OVERVIEW Bab ini membahas model-model keseimbangan dalam
analisis investasi dan memberikan gambaran yang komprehensif
tentang berbagai kendala dan solusi untuk mengatasi persoalan beta
dalam studi empiris maupun dalam aplikasi praktis. Bab ini akan
memberikan pemahaman yang lebih baik mengenai: Cara menghitung beta
Kelemahan beta dalam praktik Evaluasi beta dalam praktik
Teknik-teknik estimasi beta yang sesuai dengan kondisi yang
dihadapi Pengujian efisiensi dan stabilitas beta dalam riset pasar
modal. 1/55 OVERVIEW Dalam bab ini akan dibahas tiga isu utama,
yakni : kajian literatur tentang beta; metode penelitian untuk
mengestimasi beta; isu-isu relevan lainnya tentang estimasi dan
stabilitas beta.2/55 TOPIK PEMBAHASAN Kajian Literatur tentang Beta
Desain Penelitian dalam Pengestimasian Beta Hasil Empiris
Pengestimasian Beta Pengestimasian Beta dengan Beberapa Cara
Pengukuran Return Asumsi Distribusional Kesalahan Pengukuran dan
Perdagangan Tipis Stabilitas Beta Estimasi Beta Lainnya yang Telah
disesuaikan dengan Perdangan Tipis Time-varying Beta Pengestimasian
Beta untuk Perusahaan Privat 3/55 PENDAHULUAN TENTANG CAPM
Penentuan asset pricing suatu sekuritas individual dan/atau
portofolio merupakan hal yang sangat penting bagi investor.
Penentuan cost of capital (required rate of return) Pricing
sekuritas/portofolio (undervalue/overvalue) Perlu Model Yang
Parsimoni DalamMenangkap Kompleksitas Pasar Modal Capital Asset
Pricing Model (CAPM) (Sharpe,1964; Lintner 1965; dan
Mossin,1966)4/55 PENDAHULUAN TENTANG CAPM CAPM menjelaskan bahwa
kondisi keseimbangan (equilibrium), expected returns [E(Ri)] sama
dengan suku bunga bebas risiko (Rf ) ditambah dengan premi risiko:
E(Ri) = Rf + {E(Rm) Rf}|I Ukuran risiko yang relevan dalam konteks
CAPM adalah beta (), yang didefinisikan sebagai covarians return
sekuritas dengan return pasar yang distandardisasi dengan varians
return pasar. iM = Korelasi antara sekuritas i dengan pasar oi=
Standar deviasi sekuritas i oM = Standar deviasi pasar 2MM iMiio o
o | =5/55 PENDAHULUAN TENTANG CAPM CAPM memerlukan estimasi tingkat
bunga bebas risiko (risk-free rate of interest), estimasi return
portofolio pasar yang diharapkan (expected return market
portfolio), dan estimasi beta untuk tiap aset individual Sejak
diperkenalkan pertama kali, CAPM dan beta terus diperdebatkan baik
secara teoritis maupun empiris. Fama dan French (1992, 1993, 1996)
mengkritik kemampuan beta dalam menjelaskan cross-sectional
variation return ekuitas. Roll dan Ross (1996) mengatakan bahwa:
beta is dead, or if not dead is at least fatally ill, karena beta
tidak dapat menjelaskan return sekuritas. 6/55 PENDAHULUAN TENTANG
CAPM Kothari, Shanken, dan Sloan (1950) dan Kandel dan Stambaugh
(1995) mengatakan bahwa beta tetap masih dapat digunakan jika
menggunakan data tahunan, bukan data bulanan atau harian Black
(1993) mengatakan dengan perspektif lain, hal yang diperlukan dalam
mendefinisikan ukuran risiko sistematis atau beta adalah model
pasar (market model) Rit = oi + |i Rmt + cit Keberadaan market
model tersebut adalah independen atau tidak terikat pada CAPM.
Meskipun CAPM benar-benar mati, beta tetap eksis. Maka, beta telah
digunakan sejak dulu, sekarang, dan akan terus digunakan di masa
mendatang. 7/55 KAJIAN LITERATUR TENTANG BETA Keterterapan Beta
dalam Penelitian Penggunaan beta sebagai salah satu variabel
penelitian telah banyak dilakukan baik di luar negeri maupun di
dalam negeri. Studi yang dilakukan di dalam negeri : Agoeng (2000)
dan Hadinugroho (2002) menunjukan bahwa return tidak dipengaruhi
oleh beta. Tandelilin (2001) menemukan bahwa beta portofolio saham
mampu menjelaskan return portofolio pada pasar bullish dan bearish.
8/55 KAJIAN LITERATUR TENTANG BETA Poerwanto (2001) yang
menyelidiki hubungan antara beta dengan return, menemukan bahwa
untuk market excess return positif terdapat hubungan positif antara
beta dan return, sedangkan untuk market excess return negatif
terdapat hubungan negatif antara beta dan return Studi tentang
faktor-faktor yang mempengaruhi beta juga menunjukan hasil yang
beragam : Tandelilin (1997) menemukan bahwa variabel rasio keuangan
dan ukuran perusahaan mempengaruhi beta Indriastuti (1999) dan
Musliatun (2000) dengan memisahkan periode analisis normal dan
krisis 1997 menemukan bahwa likuiditas, pertumbuhan, dan leverage
keuangan mempengaruhi beta 9/55 KAJIAN LITERATUR TENTANG BETA
Sufiyati dan Naim (2002) membuktikan bahwa beta dipengaruhi oleh
ukuran perusahaan Suherman (2001) menguji pengaruh variabel
dividen, pertumbuhan aset, ukuran perusahaan, likuiditas, leverage
keuangan, volatilitas laba, dan beta akuntansi terhadap beta. Beta
juga banyak dipakai dalam berbagai bentuk desain penelitian studi
peristiwa (event study) seperti penawaran hak atas saham (right
issue), pengumuman divide, pengumuman merger dan akuisisi,
pengumuman pembelanjaan kapital dan perubahan komposisi manajemen.
10/55 KAJIAN LITERATUR TENTANG BETA Catatan Penting: Sebagian besar
penelitian tersebut mengungkapkan hasil yang tidak konsisten dengan
teori. Hal mungkin disebabkan oleh perbedaan metode dalam
pengestimasian beta sehingga menghasilkan variasi besaran beta.
11/55 KAJIAN LITERATUR TENTANG BETA Keterterapan Beta dalam Praktik
Beta digunakan oleh manajer investasi sebagai salah satu indikator
dalam pengukuran kinerja portofolio yaitu dengan mengadopsi teknik
yang dikemukakan Treynor (1965) dan Jensen (1969). Beta juga
digunakan untuk menghitung biaya modal ekuitas yang selanjutnya
digunakan dalam penilaian perusahaan, penganggaran kapital, dan
perhitungan economic value added (EVA). 12/55 DESAIN PENELITIAN
DALAM PENGESTIMASIAN BETA Isu Pokok Dalam Estimasi Beta Isu
pengukuran return Bagaimana seharusnya return diukur; indeks apa
yang seharusnya digunakan untuk mewakili pasar; berapa lama periode
observasi yang digunakan; dan interval penyampelan apa yang harus
digunakan.Isu yang berkaitan dengan asumsi model regresi Apakah
residual regresi berdistribusi normal; apakah residual regresi
memiliki varian yang sama; apakah residual regresi tidak
berkorelasi satu sama lain; apakah beralasan jika diasumsikan bahwa
beta adalah konstan sepanjang periode pengestimasian; dan apakah
ada variabel penjelas yang dihilangkan.13/55 Isu Pengukuran Return
Tahap pertama untuk memperoleh estimasi beta adalah menghitung
nilai return sekuritas individual dan return pasar. Discrete return
versus continuously compounded returns.Pengukuran returns harus
mempertimbangkan penyesuaian perubahan harga yang terjadi karena
adanya perubahan kapitalisasi Raw return versus excess
return.Ukuran return berupa return periodik yang belum disesuaikan
dengan return aset-aset lain yang menjadibenchmark. Nominal return
versus real return.Return yang belum disesuaikan terhadap harapan
adanya inflasi (inflationary expectation). 14/55 DESAIN PENELITIAN
DALAM PENGESTIMASIAN BETA METODE PENGUKURAN RETURN Perhitungan
Return Raw Return o Discrete Return (DRt)
o Continuously Compounded Returns (CCRt)
11 + =ttPDt P PtDRt) 1 ln(tR CCRt + =15/55 Perhitungan Return
Excess Return o Discrete Excess Return (DERt)
o Continuously Compounded Excess Returns (CCERt)
Rft = tingkat bunga bebas risiko (SBI) t t tRf DR DER =t t tf R
CCR CCER =METODE PENGUKURAN RETURN 16/55 Perhitungan Return Real
Return Discrete Real Return (DRRt)
Continuously Compounded Real Returns (CCRRt)
r = tingkat inflasi 111++=rDRDRRtt111++=rCCRCCRRttMETODE
PENGUKURAN RETURN 17/55 TEKNIK ESTIMASI BETA Estimasi beta dengan
indeks tunggal mengacu pada periode waktu analisis yang sama untuk
return individual dan return pasar. Estimasi beta yang disesuaikan
karena adanya perdagangan yang tidak sinkron: Beta Scholes-William
diadopsi dari teknik estimasi beta yang digunakan oleh Scholes dan
William (1977). Beta Dimson mengacu pada teknik estimasi beta yang
digunakan oleh Dimson (1979). Fowler dan Rorke (1983) mengembangkan
teknik Scholes dan William serta Dimson dengan melakukan analisis
regresi berganda. 18/55 TEKNIK ESTIMASI BETA 1. Beta Indeks Tunggal
(|iIT) 2. Beta Scholes-William (|SW) it m i i ititRR c | o + +
=iITi| | =it m i m i m i i itit it itRRRR c | | | o + + + + =+ 1 0
1t m mtu R Rt+ + =11 0 )(i i iSWi11 0 12 1 | | ||++ +=+ 19/55
TEKNIK ESTIMASI BETA 3. Beta Dimson (|iDM) it m i m i m i i itit it
itRRRR c | | | o + + + + =+ 1 0 1 =+=mm kk iDMi| |20/55 TEKNIK
ESTIMASI BETA 2. Beta Fowler-Rorke (|iFR) it mni m i m i m i mni i
itn it it it it n itR... RRR... RR c | | | | | o + + + + + + + + =+
+ + 1 0 11).../( ) ...( Wn n n 2 2 1 2 2 11 1 1 1+ + + + + + + =ni
n i i ini nFRiW ...W W ...W+ + + + + + + + = | | | | | |110 11t m m
mtu R... R Rt n t+ + + + = 11 1 0 ).../( ) ...( Wn n n n 2 2 1 2 2
11 1 2 1 2+ + + + + + + + = ).../( )...( Wn n 2 2 1 11 1 1+ + + + +
+ =21/55 CONTOH: STUDI EMPIRIS PENGESTIMASIAN BETA Data dan Sampel
Penelitian : Studi empiris dimaksudkan untuk memberi ilustrasi
praktis tentang isu-isu dan prosedur-prosedur pengestimasian yang
dapat menghasilkan estimasi beta yang berbeda. Studi ini
menggunakan harga saham harian, mingguan, dan bulanan yang
diobservasi dari 18 perusahaan di Bursa Efek Jakarta (BEJ). Sampel
perusahaan dipilih secara acak dan mewakili 18 sub-industri dari
industri pemanufakturan 22/55 Model analisis penelitian ini
didasarkan pada model pasar (market model) yaitu return historis
saham diregresi dengan return historis suatu proksi portofolio
pasar (return indeks pasar). Fokus studi empiris ini mengangkat
permasalahan yang berkaitan dengan isu pengukuran return dan isu
asumsi model regresi 23/55 CONTOH: STUDI EMPIRIS PENGESTIMASIAN
BETA Tabel di bawah ini menunjukan perbedaan estimasi beta dengan
berbagai cara pengukuran return yang meliputi:(1) raw return
diskrit dan kontinyu (2) excess return diskrit dan kontinyu (3)
return riil diskrit dan kontinyu. Kesimpulan Sementara Hasil Studi
Empiris Range yang lebar dari hasil-hasil estimasi beta pada tabel
tersebut membuktikan bahwa pengestimasian beta sangat sensitif
terhadap cara pengukuran return. 24/55 CONTOH: STUDI EMPIRIS
PENGESTIMASIAN BETA NoTICK Estimasi Beta Berdasarkan Beberapa
Pengukuran Return RRDRRKERDERCRDRRCRRange
1AQUA0,41060,40490,41390,41890,26790,82260,5547
2BRAM1,06111,03341,01111,00620,86950,78680,2743
3BRNA1,15841,03591,14201,01960,78860,83390,3699
4BRPT1,74551,70911,70171,66221,37740,84840,8970
5EKAD0,61710,48100,59090,46230,34010,85350,5135
6ERTX-0,10110,6716-0,02310,71140,40930,78260,8837
7HMSP1,35111,37981,29471,32411,10450,79020,5896
8INKP1,19651,21181,17931,19831,00610,81180,4000
9INTD0,63020,45230,67340,47780,22360,74370,5201
10KICI0,73440,72490,75640,74160,49910,80180,3027
11KLBF1,70681,59721,68231,56731,20260,84600,8608
12LION0,50250,49290,49000,47780,44020,83570,3956
13MLPL2,39491,87492,39261,86231,48930,94251,4524
14PGIN0,15980,12520,15320,12090,11040,78300,6726
15SCBN0,49930,46990,54290,52260,31130,80940,4981
16SMCB2,06342,20642,01182,16541,67290,83991,3665
17SOBI1,02810,90501,01970,88540,68560,76450,3425
18SRSN1,32101,20881,31501,20090,78660,79070,5344
Mean1,02660,99921,01930,99030,75470,81600,2719 Keterangan: RRD=raw
return diskrit; RRK=raw return kontinyu; ERD=excess return diskrit;
ERC: excess return kontinyu; RDR=Return diskrit riil; RCR= return
kontinyu riil IHSG sebagai proksi portofolio pasar TabelEstimasi
Beta Berdasarkan Beberapa Metode Pengukuran Return:Model Pasar
Indeks Tunggal dengan Return Bulanan Periode 1996-2002 INDEKS PASAR
Estimasi beta memerlukan suatu proxy untuk portofolio pasar, karena
portofolio pasar secara teoritis harus efisien, namun secara
empiris sulit ditemui atau relatif tidak dapat diobservasi. 26/55
INDEKS PASAR Pengukuran Return Indeks Pasar Value Weighted Vs
Equally Weighted Return value weighted memperhitungkan ukuran
relatif dari aset-aset individual. Indeks pasar value weighted
lebih sensitif terhadap pergerakan harga dari perusahaan yang
berukuran besar. Indeks equally weighted menimbang semua aset
seolah-olah aset-aset tersebut memberi pengaruh yang sama, tanpa
mempertimbangkan ukuran relatifnya. Indeks value weighted lebih
baik karena lebih konsisten dengan portofolio pasar yang
sebenarnya. 27/55 INDEKS PASAR Pengukuran Return Indeks Pasar
Keluasan (Breadth) Indeks Pasar Peneliti menggunakan indeks pasar
sebagai proxy pasar karena indeks pasar saham adalah indeks yang
paling tersedia, walaupun Stambaugh (1982) memperlihatkan bahwa
CAPM pada umumnya tidak sensitif terhadap pemilihan proxy pasar,
kita dapat menyimpulkan bahwa semakin luas indeks, semakin baik
indeks tersebut dijadikan proxy. Penyusunan dan penimbangan indeks
dapat mempengaruhi beta aset individual dan dapat mempengaruhi
kesimpulan yang ditarik dari aplikasi estimasi beta tersebut. Tabel
berikut ini adalah estimasi beta dengan menggunakan tiga indeks
pasar yang berbeda di Indonesia. 28/55 Estimasi Beta Berdasarkan
Indeks Pasar yang Berbeda(Model Pasar Indeks Tunggal dengan Return
Bulanan Periode 1996-2002) NoTICK Beta IHSGaLQ45aJIIbRange
1AQUA0,41060,1895-0,10750,5181 2BRAM1,06110,73930,89140,3218
3BRNA1,15840,75430,73440,4240 4BRPT1,74551,39041,45340,3551
5EKAD0,61710,41570,55600,2014 6ERTX-0,1011-0,25650,86621,1227
7HMSP1,35111,10401,18550,2472 8INKP1,19651,03671,02100,1755
9INTD0,63020,28351,23290,9494 10KICI0,73440,49820,90040,4023
11KLBF1,70681,22580,86700,8398 12LION0,50250,38390,71360,3297
13MLPL2,39491,84631,21031,1846 14PGIN0,15980,13870,38200,2433
15SCCO0,49930,26730,26930,2319 16SMCB2,06341,56150,43021,6332
17SOBI1,02810,70230,10860,9195 18SRSN1,32100,91801,36880,4507
Mean1,02660,73330,78240,2934 Keterangan:a berdasarkan periode
analisis Januari 1996 - Desember 2002 b berdasarkan periode
analisis Agustus 2000 - Desember 2002 Range = estimasi beta
maksimum estimasi beta minimum 29/55 INDEKS PASAR Perbedaan
estimasi beta dalam Tabel tersebut sangat substansial. Contoh:
Saham SMCB, ketika menggunakan IHSG equally weighted, estimasi beta
OLS adalah 2,06; namun ketika menggunakan JII, beta hanya 0,43.
Range rata-rata antara estimasi beta adalah 1,63. 30/55 INDEKS
PASAR Dampak dari range yang lebar dari estimasi beta.Asumsi suku
bunga bebas risiko adalah 9% per tahun dan expected return pasar
adalah 16% per tahun. Maka, atas dasar CAPM: Saham SMCB,
menggunakan beta dari IHSG equally weighted, maka expected return
saham tersebut adalah 23.44%. Saham SMBC menggunakan beta dari
LQ45, maka expected return saham tersebut adalah 19.93%. Perbedaan
expected return-nya adalah 3.51%, sehingga secara nyata
mempengaruhi keputusan penilaian dan investasi. 31/55 INDEKS PASAR
Para peneliti seringkali tidak hanya tertarik pada nilai estimasi
beta, namun juga terhadap signifikansi statistik estimasi tersebut.
Ini dapat diuji dengan menentukan apakah estimasi tersebut berbeda
dengan benchmark tertentu, misalnya 0, 1, ataupun rata-rata
industri dan goodness of fit dari estimasi dan modelnya dapat
diketahui dari R2. 32/55 INDEKS PASAR Tabel berikut menyajikan
ukuran-ukuran statistik untuk regresi OLS dengan menggunakan IHSG
value weighted sebagai proxy pasar. Hasil pada tabel tersebut
menunjukkan bahwa bahwa terdapat cross-sectional variation dalam
estimasi beta. Hanya satu estimasi (Saham ERTX) yang tidak
signifikan berbeda dengan 0. Ukuran R2 berkisar antara 0,00% (ERTX)
hingga 44,4% (WMC). 33/55 PANJANG PERIODE ESTIMASI Pemilihan
panjang periode estimasi (t) dalam OLS dihadapkan pada trade-off
antara kebutuhan sampel yang besar untuk memperoleh estimasi
statistik yang reliable dengan penggunaan data yang relevan pada
periode di mana estimasi beta diaplikasikan Estimasi beta tampak
stabil untuk periode empat hingga lima tahun. Oleh karena itu,
ketika dihadapkan pada interval bulanan, data lima tahun sering
digunakan sebagai rule of thumb, meskipun demikian, variasi rule of
thumb ini sangat beragam 34/55 PANJANG PERIODE ESTIMASI Tabel
dibawah mengilustrasikan variasi estimasi beta dengan menggunakan
tiga periode estimasi yang berbeda (1) 1994-1996, (2) 1994-1999,
(3) 1997-2002, dan total observasi 1994-2002. Hasil estimasi beta
dalam tabel tersebut sangat bervariasi dengan range yang lebar dari
minimum 0,125 (BRAM dan BRNA) hingga maksimum 1,182 (ERTX).
35/55
No
TICK Estimasi Beta 1994-2002 9 tahun 1997-2002 6 tahun 2000-2002
3 tahun Range 1AQUA0,3540,4310,1260,305 2BRAM1,0561,1150,9900,125
3BRNA1,0671,1641,0390,125 4BRPT1,6741,7821,9570,283
5EKAD0,4920,6170,7780,287 6ERTX-0,018-0,0781,1041,182
7HMSP1,3271,4031,4900,164 8INKP1,1471,2211,3790,232
9INTD0,6190,7401,1450,527 10KICI0,7140,7461,0650,350
11KLBF1,7601,7251,1150,646 12LION0,4650,4720,7230,258
13MLPL2,2782,3351,6530,682 14PGIN0,3040,1890,4360,247
15SCCO0,4480,517-0,1160,634 16SMCB1,9662,1031,5360,566
17SOBI0,9871,0960,6500,445 18SRSN1,0871,4151,4580,371
Mean0,9851,0551,0290,070 Tabel: Estimasi Beta dengan Lama Periode
Pengamatan yang Berbeda; Model Pasar Indeks Tunggal dengan Return
Bulanan Periode Estimasi 1994-2002 36/55 SAMPLING INTERVAL Peneliti
juga harus memilih sampling interval untuk pengukuran return,
misalnya interval return harian, mingguan, atau bulanan. Interval
intraday cenderung menghasilkan estimasi beta yang tidak stabil dan
tidak reliable. Sebaliknya, interval kwartal tahun (quarterly
interval) cenderung menghasilkan jumlah observasi yang kurang
memadai karena periode pengamatan yang terlalu panjang 37/55
SAMPLING INTERVAL Perubahan beta diargumentasikan sebagai fungsi
dari frekuensi perdagangan, yang berkaitan dengan ukuran
perusahaan. Ketika interval return diperpanjang, beta saham-saham
kecil (tipis diperdagangkan) meningkat sedangkan beta saham-saham
besar (sering diperdagangkan) menurun. Tabel di bawah ini
memaparkan dampak sampling interval yang berbeda, yaitu observasi
harian, mingguan, dan bulanan. Perbedaan rata-rata antara beta yang
diestimasi dengan return harian dan return bulanan cukup lebar
yaitu sebesar 0,639. 38/55
No
TICK Beta HarianMigguanBulananRange 1AQUA -0,0260,2870,3540,368
2BRAM 0,2140,6091,0560,800 3BRNA0,1690,6191,0670,900
4BRPT0,5990,8041,6741,050 5EKAD0,1670,3410,4920,333
6ERTX0,2840,604-0,0180,639 7HMSP0,6431,0461,3270,641
8INKP0,4681,1341,1470,666 9INTD0,4750,4020,6190,126
10KICI0,1280,3780,7140,581 11KLBF0,5221,2241,7601,225
12LION0,2540,2090,4650,284 13MLPL0,8371,1292,2781,498 14PGIN
0,0250,1200,3040,253 15SCCO0,1300,2890,4480,308
16SMCB0,4801,0701,9661,457 17SOBI0,2400,6690,9870,695
18SRSN0,2650,3941,0870,755 Mean0,3260,6290,9850,639 Estimasi Beta
Berdasarkan Sampling Interval yang Berbeda; Model Pasar Indeks
Tunggal dengan Return Bulanan Periode Estimasi 1994-2002 Range =
estimasi beta terbesar estimasi beta terkecil 39/55 ASUMSI
DISTRIBUSIONAL Prosedur Estimasi Teknik standar yang digunakan
untuk mengestimasi beta adalah dengan menggunakan regresi OLS
(ordinary least square). Penggunaan regresi OLS didasarkan pada
asumsi penting yaitu residual bersifat homoskedastik dan
non-otokorelasi antar residual. Beberapa cara untuk mendeteksi
penyimpangan homoskedastik diantaranya uji-uji Goldfeld-Quandt,
Breusch-Pagan, dan White. Pengujian penyimpangan non-otokorelasi
antar residual juga bisa dilakukan dengan beberapa cara diantaranya
uji-uji Durbin-Watson dan Box-Pierce-Ljung. 40/55 ASUMSI
DISTRIBUSIONAL Perlakuan terhadap Outliers Outliers dapat terjadi
karena kesalahan dalam memasukkan data, namun dapat pula disebabkan
kejadian yang sebenarnya. Keputusan untuk mengikutkan atau
mengeluarkan outliers tergantung pada konteks penelitian yang
dilakukan. Jika outliers adalah observasi yang real dalam artian
bahwa itu benar-benar terjadi dan mungkin terulang, maka sangatlah
dianjurkan untuk memasukkan outliers sebagai sampel. jika outliers
adalah peristiwa yang unik sehingga peristiwa itu mungkin tidak
akan terjadi lagi, outliers tersebut sebaiknya dikeluarkan dari
analisis 41/55 KESALAHAN PENGUKURAN DAN PERDAGANGAN TIPIS Persoalan
yang muncul biasanya berkaitan dengan penggunaan data saham-saham
yang tidak diperdagangkan secara terus menerus (thin atau
nonsynchronous). Nonsynchronous trading dapat mengakibatkan
estimasi beta dapat menjadi bias. Beberapa teknik dianjurkan untuk
mengatasi masalah perdagangan tipis tersebut dalam pengestimasian
beta. Teknik-teknik tersebut adalah Scholes dan Williams (1977),
Dimson (1979), dan Fowler dan Rorke (1983) 42/55 STABILITAS BETA
Stabilitas inter-period Mencakup pertanyaan Apakah beta stabil
antara periode estimasi dengan periode aplikasi? Contoh periode
aplikasi adalah event window dalam suatu event study Isu stabilitas
beta inter-periode berkaitan dengan kemungkinan pergeseran
rata-rata beta Stabilitas intra-period Apakah beta stabil selama
periode estimasi? Secara empiris, hal ini dapat ditangani dengan
memperkenalkan dan memasukkan time-varying betas. 43/55 MEAN
REVERSION Beta pasar selalu bergerka menuju ke nilai satu, sehingga
beta portofolio pasar selalu bernilai satu. Blume (1971, 1975)
memperkenalkan isu risiko yang berubah dan memperlihatkan bahwa
setelah periode tujuh tahun, beta saham individual mempunyai
kecenderungan regresi menuju grand mean satu Pendekatan Bayesian
digunakan untuk menyesuaikan tendensi mean reversion 44/55 ISU
RELEVAN LAINNYA DALAM PENGESTIMASIAN BETA Estimator Beta Lainnya
yang Telah Disesuaikan terhadap Perdagangan Tipis Menggunakan
teknik trade-to-trade, dengan me-match return aset dengan return
pasar dengan basis trade-to-trade. Kesalahan-kesalahan (Errors)
dalam Variabel-variabel Ball (1977) mengemukakan isu kesalahan
pengukuran dari perspektif umum, yaitu bahwa estimasi beta
menghadapi masalah errors in variables (EIV) 45/55 Structural
Breaks Suatu structural break adalah sebuah titik di mana terdapat
penggambaran yang jelas mengenai kelompok-kelompok data Masalah
yang ditimbulkan oleh structural breaks adalah data tidak dapat
diterapkan dari suatu bagian sampel untuk bagian-bagian lain dari
sampel Keberadaan structural breaks dapat dideteksi dengan alat uji
ekonometris seperti Chow test 46/55 ISU RELEVAN LAINNYA DALAM
PENGESTIMASIAN BETA Time-varying betas bukti menunjukkan bahwa beta
saham individual dan beta portofolio adalah time varying Tiga model
umum telah diperkenalkan untuk menjelaskan variasi waktu : (1)
random walk, (2) random coefficient approach, dan (3)
autoregressive process 47/55 ISU RELEVAN LAINNYA DALAM
PENGESTIMASIAN BETA Time-varying betas Model random walk mengklaim
bahwa estimasi beta pada periode sekarang yang paling baik adalah
beta periode lalu. Model random coefficient approach mengklaim
bahwa terdapat rata-rata jangka panjang di mana terdapat variasi
acak untuk setiap periode. Model autoregressive process mengklaim
bahwa perbedaan antara beta periode sekarang dengan rata-rata
jangka panjang adalah fungsi dari perbedaan antara nilai lampau
beta dengan rata-rata jangka panjang setiap periode. 48/55 ISU
RELEVAN LAINNYA DALAM PENGESTIMASIAN BETA Determinan-determinan
Ekonomis dari Variasi Waktu Alternatif spesifikasi estimasi model
beta berdasarkan variabel-variabel ekonomis. Model beta dengan
mempertimbangkan financial leverage. Model beta dengan pendekatan
empiris dengan mempertimbangkan beberapa variabel akuntansi. Model
beta dengan menggunakan operating leverage, sebagai determinan
beta. Model beta dengan determinan beberapa variabel makroekonomi
seperti suku bunga, defisit anggaran, defisit perdagangan, inflasi,
dan harga minyak. 49/55 ISU RELEVAN LAINNYA DALAM PENGESTIMASIAN
BETA Variabel-variabel yang Dihilangkan Mispesifikasi model beta
berupa penghilangan variabel independen yang relevan, seperti rasio
keuangan, efek seasonalities serta day-of-the-week effect. Catatan:
Model regresi dapat mencakup efek ukuran perusahaan, seasonal, dan
efek-efek lainnya, namuntidak didukung oleh landasan teoretis.
Pendekatan ini bersifat ad hoc dan bersifat model-model empiris.
50/55 ISU RELEVAN LAINNYA DALAM PENGESTIMASIAN BETA PENGESTIMASIAN
BETA UNTUK PERUSAHAAN PRIVAT Beta Akuntansi merupakan pendekatan
yang dapat digunakan oleh perusahaan privat untuk mendapatkan nilai
beta Return on equity industri digunakan sebagai proksi return
pasar sehingga dapat disusun model sebagai berikut:ROEj = o+ |j RM
+ eDalam hal ini: ROE j =return on equity perusahaan privat
individual RM M = return on equity pasar (diproksi dari IHSG atau
LQ 45). 51/55 Estimasi Beta dengan Teknik Hamada Hamada
mengemukakan model penyesuaian beta bila terdapat perubahan
leverage : |L = |U [1 + (1 T)(D/E)] Dengan demikian, beta
unleveraged dapat dihitung sebagai berikut: |U = |L / [1 + (1
T)(D/E)] Dalam hal ini: |L= Beta perusahaan yang memiliki leverage
|U = Beta perusahaan yang tidak memiliki leverage T = tingkat pajak
perusahaan D/E = rasio utang per ekuitas (debt to equity ratio).
52/55 PENGESTIMASIAN BETA UNTUK PERUSAHAAN PRIVAT Soal : Sebagai
ilustrasi diketahui beta PT. Duta Pertiwi Tbk. Yang dihitung
berdasarkan return bulanan pada tahun 2006 adalah 1,53 dengan rasio
D/E sebesar 1,46. Maka beta |U dapat dihitung sebagai berikut:
Jawab : |U = 1,53 / [1 + (1 40%)(1,46)] = 0,819 CONTOH:
PENGESTIMASIAN BETA UNTUK PERUSAHAAN PRIVAT 53/55 Soal: PT A,
sebuah perusahaan real estat dan properti memiliki rasio D/E =
0,95. Sedangkan rata-rata beta industri tersebut adalah 1,3 dan
rata-rata D/E = 1,05. Diasumsikan tingkat pajak yang berlaku adalah
40%. Berdasarkan data tersebut, prosedur untuk mencari Beta A
adalah: 54/55 PENGESTIMASIAN BETA UNTUK PERUSAHAAN PRIVAT Jawab:
Menghitung |UI (beta unleveraged industri) : |UI = 1, 3 / [1 + (1
40%)(1,05)] = 0,798 Menghitung |L PT. A : |LA = 0,798 [1 + (1
40%)(0,95)] = 1,252 55/55 PENGESTIMASIAN BETA UNTUK PERUSAHAAN
PRIVAT
