara Hari Perdagangan dengan Volatilitas Return ........ 24

I. Hubungan antara up dan down Market dengan Volatilitas Return ..... 28

J. Hubungan antara Tick Size dengan Volatilitas Return ....................... 28

BAB III METODE PENELITIAN

A. Data dan Sampel Penelitian ............................................................... 30

B. Jenis Data........................................................................................... 31

ix

C. Metode Pengumpulan Data................................................................ 31

D. Definisi Operasional ........................................................................... 32

E. Analisis Data....................................................................................... 35

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PENGUJIAN HIPOTESIS

A. Volatilitas Return selama Periode Perdagangan dan non Perdagangan 38

B. Volatilitas Return Harian..................................................................... 41

C. Noise ................................................................................................. 43

D. Analisis Sensivitas terhadap Size....................................................... 44

E. Analisis Sensivitas terhadap Volume Perdagangan........................... 46

F. Analisis Sensivitas terhadap Bid-Ask Spread..................................... 50

G. Analisis Sensivitas terhadap Day of the Week ................................... 53

H. Analisis Sensivitas terhadap Return Pasar ........................................ 56

I. Analisis Sensivitas terhadap Perubahan Kebijakan Tick Size ........... 59

BAB V SIMPULAN, KETERBATASAN PENELITIAN DAN SARAN

A. Simpulan ............................................................................................ 63

B. Keterbatasan Penelitian dan Saran ................................................... 65

DAFTAR PUSTAKA

LAMPIRAN

x

DAFTAR TABEL

Halaman

Tabel 1. Return Periode Perdagangan dan Non Perdagangan

untuk tahun 2000 dan 2003 (dalam desimal)...................................... 39

Tabel 2. Rasio Varians Return Periode Perdagangan dan Non Perdagangan

untuk tahun 2000 dan 2003 ................................................................ 39

Tabel 3. Return Harian untuk tahun 2000 dan 2003 (dalam desimal)............... 42

Tabel 4. Rasio Varians Return Harian untuk tahun 2000 dan 2003.................. 42

Tabel 5. Autokorelasi Return untuk tahun 2000 dan 2003 ................................ 43


untuk Size Quintiles ............................................................................ 44


untuk Size Quintiles ............................................................................ 45

Tabel 8. Return Harian untuk Size Quintiles .................................................... 46

Tabel 9. Rasio Varians Return Harian untuk Size Quintiles ............................. 46

Tabel 10. Autokorelasi Return untuk Size Quintiles ........................................... 47


untuk Quintil Volume Perdagangan .................................................... 39


untuk Quintil Volume Perdagangan .................................................... 39

Tabel 13. Return Harian untuk Quintil Volume Perdagangan ............................ 42

Tabel 14. Rasio Varians Return Harian untuk Quintil Volume Perdagangan..... 42

Tabel 15. Autokorelasi Return untuk Quintil Volume Perdagangan ................... 43


untuk Bid-Ask Spread Quintiles .......................................................... 39


untuk Bid-Ask Spread Quintiles .......................................................... 39

Tabel 18. Return Harian untuk Bid-Ask Spread Quintiles .................................. 42

Tabel 19. Rasio Varians Return Harian untuk Bid-Ask Spread Quintiles ........... 42

Tabel 20. Autokorelasi Return untuk Bid-Ask Spread Quintiles ......................... 43


untuk Day of the Week ........................................................................ 39

xi


untuk Day of the Week ........................................................................ 39

Tabel 23. Return Harian untuk Day of the Week................................................ 42

Tabel 24. Rasio Varians Return Harian untuk Day of the Week ........................ 42

Tabel 25. Autokorelasi Return untuk Day of the Week....................................... 43


untuk Return Pasar ............................................................................. 39


untuk Return Pasar ............................................................................. 39

Tabel 28. Return Harian untuk Return Pasar ..................................................... 42

Tabel 29. Rasio Varians Return Return Pasar ................................................... 42

Tabel 30. Autokorelasi Return untuk Return Pasar ............................................ 43


untuk Perubahan Kebijakan Tick Size ................................................ 39


untuk Perubahan Kebijakan Tick Size ................................................ 39

Tabel 33. Return Harian untuk Perubahan Kebijakan Tick Size ........................ 42

Tabel 34. Rasio Varians Return Harian untuk Perubahan Kebijakan Tick Size . 42

Tabel 35. Autokorelasi Return untuk Perubahan Kebijakan Tick Size ............... 43

xii

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 1. Metode Perdagangan di Berbagai Negara ..................................... 15

Gambar 2. Periode Transaksi di BEJ ............................................................... 33

xiii

DAFTAR LAMPIRAN

Halaman

Lampiran 1. Daftar Perusahaan LQ 45 tahun 2000 dan 2003 ..................................... 71

Lampiran 2. Rata-rata dan Varians Return tahun 2000 dan 2003 ................................ 72

Lampiran 3. Rata-rata dan Varians Return untuk Size Quintil ...................................... 74

Lampiran 4. Rata-rata dan Varians Return untuk Trading Volume Quintil .................... 77

Lampiran 5. Rata-rata dan Varians Return untuk Bid-Ask Spread Quintil .................... 80

Lampiran 6. Rata-rata dan Varians Return untuk hari Senin - Jumat ........................... 83

Lampiran 7. Rata-rata dan Varians Return untuk Return Pasar Positif dan Tidak........ 86

Lampiran 8. Rata-rata dan Varians Return untuk Tick Size .......................................... 87

Lampiran 9. Terima Kasih ............................................................................................. 91

xiv

PERILAKU HARGA SAHAM SELAMA PERIODE

PERDAGANGAN DAN NON PERDAGANGAN

ABSTRAKSI

Penelitian ini menguji volatilitas return selama periode perdagangan dan periode non perdagangan dan volatilias return harian di Bursa Efek Jakarta (BEJ). Periode perdagangan di BEJ dibagi menjadi dua sesi (sesi pagi dan sesi siang), sehingga ada dua periode non perdagangan yaitu istirahat siang hari dan periode malam hari. Hasil penelitian menunjukkan bahwa varians return tertinggi pada sesi pagi hari dan terendah pada periode istirahat siang. Volatilitas return harian yang dihitung dari harga pembukaan tidak berbeda secara signifikan dengan harga penutupan. Hal ini disebabkan harga pembukaan dan penutupan (pada setiap sesi) di BEJ dilakukan dengan mekanisme perdagangan yang sama, berbeda dengan Bursa Efek New York (NYSE) dan Bursa Efek Tokyo (TSE). Perilaku harga selama periode perdagangan dan non perdagangan sensitif terhadap size, volume perdagangan, bid-ask spread, day of the week, kondisi pasar dan tick size. Kata kunci: volatilitas, periode perdagangan dan non perdangan, harga pembukaan

dan penutupan

xv

STOCK PRICE BEHAVIOUR OVER TRADING AND NON-

TRADING PERIODS

ABSTRACT

This study examines the volatility of return during trading and non –trading hours and the volatility of daily stock return for securities trading on the Jakarta Stock Exchange (JSX). The JSX operates two trading sessions (the morning and the afternoon sessions) then there are two breaks in trading : a short one during business hours (lunch break) and long one overnight. The result indicate that the morning session return varinces is the highest and lunch break return variances is the lowest. The volatility on daily return calculated from opening prices found to be not significantly different than those calculted from closing prices, because on the JSX the opening and the closing price are determined by using the same procedure, unlike the New York Stock Exchange (NYSE) and the Tokyo Stock Exchange (TSE). Finally, stock price behaviour in trading and non-tarding periods are sensitive to size, traing-volume, bid-ask spread, day of the week, market condition and tick size. Key words: volatility, trading and non-trading periods, open and close price

1

BAB I

PENDAHULUAN

A. Latar Belakang

Pada dasawarsa terakhir kegiatan perdagangan di Bursa Efek Jakarta (BEJ)

semakin meningkat. Hal ini disebabkan oleh besarnya perhatian investor terhadap

bursa efek, yang merupakan salah satu alternatif untuk menanamkan investasinya.

Bursa efek sebenarnya sama dengan pasar-pasar lainnya, yaitu tempat dimana

bertemunya penjual dengan pembeli, hanya yang diperdagangkan adalah efek-

efek. Semua yang termasuk surat berharga bisa disebut efek, seperti surat

pengakuan hutang, surat berharga komersial, saham, obligasi, sekuritas kredit,

tanda bukti hutang, right issue, warrant, opsi dan produk-produk turunan

(derivative) lainnya yang ditetapkan sebagai efek oleh Badan Pengawas Pasar

Modal (BAPEPAM). Saham merupakan salah satu efek yang aktif

diperdagangkan investor di BEJ.

Dalam aktivitas perdagangan invstor akan memperhatikan return yang

akan diperoleh. Selain itu investor harus mempertimbangkan dengan besarnya

risiko yang harus dipikul. Oleh karena itu investor dalam melakukan transaksi di

bursa saham tidak begitu saja melakukan pembelian saham, namun melakukan

penilaian atas perusahaan emiten dengan baik.

Salah satu aspek yang menjadi bahan penilaian ialah kemampuan emiten

menghasilkan return. Seorang investor akan mengharapkan return yang tinggi dari

investasi yang dilakukannya. Return seringkali diidentikkan dengan pergerakan

harga saham. Harga saham yang meningkat berarti kemampuan perusahaan

2

tersebut menghasilkan laba meningkat, sehingga return yang didapatkan juga

meningkat. Oleh karena itu pergerakan harga saham selalu menjadi isu yang

menarik di bidang keuangan.

Menurut Huang, Liu dan Fu (2000) pergerakan harga saham

merefleksikan dua hal, yaitu informasi dan noise. Informasi diklasifikasikan

menjadi dua, yaitu informasi publik dan informasi privat. Informasi publik

merupakan informasi yang tersedia bagi seluruh investor dan mempengaruhi

harga sekuritas pada saat informasi diumumkan kepada seluruh investor.

Sedangkan informasi privat merupakan informasi yang hanya dimiliki oleh

sebagian kecil investor.

Noise juga mempengaruhi harga sekuritas. Noise terlihat dengan

ketidaktepatan persepsi atau kepercayaan dari investor mengenai nilai sekuritas

yang sesungguhnya. Meskipun ketiga faktor tersebut mempengaruhi harga

sekuritas tetapi dampak relatif dari ketiga faktor tadi bergantung pada periode

sekuritas-sekuritas tersebut diperdagangkan pada sebuah pasar.

Pemilihan periode perdagangan merupakan faktor penting yang

mempengaruhi proses pemberian informasi mengenai harga sekuritas. Umumnya,

informasi privat disampaikan oleh para pedagang yang memiliki informasi

melalui perdagangan dalam suatu periode perdagangan, sehingga informasi privat

cenderung mempengaruhi return pada saat perdagangan. Akibatnya volatilitas

pada periode perdagangan lebih tinggi dibandingkan periode non perdagangan

(Guner & Onder, 2002). Sedangkan informasi publik, tidak dibatasi hanya pada

saat perdagangan saja tetapi juga pada periode non perdagangan dan cenderung

3

mempengaruhi return pada periode perdagangan maupun non perdagangan

sehingga volatilitas return pada periode non perdagangan lebih tinggi

dibandingkan dengan periode perdagangan karena waktunya relatif lebih panjang

(Huang, Liu & Fu, 2000).

Perbedaan antara noise dan informasi diindikasikan dengan perbedaan

nilai autokorelasi antara periode perdagangan dengan periode-periode sebelumnya

atau periode non perdagangan dengan periode-periode sebelumnya (Amihud &

Mendelson, 1991) dan autokorelasi untuk return harian (Guner & Onder, 2002).

Autokorelasi yang bernilai negatif mengindikasikan adanya noise sedangkan

autokorelasi yang bernilai nol atau positif mengindikasikan informasi

dihubungkan dengan volatilitas pada waktu pembukaan.

Dengan kata lain, menurut hipotesis noise pergerakan harga yang tidak

disebabkan oleh perubahan yang fundamental akan kembali ke harga semula pada

periode selanjutnya, sehingga return series berkorelasi negatif. Di sisi lain,

menurut hipotesis informasi pergerakan harga yang disebabkan oleh adanya

informasi baru tidak akan kembali. Jika informasi tersebut hanya mempengaruhi

pergerakan harga selama satu periode maka autokorelasinya bernilai nol. Tetapi

jika pengaruhnya dalam waktu yang lama (lebih dari satu periode) maka

autokorelasinya bernilai positif.

Penelitian ini akan menguji perilaku harga saham pada periode

perdagangan dan non perdagangan di BEJ. Lebih spesifik penelitian ini akan

menguji varians return saham selama periode perdagangan dan non perdagangan

dan menguji hipotesis yang relevan untuk menjelaskan perilaku harga saham.

4

Penelitian mengenai perilaku harga saham selama periode perdagangan dan non

perdagangan akan menunjukkan proses informasi dalam pasar finansial. Dampak

relatif informasi publik, informasi privat dan noise dapat ditunjukkan dari periode

perdagangan dan non perdagangan. Caranya dengan melihat varians pada periode

perdagangan dan non perdagangan dan autokorelasinya.

Periode perdagangan di BEJ dibagi menjadi dua sesi, yaitu sesi pagi

(sesi pertama) dan sore (sesi kedua) dan dilaksanakan pada hari Senin sampai

dengan hari Jumat. Sesi pertama pada aktivitas perdagangan hari Senin sampai

dengan hari Kamis dilaksanakan mulai pukul 09.30 WIB sampai dengan pukul

12.00 WIB dan sesi kedua dimulai pada pukul 13.30 WIB sampai dengan pukul

16.00 WIB. Sedangkan sesi pertama untuk aktivitas perdagangan hari Jumat

dimulai pada pukul 09.30 WIB sampai dengan pukul 11.30 WIB dan sesi kedua

dimulai pada pukul 14.00 WIB sampai dengan pukul 16.00 WIB. Antara kedua

sesi dipisahkan oleh istirahat siang, sehingga varians periode non perdagangan

meliputi varians return malam hari (R1) dan istirahat siang (R3), sedangkan

varians periode perdagangan meliputi varians return sesi pertama (R2) dan varians

return sesi kedua (R4).

Selain itu penelitian ini juga menguji volatilitas return harian. Empat

buah return digunakan untuk menganalisis volatilitas return selama 24 jam yaitu

harga pembukaan dan penutupan pada sesi pertama perdagangan (O1 dan C1) dan

harga pembukaan dan penutupan pada sesi kedua (O2 dan C2). Rasio varians

digunakan untuk menganalisis keseragaman kedatangan informasi selama satu

hari (Guner & Onder, 2002). Jika informasi menggerakkan harga dan volatilitas

5

hanya disebabkan oleh adanya informasi serta datangnya informasi seragam,

maka volatilitas return harian yang dihitung dari harga pembukaan dan penutupan

untuk masing-masing sesi, seharusnya sama. Selain itu varians open to open dan

varians close to close juga digunakan untuk menganalisis pengaruh mekanisme

perdagangan (Amihud & Mendelson, 1987). Perbedaan mekanisme perdagangan

antara pembukaan dan penutupan perdagangan di Tokyo Stock Exchange (TSE)

menyebabkan perbedaan volatilitas antara return open to open dengan return close

to close. Karakteristik BEJ berbeda dengan di TSE, karena di BEJ tidak ada

perbedaan mekanisme perdagangan antara pembukaan dan penutupan, sehingga

diduga tidak ada perbedaan yang siginifikan antar varians open to open dengan

close to close.

Menurut Huang, Liu dan Fu (2000) varians return periode perdagangan

dan varians return non periode perdagangan sangat sensitif terhadap kondisi pasar

(meliputi size, volume perdagangan, bid-ask spread, day of the week, return pasar

dan perubahan kebijakan tick size). Oleh karena itu pada bagian akhir penelitian

ini, quintil portofolio dibentuk untuk menguji kestabilan perilaku harga pada

periode perdagangan dan non perdagangan pada kondisi pasar yang berbeda-beda.

B. Perumusan Masalah

Berdasarkan pengamatan mengenai perilaku harga saham selama periode

perdagangan maupun non perdagangan oleh peneliti sebelumnya, maka dapat

dirumuskan permasalahan sebagai berikut.

1. bagaimana varians return pada periode perdagangan dan non perdagangan

2. bagaimana keseragaman volatilitas return harian

6

3. bagaimana autokorelasi antara periode perdagangan dan periode non

perdagangan dengan periode-periode sebelumnya serta return harian dengan

hari sebelumnya

4. bagaimana sensitivitas perilaku harga terhadap kondisi pasar (meliputi size,

volume perdagangan, bid-ask spread, day of the week, return pasar dan

perubahan kebijakan tick size).

C. Tujuan Penelitian

Tujuan penelitian ini adalah

1. menguji varians return pada periode perdagangan dan non perdagangan

2. menguji keseragaman volatilitas return harian

3. menguji autokorelasi antara periode perdagangan dan periode non

perdagangan dengan periode-periode sebelumnya serta return harian dengan

hari sebelumnya

4. menguji sensitivitas perilaku harga terhadap kondisi pasar (meliputi size,

volume perdagangan, bid-ask spread, day of the week, return pasar dan

perubahan kebijakan tick size).

D. Manfaat Penelitian

Penelitian ini diharapkan memberi tambahan kontribusi empiris terhadap perilaku

harga saham pada periode perdagangan dan non perdagangan, keseragaman

volatilitas return harian dan noise di BEJ. Selain itu penelitian ini melihat

pengaruh kondisi pasar (meliputi size, volume perdagangan, bid-ask spread, day

of the week, return pasar dan perubahan kebijakan tick size) terhadap perilaku

harga. Diharapkan hasil penelitian ini dapat memberikan informasi bagi investor

dalam melakukan analisa terhadap investasi yang akan dilakukannya mengenai

7

peran perilaku harga selama periode perdagangan dan non perdagangan dalam

membentuk harga, sehingga investor dapat mengambil keputusan yang lebih baik.

E. Sistematika Penulisan

Penelitian ini akan disusun dengan sistematika penulisan sebagai berikut:

BAB I. Pendahuluan.

BAB II. Tinjauan pustaka dan pengembangan hipotesis.

BAB III. Metode Penelitian.

BAB IV. Hasil penelitian dan pengujian hipotesis.

BAB V. Simpulan, keterbatasan penelitian dan saran.

8

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA DAN PENGEMBANGAN HIPOTESIS

A. Informasi Publik dan Informasi Privat

Volatilitas harga saham berawal dari aktivitas re-evaluasi investor (Sialia, 1991).

Proses re-evaluasi dilaksanakan dengan jalan mengestimasi harapan perolehan

pendapatan dan risikonya guna menentukan nilai intrinsik saham menggunakan

data yang paling akhir. Hasil yang diperoleh dibandingkan dengan harga yang

terjadi untuk mengetahui kewajaran harga tersebut. Dari penilaian kewajaran ini

diambil keputusan untuk membeli atau menjual saham. Pada kondisi ini, ada dua

pihak yang memiliki tujuan yang bertentangan, yaitu pembeli saham yang

menghendaki kenaikan harga setelah proses pembelian dan pihak penjual yang

menghendaki penurunan harga. Tujuan yang bertentangan ini yang

mengakibatkan volatilitas harga saham.

Setiap kali tercipta harga, maka pada saat yang bersamaan tercipta pula

keseimbangan penawaran dan permintaan saham. Tingkat volatilitas harga saham

sebanding dengan fluktuasi nilai intrinsik saham, dan informasi yang masuk ke

investor akan sangat mempengaruhi terhadap re-evaluasi harga saham (Francis,

1986 dalam Harsono, 2003). Oleh karena itu proses volatilitas harga saham tidak

dapat dipisahkan dengan masuknya informasi baru kepada investor.

Menurut Fama (1970), harga saham akan mencerminkan semua

informasi yang tersedia, meliputi harga sebelumnya, informasi publik dan

informasi privat. Informasi privat jarang terjadi (Fama, 1991) dan hanya

mempengaruhi harga melalui perdagangan oleh investor berinformasi, yang

9

biasanya berdagang berdasarkan informasi mereka selama lebih sehari. Informasi

publik merupakan informasi yang dikenali pada saat yang sama dengan saat

mempengaruhi harga, sebelum seorang pun bisa menggunakannya sebagai dasar

untuk berdagang (French & Roll, 1986 dalam Berry dan Howe, 1994).

Sinyal informasi publik tersedia bagi semua pedagang tapi dinilai secara

berbeda oleh pedagang yang berbeda (Odean, 1998). Investor berinformasi

maupun tak berinformasi, berdagang hanya bila ada informasi baru mengenai arus

kas mendatang saham atau mengenai variabel lain seperti kekayaan, preferensi,

peluang investasi. Reaksi investor terhadap informasi terjadi saat informasi

tersebut muncul menghasilkan perubahan harga yang mencerminkan ekspektasi

risiko dan perolehan investor (Berry & Howe, 1994)

Ini didukung oleh Nofsinger (2001) yang meneliti perilaku perdagangan

investor institusi dan investor individual setelah adanya informasi firm specific

yang di-release Wall Street Journal dan pengumuman makroekonomi. Investor

cenderung memperhatikan informasi yang di-release khususnya informasi tentang

earnings dan dividen untuk firm specific. Investor institusi dan individual akan

membeli setelah adanya good economics news dan menjual setelah adanya bad

economics news. Hal ini menunjukkan bahwa informasi publik yang di-release

Wall Street Journal dan pengumuman makroekonomi akan sangat mempengaruhi

volatilitas harga saham.

Bahkan menurut Balduzzi, Elton dan Green (2001) sebagian besar

informasi publik pengaruhnya cenderung sangat cepat (dalam 1 menit atau

kurang). Hal ini didukung oleh Frino dan Hill (2001) yang menyatakan bahwa

perilaku harga saham akan sangat dipengaruhi oleh pengumuman informasi publik

10

di Sydney Future Exchange (SFE). Dari analisis volatilitas harga, volume

perdagangan dan bid-ask spread mengindikasikan bahwa penyesuaian terhadap

informasi baru terjadi dengan sangat cepat, hanya dalam 240 detik pengaruhnya

pengumuman baru itu sudah dapat dideteksi. Analisis pengaruh bid-ask spread

sangat kelihatan pada 20 detik sebelum ada informasi publik dan 30 detik setelah

informasi publik dikeluarkan. Peningkatan bid-ask spread ini sangat erat

hubungannya dengan volatilitas harga, yang mengimplikasikan respon pasar

terhadap adanya informasi publik.

Adanya pengumuman publik dan informasi (yang diproksikan dengan

peningkatan volume dan perubahan harga besar-besaran) menyebabkan abnormal

return menjadi besar (Pritamani & Singal, 2001). Jika informasi tersebut

berhubungan dengan earning atau sesuai dengan rekomendasi analis maka

abnormal return selama 20 hari menjadi lebih besar berkisar 3% sampai dengan

4% untuk positive events dan -2,25% untuk negative events.

Selain informasi publik, informasi privat juga mempengaruhi volatilitas

harga. Menurut Grundy dan Kim (2002) menyatakan bahwa tingkat heteregonitas

informasi berdampak pada peningkatan variabilitas harga sebesar 20%-46%

dibandingkan dengan homogeneous full information economy. Hal ini berarti

bahwa sinyal-sinyal informasi privat berkontribusi positif terhadap variabilitas

harga dibandingkan dengan informasi publik.

Suhaibani dan Kryzanowski (2000) dengan menggunakan data dari

Saudi Stock Market (SSM) meneliti information content penawaran baru.

Penawaran-penawaran baru yang lebih besar dan lebih agresif dikarenakan lebih

banyaknya informasi. Pengukuran relatif informasi penawaran mengimplikasikan

11

bahwa menunjukkan bahwa informasi privat merupakan hal yang penting dalam

perdagangan saham.

B. Periode Perdagangan dan non Perdagangan

Reaksi investor terhadap informasi baru saat informasi tersebut muncul

menghasilkan perubahan harga yang mencerminkan ekspektasi risiko dan

perolehan investor (Bery & Howe, 1994). Informasi publik akan di-release lebih

lama pada periode malam hari (overnight) daripada periode perdagangan. Oleh

karena itu, volatilitas return lebih tinggi pada periode non perdagangan daripada

periode perdagangan.

Tetapi hal ini bertentangan dengan hasil penelitian yang dilakukan

Amihud dan Mendelson (1991) dan Huang, Liu dan Fu (2000) yang membuktikan

bahwa volatilitas return lebih tinggi pada periode perdagangan karena didorong

informasi privat. Informasi privat diasumsikan di-release selama periode

perdagangan oleh pedagang yang memiliki informasi, maka hipotesis informasi

privat memprediksikan bahwa return pada saat periode perdagangan lebih tinggi

dari return pada periode non perdagangan.

Periode perdagangan di BEJ meliputi dua sesi yaitu sesi pertama (pagi)

dan sesi kedua (sore). Sehingga diduga bahwa varians return pada sesi pertama

dan sesi kedua (periode perdagangan) lebih besar dibandingkan dengan varians

return periode malam hari. Hal ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh

Ko, Lee dan Chung (1995) yang menguji perilaku intraday dari volatilitas harga

saham pada Korea Stock Exchange (KSE). Adanya informasi menyebabkan

volatilitas harga saham lebih besar terjadi pada periode perdagangan (sesi pertama

dan kedua), bukan malam hari (overnight period).

12

Oleh karena dapat dihipotesiskan sebagai berikut

Hipotesis 1a: varians return pada saat sesi pertama lebih tinggi

dari varians return pada periode malam

Hipotesis 1b: varians return pada saat sesi kedua lebih tinggi dari

varians return pada periode malam

Penelitian Ito, Lyons dan Melvin (1998) menguji informasi privat yang

direlease selama istirahat siang dalam perdagangan Tokyo menyebabkan

tingginya volatilitas harga. Hal ini didukung oleh Guner dan Onder (2001) yang

menyatakan bahwa di Turki volatilitas pada sesi istirahat siang tinggi disebabkan

adanya informasi privat. Tetapi bila dibandingkan dengan sesi pertama dan sesi

kedua periode perdagangan, volatilitas pada sesi istirahat siang lebih rendah. Hal

ini disebabkan karena waktu istirahat siang yang relatif sebentar dan intensitas

informasi yang lebih rendah dibandingkan pada periode perdagangan (Guner &

Onder, 2001).

Hipotesis 1c: varians return pada saat sesi pertama lebih tinggi

dari varians return pada periode istirahat siang

Hipotesis 1d: varians return pada saat sesi kedua lebih tinggi dari

varians return pada periode istirahat siang

Selanjutnya Ko, Lee dan Chung (1995) menemukan adanya perbedaan

antara varians return pada sesi pertama dan sesi kedua, walau perbedaan itu tidak

signifikan bila diuji dengan pengujian statistik metode Levene yang dimodifikasi.

Guner dan Onder (2002) menyatakan bahwa varians return pada sesi pertama di

Istanbul Stock Exchange (ISE) lebih tinggi bila dibandingkan dengan varians

return pada sesi kedua. Rasio perbandingan antara varians return sesi perdagangan

13

pagi dan terhadap varians return perdagangan siang adalah sebesar 1,30 (lebih

besar sesi pagi), tetapi secara statistik tidak siginifikan. Hasil ini mengindikasikan

bahwa bahwa return pada sesi pagi hari lebih volatil bila dibandingkan dengan

sesi siang hari. Hal ini disebabkan banyaknya informasi dan noise yang beredar

pada sesi pagi hari.

Oleh karena dapat dihipotesiskan sebagai berikut

Hipotesis 2: varians return pada saat sesi pertama (R2) lebih tinggi

dari varians return pada sesi kedua (R4)

Volatilitas return selama istirahat siang akan sama dengan volatilitas

return pada malam hari. Hal ini disebabkan karena para investor tidak aktif

menyerap informasi dan informasi publik tidak direspon dengan baik oleh pasar.

Di satu sisi, ada pendapat bahwa selama istirahat siang para investor tetap dapat

mendapatkan informasi. Artinya selama istirahat siang ada informasi privat yang

beredar (Ito, Lyons & Melvin, 1998).

Hal ini didukung oleh penelitian yang dilakukan oleh Guner dan Onder

(2002) yang menemukan bahwa volatilitas harga saham selama istirahat siang

lebih tinggi bila dibandingkan dengan periode malam hari. Hasil penelitian ini

mengindikasikan bahwa informasi terus hadir selama istirahat siang melalui

perdagangan yang ditunda karena adanya istirahat siang.

Tetapi hal ini tidak didukung oleh penelitian Amihud dan Mendelson

(1991) yang menyatakan bahwa tingkat kedatangan informasi selama istirahat

siang adalah rendah, karena para pedagang beristirahat untuk makan dan intesitas

perdagangan turun, sehingga informed traders kurang aktif untuk berdagang.

Selain itu informasi publik yang di-release lebih lama pada periode malam hari

14

daripada periode istirahat siang. Oleh karena itu, volatilitas return lebih tinggi

pada periode malam hari (R1) daripada periode istirahat siang (R3).

Hipotesis 3: varians return pada saat periode malam (R1) lebih

tinggi dari varians return pada periode istirahat siang (R3)

C. Return Harian

Selain meneliti varians trading dan non trading, penelitian ini juga menguji

volatilitas return harian. Empat buah return digunakan untuk menganalisis

volatilitas return selama 24 jam yaitu harga pembukaan dan penutupan pada sesi

pertama perdagangan (O1 dan C1) dan harga pembukaan dan penutupan pada sesi

kedua (O2 dan C2). Rasio varians digunakan untuk menganalisis keseragaman

kedatangan informasi selama satu hari (Guner & Onder, 2002).

Penemuan fenomena bahwa pada periode open-to-open, varians

returnnya lebih tinggi daripada periode close-to-close di uji oleh Amihud dan

Mendelson (1987) dan Stoll dan Whaley (1990). Amihud dan Mendelson (1987)

berpendapat bahwa pola harga yang terjadi dikarenakan perbedaan mekanisme

perdagangan yang diadopsi oleh stock exchanges dalam menentukan harga.

Amihud dan Mendelson (1987) dan Stoll dan Whaley (1990) menguji hipotesis

mekanisme perdagangan dengan membandingkan varians return open-to-open

terhadap varians return close-to-close untuk saham-saham yang terdaftar di

NYSE. NYSE mengadopsi kedua mekanisme perdagangan. Harga pembukaan

ditentukan dengan mekanisme call market, sedangkan harga penutupan ditentukan

dengan metode continous. Hasilnya, mereka menemukan bahwa varians return

selama periode open-to-open lebih tinggi daripada varians return selama periode

15

close-to-close dan menyimpulkan bahwa hasil tersebut konsisten dengan hipotesis

mekanisme perdagangan yang dipakai.

Hal ini berbeda dengan mekanisme perdagangan di BEJ dimana harga

pembukaan dan penutupan ditentukan oleh continous method. Artinya jika

mekanisme perdagangan menggerakkan volatilitas maka tidak ada perbedaan

yang signifikan antara varians open to open dengan close to close. Perbedaan

mekanisme perdangan BEJ dengan bursa efek lainnya dapat dilihat pada

Gambar1.

Sesi pertama Sesi kedua Indonesia | ← CA → | | ← CA → | Hongkong | ← CA → | | ← CA → | Korea CM ← CA → | CM ← CA → CM Malaysia | ← CM → | | ← CM → | Singapura | ← CA → | | ← CA → | Taiwan | ← CM → | Thailand CM ← CA → | CM ← CA → | Tokyo CM ← CA → | CM ← CA → | NYSE CM ← CA → | Turki | ← CA → | | ← CA → | CM: Call Market Method CA: Continous Auction Method Sumber: Chang, Hsu, Huang dan Rhe (1999) dan Guner dan Onder (2002)

Gambar 1. Metode Perdagangan di Berbagai Negara

Ternyata hipotesis mekanisme perdagangan bukanlah faktor tunggal

yang menjelaskan tingginya volatilitas return pada pembukaan NYSE. Harga

pembukaan bisa lebih volatil dari harga penutupan bisa disebabkan juga oleh

monopoly power specialis dan ketiadaan perdagangan sepanjang malam (Lam &

Tong, 1999). Hal ini didukung oleh penelitian yang dilakukan oleh Guner dan

Onder (2002) yang menyatakan bahwa varians return open to open di ISE

(Istanbul Stock Exchange) lebih tinggi dibandingkan dengan varians return close

16

to close baik pada sesi pertama dan kedua. Karena tidak ada perbedaan prosedur

perdagangan pada pembukaan dan fase sitirahat pada ISE, maka perbedaan

tersebut disebabkan oleh ketiadaan perdagangan selama periode nontrading

sebelumnya/trading halt (Amihud & Mendelson, 1991). Oleh karena itu

hipotesisnya dapat dijabarkan sebagai berikut

Hipotesis 4a: varians return open to open pada sesi pertama (O1)

lebih tinggi dibandingkan dengan varians return close to close pada sesi

pertama (C1)

Hipotesis 4b: varians return open to open pada sesi pertama (O1)

lebih tinggi dibandingkan dengan varians return close to close pada sesi

kedua (C2)

Hipotesis 4c: varians return open to open pada sesi kedua (O2) lebih

tinggi dibandingkan dengan varians return close to close pada sesi pertama

(C1)

Hipotesis 4d: varians return open to open pada sesi kedua (O2) lebih

tinggi dibandingkan dengan varians return close to close pada sesi kedua (C2)

Pengujian rata-rata bid-ask spread untuk masing-masing menit dari

trading day menunjukkan bahwa spreads relatif tinggi pada menit ketiga, dan

selanjutnya turun sampai menit 293 dan lalu naik naik sampai penutupan

perdagangan sehingga plot spreads trading day menunjukkan kebalikan bentuk J

(Mcnish & Wood, 1992). Analisis ini menunjukkan bahwa bid-ask spread lebih

17

tinggi pada permulaan perdagangan dan akan turun pada untuk periode

selanjutnya.

Hal ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan Guner dan Onder

(2002) yang menyatakan bahwa volatilitas pada harga pembukaan pada sesi pagi

lebih tinggi dibandingkan dengan volatilitas pada harga siang hari. Hal ini

disebabkan karena pada sesi pertama ada 18 jam periode non perdagangan dan

hanya terdapat dua jam periode non perdagangan di ISE. Panjangnya periode non

perdagangan sebelum pembukaan mempengaruhi volatilitas pembukaan.

Hipotesis 5: varians return open to open pada sesi pertama (O1)

lebih tinggi dibandingkan dengan varians return open to open pada sesi

kedua (O2)

Selanjutnya hasil penelitian Guner dan Onder (2002) mengindikasikan

bahwa varians return close to close pada sesi pertama lebih tinggi dibandingkan

varians return close to close pada sesi kedua. Hal ini disebabkan tingkat

uncertainty faced investor pada penutupan masing-masing sesi perdagangan.

Tingginya uncertainty pada sesi pertama menyebabkan volatilitas return harian

pada sesi pertama lebih tinggi dibandingkan dengan volatilitas return pada sesi

kedua.

Hipotesis 6: varians return close to close pada sesi pertama(C1) lebih

tinggi dibandingkan dengan varians return close to close pada sesi kedua(C2)

D. Noise

Pendekatan noise trading menyatakan bahwa terdapat variabilitas harga yang

diakibatkan oleh perdagangan tak terduga yang nampak tak berkorelasi dengan

18

informasi yang valid. Noise trading berdasar seakan-akan noise merupakan

informasi. Semakin banyak noise trading semakin tidak likuid pasar, dalam arti

semakin sering perdagangan yang memungkinkan pengamatan terhadap harga.

Tetapi noise trading sebenarnya menempatkan noise ke dalam harga (Harsono,

2003).

Harga saham mencerminkan informasi dari pedagang berbasis informasi

dan noise dari noise trader. Noise yang ditempatkan noise trader ke dalam harga

saham akan kumulatif, sehingga harga saham akan cenderung bergerak balik ke

nilainya di sepanjang waktu. Semakin jauh harga saham bergerak menjauhi

nilainya, semakin cepat cenderung balik kembali (Black, 1986).

Sejumlah anomali pasar finansial, termasuk volatilitas berlebihan dan

mean reversion dalam harga pasar saham, bisa dijelaskan oleh gagasan noise

trader. Perilaku arbitrage profesional merupakan respon terhadap noise trading

daripada sebagai perdagangan berbasis fundamental. Kebanyakan arbitrage

profesional menghabiskan sumber daya mereka memeriksa dan memprediksi

sinyal palsu yang diikuti noise trader (DeLong, Shleifer, Summers & Waldman,

1990 dalam Harsono, 2003).

Noise trader membentuk taksiran yang salah terutama mengenai varians

distribusi perolehan aktiva tertentu. Untuk mispersepsi semacam itu noise trader

sebagai kelompok tidak hanya menghasilkan perolehan lebih tinggi daripada yang

dihasilkan investor rasional tetapi bisa survive dan mendominasi pasar dalam hal

kekayaan jangka panjang, sekalipun mengambil risiko berlebihan.

Strategi perdagang berbasis noise bisa berpotensi menimbulkan

destabilisasi dan mendorong harga menjauh dari fundamental bila mereka

19

membentuk herd. Tetapi harga akan stabil bila perdagangan berbasis fundamental

cukup kuat untuk mencegah harga bergerak menjauhi fundamental dan merespon

informasi fundamental. Studi mengenai herd oleh reksadana menunjukkan bahwa

secara keseluruhan setiap penyesuaian harga saham yang teramati setelah

perdagangan oleh herds nampak bersifat permanen, mendukung gagasan bahwa

herd oleh reksadana mempercepat proses penyesuaian harga dan tidak

destabilisasi (Wermers, 1999 dalam Harsono, 2003).

Adanya noise diuji oleh Chelley dan Steeley (2001) yang menyatakan

return pembukaan mempunyai volatilitas yang lebih tinggi dan berkorelasi serial

negatif dengan return penutupan. Hal ini disebabkan karena adanya overreaction

dan noise, sehingga ada perbedaan perilaku return pada return pembukaan dan

return penutupan. Artinya kesalahan penentuan harga pembukaan dapat dikoreksi

pada trading time.

Bila ada noise maka pergerakan harga saham yang naik pada periode

perdagangan akan diikuti dengan pembalikan harga pada periode non

perdagangan selanjutnya demikian pula sebaliknya. Oleh karena itu adanya noise

diindikasikan dengan melihat adanya autokorelasi negatif antara periode

perdagangan dengan periode-periode sebelumnya atau periode non perdagangan

dengan periode-periode sebelumnya (Amihud dan Mendelson, 1991) dan untuk

return harian (Guner & Onder, 2002). Oleh karena itu dapat dihipotesiskan

Hipotesis 7: adanya autokorelasi negatif antara return periode

perdagangan dengan periode-periode sebelumnya atau return periode non

perdagangan dengan periode-periode sebelumnya dan untuk return harian

dengan return harian sebelumnya

20

E. Hubungan antara Size dengan Volatilitas Return

Fama dan French (1992) menunjukkan bahwa size lebih konsisten dan signifikan

dibandingkan dengan beta dalam mempengaruhi return. Hubungan antara size

dan return merupakan hubungan yang berkebalikan. Saham-saham dari

perusahaan yang lebih kecil cenderung mempunyai return yang lebih tinggi

daripada saham-saham dari perusahaan yang lebih besar, sehingga investor akan

memilih small firm jika dia mempertimbangkan faktor size (Sharpe, Alexander &

Baley, 1995 dalam Hadinugroho, 2002).

Hal ini didukung oleh Gomez, Hodoshima dan Kunimura (1998) yang

menyatakan bahwa size dapat menjelaskan risiko dan merefleksikan informasi

tentang risiko. Dengan menggunakan data dari TSE, perusahaan dengan cash

flows yang sama, perusahaan yang berisiko mempunyai market value yang lebih

rendah dan expected return yang lebih tinggi. Hal ini mengindikasikan bahwa ada

hubungan antara size dan return.

Saham perusahaan dengan size kecil mempunyai tingkat frekuensi

perdagangan tidak secepat dan tidak semudah saham perusahaan dengan size

besar. Perusahaan dengan size kecil sangat riskan terhadap perubahan kondisi

ekonomi dan cenderung kurang menguntungkan dibandingkan dengan perusahaan

besar. Oleh karena itu saham dari perusahaan yang mempunyai size kecil akan

menanggung risiko yang lebih besar. Adanya risiko yang lebih besar ini,

perusahaan yang mempunyai size kecil dituntut memberikan return yang lebih

besar.

21

Chan dan Nai (1991) menunjukkan bahwa perusahaan dengan size kecil

lebih berisiko karena mereka mempunyai efisiensi produksi yang rendah, leverage

yang tinggi dengan tingkat profitabilitas yang rendah sehingga volatilitas return

perusahaan dengan size yang kecil cenderung lebih tinggi dibandingkan dengan

perusahaan dengan size besar. Selain itu size memuat informasi tentang tingkat

kecepatan perdagangan saham, efisiensi produksi, kelangsungan hidup dan

potensi excess return yang semuanya berdampak pada tingkat risiko sehingga size

dapat menjelaskan variasi dalam return saham (Hadinugroho, 2002).

F. Hubungan antara Volume Perdagangan dengan Volatilitas Return

Volume perdagangan merupakan jumlah transaksi yang diperdagangkan pada

waktu tertentu. Volume diperlukan untuk menggerakkan harga saham dan banyak

hal bisa dipelajari mengenai pasar saham dengan mempelajari dinamika gabungan

harga saham (Nugroho, 2003).

Pedagang bisa mempelajari informasi yang berharga mengenai sekuritas

dengan mengamati informasi harga masa lalu dan volume masa lalu. Volume

menyediakan data mengenai mutu atau presisi harga masa lalu dan volume masa

lalu dan ada hubungan yang signifikan antara volume dengan lag dan perolehan

sekarang sekuritas individual (Blume, Easley & O’Hara, 1994).

Admati dan Pflederer (1988) menyatakan bahwa rata-rata volume

lembar saham yang diperdagangkan membentuk pola U. Hal ini sesuai dengan

pola varians perubahan harga dan varians return. Artinya periode-periode

perdagangan dengan volume perdagangan yang tinggi cenderung mempunyai

variabilitas return yang tinggi juga.

22

Sementara hasil penelitian menunjukkan adanya hubungan yang kuat

antara volume perdagangan dan fluktuasi perubahan harga saham, ada 3 teori

yang dikemukakan untuk menjelaskan hubungan antara volume perdagangan dan

volatilitas harga saham. Teori mixture of distribution hypothesis mengasumsikan

bahwa perubahan harga per transaksi berhubungan secara monoton dengan

volume transaksi tersebut dan keduanya berhubungan dengan aliran informasi

yang masuk sehingga menimbulkan hubungan antara volume dan pergerakan

harga (mixing variable). Sedangkan dalam difference in opinion models dikatakan

apabila informasi publik berubah dan menguntungkan ke tidak menguntungkan

atau sebaliknya dan investor mempunyai keyakinan yang berbeda mengenai nilai

saham sehingga hal tersebut akan menimbulkan transaksi perdagangan. Berbeda

dengan kedua model tersebut, dalam model asymmetric information mengatakan

bahwa investor yang berinformasi melakukan transaksi berdasarkan pada

informasi privat yang diperolehnya dan semakin banyak transaksi yang

dilakukannya, semakin tinggi pula volatilitas dikarenakan muncul informasi privat

(Sari, 2004).

G. Hubungan antara Bid-Ask Spread dengan Volatilitas Return

Perdagangan saham akan berlangsung bila terjadi harga keseimbangan antara

harga penawaran dan harga permintaan. Seringkali harga penawaran dan harga

permintaan tidak sama sehingga perdagangan tidak terjadi. Hal ini membuat harga

saham turun atau naik karena pembeli akan menaikkan harga dan pedagang akan

membuat harga turun. Frekuensi perdagangan saham akan meningkat bila rentang

(selisih) antara harga penawaran dan pembelian tidak terlalu jauh.

23

Bid adalah harga tertinggi yang bersedia dibayar oleh calon pembeli

pada suatu saat tertentu untuk suatu unit dagangan dari surat harga tertentu. Ask

adalah harga terendah yang dapat diterima oleh calon penjual dari surat berharga

yang sama. Kedua harga tersebut secara bersama membentuk suatu catatan harga

dan perbedaan antara kedua harga itu disebut dengan spread (sebaran).

Dalam hubungan antara spread dan return saham, Amihud dan

Mendelson (1986) mengemukakan bahwa semakin tinggi spread suatu aset maka

akan semakin tinggi pula tingkat return yang disyaratkan. Adanya spread yang

semakin tinggi menandakan bahwa tingkat likuiditas dari saham tersebut semakin

rendah sehingga saham tersebut relatif sulit dan jarang unutk diperdagangkan di

dalam bursa efek.

Likuiditas (kemampuan suatu saham untuk melakukan pembelian atau

penjualan) merupakan faktor yang menjadi bahan pertimbangan dalam investasi.

Semakin mudah melakukan penjualan/pembelian terhadap suatu saham, maka

saham tersebut dikatakan semakin likuid. Investor akan lebih suka kepada saham

yang likuid dibandingkan dengan saham yang tidak likuid. Kemudahan dalam

melakukan transaksi saham-saham yang likuid akan menurunkan selisih tawar

menawar antar investor sehingga akan meningkatkan frekuensi perdagangan

terhadap saham. Semakin likuid suatu saham akan memiliki selisih harga

penawaran dan harga permintaan yang semakin kecil. Bid-ask spread yang terlalu

besar menandakan saham tersebut semakin tidak likuid.

Menurut Easley dan O’Hara (1987) saham yang sering diperdagangkan

akan memiliki risiko yang lebih kecil dibandingkan dengan saham yang jarang

24

diperdagangkan sebagai akibat adanya informasi yang berkaitan dengan

perdagangan. Semakin tidak aktif suatu saham akan semakin berisiko karena

memiliki banyak perdagangan yang dilakukan berdasarkan informasi yang yang

terjadi, misalnya informasi laporan keuangan, merger, akusisi ataupun informasi

lain yang memberikan kandungan informasi kepada pasar modal tersebut. Tidak

seringnya saham tersebut diperdagangkan di bursa efek mengakibatkan saham

tersebut lebih berisiko terhadap pengaruh informasi yang spesifik yang

terdistribusi dan masuk ke dalam pasar modal.

Spread yang yang besar biasanya memiliki tingkat risiko yang lebih

besar dibanding saham yang aktif diperdagangkan atau memiliki spread yang

lebih kecil. Hal ini berkaitan dengan spread yang tinggi biasanya terdapat pada

saham yang dimiliki secara lama dan jarang diperdagangkan.

Saham yang sering diperdagangkan menunjukkan bahwa saham tersebut

digemari investor, berarti bahwa saham tersebut cepat diperdagangkan. Kondisi

tersebut menyebabkan trader tidak terlalu lama memegang saham, yang

mengakibatkan penurunan biaya kepemilikan saham. Semakin cepat perdagangan

mengakibatkan penurunan biaya kepemilikan saham (Stoll, 1989).

Saham yang jarang diperdagangkan akan rentan terhadap risiko

perubahan harga, sehingga spread yang semakin besar merupakan kompensasi

terhadap risiko yang semakin besar terhadap kemingkinan saham tidak likuid. Hal

ini dibuktikan oleh Elton, Gruber, Agrawal dan Mann (2001) yang menguji

perbedaan spread antara corporate bonds dan government bonds. Perbedaan

spread dari corporate bonds dan government bonds dipengaruhi oleh kerugian

25

dari expected defaults, pajak lokal dan negara (yang harus dibayarkan oleh

corporate bonds sedangkan government bonds tidak ada pajak) dan tingkat risiko

keduanya. Bonds dengan tingkat risiko yang lebih tinggi mempunyai spread yang

lebih tinggi.

Penelitian tersebut mendukung pernyataan Branch dan Freed (1977)

bahwa investor memerlukan spread yang lebih tinggi untuk menangani saham-

saham yang lebih berisiko. Spread di sini merupakan ukuran langsung dari biaya

likuiditas, ketika likuiditas didefinisikan sebagai kemudahan dan kecepatan yang

dimiliki instrumen keuangan yang dapat dicairkan dengan segera.

Oleh karena itu semakin besar spread suatu saham, maka akan semakin

besar tingkat return yang diharapkan dari saham tersebut. Amihud dan Mendelson

(1986) menyatakan bahwa rata-rata risk adjusted return portofolio akan

meningkat sesuai dengan bid-ask spread dan slope dari hubungan return-spread

akan menurun seiring dengan peningkatan spread. Return yang disyaratkan akan

meningkat sesuai dengan kenaikan spread suatu aset dengan kenaikan yang

semakin kecil. Demikian juga dengan tingkat volatilitas return baik pada periode

perdagangan dan non perdagangan yang mempunyai hubungan yang positif

dengan bid-ask spread (Huang, Liu & Fu, 2000).

H. Hubungan antara Hari Perdagangan dengan Volatilitas Return

Penelitian terhadap pola return saham pada hari perdagangan telah banyak

dilakukan. Lakonishok dan Maberly (1990) menunjukkan bahwa return saham di

NYSE dipengaruhi oleh pola aktivitas perdagangan harian yang dilakukan oleh

investor. Keinginan investor untuk melakukan transaksi pada hari Senin relatif

26

lebih tinggi dibandingkan dengan hari perdagangan lainnya, sehingga aktivitas

transaksi pada haris Senin lebih tinggi dibandingkan dengan hari lainnya. Hal ini

dipicu oleh hasrat investor untuk menjual saham lebih tinggi dibandingkan dengan

hasrat untuk membeli saham, sehingga harga saham cenderung lebih rendah.

Hal ini didukung oleh penelitian Dimson dan Marsh (1986) dalam

Algifari (1999) yang menunjukkan bahwa pada hari Senin banyak aksi jual

dibandingkan dengan aksi beli. Akibatnya harga saham pada hari Senin lebih

rendah bila dibandingkan dengan hari lain. Return saham terendah terjadi pada

perdagangan hari Senin disebabkan karena selama akhir pekan sampai dengan

hari Senin, investor memiliki kecenderungan untuk menjual saham melebihi

kecenderungan untuk membeli saham. Pada hari Senin , pasar mengalami surplus

permintaan jual (sell order) yang merupakan akumulasi dari permintaan jual

selama pasar tutup pada akhir pekan.

Rystrm dan Benson (1989) dalam Algifari (1999) meneliti pengaruh

hari perdagangan terhadap return saham melalui pendekatan psikologis.

Pendekatan ini diarahkan pada pengamatan terhadap perilaku perubahan harga

saham yang disebabkan oleh perilaku (behaviour) individual investor. Investor

individual dalam membuat membuat keputusan finansialnya tidak hanya

dipengaruhi oleh pertimbangan rasional dan data obyektif tetapi juga dipengaruhi

oleh tindakan yang tidak rasional seperti emosi, kebiasaan psikologis tertentu dan

mood invetor.

27

Faktor-faktor psikologis tersebut tidak sama untuk setiap hari, sehingga

tingkat optimisme dan pesimisme setiap hari juga berbeda. Orang-orang

cenderung merasa tidak senang dengan hari Senin, karena hari Senin adalah hari

yang mengawali hari kerja panjang selama satu minggu, sehingga ada perasaan

pesimis terhadap saham yang mereka pegang dibandingkan dengan hari-hari yang

lain. Investor akan cenderung merasa lebih tepat menjual dengan harga yang

rendah pada hari Senin dibandingkan dengan memegang saham tersebut untuk

dijual pada hari perdagangan berikutnya.

Rogalski (1984) meneliti days of the week selama periode perdagangan

dan non perdagangan dengan menghitung return close to close harian. Rata-rata

return negatif dari penutupan Jumat sampai dengan penutupan Senin disebabkan

adanya periode non perdagangan dari penutupan Jumat sampai dengan

pembukaan Senin. Dari penelitiannya return close to open pada hari Senin (return

penutupan Jumat sampai dengan pembukaan Senin) lebih negatif bila

dibandingkan dengan return close to close (penutupan Jumat sampai dengan

penutupan Senin). Bahkan nilai periode perdagangan pada hari Senin (open to

close) bernilai positif. Artinya return hari Senin pada periode non perdagangan

lebih negatif bila dibandingkan dengan nilai absolut antara penutupan Jumat

sampai penutupan Senin dan periode perdagangan. Oleh karena itu nilai return

negatif pada hari Senin disebabkan periode non perdagangan. Hal ini didukung

oleh Cheung (1995) yang menyatakan bahwa nilai return negatif pada hari Senin

hanya terjadi pada awal-awal perdagangan (30 menit awal perdagangan).

28

I. Hubungan antara Up dan Down Markets dengan Volatilitas Return

Chang, Fukuda, Rhe dan Takano (1993) dalam Huang, Liu dan Fu (2000)

menyatakan bahwa rasio varians open to open return terhadap varians close to

close return sensitif terhadap kondisi pasar. Dari penelitian Huang, Liu dan Fu

(2000) menunjukkan bila return pasar positif maka return lebih besar terjadi pada

periode perdagangan. Demikian pula, jika return pasar negatif maka return yang

terjadi juga lebih negatif pada periode perdagangan. Varians trading time return

lebih positif jika return pasar positif dan lebih negatif jika return pasar negatif.

Sedangkan rasio varians return open to open dibandingkan dengan

varians return close to close lebih tinggi pada return pasar positif. Demikian juga

rasio varians return pada periode perdagangan dibandingkan dengan varians return

pada periode non perdagangan lebih besar pada return pasar positif.

J. Hubungan antara Tick Size dengan Volatilitas Return

Menurut Huang, Liu, dan Fu (2000) daily price limit dapat mempengaruhi

perilaku harga saham selama periode perdagangan dan non perdagangan. Salah

satu peraturan peraturan perdagangan di BEJ yang berhubungan dengan daily

price limit adalah peraturan mengenai batasan harga maksimum yang

diperkenankan berubah dalam tawar menawar saham. Batasan ini lebih populer

disebut dengan tick size.

Investor hanya dapat melakukan penawaran berdasarkan kelipatan tick

size ini. Satuan tick size dapat berupa desimal, pecahan atau bilangan bulat. Pasar

modal di Indonesia menggunakan bilangan bulat atau lebih dikenal dengan istilah

29

fraksi saham. Peraturan mengenai tick size di BEJ dituangkan dalam Keputusan

Direksi PT BEJ tentang Ketentuan Umum Perdagangan Efek.

Hartono (2004) meneliti perubahan kebijakan tick size pada tanggal 20

Oktober 2000 dengan menggunakan data intraday mulai tanggal 22 September

2000 sampai dengan 20 November 2000. Hasilnya mengindikasikan bahwa

perubahan kebijakan tick size mempengaruhi bid-ask spread dan volume

perdagangan. Dari penelitian Huang, Liu, dan Fu (2000) mengindikasikan bahwa

kedua variabel tersebut mempengaruhi volatilitas return selama periode

perdagangan dan non perdagangan. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa

perubahan kebijakan tick size dapat mempengaruhi perilaku harga saham selama

periode perdagangan dan non perdagangan.

30

BAB III

METODE PENELITIAN

A. Data dan sampel penelitian

Pemilihan sampel hanya terbatas pada pada emiten yang sahamnya termasuk

kategori saham aktif yang diperdagangkan. Hal ini dilakukan karena BEJ merupakan

pasar yang dangkal (thin market) yang ditandai dengan banyaknya saham tidur

(Hartono, 2004). Oleh karena itu sampel penelitian ini adalah perusahaan-perusahaan

yang termasuk dalam daftar indeks LQ 45 baik pada periode pertama maupun

periode kedua pada tahun 2000 dan 2003.

Pada tahun 2000 terdapat 54 perusahaan, sedangkan tahun 2003 terdapat 50

perusahaan yang tercatat di LQ 45, tetapi 2 perusahaan pada tahun 2000 dikeluarkan

dari sampel karena delisting pada bulan Oktober 2000. Sampel yang berbeda dari

perusahaan yang berbeda dan dalam interval waktu yang berbeda untuk memastikan

bahwa perusahaan sampel tidak secara khusus pada satu sampel dan satu periode

waktu (Chan, Christie & Schultz, 1995).

Pemilihan LQ 45 dipilih karena perusahaan-perusahan di dalam LQ 45

mempunyai likuiditas yang tinggi, sehingga mengurangi adanya saham tidur baik

pada sesi pertama maupun pada sesi kedua pada hari perdagangan. Adanya saham

yang tidak aktif diperkirakan akan mengganggu penelitian yang dilakukan sehingga

hanya digunakan saham yang aktif diperdagangkan.

Pemilihan tahun sengaja tidak dipilih berurutan agar penelitian ini tidak

menggambarkan satu periode waktu yang spesifik. Selain itu tahun 2000 dipilih

karena ada perubahan peraturan mengenai tick size di BEJ yang dituangkan dalam

31

Keputusan Direksi PT. BEJ Nomor 331/BEJ/09-2000 dan berlaku mulai tanggal 20

Oktober 2000. Tujuan dilakukan tick size dalam rangka untuk menciptakan

perdagangan yang teratur, wajar dan efisien serta sebagai upaya meningkatkan

likuiditas perdagangan di BEJ. Perubahan kebijakan tick size ini diduga

mempengaruhi perilaku harga pada periode perdagangan dan periode non

perdagangan.

B. Jenis data

Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data sekunder, yang berupa data

intraday harga saham untuk mengetahui harga pembukaan dan penutupan baik pada

sesi pertama maupun sesi kedua perdagangan, laporan keuangan untuk mengetahui

jumlah lembar saham yang beredar, volume perdagangan, bid-ask spread, hari

perdagangan, pengumuman dividen, stock dividen, stock split, bonos share, reverse

split dan perusahan yang delisting.

C. Metode pengumpulan data

Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode

dokumentasi, metode dengan melihat dan menyalin dari berbagai sumber yang ada

hubungannya dengan penelitian ini. Data intraday, reverse split dan laporan

keuangan diperoleh dari Bagian Litbang MSI FE UGM. Data volume perdagangan,

bid-ask spread, hari perdagangan, pengumuman dividen dan perusahan yang

delisting berasal dari Pusat Pengembangan Akuntansi (PPA) Universitas Gadjah

Mada, sedangkan data stock dividen, bonus share dan stock split diperoleh dari

Indonesian Capital Market Directory (ICMD).

32

D. Definisi operasional

1. Harga pembukaan dan penutupan tiap-tiap sesi

Harga pembukaan dan penutupan diperoleh dari data intraday. Harga

pembukaan sesi pertama merupakan harga yang terbentuk pertama kali pada sesi

pertama dengan melihat waktu terjadinya transaksi. Jika terdapat dua atau lebih

transaksi pada awal sesi dengan waktu yang bersamaan maka dilihat dari nomer

transaksi (dipilih nomer transaksi yang terkecil). Harga penutupan merupakan harga

yang terjadi paling akhir pada sesi tersebut dengan melihat waktu terjadinya

transaksi. Jika terdapat dua atau lebih transaksi pada akkhir sesi dengan waktu yang

bersamaan maka dilihat dari nomer transaksi (dipilih nomer transaksi yang terbesar).

Ada empat buah seri harga untuk satu harinya, yaitu harga pembukaan sesi pertama

(PO1), harga penutupan sesi pertama (PC1), harga pembukaan sesi kedua (PO2) dan

harga penutupan sesi kedua (PC2).

2. Return

Return ditentukan dengan logaritma natural dari harga relatif Rt= ln (Pt/Pt-1).

Untuk menghitung return hari perdagangan dibagi menjadi 4 periode, meliputi 2 sesi

perdagangan (R2 dan R4) dan 2 periode non perdagangan meliputi malam hari dan

istirahat siang (R1 dan R3) sehingga dapat dirumuskan (t = hari ke-)

Return selama malam hari : R1, t = ln (PO1, t / PC2, t-1)

Return sesi pertama : R2, t = ln (PC1, t / PO1, t)

Return selama istirahat siang : R3, t = ln (PO2, t / PC1, t)

Return sesi kedua : R4, t = ln (PC2, t / P O2, t)

33

Sedangkan untuk menganalisis volatilitas return harian, juga digunakan empat

buah seri return yaitu:

Return harga pembukaan sesi pertama : RO1, t = ln (PO1, t / PO1, t-1)

Return harga penutupan sesi pertama : RC1, t = ln (PC1, t / PC1, t-1)

Return harga pembukaan sesi kedua : RO2, t = ln (PO2, t / PO2, t-1)

Return harga penutupan sesi kedua : RC2, t = ln (PC2, t / PC2, t-1)

Waktu perdagangan tidak sama untuk setiap harinya. Perdagangan dibuka

pertama kali pukul 09.30. setiap harinya, tetapi untuk penutupan sesi pertama

berakhir pukul 12.00 untuk Hari Senin sampai dengan Kamis, sedangkan Hari Jumat

ditutup pukul 11.30. Pembukaan sesi kedua pada pukul 13.30 untuk Hari Senin

sampai dengan Hari Kamis, sedangkan Hari Jumat dibuka pada pukul 14.00.

Penutupan sesi kedua dilakukan pada pukul 16.00 setiap harinya. Gambar 2

menunjukkan periode perdagangan (baik sesi pertama maupun kedua), periode non

perdagangan (istirahat siang dan malam harian) dan return harian baik dari harga

pembukaan dan penutupan sesi pertama perdagangan maupun dari harga pembukaan

dan penutupan sesi kedua perdagangan.

Gambar 2. Periode transaksi di BEJ

R21

O11 C11

R31

O21

R41

C21

R22

O12 C12

R32

O22

R42

C22

R12

Ro12

Rc12

Ro22

Rc22

Hari t = 1 Hari t = 2

34

O1 = pembukaan sesi pertama, pukul 09.30

C1 = penutupan sesi pertama, pukul 12.00 untuk Senin-Kamis dan 11.30

untuk Jumat

O2 = pembukaan sesi kedua, pukul 13.30 untuk Senin-Kamis dan 14.00

untuk Jumat

C2 = penutupan sesi kedua, pukul 16.00

Rijt = ln (Pij t / Pij, t-1) adalah return untuk transaksi ij (i = o untuk pembukaan,

c untuk penutupan; j = 1 untuk sesi pertama, 2 untuk sesi kedua) dari

hari (t-1) ke hari t.

Rkt = return pada interval ke-k pada hari t, dimana

k = 2 untuk sesi pertama (09.30-12.00 untuk Senin-Kamis, 09.30-14.00

untuk Jumat)

k = 3 untuk istirahat siang (12.00-12.30 untuk Senin-Kamis, 13.30-14.00

untuk Jumat)

k = 4 untuk sesi kedua (12.30-16.00 untuk Senin-Kamis, 14.00-16.00

untuk Jumat)

k = 1 untuk interval malam hari (dari 16.00 pada hari (t-1) sampai 09.00

hari t)

3. Portofolio

Portofolio pasar dibentuk dengan metode equal-weighted dengan berdasar

harian.

4. Size

Size diproksikan dengan perkalian perkalian jumlah lembar saham yang

beredar dengan harga saham.

5. Volume perdagangan

Volume perdagangan merupakan jumlah transaksi yang diperdagangkan pada

satu hari.

35

6. Bid-ask spread

Penghitungan bid-ask spread adalah ask price dikurangi bid price dibagi

dengan rerata ask price dan bid price, dan dirumuskan

2/)( bidaskbidaskBAS

+−

=

7. Return pasar

Return pasar dihitung dari rerata return close to close dari semua sampel.

E. Analisis data

a. Dari data intraday diperoleh empat seri harga yaitu harga pembukaan sesi

pertama (PO1), harga penutupan sesi pertama (PC1), harga pembukaan sesi

kedua (PO2) dan harga penutupan sesi kedua (PC2).

b. Membentuk 8 seri return yaitu, 2 return periode perdagangan, 2 return periode

non perdagangan dan 4 buah return harian. Sampel yang mempunyai sesi

yang tidak ada perdagangan maka return hari tersebut (Rt) dan return hari

sesudahnya (Rt+1) dikeluarkan dari perhitungan.

c. Hari di sekitar pengumuman dividen dihilangkan dari sampel (H-3 dan H+3)

d. Melakukan penyesuaian terhadap stock dividen, stock split, bonus share dan

stock reserve split.

e. Pembentukan portofolio pasar dengan berdasar harian untuk menganalisis

perilaku harga saham selama periode perdagangan dan non perdagangan.

f. Tingkat volatilitas return dilihat dari varians return periode perdagangan,

varians return periode non perdagangan dan varians return open to open dan

varians retrun close to close baik untuk sesi pertama maupun kedua.

36

g. Melakukan uji F antara varians return harian, dan antara varians return

periode perdagangan dengan varians return periode non perdagangan dengan

metode Levene yang dimodifikasi

∑∑

∑

= =

=

−−

−−=

J

j

n

iojij

J

jooojj

j

JNDD

jDDnF

1 1

2

1

2

)/()(

)1/()(

Keterangan

Dij : | Rij - Moj |

Rij : return untuk hari i, periode intraday j

Moj : sampel median return untuk periode j

Doj : ∑=

jn

ijij nD

1/ adalah rata-rata absolute deviasi dari median untuk

periode j

Doo :∑∑= =

J

j

n

iij

j

ND1 1

/ adalah grand mean

N : ∑=

J

jjn

1

Ftabel : F(J-1, N-J)

h. Menguji autokorelasi antara periode perdagangan dengan periode-periode

sebelumnya atau periode non perdagangan dengan periode-periode

sebelumnya dan untuk return harian.

i. Membentuk size quintiles untuk menganalisis sensitivitas perilaku harga

periode perdagangan dan non perdagangan serta varians ratio antara open-to-

open return dengan varians close-to-close return dengan size perusahaan.

37

j. Membentuk trading volume quintiles dengan mengelompokan perusahaan

berdasar trading volume harian menurut trading volume bulan sebelumnya.

k. Membentuk 5 portofolio dengan relative spread (rs) 0 ≤ rs < 1%, 1% ≤ rs <

2%, 2% ≤ rs < 3%, 3% ≤ rs < 4% dan 4% ≤ rs.

l. Membentuk 5 portofolio (Senin – Jumat) untuk melihat tingkat sensitivitas

terhadap day of the week.

m. Membagi sampel menjadi dua dengan melihat return harian pasar positif atau

tidak (rm > 0 dan rm ≤ 0) untuk melihat tingkat sensitivitas perilaku harga

periode perdagangan dan non perdagangan serta varians ratio antara open-to-

open return dengan varians close-to-close retun terhadap kondisi pasar.

n. Membagi sampel tahun 2000 menjadi 3 periode yaitu tanggal 5 Januari sampai

dengan 30 Juni, 4 Juli sampai dengan 19 Oktober dan 23 Oktober sampai

dengan 22 Desember 2000 untuk melihat pengaruh perubahan kebijakan tick

size.

38

BAB IV

HASIL PENELITIAN DAN PENGUJIAN HIPOTESIS

A. Volatilitas Return selama Periode Perdagangan dan Non Perdagangan

Volatilitas saham dapat merupakan hasil dari kedatangan informasi yang baru atau

dari proses perdagangan itu sendiri (Amihud & Mendelson, 1991). Black (1986)

menyatakan bahwa volatilitas digerakkan oleh individu-individu investor yang

berinteraksi dengan investor lain, untuk merespon informasi privat dan bertindak

overreact. Dari penelitian yang dilakukan oleh Admati dan Pfeiderer (1988), Easley

dan O’Hara (1987) dan Kyle (1985) diketahui bahwa informasi privat itu

mempengaruhi harga melalui perdagangan. Oleh karena itu diharapkan volatilitas

return selama periode perdagangan lebih tinggi dibandingkan dengan periode non

perdagangan.

Penelitian-pemeitian terdahulu mendukung hipotesis tersebut. Dari

penelitian yang dilakukan oleh Huang, Liu dan Fu (2000) yang meneliti perilaku

harga saham di Taiwan Stock Exchange mengindikasikan bahwa varians return

selama periode perdagangan lebih tinggi dibandingkan dengan varians return selama

periode non perdagangan. Hal ini mendukung hasil penelitian yang dilakukan oleh

Amihud dan Mendelson (1991) di TSE, Ko, Lee dan Cheung (1995) di KSE dan

Guner dan Onder (2002) di ISE.

Dalam penelitian ini, volatilitas return selama periode perdagangan dan non

perdagangan diuji untuk saham-saham LQ 45 di BEJ. Periode perdagangan di BEJ

dibagi menjadi dua yaitu untuk sesi pertama dan kedua, sedangkan periode non

perdagangan juga dibagi menjadi dua yaitu periode untuk istirahat siang dan malam

hari. Oleh karena itu ada 4 interval periode, sehingga ada 4 seri return yaitu return

39

untuk malam hati (R1), return sesi pertama (R2), return istirahat siang (R3) dan return

untuk sesi kedua (R4).

Tabel 1. Return Periode Perdagangan dan Non Perdagangan untuk tahun 2000 dan 2003 (dalam desimal)

2000 2003 2000 & 2003

R1 R2 R3 R4 R1 R2 R3 R4 R1 R2 R3 R4

varians* 12,200 15,169 2,594 12,099 6,430 7,119 2,020 6,333 9,284 11,223 2,301 9,288

rata-rata -0,0046 -0,0017 -0,0014 0,0049 -0,0041 0,0005 -0,0013 0,0071 -0,0044 -0,0005 -0,0013 0,0059

median -0,0032 -0,0018 -0,0014 0,0043 -0,0034 0,0002 -0,0012 0,0068 -0,0032 -0,0007 -0,0013 0,0057

std dev 0,0110 0,0123 0,0051 0,0110 0,0080 0,0084 0,0045 0,0080 0,0096 0,0106 0,0048 0,0096

max 0,0195 0,0385 0,0158 0,0736 0,0164 0,0238 0,0107 0,0266 0,0195 0,0385 0,0158 0,0736

min -0,0686 -0,0532 -0,0265 -0,0185 -0,0336 -0,0240 -0,0188 -0,0156 -0,0686 -0,0532 -0,0265 -0,0185

observasi 238 238 238 238 241 241 241 241 479 479 479 479 * x 10-5 R1 : Return periode malam hari R2 : Return sesi pertama R3 : Return periode istirahat siang R4 : Return sesi kedua

Tabel 1. menunjukkan return selama 4 interval periode meliputi 3 periode

siang hari (R2, R3 dan R4 ) dan periode malam hari (R1). Dari tabel tersebut

menunjukkan bahwa varians return pada sesi pertama lebih tinggi bila dibandingkan

dengan varians return malam hari, varians return sesi kedua dan varians return

istirahat siang. Volatilitas pada istirahat siang paling rendah bila dibandingkan

dengan 3 periode yang lain. Rasio varians dipergunakan untuk melihat perbedaan

antar 4 periode dan ditunjukkan dalam Tabel 2.

Tabel 2. Rasio Varians Return Periode Perdagangan dan Non Perdagangan untuk tahun 2000 dan 2003

R2/R1 R4/R1 R2/R3 R4/R3 R2/R4 R1/R3 2000 1,24 0,99 5,85 *** 4,66 *** 1,25 4,70 *** 2003 1,11 0,98 3,52 *** 3,13 *** 1,12 3,18 *** total 1,21 1,00 4,88 *** 4,04 *** 1,21 4,03 ***

* signifikan untuk 10% ** signifikan untuk 5% *** signifikan untuk 1%

Tabel 2. menunjukkan bahwa sesi pertama lebih volatil tetapi tidak

signifikan terhadap periode malam hari (R2/R1), bahkan untuk sesi kedua justru lebih

40

rendah tingkat volatilitas periode malam hari (R4/R1) walaupun perbedaan itu tidak

secara signifikan. Hal ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan Amihud dan

Mendelson (1991) dimana volatilitas return paling tinggi adalah sesi pertama, diikuti

periode malam, sesi kedua dan istirahat siang.

Sedang untuk sesi pertama dan sesi kedua lebih volatil secara signfikan

dibandingkan dengan periode istirahat siang (R2/R3dan R4/R3). Hasil ini konsisten

dengan volatilitas di NYSE dimana varians return akan lebih tinggi pada pembukaan

dan penutupan hari perdagangan (Wood, McInish & Ord, 1985). Volatilitas yang

lebih rendah pada periode istirahat siang ini disebabkan oleh tingkat kedatangan

informasi yang rendah, atau investor beristirahat untuk makan dan intensitas

perdagangan menurun, sehingga pedagang berinformasi cenderung untuk tidak

bertransaksi (Amihud & Mendelson, 1991). Hal ini berarti hipotesis 1c dan 1d

diterima, sedangkan untuk 1a dan 1b hasilnya tidak signifikan.

Sesi pertama perdagangan lebih volatil bila dibandingkan dengan sesi

kedua (R2/R4) walau tidak signifikan. Hasil ini kosisten dengan penelitian yang

dilakukan oleh Ko, Lee dan Chung (1995) yang menyatakan bahwa sesi pertama

lebih volatil dibandingkan sesi kedua, walau perbedaan itu tidak signifikan. Harga

saham sangat volatil pada kurun waktu 30 menit setelah pembukaan perdagangan

(Wood, McInish & Ord, 1985), sehingga tingkat volatilitas pada sesi pertama lebih

tinggi bila dibandingkan sesi kedua. Hal ini sesuai dengan hipotesis 2, tetapi hasilnya

tidak signifikan.

Varians return untuk periode malam lebih tinggi secara signifikan

dibandingkan dengan periode istirahat siang (R1/R3) disebabkan karena jangka waktu

41

periode malam lebih panjang dibandingkan dengan periode istirahat siang (hipotesis

3 diterima). Ini tidak sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Guner dan Onder

(2001) yang menyatakan bahwa selama periode istirahat siang di ISE informasi

privat banyak diserap oleh pasar. Karakteristik pasar di Indonesia tidak sama dengan

karakteristik pasar di Turki, tetapi sama dengan pasar di Jepang dimana volatilitas

selama periode istirahat siang adalah paling rendah dikarenakan sedikitnya informasi

yang direlease (Amihud & Mendelson, 1991).

Perilaku harga saham tahun 2000 hampir sama dengan tahun 2003 dan total

tahun 2000 dan 2003, dimana volatilitas tertinggi pada sesi pertama dan terendah

untuk periode istirahat siang. Volatilitas pada sesi kedua dan periode malam

menunjukkan nilai yang hampir sama (R4/R1 mendekati 1). Hasil ini

mengindikasikan bahwa perilaku harga saham ini tidak dipengaruhi oleh periode

waktu, walaupun tingkat volatilitas untuk setiap tahun berbeda-beda.

B. Volatilitas Return Harian

Empat seri return harian digunakan untuk menganalisis volatilitas return selama 24

jam. Dari Tabel 3. menunjukkan bahwa volatilitas tertinggi hanya pada return

pembukaan perdagangan dan terendah terjadi pada waktu penutupan perdagangan.

Secara umum perbedaan yang terjadi antara 4 buah seri return tidak signifikan,

kecuali pada tahun 2000 ada perbedaan yang signifikan (10%) antara harga

penutupan dengan 3 seri return yang lainnya. Volatilitas return yang hampir identik

untuk 4 seri return (kecuali tahun 2000) disebabkan mekanisme perdagangan yang

sama di BEJ untuk pembukaan dan penutupan perdagangan (Huang, Liu & Fu,

2000).

42

Tabel 3. Return Harian untuk tahun 2000 dan 2003 (dalam desimal)

2000 2003 2000 & 2003

O1 C1 O2 C2 O1 C1 O2 C2 O1 C1 O2 C2

varians* 43,200 44,135 42,631 36,385 23,093 22,385 23,027 22,358 33,672 33,777 33,311 29,901

rata-rata -0,0028 -0,0028 -0,0029 -0,0028 0,0022 0,0022 0,0020 0,0022 -0,0003 -0,0002 -0,0004 -0,0003

median -0,0025 -0,0013 -0,0015 -0,0029 0,0020 0,0025 0,0021 0,0018 0,0000 0,0011 0,0008 -0,0007

std dev 0,0208 0,0210 0,0206 0,0191 0,0152 0,0150 0,0152 0,0150 0,0183 0,0184 0,0183 0,0173

max 0,0697 0,0576 0,0591 0,0526 0,0400 0,0418 0,0454 0,0432 0,0697 0,0576 0,0591 0,0526

min -0,0748 -0,0990 -0,0913 -0,0958 -0,0422 -0,0414 -0,0410 -0,0366 -0,0748 -0,0990 -0,0913 -0.0958

observasi 238 238 238 238 241 241 241 241 479 479 479 479 * x 10-5 O1 : Return open sesi pertama to open sesi pertama C1 : Return close sesi pertama to close sesi pertama O2 : Return open sesi kedua to open sesi kedua C2 : Return close sesi kedua to close sesi kedua

Tabel 4. Rasio Varians Return Harian untuk tahun 2000 dan 2003 O1/C1 O1/O2 O1/C2 C1/O2 C1/C2 O2/C2

2000 0,98 1,01 1,19 * 1,04 1,21 * 1,17 * 2003 1,03 1,00 1,03 0,97 1,00 1,03 Total 1,00 1,01 1,13 1,01 1,13 1.11


Hasil ini berbeda dengan penelitian Amihud dan Mendelson (1987) yang

menyatakan di NYSE ada perbedaan yang signifikan antara volatilitas harga

pembukaan dan penutupan. Volatilitas tersebut disebabkan adanya perbedaan

mekanisme perdagangan antara pembukaan dan penutupan perdagangan.

Sedangkan untuk tahun 2000 perbedaan yang terjadi antara penutupan sesi

kedua dengan 3 buah seri return harian lainnya disebabkan adanya kecenderungan

volatilitas akan tinggi pada pembukaan perdagangan dan selanjutnya volatilitas akan

menurun pada periode setelahnya. Hal ini konsiten dengan hasil penelitian Guner dan

Onder (2000) yang menyatakan di ISE yang mekanisme perdagangannya identik

dengan BEJ bahwa volatilitas return pada penutupan sesi 2 adalah paling rendah

43

dibandingkan dengan 3 seri return lainnya. Tidak adanya perbedaan yang signifikan

antara varians return harian berarti menolak hipotesis 4, 5 dan 6.

C. Noise

Noise diindikasikan dengan adanya koreksi return. Pada penelitian ini noise diuji

dengan adanya pembalikan return antar periode-periode perdagangan dan harian.

Pergerakan harga yang tidak disebabkan oleh noise akan kembali ke harga semula

pada periode selanjutnya, sehingga return series berkorelasi negatif (autokorelasi

negatif).

Koefisien korelasi antar return pada empat interval interval dan return-

return pada empat interval sebelumnya dihitung sebagai suatu mata rantai selama 24

jam (Amihud & Mendelson, 1991). Misalnya, R2t dikorelasikan dengan R1t, R4t-1

danR3t-1 dimana t adalah hari perdagangan. Sedangkan untuk menghitung autkorelasi

return harian dengan menghitung koefisien korelasi return harian tersebut dengan

return harian sebelumnya.

Tabel 5. Autokorelasi Return untuk tahun 2000 dan 2003 R1 R2 R3 -4 -3 -2 -1 -4 -3 -2 -1 -4 -3 2000 0,10 0,21 0,09 -0,11 * 0,05 0,01 0,06 0,09 0,11 0,01 2003 0,10 0,19 0,11 -0,12 * 0,10 0,01 0,09 0,13 -0,04 0,06 total 0,10 0,20 0,10 -0,11 ** 0,08 0,01 0,08 0,10 0,04 0,03 R3 R4 O1 C1 O2 C2

-2 -1 -4 -3 -2 -1 O1-1 C1-1 O2-1 C2-1 2000 -0,05 -0,02 0,05 -0,24 *** -0,05 -0,01 -0,03 0,01 0,00 -0,06 2003 0,02 -0,02 -0,04 -0,14 ** 0,04 0,00 0,06 0,04 0,06 0,01 total -0,02 -0,02 0,03 -0,20 *** -0,01 0,00 0,02 0,04 0,04 -0.01

R1 : Return periode malam hari O1 : Return open sesi pertama to open sesi pertama * signifikan untuk 10% R2 : Return sesi pertama C1 : Return close sesi pertama to close sesi pertama ** signifikan untuk 5% R3 : Return periode istirahat siang O2 : Return open sesi kedua to open sesi kedua *** signifikan untuk 1% R4 : Return sesi kedua C2 : Return close sesi kedua to close sesi kedua

Tabel 5 menunjukkan bahwa autokorelasi negatif terjadi pada return

periode malam hari (R1) dengan satu periode di depannya (R4t-1) dan return sesi

44

kedua dengan return periode malam (R4 dengan R1). Hal ini mengindikasikan

terjadinya noise pada periode malam hari yang dikoreksi pada sesi kedua dan

sebaliknya. Adanya noise pada peride malam ini menujukkan adanya overreaction

pada harga pembukaan di BEJ (Amihud & Mendelson, 1991). Hal ini konsisten

dengan penelitian yang dilakukan oleh Chelley dan Stelley (2001) yang menyatakan

bahwa terjadi noise pada harga pembukaan disebabkan oleh overreaction dari

investor. Hipotesis 7 diterima untuk periode malam hari dengan satu periode di

depannya (R4t-1) dan return sesi kedua dengan return periode malam sebelumnya.

D. Analisis Sensitivitas terhadap Size

Size dan return mempunyai hubungan yang signifikan. Saham-saham dari perusahaan

yang lebih kecil cenderung mempunyai return yang lebih tinggi daripada saham-

saham dari perusahaan yang lebih besar, saham perusahaan dengan size kecil

mempunyai tingkat frekuensi perdagangan tidak secepat dan tidak semudah saham

perusahaan dengan size besar. Selain itu perusahaan dengan size kecil sangat riskan

terhadap perubahan kondisi ekonomi dan cenderung kurang menguntungkan

dibandingkan dengan perusahaan besar. Oleh karena itu perlu diuji kestabilan

perilaku harga selama periode perdagangan dan non perdagangan untuk berbagai size

portofolio.

Tabel 6. Rata-rata dan Varians Return Periode Perdagangan dan Non Perdagangan untuk Size Quintiles

Jumlah Rata-rata Return (x 10-5) Varians Return (x 10-5) observasi R1 R2 R3 R4 R1 R2 R3 R4

terkecil 477 -879,57 -263,62 -189,89 1137,57 61,18 57,89 31,72 64,03 2 477 -548,29 37,88 -192,96 621,75 16,30 17,35 6,46 17,44 3 477 -508,87 -10,23 -120,58 682,30 12,71 22,17 6,74 16,41 4 479 -304,73 -9,55 -157,02 518,58 10,63 16,28 5,81 13,71

terbesar 479 -66,42 -7,23 -35,11 166,22 6,36 11,87 2,91 8,39 R1 : Return periode malam hari R2 : Return sesi pertama R3 : Return periode istirahat siang R4 : Return sesi kedua

45

Tabel 7. Rasio Varians Return Periode Perdagangan dan Non Perdagangan untuk Size Quintiles

R2/R1 R4/R1 R2/R3 R4/R3 R2/R4 R1/R3 terkecil 0.95 1,37 3,91 *** 3,22 *** 1,22 ** 2,35 ***

2 1,06 1,07 2,69 *** 2,70 *** 0,99 2,52 *** 3 1,74 ** 1,29 3,29 *** 2,44 *** 1,35 1,89 *** 4 1,53 *** 1,29 * 2,80 *** 2,36 *** 1,19 1,83 ***

terbesar 1,87 *** 1,32 ** 4,08 *** 2,88 *** 1,42 *** 2,18 *** * signifikan untuk 10% ** signifikan untuk 5% *** signifikan untuk 1%

Tabel 6 menunjukkan bahwa rata-rata return pada periode perdagangan dan

non perdagangan justru akan meningkat searah dengan size jika return bernilai

negatif, dan berkebalikan arah dengan size jika nilainya positif. Hal ini diindikasikan

dengan return yang semakin tinggi untuk periode malam hari, sesi pertama dan

periode istirahat siang (return bernilai negatif), sedangkan untuk sesi kedua return

dengan size mempunyai hubungan berkebalikan.

Tingkat volatilitas berbanding terbalik dengan size perusahaan. Perusahaan

dengan size yang kecil cenderung mempunyai tingkat volatilitas yang lebih tinggi

dibandingkan dengan perusahaan dengan size yang besar, dikarenakan perusahaan

kecil mempunyai resiko yang relatif lebih besar dibandingkan dengan perusahaan

besar (Chan & Nai, 1991).

Dari Tabel 7 menunjukkan bahwa tingkat rasio varians return pada periode

perdagangan dan periode malam semakin tinggi untuk portofolio dengan size yang

besar. Volatilitas harga saham pada sesi pertama dan kedua akan semakin tinggi

untuk perusahaan-perusahaan dengan size yang besar. Hal ini berarti kedatangan

informasi untuk perusahaan dengan size besar lebih banyak pada periode-periode

perdagangan. Hasil ini konsisten dengan penelitian yang dilakukan oleh Guner dan

Onder (2001) yang menyatakan bahwa rasio varians return periode perdagangan dan

periode non perdagangan mempunyai hubungan yang searah dengan size perusahaan.

46

Tabel 8. Rata-rata Return dan Varians Return Harian untuk untuk Size Quintiles

Rata-rata Return (x 10-5) Varians Return (x 10-5) O1 C1 O2 C2 O1 C1 O2 C2

terkecil -251,22 -234,19 -402,72 -197,46 99,59 93,11 196,48 94,22 2 -55,74 -57,50 -71,72 -81,63 46,52 47,08 47,43 40,72 3 49,74 79,89 58,71 42,61 49,39 52,07 49,77 46,16 4 32,95 35,69 25,25 47,28 38,07 39,28 35,99 35,64

terbesar 63,08 66,58 77,96 57,46 29,54 32,84 30,48 29,69 O1 : Return open sesi pertama to open sesi pertama C1 : Return close sesi pertama to close sesi pertama O2 : Return open sesi kedua to open sesi kedua C2 : Return close sesi kedua to close sesi kedua

Tabel 9. Rasio Varians Harian untuk untuk Size Quintiles O1/C1 O1/O2 O1/C2 C1/O2 C1/C2 O2/C2

Terkecil 1.01 1,06 0,98 1,05 0,97 0,93 2 0,99 0,98 1,14 0,99 1,16 1,16 3 0,95 0,99 1,07 1,05 1,13 1,08 4 0,97 1,06 1,07 1,09 1,10 1,01

Terbesar 0,90 0,97 0,99 1,08 1,11 1,03 * signifikan untuk 10% ** signifikan untuk 5% *** signifikan untuk 1%

Dari data return harian (Tabel 8) juga menunjukkan bahwa perusahaan

kecil cenderung mempunyai tingkat volatilitas yang lebih tinggi dibandingkan

dengan perusahaan yang besar. Sedangkan tingkat volatilitas return harian tidak

menunjukkan perbedaan yang signifikan antara harga pembukaan dan penutupan

baik pada sesi pertama maupun kedua.

Dari Tabel 10 menunjukkan bahwa noise cenderung lebih banyak pada

perusahaan kecil. Hal ini disebabkan investor kekurangan informasi pada perusahan-

perusahaan kecil (Elfakhani, 1991), sehingga ada indikasi bahwa volatilitas yang

tinggi pada perusahaan kecil disebabkan adanya noise yang cenderung lebih banyak

pada perusahaan kecil. Hal ini ditunjukkan adanya autokorelasi yang lebih negatif

untuk perusahaan kecil, yang berarti adanya pembalikan return untuk periode malam

hari, periode istirahat dan sesi kedua dibanding periode sebelumnya (k-1). Bahkan

47

dari data harian menunjukkan adanya autokrelasi negatif pada portofolio dengan size

yang kecil.

Tabel 10. Autokorelasi Return untuk tahun untuk Size Quintiles R1 R2 R3 -4 -3 -2 -1 -4 -3 -2 -1 -4 -3 terkecil 0.17 0.14 -0.01 -0.45 *** 0.06 -0.08 -0.04 -0.19 0.05 0.02

2 0.21 0.11 0.04 -0.22 *** 0.07 0.04 0.10 -0.07 0.09 -0.08 * 3 0.09 0.13 0.03 -0.12 *** 0.15 0.03 0.02 0.02 -0.02 0.04 4 0.08 0.12 0.07 -0.12 *** 0.10 -0.03 0.07 -0.03 0.04 0.00

terbesar 0.04 0.11 0.00 0.01 0.14 -0.02 0.08 0.17 0.13 -0.04 R3 R4 O1 C1 O2 C2 -2 -1 -4 -3 -2 -1 O1-1 C1-1 O2-1 C2-1 terkecil -0.03 -0.43 *** 0.22 -0.27 *** -0.06 -0.20 *** -0.25 *** -0.14 *** -0.05 -0.20 ***

2 -0.05 -0.02 0.19 -0.21 *** -0.05 -0.19 *** 0.04 0.02 0.02 0.01 3 0.02 -0.26 *** 0.07 -0.18 *** 0.02 -0.12 *** 0.10 0.07 0.06 0.04 4 -0.05 -0.23 *** -0.05 -0.07 0.01 -0.18 *** 0.00 -0.05 -0.01 -0.02

terbesar -0.09 -0.23 *** -0.07 -0.03 0.10 -0.08 * 0.07 0.00 0.07 0.06 R1 : Return periode malam hari O1 : Return open sesi pertama to open sesi pertama * signifikan untuk 10% R2 : Return sesi pertama C1 : Return close sesi pertama to close sesi pertama ** signifikan untuk 5% R3 : Return periode istirahat siang O2 : Return open sesi kedua to open sesi kedua *** signifikan untuk 1% R4 : Return sesi kedua C2 : Return close sesi kedua to close sesi kedua

E. Analisis Sensitivitas terhadap Volume Perdagangan

Volume perdagangan menyediakan petunjuk mengenai intensitas sebuah pergerakan

harga yang terjadi. Tingkat volume rendah adalah karakteristik dari ekspektasi ragu-

ragu yang secara tipikal terjadi selama periode konsolidasi (periode dimana harga

berpindah sisi dalam sebuah lingkup perdagangan). Tingkat volume tinggi terjadi

bila terdapat konsensus yang kuat bahwa tingkat harga akan berpindah lebih tinggi

(Sari, 2004). Volume perdagangan berhubungan dengan informasi yang direlease

(Karpoff, 1987), sehingga perilaku harga pada periode perdagangan dan periode non

perdagangan perlu diuji untuk berbagai portofolio dengan volume perdagangan yang

berbeda. Tabel 11 menunjukkan perilaku harga untuk quintil volume perdagangan.

Quintil volume perdagangan dibentuk dengan mengelompokkan saham perusahaan

berdasarkan harian menurut volume perdagangan bulan sebelumnya.

48

Tabel 11. Rata-rata dan Varians Return Periode Perdagangan dan Non Perdagangan untuk Quintil Volume Perdagangan

Jumlah Rata-rata Return (x 10-5) Varians Return (x 10-5) Observasi R1 R2 R3 R4 R1 R2 R3 R4

terkecil 461 -484.76 -137.30 -79.74 472.01 29.55 17.76 19.88 23.79 2 476 -448.44 -135.81 -174.70 461.81 24.10 14.40 14.08 15.83 3 476 -404.29 -198.14 -121.49 469.07 17.96 17.66 8.51 19.92 4 479 -407.68 -116.35 -106.13 476.95 18.22 23.66 6.32 20.63

terbesar 478 -504.47 137.66 -152.52 886.74 26.86 41.97 12.82 43.22 R1 : Return periode malam hari R2 : Return sesi pertama R3 : Return periode istirahat siang R4 : Return sesi kedua

Tabel 12. Rasio Varians Return Periode Perdagangan dan Non Perdagangan untuk Quintil Volume Perdagangan

R2/R1 R4/R1 R2/R3 R4/R3 R2/R4 R1/R3 terkecil 0.60 *** 0.80 0.89 1.20 0.75 * 1.49 ***

2 0.60 *** 0.66 1.02 ** 1.12 *** 0.91 * 1.71 *** 3 0.98 1.11 2.08 *** 2.34 *** 0.89 2.11 *** 4 1.30 1.13 3.74 *** 3.26 *** 1.15 2.88 ***

terbesar 1.56 *** 1.61 *** 3.27 *** 3.37 *** 0.97 2.09 *** * signifikan untuk 10% ** signifikan untuk 5% *** signifikan untuk 1%

Tabel 11. mengindikasikan adanya kecenderungan rata-rata return pada

periode perdagangan mempunyai hubungan searah dengan volume perdagangan.

Peningkatan harga pada saat situasi normal disebabkan oleh jumlah yang diminta

lebih banyak daripada jumlah yang ditawarkan, sehingga mengakibatkan volume

perdagangan tinggi. Sebaliknya penurunan return disebabkan oleh jumlah yang

diminta lebih sedikit daripada jumlah yang ditawarkan, sehingga volumenya juga

rendah.

Volatilitas harga pada periode perdagangan cenderung juga lebih tinggi

pada volume perdagangan yang besar. Volatilitas yang besar pada volume

perdagangan yang besar ini didorong adanya informasi privat (Easley & O’Hara,

1987). Informed investor melakukan transaksi berdasarkan pada informasi privat

yang diperolehnya, dan semakin banyak transaksi yang dilakukan semakin tinggi

pula volatilitas dikarenakan munculnya informasi privat pada saat periode

perdagangan. Ketika informed investor melakukan perdagangan lebih aktif,

49

volatilitas meningkat karena penyebaran informasi privat (Admati & Pflederer,

1988), sehingga volatilitas pada volume perdagangan yang besar akan tinggi pada

periode perdagangan.

Rasio varians return (Tabel 12) periode perdagangan dan periode non

perdagangan mempuyai hubungan searah dengan volume perdagangan. Hasil ini

mengindikasikan bahwa volatilitas pada volume perdagangan yang besar lebih

banyak didorong oleh informasi privat. Hasil ini konsisten dengan hasil penelitian

Guner dan Onder (2001) yang menyatakan bahwa rasio varians return periode

perdagangan dengan periode non perdagangan semakin besar untuk volume

perdagangan yang besar.

Demikian juga dengan return harian (Tabel 13) juga menunjukkan

hubungan yang searah antara volume perdagangan dengan tingkat volatilitas, kecuali

untuk quintil pertama (terkecil) yang justru menunjukkan volatilitas yang tinggi

terutama pada varians return untuk open to open pada sesi kedua perdagangan. Hal

ini disebabkan oleh tingginya volatilitas pada return istirahat siang untuk volume

perdagangan yang kecil (Tabel 11). Hasil penelitian ini konsisten dengan penelitian

yang dilakukan oleh Sari (2004) yang menyatakan bahwa ada hubungan searah

antara volatilitas harga saham dengan volume perdagangan.

Tabel 13. Rata-rata Return dan Varians Return Harian untuk Quintil Volume Perdagangan


Terkecil -57,79 -262,32 -345,00 -229,79 52,58 49,44 161,64 41,17 2 -244,37 -354,09 -290,48 -299,73 40,03 32,81 37,58 23,64 3 -236,22 -271,03 -264,89 -254,86 41,17 44,01 36,58 38,87 4 -68,50 -43,91 -64,50 -153,22 44,73 44,29 40,87 42,42

Terbesar 229,79 407,74 315,66 367,40 80,27 90,53 84,44 98,42 O1 : Return open sesi pertama to open sesi pertama C1 : Return close sesi pertama to close sesi pertama O2 : Return open sesi kedua to open sesi kedua C2 : Return close sesi kedua to close sesi kedua

50

Tabel 14. Rasio Varians Harian untuk Quintil Volume Perdagangan O1/C1 O1/O2 O1/C2 C1/O2 C1/C2 O2/C2

terkecil 1,06 0,33 1,28 ** 0,31 1,20 3,93 2 1,22 1,07 1,69 *** 0,87 1,39 ** 1,59 ** 3 0,94 1,13 1,06 1,20 1,13 0,94 4 1,01 1,09 1,05 1,08 1,04 0,96

terbesar 0,89 0,95 0,82 1,07 0,92 0,86 * signifikan untuk 10% ** signifikan untuk 5% *** signifikan untuk 1% Tabel 15. Autokorelasi Return untuk Quintil Volume Perdagangan

R1 R2 R3

-4 -3 -2 -1 -4 -3 -2 -1 -4 -3

terkecil -0,03 0,14 0,02 -0,11 ** -0,03 0,00 0,03 -0,19 *** -0,02 -0,05

2 0,05 0,08 0,04 -0,14 *** -0,03 -0,07 0,05 -0,28 *** -0,07 0,03

3 0,05 0,08 0,15 -0,05 0,05 0,08 0,02 -0,06 0,04 -0,03

4 -0,02 0,05 0,08 -0,03 0,05 0,03 -0,04 -0,23 *** -0,07 0,13

terbesar 0,14 0,06 0,04 -0,16 *** 0,11 -0,11 ** 0,08 0,06 0,15 -0,03

R3 R4 O1 C1 O2 C2

-2 -1 -4 -3 -2 -1 O1-1 C1-1 O2-1 C2-1

terkecil -0,08 * -0,41 *** 0,03 -0,10 ** -0,29 *** -0,10 ** 0,03 0,02 0,03 -0,06

2 -0,22 *** -0,30 *** 0,02 -0,21 *** -0,09 * -0,23 *** -0,04 -0,07 -0,08 * -0,05

3 -0,12 *** -0,29 *** 0,03 -0,19 *** 0,04 -0,28 *** -0,06 -0,05 0,02 0,00

4 -0,05 -0,26 *** 0,02 -0,15 *** -0,02 -0,11 ** 0,02 -0,02 0,04 -0,01

terbesar 0,09 -0,24 *** 0,03 -0,23 *** 0,04 -0,22 *** 0,08 0,07 0,08 0,00 R1 : Return periode malam hari O1 : Return open sesi pertama to open sesi pertama * signifikan untuk 10% R2 : Return sesi pertama C1 : Return close sesi pertama to close sesi pertama ** signifikan untuk 5% R3 : Return periode istirahat siang O2 : Return open sesi kedua to open sesi kedua *** signifikan untuk 1% R4 : Return sesi kedua C2 : Return close sesi kedua to close sesi kedua

Tabel 15 mengindikasikan bahwa autokorelasi antara periode perdagangan

dan non cenderung terjadi pada periode perdagangan dan non perdagangan dengan

satu periode sebelumnya cenderung bernilai negatif. Autokorelasi negatif juga terjadi

pada sesi kedua dengan periode malam hari sebelumnya. Hal ini mengindikasikan

adanya pembalikan harga antara periode tersebut dengan periode sebelumnya yang

disebabkan oleh noise

F. Analisis Sensitivitas terhadap Bid-Ask Spread

Glosten dan Harris (1988) menyatakan bahwa bid-ask spread terdiri dari dua

komponen yaitu asymmetric information dan transitory component (inventory cost,

51

specialist monopoly power dan clearing costs). Hal ini didukung Coopeland dan

Galai (1983) yang menyatakan bahwa informasi mempengaruhi bid-ask spread. Oleh

karena itu bid-ask spread merupakan satu fakor yang potensial mempengaruhi

perilaku harga pada periode perdagangan dan non-perdagangan.

Tabel 16. Rata-rata dan Varians Return Periode Perdagangan dan Non Perdagangan untuk Bid-Ask Spread Quintiles

Jumlah Rata-rata Return (x 10-5) Varians Return (x 10-5) observasi R1 R2 R3 R4 R1 R2 R3 R4

terkecil 478 2,14 104,44 -10,50 46,03 7,98 13,26 3,39 10,91 2 477 -101,14 69,26 -137,24 166,54 8,91 16,30 3,47 13,59 3 476 -313,63 -87,48 -139,17 544,03 11,35 17,84 6,84 17,29 4 456 -505,05 58,19 -305,13 797,18 30,04 38,71 22,25 42,69

terbesar 475 -1460,44 -400,42 -163,74 1689,25 61,90 51,11 29,13 61,72 R1 : Return periode malam hari R2 : Return sesi pertama R3 : Return periode istirahat siang R4 : Return sesi kedua

Tabel 17. Rasio Varians Return Periode Perdagangan dan Non Perdagangan untuk Bid-Ask Spread Quintiles

R2/R1 R4/R1 R2/R3 R4/R3 R2/R4 R1/R3 terkecil 1,66 *** 1,37 ** 3,91 *** 3,22 *** 1,22 *** 2,35 ***

2 1,83 *** 1,52 ** 4,69 *** 3,92 *** 1,20 ** 2,57 *** 3 1,57 *** 1,52 *** 2,61 *** 2,53 *** 1,03 1,66 *** 4 1,29 1,42 ** 1,74 *** 1,92 *** 0,91 ** 1,35 ***

terbesar 0,83 *** 1,00 1,75 ** 2,12 ** 0,83 *** 2,12 *** * signifikan untuk 10% ** signifikan untuk 5% *** signifikan untuk 1%

Tabel 16 mengindikasikan bahwa pada sesi pertama dan periode non

perdagangan return cenderung turun untuk bid-ask spread yang besar (kecuali quintil

keempat). Sedangkan untuk sesi kedua perdagangan justru sebaliknya akan tinggi

untuk bid-ask spread yang besar. Akibatnya volatilitas return dan bid-ask spread

mempunyai hubungan yang searah (semakin besar spread semakin tinggi volatilitas).

Hal ini konsisten dengan pernyataan Branch dan Freed (1977) yang menyatakan

bahwa bid-ask spread akan meningkat bila volatilitas harga juga meningkat.

52

Besarnya rasio varians return periode perdagangan dan non perdagangan

akan turun jika spread semakin besar. Hal ini mengindikasikan bahwa saham dengan

spread kecil akan lebih tinggi tingkat volatilitasnya pada periode perdagangan

dibandingkan dengan periode non perdagangan.

Pada portofolio dengan bid-ask spread kecil volatilitas pada sesi pertama

lebih tinggi dibandingkan dengan volatilitas pada sesi kedua, tetapi pada portofolio

dengan bid-ask spread yang tinggi justru volatilitasnya relatif lebih tinggi pada sesi

kedua dibandingkan dengan sesi pertama.

Tabel 18. Rata-rata Return dan Varians Return Harian untuk Bid-Ask Spread

Quintiles


terkecil 132,39 150,53 174,58 142,12 33,16 32,84 31,25 33,70 2 -0,02 35,37 4,80 -3,61 44,48 47,76 40,50 39,08 3 27,31 -5,35 -23,40 3,75 42,40 46,40 45,75 41,90 4 22,67 59,05 25,40 45,19 71,13 92,74 101,65 75,61

terbesar -276,39 -333,60 -413,73 -335,35 93,33 91,15 114,56 92,15 O1 : Return open sesi pertama to open sesi pertama C1 : Return close sesi pertama to close sesi pertama O2 : Return open sesi kedua to open sesi kedua C2 : Return close sesi kedua to close sesi kedua

Tabel 19. Rasio Varians Harian untuk Bid-Ask Spread Quintiles O1/C1 O1/O2 O1/C2 C1/O2 C1/C2 O2/C2

Terkecil 1,01 1,06 0,98 1,05 0,97 0,93 2 0,93 1,10 1,14 * 1,18 1,22 * 1,04 3 0,91 0,93 1,01 1,01 1,11 1,09 4 0,77 0,70 0,94 0,91 1,23 1,34

Terbesar 1,02 0,81 1,01 0,80 0,99 1,24 * signifikan untuk 10% ** signifikan untuk 5% *** signifikan untuk 1%

Dari analisis data harian (Tabel 18) juga menunjukkan hubungan yang

searah antara volatilitas harga dengan bid-ask spread. Bid-ask spread mempunyai

hubungan langsung yang signifikan dengan jumlah informasi yang masuk ke pasar

53

(Mcnish & Wood, 1992) sehingga menyebabkan tingkat volatilitas semakin tinggi.

Adanya informasi yang masuk ke dalam pasar tentang suatu saham akan dapat

merubah likuiditas dan perdagangan. Investor cenderung akan merespon informasi

yang masuk ke dalam pasar sehingga mengakibatkan penyesuaian harga.

Penyesuaian harga inilah yang menyebabkan spread meningkat.

Volatilitas yang tinggi pada spread yang besar bisa juga disebabkan oleh

noise. Tabel 20 menunjukkan bahwa semakin tinggi spread ada kecenderungan

autokorelasinya semakin negatif. Hal ini mengindikasikan semakin banyak noise

yang terjadi pada saham-saham dengan spread yang besar.

Tabel 20. Autokorelasi Return untuk Bid-Ask Spread Quintiles R1 R2 R3 -4 -3 -2 -1 -4 -3 -2 -1 -4 -3 terkecil -0,02 0,12 0,03 0,02 0,14 0,07 0,11 0,03 0,00 -0,02

2 0,03 0,12 0,08 0,03 0,07 0,01 0,11 0,06 0,01 -0,08 * 3 0,11 0,14 -0,03 -0,12 *** -0,03 0,02 0,02 0,02 -0,11 *** -0,02 4 0,03 0,05 0,02 -0,24 *** 0,05 -0,08 0,17 0,07 0,09 -0,04

terbesar 0,20 0,07 -0,01 -0,47 *** 0,04 -0,04 0,01 -0,20 *** -0,01 0,07 R3 R4 O1 C1 O2 C2 -2 -1 -4 -3 -2 -1 O1-1 C1-1 O2-1 C2- terkecil -0,05 -0,16 *** -0,09 -0,05 0,14 -0,17 *** 0,02 0,03 0,08 0,08

2 -0,06 -0,28 *** -0,16 -0,10 ** 0,06 0,07 -0,01 -0,06 0,02 -0,07 3 0,08 -0,08 * 0,07 -0,13 *** -0,03 -0,31 *** -0,01 -0,04 -0,02 -0,05 4 -0,01 -0,19 *** -0,01 -0,23 *** -0,19 *** -0,32 *** 0,05 0,00 -0,09 ** -0,02

terbesar -0,09 ** -0,33 *** 0,19 -0,24 *** -0,03 -0,26 *** -0,15 *** -0,15 *** -0,10 ** -0,18 ***R1 : Return periode malam hari O1 : Return open sesi pertama to open sesi pertama * signifikan untuk 10% R2 : Return sesi pertama C1 : Return close sesi pertama to close sesi pertama ** signifikan untuk 5% R3 : Return periode istirahat siang O2 : Return open sesi kedua to open sesi kedua *** signifikan untuk 1% R4 : Return sesi kedua C2 : Return close sesi kedua to close sesi kedua

G. Analisis Sensitivitas terhadap Day of the Week

Tabel 21 mengindikasikan return periode malam Senin (Jumat sore sampai Senin

pagi) mempunyai varians return yang paling tinggi. Hal ini disebabkan karena

interval waktu Jumat sore sampai Senin pagi merupakan interval waktu yang paling

54

panjang bila dibandingkan inerval waktu yang lain. Bahkan bila dibandingkan

dengan periode perdagangan (R2 dan R4) interval tersebut memiliki varians return

yang lebih tinggi (Tabel 22).

Tabel 21. Rata-rata dan Varians Return Periode Perdagangan dan Non Perdagangan untuk Day of the Week

jumlah Rata-rata Return (x 10-5) Varians Return (x 10-5) observasi R1 R2 R3 R4 R1 R2 R3 R4

Senin 97 -617,34 -146,05 -163,40 508,00 16,74 10,08 2,54 5,96 Selasa 99 -463,11 -172,56 -124,53 645,03 8,12 11,91 2,45 13,44 Rabu 97 -421,66 -37,50 -105,02 639,15 7,87 12,78 2,12 10,06 Kamis 92 -403,42 207,22 -168,84 515,94 5,66 11,81 2,25 8,52 Jumat 94 -270,18 -97,04 -98,71 660,86 7,58 9,05 2,19 8,47

R1 : Return periode malam hari R2 : Return sesi pertama R3 : Return periode istirahat siang R4 : Return sesi kedua

Tabel 22. Rasio Varians Return Periode Perdagangan dan Non Perdagangan untuk Day of the Week

R2/R1 R4/R1 R2/R3 R4/R3 R2/R4 R1/R3 Senin 0,60 0,36 ** 3,97 *** 2,35 *** 1,69 6,59 *** Selasa 1,47 1,65 4,85 *** 5,48 *** 0,89 3,31 *** Rabu 1,62 1,28 6,03 *** 4,75 *** 1,27 3,71 *** Kamis 2,09 ** 1,50 ** 5,24 *** 3,78 *** 1,39 2,51 *** Jumat 1,19 1,12 4,14 *** 3,88 *** 1,07 3,47 ***


Selain itu return periode tersebut mempunyai nilai paling rendah

dibandingkan dengan return pada periode waktu yang lain. Hal ini konsisten dengan

Rogalski (1984) yang menyatakan bahwa rata-rata return negatif dari penutupan

Jumat sampai dengan penutupan Senin disebabkan adanya periode non perdagangan

dari penutupan Jumat sampai dengan pembukaan Senin. Bahkan untuk interval

waktu yang lain (sesi pertama, sesi kedua dan istirahat siang) di Hari Senin tidak

mempunyai return yang paling kecil bila dibandingkan dengan hari yang lain. Tabel

23 yang mengindikasikan bahwa return harian Senin lebih rendah bila dibandingkan

55

dengan hari-hari yang lain. Rendahnya return pada Hari Senin ini dipicu oleh

panjangnya periode non perdagangan sebelum Senin (Rogalski, 1984).

Tabel 23. Rata-rata Return dan Varians Return Harian untuk Day of the Week

Rata-rata Return (x 10-5) Varians Return (x 10-5) Hari O1 C1 O2 C2 O1 C1 O2 C2

Senin -143,96 -199,68 -258,61 -418,78 38,20 45,59 47,70 44,79 Selasa -217,49 -239,14 -230,03 -117,23 32,62 28,98 26,76 28,74 Rabu -72,96 62,28 49,10 74,97 37,51 35,66 36,74 25,91 Kamis 95,63 311,76 257,74 150,89 26,56 32,53 30,18 28,33 Jumat 227,35 -21,39 19,10 194,93 33,19 25,36 24,44 20,09

O1 : Return open sesi pertama to open sesi pertama C1 : Return close sesi pertama to close sesi pertama O2 : Return open sesi kedua to open sesi kedua C2 : Return close sesi kedua to close sesi kedua

Tabel 24. Rasio Varians Harian untuk Day of the Week Hari O1/C1 O1/O2 O1/C2 C1/O2 C1/C2 O2/C2

Senin 0,84 0,80 0,85 0,96 1,02 1,06 Selasa 1,13 1,22 1,14 1,08 1,01 0,93 Rabu 1,05 1,02 1,45 0,97 1,38 1,42 Kamis 0,82 0,88 0,94 1,08 1,15 1,07 Jumat 1,31 1,36 1,65 * 1,04 1,26 1,22

* signifikan untuk 10% ** signifikan untuk 5% *** signifikan untuk 1% Tabel 25 mengindikasikan adanya pembalikan harga pada penutupan

Selasa bila dibandingkan dengan penutupan Senin. Selain itu pembalikan harga juga

terjadi pada sesi kedua terhadap periode malam sebelumnya, kecuali sesi kedua Hari

Senin.

Tabel 25. Autokorelasi Return untuk Day of the Week R1 R2 R3 Hari -4 -3 -2 -1 -4 -3 -2 -1 -4 -3 Senin 0,20 0,21 0,05 -0,10 0,07 0,05 0,10 0,28 0,26 0,03 Selasa 0,05 0,27 0,23 -0,08 -0,06 0,01 -0,05 0,12 -0,14 -0,06 Rabu 0,13 0,19 0,14 -0,03 0,22 -0,03 0,07 -0,10 -0,11 0,00 Kamis 0,02 0,19 0,03 -0,15 0,14 0,13 0,04 0,28 0,13 0,17 Jumat 0,09 0,15 0,08 -0,20 * 0,02 -0,09 0,26 -0,12 0,13 0,02 R3 R4 O1 C1 O2 C2 Hari -2 -1 -4 -3 -2 -1 O1-1 C1-1 O2-1 C2-1 Senin 0,11 0,05 0,05 0,01 -0,11 -0,11 0,09 0,13 0,14 0,23 Selasa -0,12 -0,04 0,04 -0,40 *** 0,00 0,00 0,25 0,05 -0,04 -0,20 ** Rabu -0,09 0,08 -0,15 -0,19 * 0,10 0,10 -0,26 0,06 0,10 -0,08 Kamis -0,19 * -0,12 0,27 -0,24 * -0,01 -0,01 -0,03 -0,15 -0,12 0,04 Jumat 0,06 -0,07 0,03 -0,26 ** -0,02 -0,02 0,02 0,11 0,12 0,00


56

H. Analisis Sensitivitas terhadap Return Pasar

Chang, Fukuda, Rhe dan Takano (1993) dalam Huang, Liu dan Fu (2000)

menyatakan bahwa rasio varians return open to open terhadap varians return close-

close sensitif terhadap kondisi pasar. Oleh karena itu perilaku harga pada periode

perdagangan dan non perdagangan perlu dianalisis pada kondisi pasar naik dan

kondisi pasar turun. Caranya dengan membagi sampel berdasar return harian (close

to close) ke dalam return pasar positif atau tidak.

Tabel 26. Rata-rata dan Varians Return Periode Perdagangan dan Non Perdagangan untuk Return Pasar

Jumlah Rata-rata Return (x 10-5) Varians Return (x 10-5) Return Observasi R1 R2 R3 R4 R1 R2 R3 R4 r > 0 231 -95,94 451,10 -8,09 939,93 6,08 8,64 1,74 9,04 r ≤ 0 248 -753,95 -520,76 -247,22 272,56 10,21 9,10 2,56 7,40

R1 : Return periode malam hari R2 : Return sesi pertama R3 : Return periode istirahat siang R4 : Return sesi kedua

Tabel 27. Rasio Varians Return Periode Perdagangan dan Non Perdagangan untuk Return Pasar

Return R2/R1 R4/R1 R2/R3 R4/R3 R2/R4 R1/R3 r > 0 1,42 * 1,49 4,96 *** 5,19 *** 0,96 3,49 *** r ≤ 0 0,89 0,72 3,56 *** 2,89 *** 1,23 4,00 ***


Tabel 26. mengindikasikan bahwa jika return pasar positif maka return

positif itu terjadi hanya pada periode perdagangan. Tetapi bila return pasar negatif

maka return periode perdagangan yang bernilai negatif hanya pada sesi pertama,

sedangkan sesi kedua benilai positif. Rata-rata return relatif lebih tinggi pada

keadaan return pasar positif baik pada return sesi pertama, istirahat siang, sesi kedua

maupun pada sesi kedua.

57

Tingkat volatilitas pada pasar dengan return positif relatif lebih kecil

kecuali pada sesi kedua. Bahkan pada volatilitas pada sesi kedua lebih besar

dibandingkan pada sesi pertama untuk return pasar positif (R2/R4 pada Tabel 27).

Tabel 27. juga mengindikasikan bahwa pada keadaan return pasar positif volalilitas

pada sesi pertama dan kedua lebih besar dibandingkan dengan return pada periode

malam hari. Hal ini berbeda bila dibandingkan dengan keadaan return tidak positif

dimana volatilitas return pasar pada periode malam justru lebih tinggi dibandingkan

sesi pertama dan kedua. Sedangkan untuk volatilitas return istirahat siang lebih kecil

bila dibandingkan dengan volatilitas return sesi pertama maupun kedua. Untuk

perbandingan volatilitas return pada periode malam lebih besar dibandingkan dengan

volatilitas return untuk periode istirahat siang baik pada kondisi pasar positif maupun

negatif.

Tabel 28. Rata-rata Return dan Varians Return Harian untuk Return Pasar

Rata-rata Return (x 10-5) Varians Return (x 10-5) Return O1 C1 O2 C2 O1 C1 O2 C2 r > 0 327,15 800,76 901,60 1286,12 29,20 23,97 22,44 11,84 r ≤ 0 -354,74 -787,52 -910,72 -1249,37 35,72 30,83 27,66 15,71


Tabel 29. Rasio Varians Harian untuk Return Pasar Return O1/C1 O1/O2 O1/C2 C1/O2 C1/C2 O2/C2 R > 0 1,22 1,30 2,47 *** 1,07 2,02 *** 1,90 *** r ≤ 0 1,16 1,29 2,27 *** 1,11 1,96 *** 1,76 ***


Tabel 28. mengindikasikan bahwa varians return pada keadaan return pasar

positif relatif lebih kecil bila dibandingkan dengan varians return pasar tidak positif.

58

Untuk volatilitas return harian lebih tinggi pada pembukaan pertama, diikuti berturut-

turut penutupan sesi pertama, pembukaan sesi kedua dan paling akhir penutupan sesi

kedua. Bahkan return harian untuk close to close sesi kedua menunjukkan

menunjukkan perbadaan yang signifikan bila dibandingkan dengan tiga seri return

yang lain.

Volatilitas pada pembukaan sesi kedua lebih kecil dibandingkan dengan

penutupan sesi pertama (tetapi perbedaannya tidak signifikan) disebabkan karena

volatilitas return pada periode non perdagangan sebelumnya (istirahat siang) rendah.

Kondisi ini berbeda dengan penelitian yang diakukan oleh Guner dan Onder yang

menyatakan bahwa pembukaan sesi kedua lebih besar bila dibandingkan penutupan

sesi pertama. Hal ini disebabkan karena volatilitas pada istirahat siang di Turki relatif

lebih tinggi.

Tabel 30. Autokorelasi Return untuk Return Pasar R1 R2 R3 Return -4 -3 -2 -1 -4 -3 -2 -1 -4 -3 r > 0 0,12 0,20 0,14 -0,18 *** -0,03 0,06 0,17 -0,14 ** -0,06 0,14 r ≤ 0 0,16 0,20 0,10 -0,07 0,17 0,00 0,03 -0,02 0,15 -0,04 R3 R4 O1 C1 O2 C2 Return -2 -1 -4 -3 -2 -1 O1-1 C1-1 O2-1 C2-1 r > 0 -0,21 *** -0,06 0,01 -0,38 *** -0,06 -0,06 0,16 0,01 0,02 -0,19 *** r ≤ 0 -0,07 -0,23 *** 0,05 -0,35 *** -0,13 ** -0,13 ** -0,07 0,10 0,11 0,22


Tabel 30. mengindikasikan bahwa pada perdagangan dengan return positif

autokorelasi negatif terjadi antara periode malam hari dengan 3 periode setelahnya.

Hal ini mengindikasikan adanya overreaction pada harga pembukaan perdagangan di

BEJ (Huang, Liu & Fu, 2000). Indikasi adanya noise pada return pasar positif juga

59

ditunjukkan dengan adanya autokrelasi return harian (close to close). Autukorelasi

negatif pada kondisi pasar tidak positif ditunjukkan pada sesi pertama dengan

periode istirahat siang dan sesi kedua dengan tiga periode sebelum sesi kedua

(periode malam hari, sesi pertama dan istrahat siang)

I. Analisis Sensitivitas terhadap Perubahan Kebijakan Tick Size

Analisis sensisitivitas terhadap perubahan kebijakan tick size dilakukan

dengan membagi periode sampel menjadi 2 periode waktu yaitu sebelum 20 Oktober

dan sesudah 20 Oktober 2000, karena perubahan kebijakan tick size dilaksanakan

pada tanggal 20 Oktober 2000. Perubahan kebijakan tanggal 20 Oktober 2000

menyatakan bahwa satuan fraksi saham pada saat melakukan tawar menawar di BEJ

ditetapkan sebagai berikut.

1. Harga saham <Rp500,- fraksi sahamnya ditetapkan sebesar Rp5,- dengan setiap

kali perubahan maksimum Rp50,-

2. Harga saham ≥Rp500 dan <Rp5.000,- fraksi sahamnya ditetapkan sebesar Rp25,-

dengan setiap kali perubahan maksimum Rp250,-

3. Harga saham ≥Rp5.000,- fraksi sahamnya ditetapkan sebesar Rp50,- dengan

setiap kali perubahan maksimum Rp500,-

Oleh karena itu subsampel dibagi menjadi 4 portofolio yaitu saham-saham

dengan harga kurang dari Rp. 500,-, antara Rp 500,- dan Rp 4.999,-, lebih dari Rp

5.000,- dan keseluruhan saham (total saham). Tabel 31. menunjukkan dengan adanya

perubahan tick size akan menurunkan volatilitas return terutama pada periode

perdagangan. Sedangkan volatilitas paling tinggi terjadi pada saham-saham dengan

harga kurang dari Rp. 500,- baik pada sebelum maupun sesudah 20 Oktober 2000.

60

Tabel 31. Rata-rata dan Varians Return Periode Perdagangan dan Non Perdagangan

untuk Perubahan Kebijakan Tick Size

jumlah Rata-rata Return (x 10-5) Varians Return (x 10-5) observasi R1 R2 R3 R4 R1 R2 R3 R4

Sebelum 20 Oktober 2000 p < 500 192 -1227.40 -409.70 -199.27 1548.43 53.39 53.79 39.67 64.00

500-4999 192 -282.10 -170.32 -116.42 284.92 10.82 15.85 1.28 10.79 p ≥ 5000 192 -13.82 -155.81 -32.85 -50.40 10.99 19.46 2.29 14.91

total 192 -479.39 -217.99 -129.42 533.09 13.88 16.38 2.42 13.94 Sesudah 20 Oktober 2000

p < 500 283 -563.19 46.69 -138.32 744.73 15.48 16.58 6.30 15.44 500-4999 284 -378.17 61.17 -154.74 651.95 6.51 7.50 2.64 6.66 p ≥ 5000 283 -3.60 124.07 -3.85 81.68 8.62 16.56 12.35 12.87

total 285 -415.83 67.49 -135.59 644.52 6.03 7.33 2.23 5.95 P : price (harga saham) R1 : Return periode malam hari R2 : Return sesi pertama R3 : Return periode istirahat siang R4 : Return sesi kedua

Tabel 32. Rasio Varians Return Periode Perdagangan dan Non Perdagangan untuk Perubahan Kebijakan Tick Size

R2/R1 R4/R1 R2/R3 R4/R3 R2/R4 R1/R3

Sebelum 20 Oktober 2000 p < 500 1.01 1.20 1.36 * 1.61 *** 0.84 1.35 *

500-4999 1.46 ** 1.00 12.42 *** 8.46 *** 1.47 * 8.48 *** p ≥ 5000 1.77 *** 1.36 8.48 *** 6.50 *** 1.31 ** 4.79 ***

total 1.18 1.00 6.77 *** 5.76 *** 1.18 5.74 ***

Sesudah 20 Oktober 2000 p < 500 1.07 1.00 2.63 *** 2.45 *** 1.07 2.46 ***

500-4999 1.15 1.02 2.85 *** 2.53 *** 1.13 2.47 *** p ≥ 5000 1.92 ** 1.49 1.34 *** 1.04 *** 1.29 0.70 ***

total 1.22 0.99 3.29 *** 2.67 *** 1.23 2.71 *** P : price (harga saham) * signifikan untuk 10% ** signifikan untuk 5% *** signifikan untuk 1%

Pada saham-saham dengan harga di atas Rp. 500,- dengan adanya

perubahan kebijakan tanggal 20 Oktober meningkatkan volatilitas pada periode

istirahat siang. Bahkan pada harga di atas Rp. 5.000,- volatilitas pada periode

istirahat siang lebih tinggi dibandingkan dengan periode malam hari (R1/R3 lebih

kecil dari 1, pada Tabel 32).

61

Tabel 33. Rata-rata Return dan Varians Return Harian untuk Perubahan Kebijakan

Tick Size Rata-rata Return Varians Return

periode O1 C1 O2 C2 O1 C1 O2 C2 Sebelum 20 Oktober 2000

p < 500 -566.10 -362.08 -364.52 -287.94 108.75 106.92 114.17 96.48 500-5000 -200.12 -266.33 -280.09 -283.92 43.16 47.89 47.20 41.39 p > 5000 -195.23 -261.09 -252.89 -252.88 44.75 57.20 55.33 46.51

total -294.85 -305.08 -310.12 -293.71 48.61 51.39 49.92 42.86 Sesudah 20 Oktober 2000

p < 500 -48.23 44.94 22.15 89.92 41.24 37.06 38.08 36.61 500-5000 240.52 225.75 201.71 179.17 22.53 21.01 21.08 22.06 p > 5000 350.75 269.02 296.70 198.29 28.54 34.98 24.41 27.19

total 145.08 168.06 143.87 159.88 22.67 21.18 21.42 20.42 P : price (harga saham)


Tabel 34. Rasio Varians Harian untuk Perubahan Kebijakan Tick Size O1/C1 O1/O2 O1/C2 C1/O2 C1/C2 O2/C2

Seseblum 20 Oktober 2000 p < 500 1.02 0.95 1.13 0.94 1.11 1.18

500-5000 0.90 0.91 1.04 1.01 1.16 1.14 p > 5000 0.78 0.81 0.96 1.03 1.23 1.19

total 0.95 0.97 1.13 1.03 1.20 1.16

Sesudah 20 Oktober 2000 p < 500 1.11 1.08 1.13 0.97 1.01 1.04

500-5000 1.07 1.07 1.02 1.00 0.95 0.96 p > 5000 0.82 1.17 1.05 1.43 1.29 0.90

total 1.07 1.06 1.11 0.99 1.04 1.05 P : price (harga saham) * signifikan untuk 10% ** signifikan untuk 5% *** signifikan untuk 1%

Sedangkan untuk data return harian (Tabel 33) juga menunjukkan bahwa

turunnya volatilitas setelah tanggal 20 Oktober 2000. Tabel 35 mengindikasikan

adanya autokorelasi negatif yang signifikan antara sesi kedua dengan periode malam

sebelumnya untuk periode sebelum 3 Juli 2000. Pada periode setelah 20 Oktober

2000 autokorelasi negatif yang signifikan terjadi antara istirahat siang dengan satu

periode sebelumnya (sesi pertama).

62

Tabel 35. Autokorelasi Return untuk Perubahan Kebijakan Tick Size

R1 R2 R3 -4 -3 -2 -1 -4 -3 -2 -1 -4 -3

Sebelum 20 Oktober 2000 p < 500 0.13 0.16 0.05 -0.45 *** 0.07 -0.19 *** 0.07 -0.17 ** 0.14 -0.04

500-5000 0.03 0.19 0.05 -0.03 0.09 0.05 0.13 0.19 0.09 0.02 p > 5000 -0.02 0.11 0.12 -0.14 * 0.21 -0.14 0.22 0.24 0.00 -0.11

total 0.09 0.20 0.13 -0.12 * 0.05 0.04 0.08 0.13 0.13 -0.02 Sesudah 20 Oktober 2000

p < 500 0.16 0.12 0.01 -0.28 * 0.07 -0.02 0.00 -0.10 -0.06 0.06 500-5000 0.05 0.16 0.07 -0.09 0.11 0.03 -0.01 0.05 0.07 0.08 p > 5000 0.15 0.07 0.00 -0.28 *** 0.08 0.09 -0.07 -0.04 -0.02 -0.08

total 0.10 0.20 0.07 -0.11 * 0.09 0.00 0.06 0.08 -0.02 0.09 R3 R4 O1 C1 O2 C2 -2 -1 -4 -3 -2 -1 O1-1 C1-1 O2-1 C2-1

Sebelum 20 Oktober 2000 p < 500 -0.09 -0.28 *** 0.20 -0.22 -0.05 -0.30 *** -0.21 *** -0.11 -0.19 *** -0.24 ***

500-5000 -0.05 0.05 -0.10 -0.10 -0.02 0.06 0.03 0.01 0.02 -0.04 p > 5000 -0.11 -0.16 * 0.02 -0.10 -0.02 -0.16 * 0.10 -0.04 -0.02 0.03

total -0.06 0.09 0.05 -0.22 *** -0.06 0.00 -0.02 0.01 0.00 -0.07 Sesudah 20 Oktober 2000

p < 500 -0.07 -0.24 *** 0.03 -0.15 *** -0.05 -0.07 -0.06 -0.02 -0.01 -0.08 500-5000 0.04 -0.08 0.05 -0.10 * 0.04 -0.09 0.14 0.10 0.08 0.09 p > 5000 -0.01 -0.48 *** 0.06 -0.09 0.04 -0.30 *** 0.04 -0.19 *** 0.13 0.01

total 0.00 -0.13 ** -0.02 -0.14 ** 0.03 0.01 0.06 0.05 0.07 0.03 R1 : Return periode malam hari O1 : Return open sesi pertama to open sesi pertama * signifikan untuk 10% R2 : Return sesi pertama C1 : Return close sesi pertama to close sesi pertama ** signifikan untuk 5% R3 : Return periode istirahat siang O2 : Return open sesi kedua to open sesi kedua *** signifikan untuk 1% R4 : Return sesi kedua C2 : Return close sesi kedua to close sesi kedua

63

BAB V

SIMPULAN, KETERBATASAN PENELITIAN DAN SARAN

A. Simpulan

Dari penelitian yang telah dilakukan dapat ditarik suatu simpulan

1. Secara umum volatilitas harga paling tinggi terjadi pada sesi pertama

perdagangan dan paling rendah terjadi pada saat istirahat siang. Volatilitas

harga pada periode perdagangan (sesi pertama dan kedua) secara signifikan

lebih tinggi dibandingkan dengan periode istirahat siang. Hal ini konsisten

dengan hasil penelitian Amihud dan Mendelson (1991) di yang menyatakan

bahwa volatilitas selama periode istirahat siang adalah paling rendah

disebabkan oleh sedikitnya informasi yang direlease. Sedangkan untuk

periode malam hari dengan periode perdagangan tidak ada perbedaan yang

signifikan.

2. Volatilitas pada sesi pertama lebih volatil dibandingkan dengan sesi kedua

tetapi perbedaannya tidak signifikan. Sedangkan untuk varians return periode

malam lebih tinggi secara signifikan dibandingkan dengan periode istirahat

siang.

3. Volatilitas harian secara umum tidak ada perbedaan yang signifikan (kecuali

pada tahun 2000 return untuk close to close sesi kedua berbeda dengan 3 seri

return yang lain, tetapi tingkat signifikansinya hanya 10%). Hal ini

mendukung penelitian yang dilakukan oleh Huang, Liu dan Fu (2000) yang

menyatakan di Taiwan tidak ada perbedaan yang signifikan antara varians

return open to open dengan close to close. Hal ini karena tidak adanya

64

perbedaan mekanisme perdagangan antara pembukaan dan penutupan, seperti

NYSE dan TSE.

4. Autokorelasi negatif terjadi pada periode malam dengan periode sebelumnya

dan sesi kedua dengan periode malam sebelumnya (derajat korelasinya lebih

kuat pada sesi kedua dengan periode malam sebelumnya). Hal ini

mengindikasikan terjadinya noise pada periode malam hari yang dikoreksi

pada sesi kedua dan sebaliknya

5. Perusahaan-perusahaan dengan size kecil cenderung mempunyai tingkat

volatilitas harga yang lebih besar dibandingkan dengan perusahaan dengan

size besar.

6. Perusahaan-perusahaan dengan volume kecil cenderung mempunyai tingkat

volatilitas harga yang lebih kecil terutama pada periode perdagangan

dibandingkan dengan perusahaan dengan volume perdagangan besar (kecuali

pada quintil terkecil dimana volatilitasnya relatif besar).

7. Perusahaan-perusahaan dengan bid-ask spread kecil cenderung mempunyai

tingkat volatilitas harga yang lebih kecil dibandingkan dengan perusahaan

dengan bid-ask spread besar. Hal ini konsisten dengan pernyataan Branch

dan Freed (1977) yang menyatakan ada hubungan langsung antara volatilitas

dengan bid-ask spread.

8. Return hari Senin paling rendah bila dibandingkan dengan return hari-hari

yang lain. Return yang rendah pada hari Senin ini diakibatkan lamanya

periode non perdagangan dari penutupan Jumat sampai dengan pembukaan

Senin.

65

9. Volatilitas return akan turun karena perubahan kebijakan tick size tanggal 20

Oktober 2000.

B. Keterbatasan Penelitian dan Saran

Ada beberapa hal yang menjadi keterbatasan dalam penelitian, berikut ini beserta

dengan sarannya

1. Penelitian ini hanya menggunakan saham-saham LQ 45, sehingga hasil yang

diperoleh mungkin hanya menggambarkan kondisi saham-saham dengan

frekuensi perdagangan yang tinggi. Untuk penelitian selanjutnya dapat

menguji mengenai saham-saham dengan frekuensi perdagangan yang rendah,

sehingga dapat disimpulkan apakah ada perbedaan hasil antara perusahaan-

perusahaan dengan frekuensi tinggi dengan frekuensi rendah.

2. Sampel yang digunakan hanya berasal dari 2 tahun, yaitu tahun 2000 dan

2003, sehingga ada kemungkinan perilaku harga yang diteliti hanya terjadi

pada 2 tahun itu. Penelitian selanjutnya sebaiknya menggunakan data dalam

interval waktu yang lebih lama, bahkan lebih baik menggunakan data

sebelum ada krisis, selama krisis dan setelah krisis, sehingga pengaruh krisis

terhadap perilaku harga bisa dianalisis.

3. Variabel volume perdagangan dan bid-ask spread menggunakan data harian.

Lebih baik menggunakan data per sesi perdagangan, karena volume

perdagangan dan bid-ask spread berbeda setiap sesinya.

4. Volatilitas harga pada periode perdagangan hanya menggunakan harga

pembukaan dan penutupan, padahal ada kemungkinan pada tengah-tengah

interval justru terjadi volatilitas berbeda dengan pada saat pembukaan dan

66

penutupan. Fenomena ini tidak akan tertangkap karena yang dipergunakan

adalah harga pembukaan dan penutupan. Bagi penelitian selanjutnya dapat

menggunakan data intraday untuk meneliti volatilitas harga pada periode

perdagangan, sehingga volatilitas pada periode perdagangan tidak hanya

diproksikan oleh harga pembukaan dan penutupan.

67

DAFTAR PUSTAKA

Admati, A., and P. Pflederer, 1988, A Theory of Intraday Patterns: Volume and Price Variability, The Review of Financial Studies, 1 (1):3-40

Algifari., 1999, Pengaruh Hari Perdagangan terhadap Return Saham di BEJ, Tesis UGM, Unpublished

Amihud, Y., and H. Mendelson, 1986, Asset Pricing and the Bid-Ask Spread, Journal of Financial Economics, 17:223-249

Amihud, Y., and H. Mendelson, 1987, Trading Mechanism and Stock Return: an Empirical Investigations, Journal of Finance, 42: 533-53

Amihud, Y., and H. Mendelson, 1991, Volatility, Efficiency and Trading: Evidence from the Japanese Stock Market, Journal of Finance, 46: 369-89

Astuti, N., 1997, Analisa Pengaruh Perubahan Suku Bunga, Perubahan Inflasi, Perubahan Kurs Valas and Perubahan Volume Perdagangan Saham terhadap Perubahan Stock Return di BEJ, Tesis UGM, Unpublished

Balduzzi, P., E. J. Elton, and T. C. Green, 2001, Economic News and Bond Prices: Evidence from the US Treasury Market, Journal of Financial and Quantitative Analysis, 36 (4): 523-543

Bery, T., D., and K. M. Howe, 1994, Public Information Arrival, Journal of Finance, 49:1331-1347

Black, F., 1986, Noise, Journal of Finance, 41:529-43

Blume, L., D. Easley, and O’Hara., 1994, Market Statistics and Technical Analysis: the Role of Volume, Journal of Finance, 49(1): 153-181

Branch, B., and W. Freed, 1977, Bid-Ask Spreads on the Amex and the Big Board, Journal of Finance, 32, 1 March, 159-163

Brown, M., B., and A. B. Forsythe, 1974, Robust Tests for the Equality of Variances, Journal of the American Statistical Association, 69 (346):364-367

Chan, K.C., W. G. Christie., and P. H. Schultz, 1995, Market Structure and the Intraday Pattern of Bid-Ask Spreads for Nasdaq Securities, Journal of Business, 68 (1): 35-60

Chan,. H., and F. C. Nai, 1991, Structural and Return Characteristics of Small and Large Firms, Journal of Finance, 46(4):1467-1484

Chang, R.P., T. H. Hsu, N. K. Huang, and S. G. Rhe, 1999, The Effect of Trading Methods on Volatility and Liquidity: Evidence from Taiwan Stock Exchange, Journal of Business Finance and Accounting. 26(1):137-170

68

Chelley, P., and Steeley, 2001, Openeing Returns, Noise and Overreaction, Journal of Financial Resesarch. 24(4):513-521

Cheung, Y. L., 1995, Intraday Return and the Day End Effect: Evidence from the Hong Kong Equity Market, Journal of Busines Finance and Accounting, 22 (7): 1023-1034

Copeland, T., E., and D. Galai, 1983, Information Effects on the Bid-Ask Spread, Journal of Finance. 38 (5): 1457-1469

Easley, D., and O’Hara, 1987, Price, Trade Size and Information in Securities Markets, Journal of Financial Economics, 19:69-90

Elfakhani, S., 1991, Portofolio Performance ant the Interaction between Systematic Risk, Firm Size and Price-Earning Ratio: the Canadian Evidence, Review of Financial Economics, 51-69

Elton, E. J., M. J. Gruber, , D. Agrawal, and C. Mann, 2001, Explaining the Rate Spread on Corporate Bonds, Journal of Finance, 56,1 Februari, 247-277

Fama, E., F., 1970, Efficient Capital Market: a Review of Theory and Empirical Work, Journal of Finance, 25: 387-417

Fama, E., F., 1991, Efficient Capital Markets II, Journal of Finance, 46(51):575-617

Fama and French, 1992, The Cross Section of Expected Return, Journal of Finance, 47:427-465

French, K. R. and R. Roll, 1986, Stock Price Variances: The Arrival of Information and the Reaction Traders, Journal of Financial Economics, 17: 5-26

Frino, A., and A. Hill, 2001, Intraday Futures Market Behavoiur arround Major Scheduled Macroeconomics Announcements: Australian Evidence, Journal of Banking & Finance, 25: 1319-1337

Glosten, L., R., and L. E. Haris, 1988, Estimating the Component of the Bid-Ask Spread, Journal of Financial Economics, 21:123-142

Gomez, X.G., J. Hodoshima, and M. Kunimura, 1998, Does Size Really Matter in Japan? Association for Investment Management and Research,. November/Desember:22-34

Grundy, B., D., and Y. Kim, 2002, Stock Market Volatility in a Heterogeneous Information Economy, Journal of Financial and Quantitative Analysis, 37 (1): 1-27

Guner, N., and Z. Onder, 2002, Information and Volatility: Evidence from an Emerging Market, Emerging Markets Fnance and Trade, 36 (6): 26-46

69

Hadinugroho, B, 2002, Pengaruh Beta, Size, Book to Market, Equity and Earning Yields terhadap Return Saham, Tesis UGM Unpublished

Harsono, R. D., B., 2003, Perdagangan Berbasis Informasi and Noise, Volume Transaksi Investor Asing dan Domestik dan Volatilitas Pasar di BEJ Sejak Liberalisasi Pasar, Tesis UGM Unpublished

Hartono, T., 2004, Pengaruh Perubahan Tick Size terhadap Kualitas Pasar BEJ: Pengujian Intraday Interval 30 Menit, Tesis UGM, Unpublished

Hasbrook, J., 1988, Trades, Quotes, Inventories and Information, Journal of Financial Economics, 30:99-134

Huang, Y., S., D. Y. Liu, and T. W. Fu, 2000, Stock price behaviour over trading and non-trading periods: evidence from the Taiwan Stock Exchange, Journal Business and Financial Accounting 575-602

Ito, T, R. K. Lyons and M. T. Melvin, 1998, Is there private information in the FX market? The Tokyo Experiment, Journal of Finance. 53 (3): 1111-1130

Karpoff, J.M, 1987, The Relation between Price Changes and Trading Volume: Survey, Journal of Financial and Quantitative Analysis. 18:109-126

Ko, K, S. Lee and J. Chung, 1995. Volatility, Efficiency and Trading: further evidence. Journal of International Financial Management and Accounting. 6(1):26-42

Kyle, A. S. 1985. Continuous Auctions and Insider Trading. Econometrica. 53 (6): 1315-1335

Lakonishok, J. and E. Maberly, 1990, The Weekend Effect: Trading Patterns of Individual and Institusional Investors, Journal of Finance, 45:231-243

Lam, P. H.L. and W. H. S. Tong, 1999, Interdaily Volatility in a Continuous Order Driven Market, Journal of Business Finance and Accounting,. 26(7): 1013-1036

Mcnish, T. H. and R. A. Wood, 1992, An Analysis of Intraday Patterns in Bid/Ask Spread for NYSE Stocks, Journal of Finance, 47, 2 Juni. 753-764

Nofsinger, J.R., 2001, The Impact of Public Information on Investors, Journal of Banking & Finance, 25:1339-1366

Odean, T., 1998, Volume, Volatility, Price and Profit when All Traders are Above Average, Journal of Finance, 53(6):1887-1934

Oldfield , G.s Jr and R. J. Rogalski, 1980. A Theory of Common Stock Return over Trading and non Trading Periods, Journal of Finance, 35:729-51

70

Pritamani, M. and V. Singal, 2001, Return Predictability following Large Prices Changes and Information Releases, Journal of Banking & Finance, 25: 631-656

Rogalski, R. J., 1984, New Finding Regarding Day of the Week Return over Trading and non Trading Periods: a note, Journal of Finance, 34 (5):1603-1614

Sari, W., 2004, Hubungan antara Volume Perdagangan and Volatilitas Harga Intraday di BEJ, Tesis UGM, Unpublished

Sialia, S., 1991, Analisis Beberapa Faktor yang Mempengaruhi Fluktuasi Harga Saham yang Go Publik di Pasar Modal Indonesia Sebelum and Sesudah Paket Kebijaksanaan Deregulasi tahun 1985-1986, Tesis UGM, Unpublished

Stoll, H and R. Whaley, 1990, Stock Market Structure and Volatility, Review of Financial Journal, 5:231-58

Stoll, H. R., 1989, Inferring the Component of the Bid-Ask Spread: Theory and Empirical Test, Journal of Finance, 44, 115-134

Suhaibani, M.A. and L. Kryzanowski, 2000, The Information Content of Orders on the Saudi Stock Market, Journal of Financial Research, 23 (2) 145-156

Wood, R.A., T. H. McInish and J. K. Ord, 1985, An investigation of Transaction Data for NYSE Stock, Journal of Finance, 40 (3):739-741

Lampiran

71

Lampiran 1 DAFTAR PERUSAHAAN LQ 45 TAHUN 2000 DAN 2003 2000 2003 Periode 1 Periode 2 Periode 1 Periode 2 1 AALI AALI AALI AALI

2 ANTM ANTM ANTM ANTM

3 ASII ASGR APEX APEX

4 AUTO ASII ASGR ASGR

5 BBNI AUTO ASII ASII

6 BDMN BASS AUTO AUTO

7 BLTA BCIC BBCA BBCA

8 BMRA* BHIT BBNI BBNI

9 BMTR BMTR BHIT BKSW

10 BNII BNII BLTA BMTR

11 BNLI BRPT BMTR CMNP

12 BRPT BUDI DNKS DNKS

13 CMNP CMNP DYNA DYNA

14 DGSA* CPIN GGRM GGRM

15 DVLA DNKS GJTL GJTL

16 GGRM FASW HITS HMSP

17 GJTL GGRM HMSP IDSR

18 HMSP GJTL IDSR INAF

19 INDF HMSP INAF INCO

20 INDR INDF INDF INDF

21 INKP INDR INDR INDR

22 ISAT INKP INKP INKP

23 JIHD ISAT INTP INTP

24 KLBF JIHD ISAT ISAT

25 KOMI KLBF JAKA JIHD

26 LPBN KOMI JIHD KAEF

27 LPLI LPBN KAEF KLBF

28 LPPS LPLI KLBF LMAS

29 LSIP LPPS LMAS MEDC

30 LTLS LSIP MEDC MLPL

31 MEDC LTLS MLPL MPPA

32 MKDO MEDC MPPA NISP

33 MLIA MKDO MTDL PNBN

34 MLPL MLPL PNBN PTBA

35 MPPA MPPA RALS RALS

36 MYOR MTDL RMBA RMBA

37 PNBN PNBN SCMA SCMA

38 RALS RALS SMCB SMCB

39 SMCB SMCB SMGR SMGR

40 SMGR SMGR TINS TINS

41 TINS TINS TLKM TKIM

42 TKIM TKIM TSPC TLKM

43 TLKM TLKM TURI TSPC

44 TSPC TSPC UNTR UNTR

45 UNTR UNTR UNVR UNVR

* delisting pada Oktober 2000

72

Lampiran 2 RATA-RATA DAN VARIANS RETURN TAHUN 2000 DAN 2003

Tahun 2000

R1 R2 R3 R4 O1 C1 O2 C2 rata-rata -0.00462 -0.00166 -0.00141 0.004896 -0.00284 -0.00279 -0.00285 -0.0028 median -0.00321 -0.00176 -0.00138 0.004314 -0.00252 -0.00133 -0.00155 -0.00288 varians 0.000122 0.000152 2.59E-05 0.000121 0.000432 0.000441 0.000426 0.000364 n 238 238 238 238 238 238 238 238 ratio F Autokorelasi R1/R2 0.80426 2.695192 -4 -3 -2 -1 R1/R3 4.703385 51.17579 R1 0.09526 0.207674 0.093957 -0.10687 R1/R4 1.008281 0.044694 R2 0.054393 0.012019 0.061622 0.08631 R2/R3 5.848087 79.87508 R3 0.107571 0.00854 -0.05359 -0.02147 R2/R4 1.253675 2.154447 R4 0.048944 -0.23908 -0.04644 -0.00762 R3/R4 0.214374 59.02265 O1/C1 0.978817 0.000899 O1/O2 1.013356 0.000268 O1 C1 O2 C2 O1/C2 1.187324 2.900996 -0.03471 0.01204 0.004478 -0.0601 C1/O2 1.035286 0.000197 C1/C2 1.213019 2.927501 O2/C2 1.171675 2.994476 trading-non trading 24.87893 daily result 1.455155 Tahun 2003

R1 R2 R3 R4 O1 C1 O2 C2 rata-rata -0.00414 0.000545 -0.00125 0.007059 0.002164 0.002221 0.001987 0.002213 median -0.00345 0.000205 -0.00123 0.006756 0.002048 0.002524 0.002063 0.001825 varians 6.43E-05 7.12E-05 2.02E-05 6.33E-05 0.000231 0.000224 0.00023 0.000224 n 241 241 241 241 241 241 241 241

ratio F Autokorelasi R1/R2 0.903282 0.220337 -4 -3 -2 -1 R1/R3 3.182947 61.92162 R1 0.09793 0.187777 0.105532 -0.11543 R1/R4 1.015328 0.053225 R2 0.100947 0.01399 0.093793 0.129947 R2/R3 3.52376 65.44789 R3 -0.03615 0.063842 0.022681 -0.0233 R2/R4 1.124044 0.484965 R4 -0.03774 -0.14089 0.037595 0.00137 R3/R4 0.31899 58.90921 O1/C1 1.031628 0.109614 O1/O2 1.002855 0.000242 O1 C1 O2 C2 O1/C2 1.032881 0.003919 0.061203 0.040392 0.0559 0.014339 C1/O2 0.97211 0.119909 C1/C2 1.001215 0.160623 O2/C2 1.02994 0.002175 trading-non trading 25.13184 daily result 0.066499

73

Tahun 2000 dan 2003 R1 R2 R3 R4 O1 C1 O2 C2 rata-rata -0.00437 -0.00052 -0.00132 0.005944 -0.00026 -0.00022 -0.00037 -0.00027 median -0.00323 -0.00071 -0.00133 0.005709 -3.5E-06 0.001134 0.000801 -0.0007 varians 9.28E-05 0.000112 2.3E-05 9.29E-05 0.000337 0.000338 0.000333 0.000299 n 479 479 479 479 479 479 479 479 ratio F Autokorelasi R1/R2 0.827196 3.154809 -4 -3 -2 -1 R1/R3 4.034237 105.245 R1 0.096564 0.20146 0.098384 -0.10723 R1/R4 0.999599 0.107678 R2 0.081307 0.014129 0.083593 0.103108 R2/R3 4.877003 142.4103 R3 0.043874 0.032017 -0.02293 -0.01976 R2/R4 1.208419 2.219396 R4 0.031001 -0.20085 -0.00658 -0.00191 R3/R4 0.247779 120.8156 O1/C1 0.996889 0.097116 O1/O2 1.01083 0.02344 O1 C1 O2 C2 O1/C2 1.126112 1.944406 0.018455 0.040897 0.040818 -0.00968 C1/O2 1.013984 0.025742 C1/C2 1.129626 1.11357 O2/C2 1.114047 1.528942 trading-non trading 48.18445 daily result 0.770993

74

Lampiran 3

RATA-RATA DAN VARIANS RETURN UNTUK SIZE QUINTIL quintele 1

R1 R2 R3 R4 O1 C1 O2 C2 rata-rata -0.0088 -0.00264 -0.0019 0.011376 -0.00251 -0.00234 -0.00403 -0.00197 median -0.00476 -8.6E-05 -0.00095 0.007583 -0.00197 -0.00085 -0.00152 -0.00194 varians 0.000612 0.000579 0.000317 0.00064 0.000996 0.000931 0.001965 0.000942 n 477 477 477 477 477 477 477 477 ratio F Autokorelasi R1/R2 1.056718 1.706221 -4 -3 -2 -1 R1/R3 2.351166 29.42211 R1 0.173397 0.139378 -0.01123 -0.44849 R1/R4 0.731294 1.47942 R2 0.060983 -0.08276 -0.03848 -0.19388 R2/R3 3.90781 15.24103 R3 0.054986 0.019814 -0.02781 -0.42917 R2/R4 1.215465 6.443413 R4 0.217336 -0.27238 -0.05518 -0.1958 R3/R4 0.311035 48.13848 O1/C1 1.009913 1.531787 O1/O2 1.061261 0.019193 O1 C1 O2 C2 O1/C2 0.984015 0.216534 -0.25076 -0.13559 -0.05052 -0.20135 C1/O2 1.050844 0.508441 C1/C2 0.974356 0.630432 O2/C2 0.927213 0.031213 trading-non trading 15.22931 daily result 0.383375 quintele 2 R1 R2 R3 R4 O1 C1 O2 C2 rata-rata -0.00548 0.000379 -0.00193 0.006217 -0.00056 -0.00057 -0.00072 -0.00082 median -0.00473 0 -0.00168 0.005726 0.000585 -0.00021 -0.00114 -0.00085 varians 0.000163 0.000174 6.46E-05 0.000174 0.000465 0.000471 0.000474 0.000407 n 477 477 477 477 477 477 477 477 ratio F Autokorelasi R1/R2 0.939045 0.082561 -4 -3 -2 -1 R1/R3 2.522084 77.72536 R1 0.20794 0.110089 0.037946 -0.22278 R1/R4 0.934293 0.039283 R2 0.068182 0.039386 0.099746 -0.07023 R2/R3 2.685795 63.88653 R3 0.090498 -0.07857 -0.05289 -0.02187 R2/R4 0.994939 0.220553 R4 0.186189 -0.21282 -0.04982 -0.18895 R3/R4 0.370445 75.6697 O1/C1 0.98821 0.290754 O1/O2 0.98094 0.229531 O1 C1 O2 C2 O1/C2 1.142551 2.580595 0.040915 0.024841 0.021516 0.006431 C1/O2 0.992643 0.003316 C1/C2 1.156182 1.032477 O2/C2 1.164751 1.153249 trading-non trading 30.43377 daily result 0.846944

75

quintele 3 R1 R2 R3 R4 O1 C1 O2 C2 rata-rata -0.00509 -0.0001 -0.00121 0.006823 0.000497 0.000799 0.000587 0.000426 median -0.0043 -0.00067 -0.00083 0.006101 -0.00072 0.000367 0.000203 0.000459 varians 0.000127 0.000222 6.74E-05 0.000164 0.000494 0.000521 0.000498 0.000462 n 477 477 477 477 477 477 477 477 ratio F Autokorelasi R1/R2 0.573422 6.76851 -4 -3 -2 -1 R1/R3 1.886597 60.20167 R1 0.093253 0.134385 0.033061 -0.1242 R1/R4 0.774438 2.076719 R2 0.152466 0.030313 0.022259 0.020052 R2/R3 3.29007 75.45777 R3 -0.0216 0.042663 0.02119 -0.25507 R2/R4 1.350556 1.595248 R4 0.0715 -0.17512 0.024593 -0.12277 R3/R4 0.410495 71.73305 O1/C1 0.948566 0.039019 O1/O2 0.992385 1.1E-05 O1 C1 O2 C2 O1/C2 1.070004 0.458716 0.102999 0.068621 0.064233 0.03949 C1/O2 1.046195 0.037563 C1/C2 1.128023 0.746051 O2/C2 1.078215 0.460897 trading-non trading 32.12401 daily result 0.286138 quintele 4

R1 R2 R3 R4 O1 C1 O2 C2 rata-rata -0.00305 -9.6E-05 -0.00157 0.005186 0.000329 0.000357 0.000253 0.000473 median -0.00171 -0.00069 -0.00083 0.004573 0.000274 0.000705 0.001142 6.89E-05 varians 0.000106 0.000163 5.81E-05 0.000137 0.000381 0.000393 0.00036 0.000356 n 479 479 479 479 479 479 479 479

ratio F Autokorelasi R1/R2 0.653225 13.28584 -4 -3 -2 -1 R1/R3 1.829749 38.37113 R1 0.075558 0.121576 0.070901 -0.11872 R1/R4 0.775793 4.695272 R2 0.099148 -0.03228 0.065792 -0.02898 R2/R3 2.801099 89.08117 R3 0.040698 0.004725 -0.05165 -0.22762 R2/R4 1.187635 2.260907 R4 -0.04529 -0.06884 0.005053 -0.1834 R3/R4 0.423989 66.56535 O1/C1 0.969229 0.011117 O1/O2 1.057652 0.114858 O1 C1 O2 C2 O1/C2 1.068118 1.219595 0.002266 -0.05448 -0.01241 -0.01605 C1/O2 1.091229 0.194661 C1/C2 1.102028 1.424767 O2/C2 1.009896 0.619753 trading-non trading 32.95782 daily result 0.60348

76

quintele 5

R1 R2 R3 R4 O1 C1 O2 C2 rata-rata -0.00066 -7.2E-05 -0.00035 0.001662 0.000631 0.000666 0.00078 0.000575 median -0.00027 -0.00059 -0.00042 0.001205 0.001268 0.001029 0.001402 0.000593 varians 6.36E-05 0.000119 2.91E-05 8.39E-05 0.000295 0.000328 0.000305 0.000297 n 479 479 479 479 479 479 479 479

ratio F Autokorelasi R1/R2 0.535786 34.59423 -4 -3 -2 -1 R1/R3 2.183554 74.57438 R1 0.03818 0.108459 -0.0035 0.007841 R1/R4 0.758233 5.401285 R2 0.139688 -0.02422 0.082855 0.174559 R2/R3 4.075422 183.5612 R3 0.125324 -0.03504 -0.09176 -0.2316 R2/R4 1.415179 12.51842 R4 -0.07132 -0.03465 0.097792 -0.08112 R3/R4 0.347247 109.4117 O1/C1 0.899417 0.125028 O1/O2 0.968966 0.000492 O1 C1 O2 C2 O1/C2 0.99499 0.093155 0.067481 0.003883 0.068312 0.06119 C1/O2 1.077327 0.135833 C1/C2 1.106261 0.409823 O2/C2 1.026858 0.07705 trading-non trading 65.5407 daily result 0.14361

77

Lampiran 4

RATA-RATA DAN VARIANS RETURN UNTUK TRADING VOLUME QUINTIL quintele 1

R1 R2 R3 R4 O1 C1 O2 C2 rata-rata -0.00485 -0.00137 -0.0008 0.00472 -0.00058 -0.00262 -0.00345 -0.0023 median -0.00309 0 -0.00101 0.002978 -0.00128 -0.00132 -0.00224 -0.00274 varians 0.000296 0.000178 0.000199 0.000238 0.000526 0.000494 0.001616 0.000412 n 461 461 461 461 461 461 461 461 ratio F Autokorelasi R1/R2 1.663545 11.74369 -4 -3 -2 -1 R1/R3 1.486602 8.379052 R1 -0.03447 0.141699 0.021117 -0.11301 R1/R4 1.24249 2.269223 R2 -0.03211 -0.00031 0.034219 -0.19285 R2/R3 0.893635 0.269564 R3 -0.01505 -0.04906 -0.07751 -0.40874 R2/R4 0.746893 3.75891 R4 0.031317 -0.10234 -0.291 -0.10266 R3/R4 0.835792 1.982663 O1/C1 1.063452 1.757516 O1/O2 0.325286 0.031609 O1 C1 O2 C2 O1/C2 1.277113 6.125133 0.033317 0.0203 0.027885 -0.05652 C1/O2 0.305878 0.950571 C1/C2 1.200913 1.155191 O2/C2 3.926121 2.644974 trading-non trading 4.894674 daily result 1.652673 quintele 2 R1 R2 R3 R4 O1 C1 O2 C2 rata-rata -0.00448 -0.00136 -0.00175 0.004618 -0.00244 -0.00354 -0.0029 -0.003 median -0.00316 -0.00085 -0.00137 0.003315 -0.00238 -0.003 -0.00308 -0.00271 varians 0.000241 0.000144 0.000141 0.000158 0.0004 0.000328 0.000376 0.000236 n 476 476 476 476 476 476 476 476 ratio F Autokorelasi R1/R2 1.674108 9.451242 -4 -3 -2 -1 R1/R3 1.711374 23.15546 R1 0.052054 0.079475 0.041586 -0.13756 R1/R4 1.522425 2.426153 R2 -0.02763 -0.06868 0.049691 -0.27986 R2/R3 1.02226 4.441647 R3 -0.06738 0.026442 -0.22199 -0.30017 R2/R4 0.909395 3.158612 R4 0.022521 -0.20993 -0.09005 -0.2348 R3/R4 0.889592 14.59573 O1/C1 1.220027 1.450366 O1/O2 1.065187 0.863422 O1 C1 O2 C2 O1/C2 1.693221 11.90109 -0.0372 -0.07179 -0.08056 -0.05401 C1/O2 0.873085 0.050052 C1/C2 1.387855 5.376552 O2/C2 1.589599 5.760021 trading-non trading 10.01992 daily result 3.894394

78

quintele 3 R1 R2 R3 R4 O1 C1 O2 C2 rata-rata -0.00404 -0.00198 -0.00121 0.004691 -0.00236 -0.00271 -0.00265 -0.00255 median -0.00299 -0.00257 -0.0008 0.003796 -0.00158 -0.00236 -0.00223 -0.00239 varians 0.00018 0.000177 8.51E-05 0.000199 0.000412 0.00044 0.000366 0.000389 n 476 476 476 476 476 476 476 476 ratio F Autokorelasi R1/R2 1.017087 0.141039 -4 -3 -2 -1 R1/R3 2.111335 48.95318 R1 0.051279 0.076678 0.146975 -0.04942 R1/R4 0.90172 0.138821 R2 0.05283 0.079804 0.017118 -0.06224 R2/R3 2.075865 43.05284 R3 0.037561 -0.03055 -0.12019 -0.28583 R2/R4 0.886572 0.53769 R4 0.027767 -0.18961 0.037029 -0.27619 R3/R4 0.427085 50.11015 O1/C1 0.935521 0.255673 O1/O2 1.125591 0.819456 O1 C1 O2 C2 O1/C2 1.05916 0.662228 -0.06453 -0.05206 0.01513 -0.00161 C1/O2 1.203171 1.986729 C1/C2 1.132161 1.706166 O2/C2 0.940981 0.004565 trading-non trading 20.93483 daily result 0.912963 quintele 4

R1 R2 R3 R4 O1 C1 O2 C2 rata-rata -0.00408 -0.00116 -0.00106 0.004769 -0.00068 -0.00044 -0.00064 -0.00153 median -0.00236 -0.00106 -0.00105 0.004022 -0.00034 0.00049 0.000168 -0.00067 varians 0.000182 0.000237 6.32E-05 0.000206 0.000447 0.000443 0.000409 0.000424 n 479 479 479 479 479 479 479 479 ratio F Autokorelasi R1/R2 0.769952 2.244591 -4 -3 -2 -1 R1/R3 2.880545 58.87709 R1 -0.01691 0.052899 0.083385 -0.03187 R1/R4 0.883082 1.384487 R2 0.05333 0.026285 -0.03918 -0.23297 R2/R3 3.7412 75.65518 R3 -0.06791 0.127201 -0.05093 -0.26198 R2/R4 1.146931 0.143146 R4 0.015064 -0.14643 -0.02284 -0.11162 R3/R4 0.306568 79.19879 O1/C1 1.009926 0.197611 O1/O2 1.094568 0.211551 O1 C1 O2 C2 O1/C2 1.054391 0.612116 0.015442 -0.02179 0.043908 -0.00842 C1/O2 1.08381 1.49E-05 C1/C2 1.044029 0.108327 O2/C2 0.963294 0.120656 trading-non trading 29.49221 daily result 0.210199

79

quintele 5

R1 R2 R3 R4 O1 C1 O2 C2 rata-rata -0.00504 0.001377 -0.00153 0.008867 0.002298 0.004077 0.003157 0.003674 median -0.00195 0.001374 0 0.007004 0.002151 0.005981 0.004821 0.005355 varians 0.000269 0.00042 0.000128 0.000432 0.000803 0.000905 0.000844 0.000984 n 478 478 478 478 478 478 478 478

ratio F Autokorelasi R1/R2 0.639875 22.42579 -4 -3 -2 -1 R1/R3 2.094898 39.53969 R1 0.141358 0.061947 0.038147 -0.15923 R1/R4 0.621391 25.07908 R2 0.107774 -0.11205 0.080218 0.058469 R2/R3 3.273919 124.5216 R3 0.150791 -0.02695 0.094904 -0.23717 R2/R4 0.971114 0.093923 R4 0.028707 -0.23268 0.037709 -0.21774 R3/R4 0.296621 129.3554 O1/C1 0.886722 0.353746 O1/O2 0.950641 0.418231 O1 C1 O2 C2 O1/C2 0.815564 0.853266 0.08204 0.066555 0.084335 -0.00086 C1/O2 1.072085 0.000544 C1/C2 0.919752 0.112755 O2/C2 0.85791 0.106464 trading-non trading 51.69162 daily result 0.303589

80

Lampiran 5

RATA-RATA DAN VARIANS RETURN UNTUK BID-ASK SPREAD QUINTIL quintele 1 R1 R2 R3 R4 O1 C1 O2 C2 rata-rata 2.14E-05 0.001044 -0.0001 0.00046 0.001324 0.001505 0.001746 0.001421 median 0.000788 0.001097 -0.00033 0.000358 0.002196 0.001581 0.001616 0.001933 varians 7.98E-05 0.000133 3.39E-05 0.000109 0.000332 0.000328 0.000312 0.000337 n 478 478 478 478 478 478 478 478

ratio F Autokorelasi R1/R2 0.601658 31.88632 -4 -3 -2 -1 R1/R3 2.351166 65.28248 R1 -0.0198 0.118357 0.025814 0.021714 R1/R4 0.731294 6.057571 R2 0.142518 0.069286 0.109816 0.026353 R2/R3 3.90781 186.4595 R3 -0.00439 -0.01631 -0.04568 -0.16145 R2/R4 1.215465 8.998968 R4 -0.08762 -0.04751 0.136092 -0.17399 R3/R4 0.311035 102.7717 O1/C1 1.009913 0.198823 O1/O2 1.061261 0.548762 O1 C1 O2 C2 O1/C2 0.984015 0.250802 0.019918 0.025582 0.078722 0.084592 C1/O2 1.050844 0.081009 C1/C2 0.974356 0.003814 O2/C2 0.927213 0.047122 trading-non trading 60.43164 daily result 0.184991 quintele 2 R1 R2 R3 R4 O1 C1 O2 C2 rata-rata -0.00101 0.000693 -0.00137 0.001665 -2.5E-07 0.000354 4.8E-05 -3.6E-05 median -0.00054 4.51E-05 -0.00103 0.000592 1.15E-05 0.000189 -4.6E-05 -0.00027 varians 8.91E-05 0.000163 3.47E-05 0.000136 0.000445 0.000478 0.000405 0.000391 n 477 477 477 477 477 477 477 477 ratio F Autokorelasi R1/R2 0.547028 23.45505 -4 -3 -2 -1 R1/R3 2.567782 79.06058 R1 0.033142 0.124704 0.081601 0.0271 R1/R4 0.655765 4.967591 R2 0.068175 0.012279 0.113474 0.055787 R2/R3 4.694059 157.6617 R3 0.011588 -0.07866 -0.06427 -0.2845 R2/R4 1.198778 5.584631 R4 -0.16171 -0.09939 0.056918 0.072525 R3/R4 0.255382 96.40597 O1/C1 0.931397 0.002665 O1/O2 1.098341 1.493162 O1 C1 O2 C2 O1/C2 1.138031 3.659408 -0.01194 -0.05626 0.024675 -0.06957 C1/O2 1.179241 1.253869 C1/C2 1.221854 3.18048 O2/C2 1.036136 0.493995 trading-non trading 53.16319 daily result 1.674692

81

quintele 3 R1 R2 R3 R4 O1 C1 O2 C2 rata-rata -0.00314 -0.00087 -0.00139 0.00544 0.000273 -5.4E-05 -0.00023 3.75E-05 median -0.00299 -0.00106 -0.00093 0.005345 0 0.000173 0.000228 -0.0011 varians 0.000114 0.000178 6.84E-05 0.000173 0.000424 0.000464 0.000458 0.000419 n 476 476 476 476 476 476 476 476 ratio F Autokorelasi R1/R2 0.636255 12.23618 -4 -3 -2 -1 R1/R3 1.660087 34.00546 R1 0.109748 0.138666 -0.02964 -0.11623 R1/R4 0.656616 9.310009 R2 -0.03024 0.016128 0.018391 0.015124 R2/R3 2.609154 76.03874 R3 -0.10843 -0.01836 0.076393 -0.07972 R2/R4 1.032001 0.17066 R4 0.073022 -0.12874 -0.03331 -0.30651 R3/R4 0.395531 68.41869 O1/C1 0.913758 0.411646 O1/O2 0.926636 0.504687 O1 C1 O2 C2 O1/C2 1.011957 0.413674 -0.00782 -0.04358 -0.01734 -0.05192 C1/O2 1.014093 0.003699 C1/C2 1.107467 1.582057 O2/C2 1.092076 1.772383 trading-non trading 30.98279 daily result 0.785911 quintele 4

R1 R2 R3 R4 O1 C1 O2 C2 rata-rata -0.00505 0.000582 -0.00305 0.007972 0.000227 0.000591 0.000254 0.000452 median -0.00429 0 0 0.007937 0 0 0 0 varians 0.0003 0.000387 0.000222 0.000427 0.000711 0.000927 0.001016 0.000756 n 456 456 456 456 456 456 456 456

ratio F Autokorelasi R1/R2 0.776063 1.21E-05 -4 -3 -2 -1 R1/R3 1.350533 19.23433 R1 0.034798 0.050191 0.018708 -0.24285 R1/R4 0.703698 5.790364 R2 0.054296 -0.07704 0.166436 0.072322 R2/R3 1.740236 15.10535 R3 0.092295 -0.03943 -0.01347 -0.18874 R2/R4 0.906753 4.734559 R4 -0.01073 -0.22546 -0.18614 -0.32391 R3/R4 0.521052 40.57835 O1/C1 0.766984 0.195021 O1/O2 0.699766 2.075546 O1 C1 O2 C2 O1/C2 0.940791 0.268182 0.046174 0.002656 -0.09406 -0.02074 C1/O2 0.912361 0.837816 C1/C2 1.226611 0.000532 O2/C2 1.344436 0.946961 trading-non trading 13.71993 daily result 0.746632

82

quintele 5 R1 R2 R3 R4 O1 C1 O2 C2 rata-rata -0.0146 -0.004 -0.00164 0.016892 -0.00276 -0.00334 -0.00414 -0.00335 median -0.01191 -0.00083 -0.00039 0.014817 -0.00062 0 -0.00312 -0.00284 varians 0.000619 0.000511 0.000291 0.000617 0.000933 0.000911 0.001146 0.000922 n 475 475 475 475 475 475 475 475 ratio F Autokorelasi R1/R2 1.211114 10.98759 -4 -3 -2 -1 R1/R3 2.124978 41.15791 R1 0.198 0.071317 -0.00512 -0.4704 R1/R4 1.002927 0.325927 R2 0.042459 -0.03966 0.006385 -0.20206 R2/R3 1.754565 6.268078 R3 -0.00674 0.068241 -0.09083 -0.3263 R2/R4 0.828103 7.308261 R4 0.193867 -0.24193 -0.03373 -0.26394 R3/R4 0.47197 31.76766 O1/C1 1.023931 0.543721 O1/O2 0.814679 0.030369 O1 C1 O2 C2 O1/C2 1.012784 0.995516 -0.15476 -0.14592 -0.1022 -0.17506 C1/O2 0.795639 0.237743 C1/C2 0.989114 0.068789 O2/C2 1.243169 0.52289 trading-non trading 14.76868 daily result 0.385968

83

Lampiran 6

RATA-RATA DAN VARIANS RETURN UNTUK HARI SENIN-JUMAT Senin

R1 R2 R3 R4 O1 C1 O2 C2 rata-rata -0.00617 -0.00146 -0.00163 0.00508 -0.00144 -0.002 -0.00259 -0.00419 median -0.00381 -0.00158 -0.00149 0.006201 -0.00082 -0.00075 -0.003 -0.00396 varians 0.000167 0.000101 2.54E-05 5.96E-05 0.000382 0.000456 0.000477 0.000448 n 97 97 97 97 97 97 97 97 ratio F Autokorelasi R1/R2 1.660939 1.112774 -4 -3 -2 -1 R1/R3 6.591491 22.41609 R1 0.196106 0.210206 0.049798 -0.10172 R1/R4 2.80717 5.749262 R2 0.065492 0.054309 0.102901 0.283502 R2/R3 3.968533 23.9643 R3 0.255382 0.027415 0.111097 0.04792 R2/R4 1.69011 2.76476 R4 0.050635 0.010636 -0.11445 -0.11445 R3/R4 0.425878 14.94597 O1/C1 0.837924 0.033001 O1/O2 0.800901 0.404873 O1 C1 O2 C2 O1/C2 0.852937 0.038829 0.090779 0.127614 0.141648 0.22825 C1/O2 0.955816 0.177825 C1/C2 1.017917 0.00015 O2/C2 1.064972 0.17132 trading-non trading 10.05275 daily result 0.135831 Selasa

R1 R2 R3 R4 O1 C1 O2 C2 rata-rata -0.00463 -0.00173 -0.00125 0.00645 -0.00217 -0.00239 -0.0023 -0.00117 median -0.00361 -0.00188 -0.00133 0.005198 -0.0017 -0.00036 -0.00191 -0.00181 varians 8.12E-05 0.000119 2.45E-05 0.000134 0.000326 0.00029 0.000268 0.000287 n 99 99 99 99 99 99 99 99

ratio F Autokorelasi R1/R2 0.681822 0.920125 -4 -3 -2 -1 R1/R3 3.308227 26.34931 R1 0.054349 0.271037 0.227857 -0.08051 R1/R4 0.604232 0.414246 R2 -0.06458 0.009188 -0.05305 0.121579 R2/R3 4.852037 27.73898 R3 -0.14351 -0.05711 -0.12416 -0.03662 R2/R4 0.886202 0.0404 R4 0.035247 -0.4036 0.000964 0.000964 R3/R4 0.182645 19.10889 O1/C1 1.125694 0.009826 O1/O2 1.219019 0.078368 O1 C1 O2 C2 O1/C2 1.135279 0.350067 0.252932 0.051365 -0.04201 -0.1974 C1/O2 1.082905 0.035383 C1/C2 1.008515 0.27243 O2/C2 0.931306 0.130004 trading-non trading 9.190905 daily result 0.151638

84

Rabu R1 R2 R3 R4 O1 C1 O2 C2 rata-rata -0.00422 -0.00037 -0.00105 0.006391 -0.00073 0.000623 0.000491 0.00075 median -0.00401 -0.00016 -0.00194 0.00556 -0.00122 -0.0001 0.001204 0.000748 varians 7.87E-05 0.000128 2.12E-05 0.000101 0.000375 0.000357 0.000367 0.000259 n 97 97 97 97 97 97 97 97 ratio F Autokorelasi R1/R2 0.61595 2.181068 -4 -3 -2 -1 R1/R3 3.714156 24.9894 R1 0.133088 0.18901 0.136279 -0.03427 R1/R4 0.782686 1.163988 R2 0.224867 -0.03182 0.069397 -0.10262 R2/R3 6.029963 31.02346 R3 -0.10913 0.00088 -0.08843 0.080668 R2/R4 1.270698 0.241335 R4 -0.14715 -0.1938 0.09712 0.09712 R3/R4 0.210731 34.04593 O1/C1 1.051842 0.039374 O1/O2 1.020797 0.015225 O1 C1 O2 C2 O1/C2 1.447638 1.927446 -0.26337 0.057056 0.101723 -0.08326 C1/O2 0.970486 0.107338 C1/C2 1.376289 1.418382 O2/C2 1.418144 2.428432 trading-non trading 12.15996 daily result 0.91612 Kamis

R1 R2 R3 R4 O1 C1 O2 C2 rata-rata -0.00403 0.002072 -0.00169 0.005159 0.000956 0.003118 0.002577 0.001509 median -0.003 0.00185 -0.00168 0.004888 0.001296 0.003228 0.002968 0.000113 varians 5.66E-05 0.000118 2.25E-05 8.52E-05 0.000266 0.000325 0.000302 0.000283 n 92 92 92 92 92 92 92 92

ratio F Autokorelasi R1/R2 0.479274 7.144399 -4 -3 -2 -1 R1/R3 2.512887 13.44754 R1 0.02216 0.194785 0.026955 -0.14884 R1/R4 0.664611 4.506607 R2 0.136834 0.134286 0.044793 0.27747 R2/R3 5.243109 33.25495 R3 0.129286 0.173619 -0.19293 -0.11826 R2/R4 1.386703 0.677179 R4 0.267742 -0.23836 -0.01289 -0.01289 R3/R4 0.264481 34.37371 O1/C1 0.816463 0.204138 O1/O2 0.880123 0.050252 O1 C1 O2 C2 O1/C2 0.937467 0.038205 -0.02777 -0.15349 -0.11853 0.044811 C1/O2 1.077971 0.049255 C1/C2 1.148205 0.068498 O2/C2 1.065154 0.001175 trading-non trading 13.72157 daily result 0.069041

85

Jumat R1 R2 R3 R4 O1 C1 O2 C2 rata-rata -0.0027 -0.00097 -0.00099 0.006609 0.002274 -0.00021 0.000191 0.001949 median -0.00278 -0.00016 -0.00037 0.005823 0.003584 0.003049 0.001591 0.0019 varians 7.58E-05 9.05E-05 2.19E-05 8.47E-05 0.000332 0.000254 0.000244 0.000201 n 94 94 94 94 94 94 94 94 ratio F Autokorelasi R1/R2 0.83726 0.005439 -4 -3 -2 -1 R1/R3 3.467248 28.02655 R1 0.087862 0.146691 0.077395 -0.20036 R1/R4 0.894171 0.02185 R2 0.017557 -0.08592 0.257033 -0.12464 R2/R3 4.141184 21.26724 R3 0.134718 0.024938 0.057393 -0.06965 R2/R4 1.067973 0.004061 R4 0.033771 -0.26151 -0.02206 -0.02206 R3/R4 0.257891 25.06967 O1/C1 1.309064 1.160161 O1/O2 1.35831 1.620212 O1 C1 O2 C2 O1/C2 1.651902 3.281285 0.01921 0.108522 0.12222 0.000766 C1/O2 1.037619 0.032431 C1/C2 1.261895 0.455366 O2/C2 1.216145 0.246171 trading-non trading 9.600539 daily result 1.172285

86

86

Lampiran 7

RATA-RATA DAN VARIANS RETURN UNTUK RETURN PASAR POSITIF DAN TIDAK r > 0

R1 R2 R3 R4 O1 C1 O2 C2 rata-rata -0.00096 0.004511 -8.1E-05 0.009399 0.003271 0.008008 0.009016 0.012861 median -0.0009 0.004123 -0.0003 0.008602 0.002319 0.007762 0.007143 0.010132 varians 6.08E-05 8.64E-05 1.74E-05 9.04E-05 0.000292 0.00024 0.000224 0.000118 n 231 231 231 231 231 231 231 231 ratio F Autokorelasi R1/R2 0.703296 2.846829 -4 -3 -2 -1 R1/R3 3.49049 65.195 R1 0.124568 0.201016 0.13601 -0.18083 R1/R4 0.672035 2.166856 R2 -0.03245 0.055711 0.170224 -0.13527 R2/R3 4.963047 74.60206 R3 -0.06118 0.138917 -0.209 -0.05943 R2/R4 0.95555 0.016928 R4 0.013094 -0.38479 -0.06033 -0.06033 R3/R4 0.192533 63.80566 O1/C1 1.218172 1.830048 O1/O2 1.301165 2.455821 O1 C1 O2 C2 O1/C2 2.466645 24.62105 0.162834 0.010767 0.019507 -0.18685 C1/O2 1.068129 0.040662 C1/C2 2.024875 13.14727 O2/C2 1.89572 12.0847 trading-non trading 26.69217 daily result 8.136272 r ≤ 0

R1 R2 R3 R4 O1 C1 O2 C2 rata-rata -0.00754 -0.00521 -0.00247 0.002726 -0.00355 -0.00788 -0.00911 -0.01249 median -0.00609 -0.00442 -0.00223 0.002791 -0.00283 -0.00624 -0.00813 -0.00906 varians 0.000102 9.1E-05 2.56E-05 7.4E-05 0.000357 0.000308 0.000277 0.000157 n 248 248 248 248 248 248 248 248

ratio F Autokorelasi R1/R2 1.122144 0.578851 -4 -3 -2 -1 R1/R3 3.995954 51.76197 R1 0.157819 0.20048 0.099424 -0.07397 R1/R4 1.380649 1.40854 R2 0.171623 0.00437 0.034024 -0.01523 R2/R3 3.561 43.20842 R3 0.147051 -0.03636 -0.06537 -0.22916 R2/R4 1.230367 0.138699 R4 0.049481 -0.35434 -0.13042 -0.13042 R3/R4 0.345512 51.27512 O1/C1 1.158618 1.448568 O1/O2 1.291254 2.57255 O1 C1 O2 C2 O1/C2 2.27323 32.48819 -0.06946 0.104893 0.110843 0.22443 C1/O2 1.114478 0.12704 C1/C2 1.962018 20.11453 O2/C2 1.760482 18.75193 trading-non trading 19.4576 daily result 11.8114

87

Lampiran 8

RATA-RATA DAN VARIANS RETURN UNTUK TICK SIZE Sebelum 20 Oktober 2000 untuk saham dengan harga kurang dari Rp 500,00 R1 R2 R3 R4 O1 C1 O2 C2 rata-rata -1227.4 -409.697 -199.274 1548.428 -566.102 -362.079 -364.517 -287.938 median -758.442 -121.849 -215.554 1231.092 -589.361 0 -709.263 -263.703 varians 53.38703 53.7933 39.67363 63.99709 108.7533 106.9159 114.1655 96.48181 n 192 192 192 192 192 192 192 192 ratio F Autokorelasi R1/R2 0.992448 0.138105 -4 -3 -2 -1 R1/R3 1.345655 3.827197 R1 0.132825 0.156949 0.054304 -0.44722 R1/R4 0.83421 2.270972 R2 0.07415 -0.19404 0.072088 -0.16892 R2/R3 1.355896 2.368571 R3 0.140068 -0.03944 -0.09446 -0.28474 R2/R4 0.840558 3.470354 R4 0.198959 -0.21782 -0.04797 -0.29937 R3/R4 0.619929 12.64864 O1/C1 1.017185 0.000838 O1/O2 0.952593 0.119581 O1 C1 O2 C2 O1/C2 1.12719 0.460787 -0.21074 -0.10611 -0.19012 -0.2351 C1/O2 0.936499 0.140419 C1/C2 1.108146 0.422254 O2/C2 1.183286 1.049282 trading-non trading 3.968158 daily result 0.359045 Sebelum 20 Oktober 2000 untuk saham dengan harga antara Rp 500-Rp5.000

R1 R2 R3 R4 O1 C1 O2 C2 rata-rata -282.104 -170.32 -116.42 284.9233 -200.124 -266.335 -280.089 -283.922 median -153.329 -127.163 -96.3304 188.1263 -197.315 -135.587 -134.696 -268.197 varians 10.82225 15.85448 1.276056 10.79437 43.16202 47.89344 47.1958 41.3882 n 192 192 192 192 192 192 192 192 ratio F Autokorelasi R1/R2 0.682599 4.232327 -4 -3 -2 -1 R1/R3 8.48102 72.12943 R1 0.033918 0.194462 0.054327 -0.03217 R1/R4 1.002583 0.035751 R2 0.086846 0.05108 0.129732 0.185993 R2/R3 12.4246 98.63201 R3 0.09415 0.018284 -0.04604 0.050305 R2/R4 1.468774 3.646114 R4 -0.09879 -0.10277 -0.0208 0.057103 R3/R4 0.118215 80.62306 O1/C1 0.901209 0.138388 O1/O2 0.914531 0.452198 O1 C1 O2 C2 O1/C2 1.042858 0.896119 0.030253 0.006943 0.017937 -0.03844 C1/O2 1.014782 0.078027 C1/C2 1.157176 1.618413 O2/C2 1.14032 2.514623 trading-non trading 32.00989 daily result 0.958075

88

Sebelum 20 Oktober 2000 untuk saham dengan harga lebih dari Rp 5.000 R1 R2 R3 R4 O1 C1 O2 C2 rata-rata -13.8214 -155.808 -32.8497 -50.4027 -195.225 -261.091 -252.886 -252.882 median -36.0887 -164.002 -35.3214 -111.518 -97.4187 -166.62 -158.678 -74.0266 varians 10.98889 19.46414 2.294472 14.91157 44.7497 57.2035 55.33381 46.50903 n 192 192 192 192 192 192 192 192 ratio F Autokorelasi R1/R2 0.564571 14.74346 -4 -3 -2 -1 R1/R3 4.789291 56.35605 R1 -0.01644 0.111391 0.121075 -0.14178 R1/R4 0.736937 2.202819 R2 0.211303 -0.14052 0.217771 0.243534 R2/R3 8.483059 122.4865 R3 -0.00431 -0.10934 -0.11008 -0.16204 R2/R4 1.305305 5.014468 R4 0.024949 -0.10174 -0.01684 -0.15589 R3/R4 0.153872 71.96624 O1/C1 0.78229 0.644803 O1/O2 0.808723 0.475556 O1 C1 O2 C2 O1/C2 0.962172 0.04273 0.101391 -0.03871 -0.01797 0.026987 C1/O2 1.033789 0.013018 C1/C2 1.229944 0.935476 O2/C2 1.189743 0.738016 trading-non trading 37.53632 daily result 0.477947 Sebelum 20 Oktober 2000 R1 R2 R3 R4 O1 C1 O2 C2 rata-rata -479.39 -217.985 -129.42 533.0865 -294.852 -305.079 -310.124 -293.708 median -319.368 -205.058 -132.779 443.3457 -252.321 -167.346 -204.452 -300.36 varians 13.88371 16.38292 2.418202 13.93787 48.60641 51.39198 49.92079 42.8629 n 192 192 192 192 192 192 192 192 ratio F Autokorelasi R1/R2 0.84745 1.655494 -4 -3 -2 -1 R1/R3 5.741338 48.62712 R1 0.090484 0.19776 0.129971 -0.11697 R1/R4 0.996114 0.174742 R2 0.049686 0.03597 0.081731 0.127818 R2/R3 6.774838 73.37365 R3 0.127695 -0.01743 -0.05889 0.092458 R2/R4 1.175425 0.818838 R4 0.049457 -0.22499 -0.06176 0.002543 R3/R4 0.173499 61.77699 O1/C1 0.945798 0.07037 O1/O2 0.973671 0.117928 O1 C1 O2 C2 O1/C2 1.133997 1.489895 -0.01926 0.011686 0.00453 -0.06502 C1/O2 1.02947 0.005014 C1/C2 1.198985 2.141896 O2/C2 1.164662 2.461018 trading-non trading 22.99681 daily result 1.041914

89

Setelah 20 Oktober 2000 untuk saham dengan harga kurang dari Rp 500,00

R1 R2 R3 R4 O1 C1 O2 C2 rata-rata -563.192 46.69446 -138.319 744.7309 -48.2262 44.93635 22.1469 89.91534 median -552.782 -12.2749 -137.221 526.7473 -0.16745 62.40246 58.3825 -32.3957 varians 15.48226 16.5841 6.297534 15.43995 41.2355 37.05836 38.07795 36.61203 n 283 283 283 283 283 283 283 283

ratio F Autokorelasi R1/R2 0.93356 0.112583 -4 -3 -2 -1 R1/R3 2.458464 47.28043 R1 0.155287 0.120316 0.00975 -0.28422 R1/R4 1.00274 0.056658 R2 0.074105 -0.02081 0.001103 -0.09711 R2/R3 2.633428 36.24671 R3 -0.06184 0.056371 -0.0701 -0.24218 R2/R4 1.074103 0.312905 R4 0.02915 -0.15034 -0.05141 -0.07361 R3/R4 0.407873 50.52337 O1/C1 1.112718 0.899067 O1/O2 1.082923 1.035908 O1 C1 O2 C2 O1/C2 1.126283 1.036601 -0.05734 -0.02325 -0.01255 -0.08349 C1/O2 0.973224 0.007959 C1/C2 1.012191 0.004889 O2/C2 1.040039 0.000432 trading-non trading 18.98275 daily result 0.502848 Setelah 20 Oktober 2000 untuk saham dengan harga antara Rp 500-Rp5.000

R1 R2 R3 R4 O1 C1 O2 C2 rata-rata -378.165 61.16746 -154.74 651.9516 240.5172 225.747 201.712 179.1701 median -336.126 -22.3525 -130.106 605.5095 325.0417 267.2976 188.5151 148.0035 varians 6.509261 7.502192 2.635061 6.661247 22.5272 21.01171 21.07813 22.06168 n 284 284 284 284 284 284 284 284

ratio F Autokorelasi R1/R2 0.867648 1.164817 -4 -3 -2 -1 R1/R3 2.470251 41.80117 R1 0.053606 0.161562 0.071381 -0.08884 R1/R4 0.977184 0.065956 R2 0.112557 0.031981 -0.00967 0.051596 R2/R3 2.847066 54.71325 R3 0.06977 0.077432 0.040251 -0.08079 R2/R4 1.126244 0.689507 R4 0.052614 -0.10262 0.042754 -0.0946 R3/R4 0.395581 45.62061 O1/C1 1.072126 0.721469 O1/O2 1.068748 0.323616 O1 C1 O2 C2 O1/C2 1.021101 0.00018 0.137123 0.102669 0.078156 0.088978 C1/O2 0.996849 0.085275 C1/C2 0.952408 0.767993 O2/C2 0.955418 0.350221 trading-non trading 20.17538 daily result 0.376406

90

Sebelum 20 Oktober 2000 untuk saham dengan harga lebih dari Rp 5.000 R1 R2 R3 R4 O1 C1 O2 C2 rata-rata -3.60095 124.0701 -3.85392 81.67686 350.7496 269.0217 296.7026 198.2921 median 120.8247 66.66853 0 54.52329 192.9423 221.4848 215.7729 217.7881 varians 8.624557 16.55904 12.35422 12.8739 28.53961 34.98479 24.40717 27.18764 n 283 283 283 283 283 283 283 283 ratio F Autokorelasi R1/R2 0.520837 5.364172 -4 -3 -2 -1 R1/R3 0.698106 8.733676 R1 0.150611 0.070327 0.001973 -0.27564 R1/R4 0.669926 0.868636 R2 0.082795 0.092356 -0.07311 -0.03986 R2/R3 1.340355 19.93826 R3 -0.02485 -0.08104 -0.01303 -0.48307 R2/R4 1.286249 1.722258 R4 0.059448 -0.0861 0.043742 -0.30316 R3/R4 0.959633 11.77843 O1/C1 0.815772 0.059123 O1/O2 1.169313 0.799362 O1 C1 O2 C2 O1/C2 1.049727 0.076252 0.043069 -0.18762 0.128168 0.01265 C1/O2 1.433382 1.116519 C1/C2 1.28679 0.246564 O2/C2 0.89773 0.387754 trading-non trading 8.906968 daily result 0.440232 Setelah 20 Oktober 2000 R1 R2 R3 R4 O1 C1 O2 C2 rata-rata -415.827 67.49211 -135.587 644.5166 145.0839 168.0607 143.872 159.8766 median -360.521 18.92354 -134.78 632.3494 124.3978 233.6945 161.7924 111.9103 varians 6.031861 7.334496 2.226583 5.947107 22.67145 21.18299 21.42197 20.42428 n 285 285 285 285 285 285 285 285 ratio F Autokorelasi R1/R2 0.822396 1.100211 -4 -3 -2 -1 R1/R3 2.709021 61.09018 R1 0.104787 0.20213 0.069758 -0.10826 R1/R4 1.014251 0.064266 R2 0.085473 -0.00398 0.064152 0.084733 R2/R3 3.294059 68.69045 R3 -0.0215 0.093851 0.001818 -0.12709 R2/R4 1.233288 1.647718 R4 -0.01798 -0.14202 0.031977 0.00759 R3/R4 0.374398 56.33931 O1/C1 1.070267 0.440308 O1/O2 1.058327 0.212441 O1 C1 O2 C2 O1/C2 1.110024 0.398072 0.062131 0.050917 0.06758 0.025089 C1/O2 0.988844 0.042897 C1/C2 1.037147 0.002431 O2/C2 1.048848 0.026499 trading-non trading 26.33421 daily result 0.189791

MATUR NUWUN KATUR DUMATENG:

awit rahmat saha hidayahipun ingkang mboten kendat kawula tampi

Muhammad SAW

Shalawat katur dumateng kanjeng Nabi, ingkang tansah kula antu2 safaatipun ing yaumil akhir

Kanjeng Ibu Awit sedoyo pangorbananipun

Kanjeng Rama ingkang satuhu kawula bektosi ing papan pasuwargan……

Lik Madi sekeluarga yang slalu mendampingi penyusun dalam suka dan duka

Kakak2ku tercinta…..

Keluarga besar Martowiryo dan Sastrosetiko

Kang Dodon n Parto

(atas kebersamaannya selama ini….jangan pernah beberkan rahasia kita lho)

Bu Diah n Bu Reni (mnjm), Pak Pangestu n P Samsubar (statistik), B Yulia n B Handaru (fungsional), P Agus Achyari n P Suwardjono (kuantitatif)

P Hani n Bu Sari (SDM), P Koko (operasi), P Marwan (keuangan) n P Basu (pmsr) P BM (metopen), P Gu2p (OB), P Mamduh (seminar) n P Ted (portofolio)

P Ted & P Hani (workshop), P Harsono (strategik), P Jogi (STI) n P Fahmi (kuantitatif) Pak Sis(Milan Mu 1-0), Roni (hidup pejuang cinta), Heri (ABM = asal bukan MU), Wandi, Mas Topo, Mas Handayani(kalah ganteng deh), Mbak Evie (yang kangen terus), Ambar, Sarijo, Heru Wi2n, Mbak Rosi (jangan suka marah2…dong), Mbak Putu (kalo White Lion manggung lagi… kita nonton bareng

yuk), Pak Pur, Harto, Sarno, Jarwo n Bejo…. terima kasih atas semuanya

The Mul, Kus, Sugeng, Bang Joko, Jumait, Murgi, Haryadi, Pak Brengos n Mugi…

Canda kalian pelipur laraku

Kunted, Rache, Negro, Slamet, Om Suryadi, n temen2 copox yang membuatku ingin slalu berada di dekat kalian

Dayu, Yanuar, Arip n temen2 Alcatraz, Geng Tiara (Batman, Dodo, Harno, Condro, Barjel) Surip ….

kita pernah hidup bersama dalam suka dan duka

Komunitas KG 126 Erlis (puisi temenmu bagus lho), Gundul, Boy, Andri, Ari Boby n Wisnu kapan kos kita jadi nih

Saras (you asik deh…. kalo lagi manyun), Ana (aku kangen…. terutama mie dodognya), Paul (kita kan sama item2…yg penting P Jogi nyimpen foto kita berdua lho), Mbak Diah (climber kok takut rafting), Vero(ingat kuliah walau ada mainan baru), Mbak Vivi (makasih pengertiannya terhadap anak2 kos),

Mbak Uniek n Mbak Ida (temen seperjuangan di lab), Bu Yuli (makasih oleh2nya), Pak Agung (kapan2 kita makan di sega pedes ndemangan lagi), Rofiq n Abah (kita maen2 lagi yuk), Pak Burhan (hidup

Mbantulan), Riska (jangan kuliah di MM/Magister of Mother terus), P Wito (kapan kita panen mangga lagi), P Piris (kumis u ndak ada duanya), Pak Dhe Ratno (hidup PKS), Pak Sam (no fear), Nuri (akhirnya

kita lolos dari lubang jarum), mbak resti, bu wikan n Pak Akmal

Triyanto, Yenni, Muaida, Gus In & Dayank (kejamnya matrikulasi terasa indah)

Sigit(sabar…. semua ada saatnya), Hargo (jangan banyak piki2), Asdar(kita bukan Siti Nurbaya, tapi kalo terpaksa ya ndak apa2 tho), Dayat (musuh besarku yang selalu kukangeni), Petro (sialan lu

ngoverlap kita2), Fani (he5x…), Ebo (jangan ngilang dulu), Wahyu (sobat sejatiku), Kadal (mari kita raih cita n cinta)…. mari tetap kita kibarkan bendera Lizard League

Zafri, Inung, Pengki, Pentus, David, Itox …. kalian tak pernah menanyakan apa yang kita terima, tapi

kalian selalu memberikan apa yang dibutuhkan seorang teman

Pak Didik, Pak Adi Joko, P Maksum (terrima kasih…. atas kepercayaan yang kalian berikan sehingga saya bisa diterrima di MSI) dan Pak Wahyu Supartono (atas wejangan tanggung n arti kekompakan

kepada tim pembanjir lab: Yunus, Unyil, Pengki, Itox, Kadal, Igit, Asdar n Kepin)

Bos Mat + Sintoel,Zaki, Saffa, Pi’i, Taslim n komunitas Babaran

Kang Karjo, Maong, Dodok, Paidi, Timbul, Yani, Joko mesum, Ambar, Budi, Budi, Imel,Ucup, Mba’ Yul, Bayu, Harno + Batman (maksih tlah ngasih tumpangan hidup) Agus doyok, Tephoz, Stephen,

Cacing, Di2n, Mamox, Ipan, Bitiq, Parto, Chimoel, Adhe, Widya, Ple, Agung, Maman, Ata, Aan, Wisnu, Wista, Rio, Ratna, Surip, Kondom, Kotang, Kodok,

Patmo, Erick, Anton dan kominitas GP yang tak bisa tak sebutin satu persatu

Komunitas Angkringan Giyarno n Futsal

Conan …. yang menyertaiku waktu pendadaran

Milan, Barca, Liverpool n PSSI (You ‘ll never walk alone)

tesisnya kepin

Documents