bab 9 Model-Model Keseimbangan Risiko Dan Return

Model-Model Keseimbangan Risiko Dan Return

Digunakan untuk :

• memahami bagaimana perilaku investor secara keseluruhan
• memahami bagaimana mekanisme pembentukan harga dan return pasar dalam bentuk yang lebih sederhana
• Memahami bagaimana menentukan risiko yang relevan terhadap suatu asset 
• Memahami hubungan risiko dan return yang diharapkan untuk suatu asset ketika pasar dalam kondisi seimbang
  
  

Expected return dan risk merupakan dua hal yang tidak dapat dipisahkan dalam mempertimbangkan suatu investasi. Expectedreturn dan risk mempunyai hubungan yang positif, semakin besar risiko yang ditanggung, maka akan semakin besar pula expectedreturn yang ingin diupayakan sebagai kompensasi risiko.

Menurut Jones (2002 :127) risiko dalam portofolio ada  beberapa macam, yaitu :  

Risiko sistematis (systematicrisk), yakni risiko yang berpengaruh terhadap semua investasi dan tidak dapat dikurangi atau dihilangkan dengan jalan melakukan diversifikasi. Risiko ini timbul akibat pengaruh keadaan perekonomian, politik dan sosial budaya, dimana mempunyai pengaruh secara keseluruhan. Risiko ini juga disebut indivertiblerisk.

Faktor yang mempengaruhi :

• Perubahan tingkat bunga
• Kurs valuta asing
• Kebijakan pemerintah
• Daya beli masyarakat, dll

Risiko tidak sistematis (unsystematicrisk), yakni risiko yang melekat pada investasi tertentu karena kondisi yang unik dari perusahaan. Risiko ini dapat dikurangi dengan mengadakan diversifikasi. Risiko ini juga disebut diversifiablerisk.
 Faktor yang mempengaruhi :

• Struktur modal
• Struktur aset
• Tingkat likuiditas

Preferensi investor terhadap risiko

• Riskseeker => Investor yang menyukai risiko atau pencari risiko
• Riskneutral => Investor yang netral terhadap risiko
• Riskaverter =>Investor yang tidak menyukai risiko atau menghindari risiko

Model-model Keseimbangan

Dalam berinvestasi di pasar modal khususnya portofolio, selain menghitung return yang diharapkan, seorang investor juga harus memperhatikan risiko yang harus ditanggungnya. APT (ArbitragePricingTheory) dan CAPM (Capital AssetPricing Model) merupakan model keseimbangan yang sering digunakan untuk menentukan risiko yang relevan terhadap suatu aset, serta hubungan risiko dan return yang diharapkan. CAPM menggunakan volatilitas return suatu sekuritas atau return portofolio terhadap return pasar sebagai pengukur risiko.

Sedangkan APT menggunakan banyak variabel sebagai pengukurnya yang sering disebut dengan model faktor. Variabel yang digunakan sebagai faktor risiko dalam APT yaitu inflasi, kurs Dollar, kurs Euro, Indeks Harga Konsumen (IHK), Indeks Harga Perdagangan Besar (IHPB), Indeks LQ-45 serta tingkat suku bunga Bank Indonesia sebagai aset tidak berisiko (riskfreeasset). Penggabungan CAPM dan APT memungkinkan untuk membentuk portofolio optimal dengan memasukkan volatilitas return portofolio terhadap return pasar dan ketujuh variabel sebagai pengukur risiko.

Hubungan Positif Antara Risiko Dengan Return

Dalam pasar keuangan yang efisien, dan jika investor  tidak suka risiko (risk-averse), maka kenaikan risiko harus dikompensasi oleh tingkat keuntungan yang lebih tinggi. Semakin tinggi risiko, semakin tinggi tingkat keuntungan yang diharapkan.

Capital Assets Pricing Model (CAPM)

Capital Assets Pricing Model (CAPM) adalah suatu model yang dikembangkan untuk menjelaskan suatu keadaan keseimbangan hubungan antara risiko setiap asset apabila pasar modal berada dalam seimbang. Perhatian mengenai model keseimbangan ini secara menerus dikembangkan. Beberapa diantaranya adalah William Sharpe (1964) dan Jack Treynor (1961) yang mengembangkan formulasi mean-variance. Formulasi ini kemudian dikembangkan lebih lanjut dan diklarifikasi oleh John Lintner (1965), Jan Mossin (1966), Fama (1968) dan Long (1972). Sebagai tambahan, Treynor (1965), Sharpe (1966), dan Jensen (1968- 1969) telah mengembangkan evaluasi portfolio yang mendasarkan pada Assets Pricing Model ini.

Capital Aset Pricing Model (CAPM) merupakan Model yang menggambarkan hubungan risiko dan pengembalian yang diharapkan, dalam model ini pengembalian surat berharga yang diharapkan adalah tingkat bebas risiko di tambah premium yang di dasarkan pada risiko sistimatis surat berharga. Dalam keadaan ekuilibrium, required rate of return investor untuk suatu saham akan dipengaruhi oleh risiko saham tersebut. Dalam hal ini risiko yang diperhitungkan hanyalah risiko sistimatis atau risiko pasar. Sedangkan risiko yang tidak sistimatis dianggap tidak relevan karena risiko ini dapat dihilangkan melalui diversifikasi.

CAPM merupakan model yang bisa menggambarkan atau memprediksi realitas di pasar yang bersifat komplek, meskipun bukan kepada realitas asumsi-asumsi yang digunakan. Oleh karena itu, CAPM sebagai sebuah model keseimbangan bisa membantu kita menyederhanakan gambaran realitas hubungan risk dan return. Secara teoritis memang dimungkinkan menghilangkan risiko (yang diukur dengan beta) apabila korelasi antar aktiva tersebut adalah negatif sempurna.

Meskipun demikian, di dalam keadaan yang sebenarnya, korelasi yang sempurna, baik positif maupun negatif tidak pernah dijumpai. Untuk pembentukan keseimbangan umum memungkinkan kita untuk menentukan pengukur risiko yang relevan dan bagaimana hubungan antar risiko untuk setiap aset apabila pasar modal berada dalam keadaan seimbang. Model keseimbangan tersebut yaitu Capital Asset Pricing Model (CAPM), dipergunakan untuk mengukur risiko dan return saham individual.

Asumsi :

1. Berdasar model Markowitz, masing-masing investor akan mendiversifikasikan portofolionya dan memilih portofolio optimal berdasar preferensi investor  terhadap return dan risiko
2. Semua investor mempunyai distribusi probabilitas di masa depan yang identik
3. Semua investor mempunyai satu periode waktu yang sama
4. Semua investor dapat meminjam (borrowing) dan meminjamkan (lending) uang pada tingkat return yang bebas risiko (risk free rate of return)
5. Tidak ada biaya transaksi
6. Tidak ada pajak pendapatan
7. Tidak ada inflasi
8. Terdapat banyak sekali investor dan tidak ada satu investor pun yang dapat mempengaruhi harga suatu sekuritas. Investor adalah price taker
9. Pasar dalam kondisi seimbang (equilibrium)

Jika semua asumsi diatas terpenuhi maka akan terbentuk pasar yang seimbang, dimana investor tidak akan dapat memperoleh abnormal return (return ekstra).

Ekuilibrium Pasar Modal

Kondisi pasar pada saat harga-harga aktiva berada di tingkat yang tidak memberikan insentif lagi untuk melakukan perdagangan spekulatif.

Implikasinya :

• Semua investor akan memilih portofolio pasar yaitu portofolio yang berisi semua aktiva yang ada di pasar
• Portofolio pasar ini adalah portofolio aktiva berisiko yang optimal, yaitu yang berada pada efficient frontier

Garis Pasar Modal (CML : Capital Market Line)

Merupakan garis yang menunjukkan semua kemungkinan kombinasi portofolio efisien yang terdiri dari aktiva-aktiva berisiko dan aktiva bebas risiko. Harga pasar dari risiko menunjukkan tambahan return yang dituntut oleh pasar karena adanya kenaikan risiko portofolio relative terhadap risiko pasar.

Hubungan antara risiko dan return portofolio efisien akan menghasilkan garis pasar modal (capital market line, CML), sementara hubungan antara risiko dan return sekuritas individual akan menghasilkan garis pasar sekuritas (security market line, SML). Garis pasar modal menggambarkan hubungan antara return harapan dan risiko total dari portofolio efisien pada pasar yang seimbang.

Contoh : 
Dalam kondisi pasar yang seimbang, return harapan pada portofolio pasar adalah 15% dengan deviasi standar sebesar 20%. Tingkat return bebas risiko sebesar 8%. Slope CML akan sebesar: (0,15-0,08) : 0,20 = 0,35

Dengan demikian, slope CML sebesar 0,35 ini dapat diartikan bahwa setiap terjadi kenaikan 1% risiko portofolio, maka tambahan return yang disyaratkan oleh pasar sebesar 0,35%.

Beberapa hal penting yang dapat disimpulkan dari penjelasan mengenai garis pasar modal (CML) adalah sebagai berikut:

1. Garis pasar modal terdiri dari portofolio efisien yang merupakan kombinasi dari aset yang berisiko dan aset yang bebas risiko. Portofolio M, merupakan portofolio yang terdiri dari aset yang berisiko, atau disebut dengan portofolio pasar. Sedangkan titik R_F, merupakan pilihan aset yang bebas risiko. Kombinasi atau titik-titik portofolio di sepanjang garis R_F-M ini, selanjutnya merupakan portofolio yang efisien bagi investor.
2. Slope CML akan cenderung positif karena adanya asumsi bahwa investor bersifat risk averse. Artinya, investor hanya akan mau berinvestasi pada aset yang berisiko, jika mendapatkan kompensasi berupa return harapan yang lebih tinggi. Dengan demikian, semakin besar risiko suatu investasim semakin besar pula return harapan.
3. Berdasarkan data historis, adanya risiko akibat perbedaan return actual dan return harapan akan bisa menyebabkan slope CML yang negative. Slope negative ini terjadi bila tingkat return actual portofolio pasar lebih kecil dari tingkat keuntungan bebas risiko.
4. Garis pasar modal dapat digunakan untuk menentukan tingkat return harapan untuk setiap risiko portofolio yang berbeda.

Garis Pasar Sekuritas (SML : Security Market Line)

Garis yang menghubungkan tingkat return yang diharapkan dari suatu  sekuritas dengan risiko sistematis (beta). SML dapat digunakan untuk menilai sekuritas secara individual dalam kondisi pasar yang seimbang, yaitu menilai tingkat return yang diharapkan dari suatu sekuritas individual pada suatu tingkat risiko sistematis tertentu (beta). Untuk menghitung risiko portofolio yang terdiri dari berbagai jenis asset, kita bisa menggunakan deviasi standar suatu portofolio. Rumus tersebut juga dapat digunakan untuk menghitung deviasi standar portofolio pasar.

Risiko sekuritas adalah beta, beta merupakan ukuran risiko sistematis suatu sekuritas yang tidak dapat dihilangkan dengan melakukan diversifikasi. karena pada pasar seimbang portofolio yang terbentuk sudah terdiversifikasi dengan baik sehingga risiko yang relevan adalah risiko sistematis (beta). Beta menujukkan sensitivitas return sekuritas terhadap perubahan return pasar. Semakin tinggi beta maka semakin sensitive sekuritas tersebut terhadap perubahan pasar. Sebagai ukuran sensitivitas return saham, beta juga dapat digunakan untuk membandingkan risiko sistematis antara satu saham dengan saham yang lain. 

Dalam model keseimbangan CAPM, nilai beta sangat mempengaruhi tingkat return harapan pada suatu sekuritas. Semakin tinggi nilai beta dan return saham, semakin tinggi tingkat return yang disyaratkan oleh investor. Berdasarkan hubungan tingkat return dan beta maka dapat disimpulkan bahwa return harapan dari sekuritas I  terdiri dari dua komponen utama penyusun tingkat return yang disyaratkan investor, yaitu :

• tingkat return bebas risiko dan
• premi risiko.

Tingkat return yang disyaratkan adalah jumlah minimum return yang disyaratkan investor untuk berinvestasi pada suatu sekuritas tertentu. 

Dari uraian di atas dapat disimpulkan bahwa pada kondisi pasar yang seimbang, harga sekuritas-sekuritas seharusnya berada pada SML karena titik-titik pada SML menunjukkan tingkat return harapan pada suatu tingkat risiko sistematis teretentu. Tetapi terkadang bisa terjadi suatu sekuritas tidak berada pada SML, karena sekuritas tersebut undervalued atau overvalued.

Dengan mengetahui besarnya beta suatu sekuritas, maka kita dapat menghitung tingkat return harapan pada sekuritas tersebut. Jika tingkat return harapan tidak berada pada SML, maka sekuritas tersebut undervalued atau overvalued.

• Sekuritas pada posisi undervalued, artinya  tingkat return harapan lebih besar dari tingkat return yang disyaratkan investor. Sedangkan overvalued adalah tingkat return harapan lebih kecil dari tingkat return yang disyaratkan oleh investor.
• Overvalued, artinya tingkat return yang diharapkan lebih rendah dari return yang disyaratkan  investor.

Investor yang mengetahui suatu sekuritas undervalued, akan membeli sekuritas tersebut. Investor yang mengetahui bahwa sekuritas yang dipegangnya overvalued akan berusaha menjual sekuritas tersebut.

Estimasi garis pasar sekuritas

Untuk membentuk persamaan SML, investor perlu mengestimasi tiga variabel, yaitu :

1. tingkat return bebas risiko
2. tingkat return harapan oleh pasar,dan
3. besarnya beta masing-masing sekuritas.

Umumnya estimasi return bebas risiko menggunakan data return obligasi yang dikeluarkan oleh pemerintah. Sedangkan estimasi return pasar umumnya menggunakan data indeks pasar.

Beta sekuritas, sebagai komponen ketiga, merupakan variabel yang penting dalam proses estimasi CAPM. Dalam teori CAPM, beta merupakan satu-satunya faktor risiko yang relevan untuk mengukur risiko sekuritas. Estimasi terhadap beta perlu dilakukan untuk setiap sekuritas. Sedangkan, untuk estimasi variabel return bebas risiko dan return pasar hanya perlu dilakukan sekali saja dan bisa dipakai untuk mengestimasi SML setiap sekuritas.

Aplikasi CAPM

Model yang dikembangkan CAPM menjelaskan bahwa tingkat return yang diharapkan adalah penjumlahan dari return aset bebas risiko dan premium risiko. Premium risiko dihitung dari beta dikalikan dengan premium risiko pasar yang diharapkan. Premium risiko pasar sendiri dihitung dari tingkat return pasar yang diharapkan dikurangi dengan tingkat return aset bebas risiko. Bentuk matematika CAPM.

Rumus CAPM yaitu:

Ri= Rf +βi (Rm-Rf)

Keterangan:

Ri = Return saham i

Rf = Return investasi bebas risiko (Risk Free)

βi = beta saham i (indikator risiko sistematis)

Rm = Return pasar (return market)

Besarnya risiko perusahaan ditentukan oleh beta:

•  β>1 menunjukkan harga saham perusahaan lebih mudah berubah dibandingkan indeks pasar atau dengan kata lain saham cenderung naik dan turun lebih tinggi daripada pasar. Hal ini menunjukkan bahwa kondisi saham menjadi lebih berisiko, artinya jika saat terjadi perubahan pasar 1% maka pada saham X akan mengalami perubahan lebih besar dari 1%.
• β<1 menunjukkan tidak terjadinya kondisi yang mudah berubah berdasarkan kondisi pasar atau ini artinya saham cenderung naik dan turun lebih rendah daripada indek pasar secara umum (general market index).
• β=1 menunjukkan bahwa kondisinya sama dengan indeks pasar.

Arbitrage Pricing Theory (APT)

 disebut Teori Arbitrase Harga (Arbitrage Pricing Theory – APT) yang dalam beberapa hal tidak serumit CAPM. CAPM memerlukan sejumlah besar asumsi, termasuk asumsi yang dibuat oleh Harry Markowitz saat mengembangkan dasar nilai tengah – varians (mean-variance). Asumsi utama APT adalah setiap investor yang memiliki peluang untuk meningkatkan return portofolionya tanpa meningkatkan risikonya. Mekanisme pelaksanaannya melibatkan penggunaan portofolio yang telah ditentukan

APT merupakan teori yang dikembangkan oleh Stephen A. Ross pada tahun 1976 dimana beliau menyatakan bahwa harga suatu aktiva bisa dipengaruhi oleh berbagai faktor:

• Salah satu alternatif teori model keseimbangan selain CAPM
• Estimasi return yang diharapkan dengan APT tidak terlalu dipengaruhi portofolio pasar seperti dalam CAPM
•  APT didasari oleh pandangan bahwa return yang diharapkan dari suatu sekuritas bisa dipengaruhi oleh beberapa sumber risiko lainnya (tidak hanya diukur dengan beta)
• Model APT mengasumsikan investor percaya bahwa return sekuritas akan ditentukan oleh sebuah model factorial dengan n factor risiko
• E(Ri) = RF + bi1 (premi risiko untuk faktor 1) + bi2 (premi risiko untuk faktor 2) + … + bin (premi risiko untuk faktor n)
• CAPM pada dasarnya merupakan model APT yang hanya mempertimbangkan satu factor risiko yaitu risiko sistematis
• Salah satu kritik atas model APT adalah adanya kesulitan dalam menentukan faktor-faktor risiko yang relevan

Estimasi Beta

Untuk mengestimasi besarnya koefisien beta, bisa digunakan market model. Pada Market model tidak digunakan asumsi bahwa error term untuk setiap sekuritas tidak berkorelasi satu dengan lainnya.

Persamaan market model bisa dituliskan juga seperti persamaan single index model seperti berikut :

                                    R_i = α_i + β_iR_M + e_i

Dalam hal ini :

R_i   = return sekuritas i

α_i   = return indeks pasar

β_i   = intersep

R_M = slope

e_i    = random residual error

            Persamaan market model di atas bisa digunakan untuk mengestimasi return sekuritas. Persamaanmarket model bisa diestimasi dengan melakukan regresi antara return sekuritas yang akan dinilai dengan return indeks pasar. Persamaan regresi market model tersebut selanjutnya juga bisa dipakai untuk membentuk garis karakteristik (characteristic line), yaitu garis yang menghubungkan total return sekuritas dengan return pasar, dengan cara meletakkan (plotting) titik-titik return total suatu saham dalam suatu periode tertentu terhadap return total indeks pasar.

Contoh : anggap investor mempunyai data return saham UUU dan return pasar selama 5 bulan terakhir sebagai berikut :

BULAN	RETURN SAHAM UUU	RETURN PASAR
Juni	0,4	0,3
Juli	0,1	0,1
Agustus	-0,05	-0,1
September	0	-0,05
Oktober	0,4	0,2

Tabel berikut dapat digunakan untuk mempermudah perhitungan :

Berdasarkan tabel diatas, perhitungan berikut dapat dibuat sebagai berikut :

·         Rata-rata return saham UUU = 0,85 / 5 = 0,17

·         Varians return saham UUU = 0,188 / 4 = 0,047

·         Deviasi standar return saham UUU =  = 0,216795

·         Rata-rata return pasar = 0,45 / 5 = 0,15

·         Varians return pasar = 0,112 / 4 = 0,028

·         Deviasi standar return pasar =  = 0,167332 

·         Covarians = 0,1385 / 4 = 0,034625

·         Korelasi = 0,034625 / (0,216795 x 0,167332) = 0,954469

Beta saham UUU dihitung sebagai berikut :

β_{saham UUU}  = 0,034625 / 0,028 = 1,236607

atau

β_{saham UUU}  = ρσ_UUU / σ_M

β_{saham UUU}  = (0,954469)(0,216795) / 1,67332 = 1,236607

sedangkan intersepnya dihitung dengan mengurangkan rata-rata return sekuritas dari perkalian beta dengan rata-rata return pasar.

α₁ = 0,17 – (1,236607) (0,15) = 0,059

Garis karakteristik juga bisa dibentuk dengan menggunakan excess return dengan mengurangkan masing-masing return total sekuritas maupun return pasar dengan return bebas risiko. Dengan demikian, persamaan regresi di atas dapat dimodifikasi menjadi :

       (R_i – R_F) = α_i + β_i (R_M – R_F) + e_i

Dalam bentuk excess return, nilai α akan menunjukkan besarnya excess return sekuritas pada saat excessreturn pasar nol. Sedangkan β, atau slope dari garis karakteristik, akan menunjukkan sensitivitas excessreturn sekuritas terhadap portofolio pasar.

Contoh : misalnya R_F = 5%, maka return saham UUU dan return pasar dapat diubah menjadi seperti pada tabel berikut.

BULAN	RETURN SAHAM UUU	RETURN PASAR
Juni	0,35	0,25
Juli	0,05	0,05
Agustus	-0,1	-0,15
September	-0,05	-0,1
Oktober	0,35	0,15

Selanjutnya cara-cara seperti yang telah dibahas sebelumnya dapat dilakukan untuk mencari beta. Apabila menggunakan regresi linier sederhana, printout SPSS ditunjukkan pada gambar berikut. Hasilnya adalah sama dengan cara sebelumnya, yaitu beta = 1,236607.

Beta dapat dihitung dengan menggunakan return harian, mingguan, bulanan, semesteran, atau tahunan. Ini tidak menjadi masalah dengan manakah yang dipilih, tetapi estimasi beta yang dihasilkan akan menjadi berbeda.

Market Model bisa diestimasi dengan merengres sekuritas yang akan dinilai dengan return pasar. Regresi tersebut akan menghasilkan nilai:

1. αᵢ ( ukuran sekuritas i yang tidak terkait dengan return pasar)
2. βᵢ ( peningkatan return yang diharapkan pada sekuritas i,untuk setiap kenaikkan return pasar sebesar 1%).

Faktor-faktor yang mempengaruhi keakuratan Beta

•  Estimasi beta tersebut menggunakan data historis. Halini secara implicit berarti bahwa kita menganggap apa yang terjadi pada beta masa lalu akan sama pada beta di masa depan.
• Garis karakteristik dapat dibentuk oleh berbagai observasi dan periode waktu yang berbeda, dan tidak ada satupun periode dan waktunya yang dianggap tepat. Dengan demikian estimasi beta pada satu sekuritas dapat berbeda karena observasi dan waktunya yang digunakan berbeda.
• Estimasi α dan β yang diperoleh dari regresi tidak terlepas dari adanya error, sehinnga bias jadi estimasi beta tidak akurat karena α dan β tidak menunjukan yang sebenarnya.

Perubahan Pada Garis SML

Garis SML tidak konstan selamanya. Garis  tersebut bisa berubah mengikuti perubahan kondisi dan ekonomi. Berikut ini dua perubahan yang bisa terjadi pada garis SML, yaitu bergeser paralel dengan slope konstan (perubahan intercept) dan slope berubah (intercept tetap), serta kombinasi keduanya, yaitu slope dan intercept berubah.