skripsi diajukan kepada fakultas ekonomi dan ilmu sosial...

ANALISIS PERSISTENSI KINERJA REKSA DANA SAHAM INDONESIA

PERIODE JULI 2003 - JUNI 2006

Skripsi

Diajukan Kepada Fakultas Ekonomi dan Ilmu Sosial

Untuk Memenuhi Syarat-syarat untuk Meraih Geiar Sarjana Ekonomi

Oleh:

Muhammad Hasbiallah

(103081029309)

kla:~ifikasi : ................................. " ........ ••"1

JURUSAN MANAJEMEN KEUANGAN DAN PASAR MODAL

FAKULTAS EKONOMI DAN ILMU SOSIAL

UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SY ARIF lilDAY ATULLAH

JAKARTA

1 A")O U /'lfiOR

ANALISIS PERSISTENSI KINERJA REKSADANA

SAHAM INDONESIA PERI01DE

JULI 2003 - JUNI 2006

Skripsi

Diajukan kepada Fakultas Ekonomi dan Ilmu Sosial

Untuk Memenuhi Syarat-syarat untuk Meraih Gelar Sarjana Ekoriomi

Pembimbing I

Oleh Muhammad Hasbiallah

NIM: 103081029309

Di Bawah Bimbingan

MM.

Pembimbing II

NIP. 150 317 955 -~,SE,MS;

NIP. 150 368 746

Penguji Ahli

Prof.Dr. Abdul Hamid , MS. NIP. 131474 891


UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH

.JAKARTA

ANALISIS PERSISTENSI KINERJA REKSADANA

SAHAM INDONESIA PERIODE

JULI 2003 - JUNI 2006

Skripsi

Diajukan kepada Fakultas Ekonomi dan Ilmu Sosial

Untuk Memenuhi Syarat-syarat untuk Meraih Gelar Sarjana Ekonomi

Pembimbing I

Oleh M. Hasbiallah

NIM: 103081029309

Di Bawah Bimbingan

Pembimbing II

p.;,i, D;. Abm.:£! ... MM NIP.150317955

Titi Dewi Warninda, SE, Msi NIP. 150 368 746

JURUSAN MANAJEMEN


UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH

JAKARTA

Hari Selasa Tanggal 13 Bulan Februari Tahun Dua Ribu Delapan telah dilakukan

Ujian Komprehensif atas nama Muhammad Hasbiallah NIM: 103081029309

dengan judul Skripsi "Anailsis Persistensi Kineija Reksa Dana Saham

Indonesia Periode Juli 2003 - Juni 2006 ''. Memperhatikan kemampuan

akademik mahasiswa tersebut selama ujian berlangsung, maka skripsi ini sudah

dapat diterima sebagai salah satu syarat untuk memperoleh g1elar Sarjana Ekonomi

pada Jurusan Manajemen Fakultas Ekonomi dan Ilmu Sosial Universitas Islam

Negeri SyarifHidayatullah Jakarta.

Jakarta, 07 Maret 2008

Tim Penguji Ujian Komprehensif

Prof. Dr. Ahmad Rod

~~ _J:_ _~fr~ Herni Ali HT, SE, MM

Sekretaris Ketua

Prof. Dr. Abdul Hamid, MS Penguji Ahli

DAFT AR RIWA YAT HIDUP

Nama Muhammad Hasbiallah ·-·---------·-- -- ---·----··-----·-----·---------------Tempat & Tangerang, 23 Oktober 1984

_1:~.BB!ll La_h_ir __ +-+-----------------.. --------·-----~ama . Islam

f_~eban.~s_a_a_n __ +-_: __ ,! In-d-onesia _____ =--.. --.. =-----=-==------=-~====:==--.. -_-.......... . Alamat JI. Raya serang km.12 Bitung jaya No.17 RT/Rw

i______________ 07/03 Cikupa - Tangeran£]57_l_Q_ ______ _ .. J_~Q..1!__________ _: _1_{021) 59409_.!:?_!.f_ 085~~J_9830'.!._ .. E-mail _: _

1 [email protected] _________ ,_, __

I"'- .. ,. I' 1. Divisi Keuangan Organisasi Koperasi 1 Mahasiswa

VIN Jakarta 2004 i-::-·-·-· ···---------------·-.. --!-------------------.. -·-.. --··

[_~~ ~~~~~~~:a~~~~:~~~(=~2an __ , __ VIN __ Jak<~~--- -----~00~--

Abstract

This research tests the ability of investment fond (reksa dana) of Indonesian share in yielding outperformed perfonnance, and especially for persistency in investment fond. According to Jensen's research, in 1968, historical performance of investment ftmd is not indicator from its perfommnce in the future. However, Goetzmann & Ibbotson (1994) found some evidence about the persistency. It is in line with most investor which is more like or tmstto historical performance of investment fund that can become reference for investment fond performance in foture. There are many researches which show the inconsistence of investment fond perfonnance

The analysis of share investment fond performance uses Carhart model. By using 12 investment fond share samples in Indonesia, the result of this research shows that two investment fond shares have better performance than market perfonnance. Measuring the investment fond uses ratio or direct comparison between excess of return rate of portofolio towafd non-risk return rate with risk indicator that organized as systematical risk, it is shown by portofolio beta and used alpha portofolio comparison that is organized non-systematic risk from the portofolio.

The phenomenon of persistency performance (repeat performance) of investment fond share conducted to see whether the investment fond with winner performance in one period will return to show winner in the next period. The result of research shows that the strongest persistency occurred in investment fond which is evaluated by using total data of raw return with repeat winner 73,21 %, it uses single-factor CAPM model which have 48,21 %, and multi-factor model which have repeat winner 8,23 %.

Keyword: The persistency of performance of investment fund winniner, Loser and Repeat Performance.

Abstrak

Penelitian ini menguji kemampuan reksa dana saham Indonesia dalam menghasilkan kinerja yang outperformed dan terutama adanya persistensi kinerja reksa dana. Dalam penelitian yang dilakukan Jensen pada tahun 1968 disebutkan bahwa kinerja historis reksa dana bukanlah suatu indikasi dari kinerjanya dimasa depan. Namun demikian, Goetzmann & Ibbotson (1994) menemukan beberapa bukti adanya persistensi tersebut. Hal ini sejalan dengan keinginan kebanyakan investor yang lebih menyukai atau mempercayai bahwa kine1ja historis reksa dana dapat dijadikan acuan bagi kinerja reksa dana dimasa yang akan datang. Banyakuya penelitian yang menunjukkan terjadinya iukonsistensi terhadap kinerja reksa dana menjadikan pemilihan reksa drum yang sukses meajadi tugas yang menantang baik bagi calon investor individual maupun penasihat investasi.

Analisis kinerja reksa dana sahrun dilakukan dengan menggunakan model Carhrui. Dengan menggunakan 12 san1pel reksa dana saham di Indonesia, hasil penelitian menunjukkan ba11wa 2 reksa dana sahrun di Indonesia memiliki kinerja yang lebih baik dari pada kinerja pasru'. Pengukuran reksa dana menggunakan rasio atau perbandingan secara lru1gsung antara kelebihru1 tingkat pengembalian portofolio terhadap tingkat pengembalian bebas resiko d!engan indikator resiko berupa resiko sistematis yang ditunjukkan dengan beta portofolio dan menggunakan perbandingru1 alpha portofolio berupa resiko non sistematis dru·i portofolio.

Fenomena keberadaru1 persistensi l<lnerja (repeat performance) reksa dana saham dilakukan untuk melihat apaka11 reksa dana dengan kinerja winner dalam suatu periode akan kembali menunjukkru1 winner dalrun p<:riode berikutnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa persistensi paling kuat terjadi pada reksa dana yang dievaluasi dengan menggunakan data total raw return dengan persentase repeat winner sebesar 73,21% model dibandingkan dengan menggunakan model single.factor CAPM yang memberikan persentase sebesar 48,21 % dan model multi.factor yang hanya memberikan persentase repeat winner sebesar 8,23%.

Kata kunci: Persistensi kinerja Reksa Dana Winner, Loser dan Repeat performance

KATA PENGANTAR

Puji serta syukur penulis panjatkan ke hadirat Allah SWT

menganugerahkan karunia, rahmat dan hidayahNya serta kesempatan sehingga

penulis dapat menyelesaikan penyusunan skripsi yang be1judul " Analisis

Persistensi Kinerja Reksa Dana Saham Indonesia Periode Juli 2003- Juni 2006 " .

Shalawat serta salam semoga senantiasa dilimpahkan kepada Nabi besar

Muhammad SAW yang telah membawa umat manusia dari zaman kebodohan

menuju ummat yang lebih mulia dengan ilmu pengetahuan.

Skripsi ini disusun guna memenuhi salah satu syarat meraih gelar Sarjana

Ekonomi pada Faknltas Ekonomi dan Ilmu Sosial Jurusan. Manajemen Peminatan

Keuangan dan Pasar Modal Universitas Islam Negeri SyarifHidayatullal1 Jakarta.

Pada kesempatan ini Penulis ingin mengucapkan terima kasih yang

setulus-tulusnya kepada semua pihak yang telah membantu dalam proses

penyusunan skripsi ini, antara lain kepada:

1. Kedua Orang Tua Penulis tercinta atas doa yang tak pernah henti dan motivasi

untuk selalu menjadi lebih baik. Baktiku kupersembahkan hanya untuk kalian.

2. Bapak Prof. Dr. Ahmad Rodoni selaku Ketua Jurusan Manajemen Fakultas

Ekonomi dan Ilnm Sosial dan selaku dosen pembimbing I yang telah

memberikan ilmu yang sangat bermanfaat bagi Penulis dan selalu memotivasi

Penulis untuk selalu berjuang.

3. Ibu Titi Dewi W arninda, SE.,MSi selaku Pembimbing II terima kasih atas

kesabaran dan ketulusannya memberikan bimbingan, doa, serta dorongan agar

Penulis tetap semangat dalam menyelesaikan penyusunan Skripsi ini.

4. Bapak Drs. M. Faisal Badroen, MBA selaku Dekan Fakultas Ekonomi dan

Ilmu Sosial.

5. Seluruh dusen-dosen yang telal1 mendidik dan mengajarkan Penulis serta

memberikan ilmu yang sangat ben11an:faat sefama masa perkuliahan dan

karyawan FEIS UIN Syarif Hidayatullah Jakmia, Bu Siska, Bu Lili, Bu Umi

dan khususnya Pak Rahmat ym1g telah membantu proses administrasi Penulis.

' '

7. Kakak dan Adik Penulis tersayang yang selalu memberi dukungan, motivasi

dan pengorbanan yang tak temilai.

8. Teman-teman seperjuangan Penulis Hakom,Nida,.Yayat,Gudeng,Komeng

Rahma, Tia dan Dini.

9. Sarijaya Sekuritas dan Bursa Efek Jakarta, Bapepam, P'efindo dan atas seluruh

data-datanya.

10. Teman-teman di Ponpes Al-Hikmah Curug - Tanger:mg, Lulu, Asep, Fandi,

Zuki, Mas.bashori dan malaikat kecilku Nurdin, Lutvi Syara my god always

bless you to.

11. Keluarga Besar Koperasi Mahasiswa (KOPMA) Uil'T Jakarta.

12. Teman-Teman Manajemen dan Akuntansi angkatan 2003 khususnya

Manajemen D dan Keuangan B terutama Umaidi dan Furdy atas bantuannya

dan masukan-masukannya yang diberikan selan1a pe:nulis menyusun skripsi.

Dan buat temen-temen semua semoga kita tetap bisa. menjaga dan menjalin

Tali sillaturrahim persahabatan kita.

Dengan kemampuan dan keterbatasan yang ada pada diri ini, Penulis telah

berusaha semaksimal mungkin dalam menyelesaikan skripsi ini dengan sebaik

baiknya. Dengan segala kerendahan hati Penulis menerirna saran maupun kritik

yang dapat menjadikan skripsi ini lebih baik.

Akhir kata, Penulis berharap semoga skripsi ini dapat memberikan

manfaat bagi semua pihak. Dan semoga Allah SWT senantiasa melimpahkan

berkah dan rahmatNya kepada kita semua. Amin ...

Jakarta, 7 Maret 2008

Muhanunad Hasbiallah

DAFI'ARISI

Halaman Judul ............................................................. .................... ..

Halaman Pengesal1an ...................................................... , ....... ........ o. 11

Daftar Riwayat Hidup ......................................... u ................... u....................... v

Abstract ............................................................. u ..................... ~....................... Vt

Abstrak ............................................................................................................. " v11

l{ata Pengantar .................................................................. u ............. u .................. Q Vlll

Daftar Isi ...................................................................................................................... D x

Daftar Tabel ...... , .......................................................................... u........................ x11

Daftar Gambar .................................................. u ...................... u....................... x111

Daftar Lampiran .................................................................................................... xiv

BAB I PENDAHULUAN" ....................... u ....... uu.-........ .,....................... 1

A La tar Belakang Penelitian. ... ................... .... .. . .. ...... ... .... .. .. .... . 8

1. Identifikasi Masalah.. .. .. .. .. .. . .. .. .. .. .. .. .. . . . . .. . . . . .. . .. .. .. .. .. . .. .. .. . 8

2. Pembatasan Masalah......... ... . .. .... .. .. ... . .. . .. . .. ... . ... . . . .. . . . .. . .. . . 8

B. Perumusan Masalah............................... ...... .... .. . .. .... ..... .. ..... 8

C. Tujuan Penelitian................. ... ... .. . .. . . . . .. ... .. . . .... . ... .. .. .. .. .. . .. . .. . . 9

D. Manfaat Penelitian... .... . .... .. .. .. .. .... .. .... .. .. ... .... .. .... ... .. .... .. . .. .. . . 10

BAB II TINJAUAN PUSTAI{A_ ............. OD@OUUU<>UOOOOUUO,,....................... 11

A Reksa Dana........................................................................... 11

1. Pengertian Reksa Dana..................................................... 11

2. Manfaat dan Risiko Reksa Dana .. .. .. .. .... .... .. .. .. .. .... .. .. .. .. .. .. 16

3. Teori Pengukuran Kinerja Reksa Dana ..... ........................ 18

B. Penelitian Terdahulu........ .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . . .. .. 25

C. Kerangka Pemikiran .. .. .. .. . .. .. .. .. .. .. .. .. .. . .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 30

D. Hipotesis .. . .. ... . .. .... .. . .. .. . .. .... .. .... .. . .. . .. .. .. . .... .. .... .. .... .. .. .. .. .. . .. .. 3 3

BAB ID METODOLOGI PENELITIAN n•••••••n••<>n••••u••••u••n••• .. •••n•n•• 34

A Ruang Lingkup Penelitian.................... .... .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 34

B. Metode Penentuan Sampel ..................................................... 34

BAB IV

BAB V

C. Metode Pengumpulan Data.................................................... 36

D. Metode Analisis .................................................................... 36

E. Operasional V ariabel penelitian..... .. . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . .. .. . . . . .. . . 40

HASIL DAN PEM:BAHASAN .................................................. 42

A. Sekilas Gambaran Umum Objek Penelitian ................... ........ 42

I. Sejarah Pasar Modal Indonesia . . . . . . . .. . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . 42

2. Sekilas Gambaran Umum Reksa Dana di Indonesia .... .. .. 46

B Penemuan clan Pembahasan.. .. . . . . .. . . . . . . . . . .. . . . . .. . . . . . . . . . . .. . . . .. . . . . . . . . 48

I. Pengujian Asumsi Klasik.. .. . .. . .. . . . . . . .. . . . . .. . . . . . ...... .. .. . . . . . . .. . . 48

2. Pengukuran Kinerja Reksa Dana Model Carhart . . .. .. . . . . .. . . 51

3. Hasil Pengujian Persistensi Reksa Dana saham. .. ...... .... .. .. 52

KESIMPULAN DAN IMPLIKASI .......................................... 57

A. Kesimpulan.. ............................ ....................... ............ .......... 57

B. Implikasi ...... ............................ ............ ...... ... ...... ........ ...... .... 58

DAFfAR PUSTA.KA o•••••••••••n••n••••••••••••n•n••nH••o•u•o•ououoouoououououoooounoou~ 60

LAMPJR.AN o•••ooooooo••ooooooooouoououoouuoou .. ooouoooooooooouoo•uo•uuooo•>•ouoouooououuoou.. 63

DAFTAR TABEL

Nomor Ketemngan

1.1 Perkembangan Industri Reksa Dana

3.1 Sampel Penelitian Reksa Dana

4.1 Pengujian Multikolinieritas Terhadap Model Carhart

4.2 Pengujian Autokorelasi Terhadap Model Carhart

4.3

4.4

4.5

4.6

Ringkasan Statistik Estimasi kinerja Reksa Dana berdasarkan Model Carhart

Repeat Performance persistensi kinerja Reksa Dana berdasarkan raw return

Repeat Per/ ormance persistensi kinerja Reksa Dana berdasarkan a rata-rata dalam Model Single-Factor CAPM

Repeat Performance persistensi kinerja Reksa Dana berdasarkan a rata-rata dalam Model 3- Faktor Fama & French dan 4- Faktor Carhart

Halaman

3

35

48

49

51

54

55

56

DAFTAR GAMBAR

Nomor Keterangan Halaman

2.1 Mekanisme Reksa Dana Perseroan 12

2.2 Mekanisme kontrak Investasi 13

2.3 Kerangka pemikiran penelitian 32

4.1 Grafik pengujian Heterokedastisitas terhadap model Carhart 50

DAFTAR LAMPIRAN

Nomor Keterangan Halaman

1. Hasil pengujian Regresi untuk Model Carhart 63

2. Hasil pengujian Regresi untuk masing-masing Reksa Dana 67

3. Hasil pengujian Regresi untuk total raw return masing- 102 masing Reksa Dana

4. Data NAB,SBI, dan IHSG untuk masing-masing Reksa 112 Dana ·

BABI

PENDAHULUAN

A. Latar Belakang Penelitian

Perkembangan industri Reksa Dana di Indonesia dalam kurtm waktu 5

tahun terakhir semakin menarik, Hal ini ditandai dengan pesatnya

pertumbuhan Reksa Dana yang berhasil dihimpun oleh perusahaan manajer

investasi. Total Reksa Dana yang berhasil dihimpun pada akhir tahun 2007

sebesar Rp.91,5 triliun atau sekitar 37,75 %. Wakil ketua asosiasi pengelola

Reksa Dana Indonesia (APRDI) Legowo kusumongoro menilai, Reksa Dana

masih menjadi alternatif investasi. Pertun1buhan secara konservatif bisa

menca9ai 25-30%, tingkat suku bunga sertifikat Bank Indonesia(SBI) yang

hanya 7-8% dapat mendorong pengalihan investasi kepasar modal, sehingga

dana kelolaan Reksa Dana meningkat. Meski demikian, perkembangn reksa

dana pada 2008 akan dipengaruhi likuiditas global, ancan1an resesi di

Ameika Serikat akibat imbas krisis subprime mortgage dan tingginya harga

minyak dunia. Kontribusi Reksa Dana kondisi ini mengindikasikan

tingginya kesadaran masyarakat untuk kembali berinvestasi pada salah satu

jenis instrun1en investasi yang menarik. Berbeda dari tahun-tahun

sebelumnya yaitu pada akhir tahun 2001 sebesar Rp.8 trilitm dan meningkat

menjadi Rp.46,61 triliun atau 482% pada akhir tahun 2002. Pertumbuhan

ini juga terjadi hingga November 2003 yang mencapai Rp. 72,83 triliun,

sampai dengan akhir tahun 2004 nilainya telah mel1~bihi Rp I 00 triliun.

(sumber: www.bapepam.go.id).

Namun , data Biro Riset Info Bank menyebutkan, dari total 323 Reksa

Dana periode Januari 2005 dan 2006, total nilai aktivanya mengalami

penurunan dari Rp 98,50 triliun menjadi Rp 29,98 triliun atau turun 69,56%.

Rata-rata aktiva reksa dana turun dari Rp 304,94 miliar menjadi Rp 92,82

miliar.Total NAB juga mengalami ha! yang sama. Total NAB Reksa Dana

turun dari Rp 94,98 triliun menjadi Rp 28,54 triliun atau turun 70,58%.

Penurunan rata-rata Reksa Dana pada periode yang sama sebesar Rp 294,07

miliar menjadi Rp 88,37 miliar.

Penurunan kinerja Reksa Dana tercermin dari pertumbuhan returnnya,

yakni NAB per unit khusus pada periode JanuaJi 2005 sampai dengan

Januari 2006 yang hanya mampu tumbuh 2,42%. Return yang dapat

diberikan rata-rata Reksa Dana atau NAB per unitnya hanya sebesar

Rpl.326,80 Ganuari 2005), Rp 1.232,53 (November), Rpl.252,76

(Desember), dan Rp 1.266,92 (Januari 2006). (lnfoBankNews.com : 27

November 2006). Perkembangan industri Reksa Dana. di Indonesia selama

periode penelitian dapat dilihat pada table 1.1 di bawah ini.

Tabel 1.1 Perkembangan Industri Reksa Dana

Peri ode Jumlah Pemegang NAB (Rpjuta Jumlah Saham/Unit

Reksadana Saham/U.P Yang Beredar

1996 25 2.441 2. 782.322,5 2.942.232.210,518

1997 77 20.234 4.916.604,8 6.007.373.758,547

1998 81 15.482 2.992.171,4 3.680.892.097,256

1999 81 24.127 4.974.105,0 4.349.952.950,816

2000 94 39.487 5.515.954,1 5.006.049. 769.,959

2001 108 51.723 8.003.769,8 7.303. 771.880,360

2002 131 125.82 46.613 .833,2 41.665 .523 .049,213

2003 186 171.712 69.477.719,8 60.020. 745.572,816

2004 246 299.063 104.037.824,6 84. 700. 701. 702, 709

2005Jan 250 314.442 110.130.237, 1 90.462.181.500, 134

Feb 257 320.75 113.721.016,8 91.388.765.614,909

Mar 272 346.618 105.382.373,8 82.706.198.519,840

Apr 272 339.377 86.450.940,7 67.296.428.325,250

May 279 335.283 84.930.128,4 64.961. 787.457,380

Jun 290 314.814 83.293.827,9 62. 806. 021. 756, 480

Jul 292 321.396 78.926.526,4 58.957 .959.365,684

Aug 302 323.945 65.682. 746,8 49.460.623.826, 140

Sep 311 320.512 34.011.822,2 24.703.096.431.,230

Oct 322 275.128 32.286.866, 1 23.819.715.104,146

-----

Nov 325 291.327 30.750.428,4 22.335.423.465,530

Dec 328 254.66 29.405.732,2 21.262.143.379,980

2006Jan 331 238.075 32.275.960,0 20.740.158.401,440

Feb 333 349.874 27.124.165,7 19.020.454.082.,370

Mar 342 178.052 29.038.145,7 20.598.331.532,030

Apr 352 166.635 29. 799.936,6 20.606.104.442,310

May 359 178.754 32.275.960,0 24.493 .230.851,260

Jun 359 182.446 33.894.658,9 25.834.084.886,570

Jul 360 179.726 35.842.193,6 27.029.705.567,320

Aug 359 175.069 37.970.823,7 28.397.680.148, 710

Sep 369 186.474 39.944.159,3 29.319.448.714,300

Sumber : Statistik Pasar Modal Bapepam

Berdasarkan fenomena di alas, penulis tertarik untuk kembali meneliti

kinerja Reksa Dana di Indonesia, khususnya reksa di.111ll. saham.

Investasi dalam Reksa Dana memberikan peluang imbal basil yang

besar dan mudah, namun demikian faktor risiko juga patut dipertimbangkan

oleh investor sebelum memilih Reksa Dana. Bi:rdasarkan hasil survey

terhadap perilaku investor yang dilakukan oleh Investment Company

Institute di Amerika Serikat dalam ha! memilih Reksa Dana, sebanyak 7 5 %

investor mempertimbangkan faktor kinerja historis reksa dana. Bercermin

dari hasil survei tersebut, standarisasi pengukuran dan evaluasi kinerja

penelitian dan poin penting bagi investor sebagai bahan pertimbangan dalam

memilih Reksa Dana.

Telah banyak penelitian yang dilalu1kan mengenai penilaian kinerja

Reksa Dana khususnya Reksa Dana saham baik di dalam dan luar negeri

dengan menggunakan data bulanan dan pendekatan imbal hasil yang

diperoleh dimasa lalu umumnya teknik yang digunakan oleh estimasi

kuadrat terkecil (ordinary least square) dari regresi model faktor. Salah satu

penelitian awal penilaian kinerja Reksa Dana dengan menggunakan model

faktor dilakukan antara Jain oleh Jensen pada tahun 1968 dengan

menggunakan model single faktor CAPM (Capital Asset Pricing Model) dan

ditemukan bahwa kinerja Reksa Dana di masa lalu bukan mempakan

indikasi kinerja Reksa Dana dimasa depan. Selanjutnya penelitian-penelitian

mengenai kinerja Reksa Dana banyak bertumpu pada penilaian berdasarkan

aset-aset pasif seperti faktor ukuran (size), faktor rasio nilai buku dan nilai

pasar (Fama dan French, 1993), (Elton et.al, 1993 dan (Carhat, 1997)].

Di Indonesia, penelitian kinerja Reksa Dana saham dengan basis data

harian telah dilakukan oleh Aditya Warman (2003) yang menemukan bahwa

kinerja portofolio Reksa Dana saham secara langsung dipengaruhi oleh

IHSG harian, volatilitas Reksa Dana saham terhadap pasar dan tingkat

bunga bebas risiko. Brahmana (2003) juga menernukan bahwa frekuensi

data harian dapat menjelaskan kemampuan pemilihan saham (stock picking

ability) dan market timing manajer investasi lebih kuat dibandingkan

Ratna wardhani (2003) melakukan penelitian ti:mtang kinerja Reksa

Dana saham di Indonesia. Hasil penelitiannya menyatakan bahwa Reksa

Dana yang diobservasi memiliki kinerja yang lebih buruk daripada kinerja

pasar. Buruknya kinerja Reksa Dana ini sangat dipe:ngaruhi oleh ketidak

mampuan manajer portofolio dalam memilih saham yang tepat atau tidak

memiliki stock selection ability yang memadai. Walaupun market timing

ability dan hot hands effect dari manajer portofolo ini cukup baik, namun

kontribusi negatif dari stock selection ability manjer portofolio lebih besar

dari pada kontribusi positif market timing ability dan hot hands effect,

sehingga keseluruhan kemampuan manajer portofolio dalam mengelola

portofolionya justru menurunkan tingkat pengembalian portofolionya.

Hasil penelitian di atas diperkuat oleh Victor Siagian (2005) yang

menyatakan bahwa hanya dua dari enam Reksa Dana saham yang

diobservasi memiliki kinerja yang Jebih baik dari kinerja pasar. Buruknya

kinerja Reksa Dana ini disebabkan ketidak mampuan manjer portofolio

dalam memilih saham yang tepat atau tidak memiliki stock selection ability

yang memadai.

Beberapa penelitian terhadap kinerja Reksa Dana saham di Indonesia

telah dilakukan, namun sepanjang studi literatur yang ditemukan hanya

sedikit penelitian yang menguji persistensi kinerja historis Reksa Dana.

Penelitian sebelumnya yang telah menguji persistensi kinerja Reksa Dana

saham di Indonesia dilakukan oleh Maleaki (2001) dengan menggunakan

Model CAPM dan frekuensi data min1Hman selam;• nerioclie s,,nt,,mh"r

1997-2000 menemukan bahwa terdapat persistensi positif kinerja Reksa

Dana saham.

Shanti Aprilia (2003) dengan menggunakan Model CAPM, Fama &

French,Model Carhart dan frekuensi data harian selama periode Juli 1999-

Juni 2003 Fenomena persistensi kinerja Reksa Dana saham memang terjadi

di Indonesia. Dengan menggunakan data total raw return, peneliti

menemukan bahwa rata-rata Reksa Dana Saham di Indonesia tidak menilai

kinerja.

Dalam penelitian ini penulis mencoba untuk menganalisis kinerja reksa

dana saham di Indonesia dengan menggunakan penelitian kinerja reksa dana

multi faktor serta melakukan pengujian terhadap persistensi reksa dana

saham selama periode Juli 2003-Juni 2006 dengan menggunakan data

bulanan.

Periode penelitiannya adalah dari Juli 2003 sampai Juni 2006 yang

dipilih karena pada periode tersebut perekonomian Indonesia diwarnai

oleh nuansa optimisme yang cukup tinggi, k•,stabilan moneter yang

terkendali, kondisi sosial politik yang semakin membaik seiring dengan

proses pelaksanaan pemilihan pimpinan nasional yang diilai berjalan

lancar dan demokratis.

Berbeda dengan penelitian sebelumnya yang menggunakan model

CAPM, Fama & French, Carhart serta menggunakan frekuensi data harian,

penelitian yang penulis lakukan ini menggunakan model carhart dan

1. Identifikasi Masalah

Berdasarkan latar belakang tersebut, maka identifikasi masalah dalam

penelitian ini adalah ;

1. Bagaimana kinerja Reksa Dana saham di Indonesia apakah lebih baik atau

lebih buruk dibandingkan dengan kinerja pasar.

2. Mengukur Apakah terdapat persistensi kinerja baik positif maupun negatif

dari masing-masing Reksa Dana saham di Indonesia dan seberapa besar

persistensi kinerja tersebut.

2. Pembatasan Masalah

Untuk memudahkan dalam penelitian ini, penulis membatasi masalah yang

akan diteliti :

1. Analisis kinerja Reksa Dana Saham di Indonesia dengan menggunakan

Model Carhart.

2. Analisis persistensi kinerja dari masing-masing R1~ksa Dana dilakukan

berdasarkan data raw return dan koefisien alfa sebagai proksi kinerja

abnormr.! Reksa Dana yang diperoleh sebelumnya dari Model pengukuran

kinerja Reksa Dana (Model CAPM, Fama & French, dan Carhart dengan

menggunakan 3(tiga) panjang periode yakni 1 Tahun, 2 Tahun, dan 3

Tahun.

B. Perumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang penelitian di atas., maka dapat dibuat

perumusan masalah sebagai berikut :

1. Bagaimanakah kinerja historis Reksa Dana saham yang ada di

Indonesia dalam periode penelitian (Juli 2003 -- Juni 2006) dengan

menggunakan data bulanan dan apakah kinerja masing-masing reksa

dana tersebut lebih baik (outper formed) atau lebih burnk (under

pelformed) dibandingkan kinerja pasar (IHSG ) dengan menggunakan

Model Carhart.

2. Apakah terdapat persistensi kine1ja baik posistif maupun negatif dari

masing-masing Reksa Dana saham di Indonsia dan seberapa besar

persistensi kinerja tersebut.

Penelitian ini dibatasi pada Reksa Dana jenis terbuka (opened - end)

yang berbentuk hukum Kontrak Investasi Kolektif (KIK ) dan termasuk

dalam kategori Reksa Dana saham.

C. Tujuan Penelitian

Adapun tujuan mengenai penelitian ini yaitu :

1. Menganalisis kinerja masing-masing Reksa Dana saham yang ada di

Indonesia dan melihat perbandingannya dengan kinerja tolak ukur pasar

(market benchmark) dengan menggunakan model carhart (model 4

faktor) berdasarkan frekuensi data bulanan.

2. Menganalisis persistensi kinerja historis Reksa Dana saham di Indonesia

selama periode penelitian dengan meng!,>unakan data total raw return

dan koefisien alfa sebagai proksi kineja abnormal reksa dana yang

diperoleh sebelumnya dari model pengukuran kineija reksa dana (model

CAPM, Fama & French dan Cahart

D. Manfaat Penelitian

Berdasarkan tujuan penelitian tersebut maka peneliti sangat berharap

penelitian ini dapat memberikan manfaat pada berbagai pihak, yaitu :

1. Bagi Perusahaan atau Investor

2.

Penelitian ini diharapkan dapat memberikan pemahaman dan

pl')ndidikan mengenai kondisi rill kinerja dan pernistensi kinerja Reksa

Dana saham di Indonesia. Selain itu penelitian ini diharapkan dapat

memberikan informasi yang dibutuhkan bagi investor sebelum

berinvestasi.

Bagi Penulis

Manfaat bagi penulis ad al ah dapat menerapkan a tau

mengaktualisasikan keilmuan selama masa study dan memperoleh

wawasan mengenai pasar modal khususnya mengenai kinerja Reksa

Dana saham di Indonesia.

3. Bagi Pihak Lain

Manfaat bagi pihak lain adalah sebagai bahan referensi

pelengkap dan tambahan untuk penulisan karya ilmiah atau skripsi

serta sebagai bahan bacaan yang bersifat menunjang bagi rekan yang

mungkin membutuhkan pemikiran-pemikiran yang terdapat dalam

pembahasan ini.

BABil

TINJAUAN PUSTAKA

A. Pengertian Reksa Dana

Reksa Dana di Indonesia mulai dikenal sejak tahun 1995 yang

diprakasai oleh Reksa Dana BDNI dan merupakan Reksa Dana tertutup

(closed-end fund) dengan jumlah dana kelolaan menc;apai Rp. 356 miliar.

Reksa Dana adalah suatu wadah yang digunakan untuk menghimpun dana

dari masyarakat pemodal untuk selanjutnya di investasikan dalam bentuk

portofolio efek oleh manajer investasi. Manajer investasi adalah pihak yang

bertindak mewakili kepentingan perusahaan efek untuk kegiatan yang

bersangkutan dengan pengelolaan portofolio efek untuk para nasabah atau

mengelola portofolio investasi kolektifuntuk sekelompok nasabah.

Reksa Dana dapat dibedakan kedalam berbagai jenis, misalnya

berdasarkan bentuk hukumnya Reksa Dana dapat digolongkan sebagai

(Siamat, 2001):

1. Reksa Dana Berbentuk Perseroan (Corporate Type). Dalam ha! ini

perusahaan penerbit Reksa Dana menghimpun dana dengan cara

menjual saham, selanjutnya dana tersebut diinvestasikan pada berbagai

jenis efek (surat berharga) yang diperdagangkan di pasar modal atau

pasar uang. Reksa Dana perseroan dapat dibagi menjadi Reksa Dana

perseroan tertutup dan Reksa Dana perseroan terbuka. Ciri-ciri Reksa

(PT); pengelolaan kekayaan Reksa Dana didasarkan pada kontrak

antara direksi perusahaan dengan manajer investasi yang ditunjuk dan

penyimpanan kekayaan reksa dana didasarkan atas kontrak manajemen

investasi dengan bank Kustodian. Di Indonesia, Reksa Dana berbentuk

perseroan hanya ada satu yakni Reksa Dana BDNI (gambar 2.1 ).

Gambar2.1. Mekanisme Reksa Dana Perseroan

BAPEPAM Pengajuan izin usaha dan -...-~-~""" nenrrainnn nendatlaran Penyertaan efe1.1if

Promotor (Sendiri)

Pemegang Saham (Investor)

Pembeliau i Underwriter (Jika Ada)

- ReksaDana CPR

Penjualan lmhruu melalui Kotitrak !, oenawarrui umun1

l .----''---nen-vi...,mnanan i

'--1 ... 1: Bank Kustodian ···········' Setoran tunai i

Sumber: BAPEPAM

lntruksi iual/ heli

Perantara Perdagangan Efek

PasarUang PasarModal

2. Reksa Dana Berbentuk Kontrak Investasi Kolektif (Contractual Type).

Reksa Dana bentuk Kontrak Investasi Kolektif (KIK) ini merupakan

kontrak antara manajer investasi dengan bank Kustodian yang

mengikat pemegang unit penyertaan, dimana manajer investasi diberi

dan KIK adalah bentuk Reksa Dana yang lebih popular dan lebih

banyak di Indonesia. Ciri-ciri Reksa Dana berbentuk KIK adalah

bentuk hukumnya Kontrak Investasi Kolektif (KIK); pengelolaan

Reksa Dana dilakukan oleh manajer investasi berdasarkan kontrak dan

penyimpanan kekayaan investasi kolektif dilaksanakan oleh bank

Kustodian berdasarkan kontrak (gambar 2).

Gambar2.2 Mekanisme Reksa Dana Kontrak Investasi

Investor

BAPEPAM

Pengajuan pemyataan

Penjualan terus menerus ,

Manajer Investasi

Penawaran um um

Kontrnk Investasi Kolektif (KIK)

Pembayarnn Penjualan Redemtion

Pe11Jualan kembali (Redemtion)

Bank Kustodian

·1 Pengawasan

IJ1s~ijual lbeli

~rantara l<i·······-+····· ~-·

I<!··· .. ·····!

......

-· ~angEfek

Intruksi dan tagih

~1fModal ~arUang

Sumber: BAPEPAM

Jika dilihat dari struktur kelembagaannya maka R.eksa Dana dapat pula

dikategorikan sebagai (Siamat 2001):

1. Reksa Dana Yang Bersifat Tertutup (Closed-End Fund), yakni reksa

kepada investor. Artinya pemegang saham tidak dapat menjual kembali

sahamnya kepada manajer investasi. Jika pemilik saham hendak

menjual sahamnya, ha! ini harus dilakukan melalui bursa efek tempat

saham Reksa Dana tersebut dicatatkan.

2. Reksa Dana Bersifat Terbuka (Opened-End Fund). Yakni Reksa Dana

yang menawarkan dan membeli kembali saham-sahamnya dari investor

sampai sejumlah modal yang sudah dikeluarkan. Pemegang saham

jenis ini dapat menjual kembali saham/ unit penyertaannya setiap saat

apabila diinginkan manajer investasi Reksa Dana, melalui bank

Kustodian wajib membelinya sesuai dengan Nilai Aset Bersih (NAB)

per saham/ unit pada saat tersebut.

Secara umum Reksa Dana dapat diklasifikasikan sebagai berikut :

I. Reksa Dana Pasar Uang (Money Market Mutual Funds)

Money Market Mutual funds berkonsentrasi pada investasi

jangka pendek di pasar uang. Pada saat situasi ekonomi sedang

overheated Reksa Dana pasar uang pali:ng berpeluang untuk

memperoleh keuntungan, karena tingkat return di pasar uang

lebih sering berfluktuasi secara parallel dengan kondisi ekonomi

makro. Overheated Economy selalu ditandai dengan kondisi

kenaikan tingkat suku bunga, yang tentunya akan berdampak

pada merosotnya kinerja sektor rill. Efek selanjutnya adalah

melemahnya kinerja pasar modal. Artinya perusahaan Reksa

Dana vang bermain di uasar modal kuram! bemntum!

Reksa Dana pasar uang bisa digolongkan menjadi taxable

fund dan tax exempt fund. Hal ini penting untuk

dipertimbangkan oleh investor sebelum memutuskan untuk

memasuki reksadana pasar uang. Bagi investor dengan

kewajiban pajak rendah mungkin ha! ini bukan persoalan besar

tapi bagi investor besar dengan kewajiban pajak tinggi ini tentu

persoalan yang cukup penting yang berpengaruh pada

pendapatan bersih setelah pajak.

2. Reksa Dana Pendapatan Tetap (Fixed Income Funds)

Y akui reksa dana yang melakukan investasi sekurang

kurangnya 80 % dari asetnya dalam bentuk efek bersifat hutang.

Reksa dana ini memiliki resiko yang relatif lebih besar daripada

reksa dana pasar uang. Tujuannya untuk menghasilkan tingkat

pengembalian stabil.

3. Reksa Dana Saham (Equity Funds)

Y aitu Reksa Dana yang melakukan investasi sekurang

kurangnya 80 % dalam bentuk efek yang b1~rsifat ekuitas, karena

investasinya dilakukan pada saham, maka risikonya lebih tinggi

dibanding kedua Reksa Dana di atas, namun peluang untuk

menghasilkan tingkat pengembalian kepada investor lebih tinggi.

4. Reksa Dana Campuran (Balanced Funds)

Reksa Dana ini melakukan investasi dalam efek yang

bersifat hutang dengan berbagai alokasi-alokasi investasi

misalnya SO % di efek hutang.

5. Reksa Dana Sektoral (Sector Funds)

Reksa Dana sektoral berinvestasi pada sektor tertentu

seperti sektor teknologi atau sektor financial. Fluktuasi harga

Reksa Dana ini sangat tinggi.

6. Reksa Dana Intemasional/ Global (Intematioanall Global Fund)

Reksa Dana ini menanamkan investasinya pada perusahaan

yang berbasis di dalam dan luar negeri. Saat ini Reksa Dana

sektoral dan intemasional belum ada di Indonesia, baik karena

masih terbatasnya jumlah peminat, maupun karena BA.PEP AM

yang masih membatasi pembelian instrumen investasi luar

negeri.

B. Manfaat dan Resiko Reksa Dana

Berinvestasi pada Reksa Dana memberikan manfaat tidak hanya bagi

investor individu namun juga bagi investor institusi seperti bank, dana

pensiun, perusahaan asuransi maupun lembaga yang mi~miliki dana investasi

yang ingin melakukan diversifikasi portopolio investasinya dengan mudah

melalui reksa dana. Beberapa manfaat yang diberikan oleh Reksa Dana

antara lain (Pratomo dan Nugraha, 2000) :

1. Manajemen yang profesional. Sebuah Reksa Dana dikelola oleh

bertugas mencari alternatif investasi terbaik dalam cakupan investasi

yang diizinkan. Manajer investasi juga memiliki akses riset yang luas

dari berbagai analis yang membantu mereka dalam mengambil

keputusan.

2. Diversifikasi portofolio. Melak"ukan diversifikasi berarti menyebar

risiko investasi pada berbagai instrnmen dengan tujuan untuk

mengurangi resiko investasi. Jika dana yang terbatas akan sulit

melakukan diversifikasi karena mahalnya harga instrnmen investasi,

tetapi dengan menggabungkan dana bersama para investor lain,

diversifikasi ini dimungkinkan likuiditas. Seperti membeli saham,

investasi bisa dicairkan kapan saja.

3. Bebas pajak. Pendapatan Reksa Dana bebas dari pajak penghasilan

Selain mengandung manfaat, investasi pada reksa dana juga

mengandung risiko investasi yaitu :

a. Risiko berkurangnya nilai unit penyertaan. Hal ini

dipngaruhi oleh fluktuasi harga efek yang dipegang dalam

portofolio seperti saham, obligasi dan surat berharga

lainnya.

b. Risiko likuiditas. Risiko ini terntama clihadapi oleh manajer

investasi jika terjadi penarikan kembali unit-unit penyertaan

yang dipegang oleh nasabah (redemption) sehingga manajer

investasi dapat mengalami kesulitan dalam penyediaan uang

tunai atas redemntion tersehuL

c. Risiko anprestasi (default risk). Resiko ini muncul pada saat

perusahaan asuransi yang mengasuransikan kekayaan Reksa

Dana tidak segera membayar ganti mgi atau membayar lebih

rendah dari nilai pertanggung jawaban saat terjadi anprestasi

dari pihak-pihak yang terkait dengan Reksa Dana yakni

pialang, bank Kustodian, agen pembayaran atau bencana

alam yang dapat menyebabkan penurunan Nilai Aktiva

Bersih (NAB) dari reksa dana.

C. Teori Pengulmran Kinerja Reksa Dana

Pengukuran kinerja Reksa Dana tercermin dari perubahan nilai asset

bersih per unitnya (NAB/ unit) yang dirumuskan sebagai berikut (Husnan,

2001):

NAB1 = ( MV At - ( LIABi ) I NSOt

Dimana:

NAB, : Nilai aktiva bersih pada waktu -t ;

MV A, : Nilai pasar dari asset pada waktu -t ;

LIAB, : Kewajiban reksa dana pada waktu -t ;

NSO, : Jumlah saham/ unit penyertaan yang beredar pada waktu - t

Penilaian baik tidaknya kinerja investasi portofolio yang dikelola

manajer investasi bergantung tidak hanya pada NAB/ unit namun juga oleh

kebiiakan dan strateui investasi vanu dilakukan oleh manaier invP.stH.<i NA R

reksa dana terbuka persaham dihitung setiap hari dan diumumkan kepada

masyarakat melalui media masa, sedangkan Reksa Dana tertutup dihitung

seminggu sekali. Pada perhitungan NAB Reksa, Dana juga telah

memasukkan komponen biaya tidak langsung seperti biaya pengelolaan

investasi, biaya bank Kustodian, biaya akuntan publik~ biaya transaksi dan

broker, biaya pajak dan biaya-biaya lainnya yang berkaitan dengan

pengelulaan investasi. Pembebanan biaya ini selalu dikurangkan dari Reksa

Dana setiap hari sehingga NAB/ unit bembah-rubah setiap hari. Sementara

itu, bagi nasabah juga dikenakan biaya langsung sep1~rti biaya pembelian/

berlangganan (selling feel subcription cost) yang dikenakan saat pertama

kali investor membeli unit penyertaan reksa dana dan biaya penjualan

kembali (redemption fee) yang dibebankan saat inve:stor hendak menjual

kembali unit penyertaannya pada manajer investasi.

Tingkat pengembalian (return) investasi Re:ksa Dana dihitung

berdasarkan proporsi peningkatan atau penurunan nilai aset bersih ditambah

dengan distribusi pendapatan yang berasal dari penerima dividen yang

dirumuskan sebagai berikut (Busse, 1999) :

NABit + Di1-1 Rii=------

Dimana:

Ri, Tingkat pengembalian (return) reksa dana -t pada periode

-t, mencerminkan kinerja sub periode reksa dana dalam

periode-t;

NABi 1 : Nilai Aset Bersih reksa dana -i pada akhir periode -t ;

NABi, -1 : Nilai asset bersih reksa dana -i pada awal peroide: -t ;

D i 1 -1 : Ex- divident reksa dana -i pada periode -t ;

Dalam berbagai literatur, pengukuran kinerja Reksa Dana banyak

menggunakan pendapatan risk-a4Justed return atau pengukuran kinerja

portofolio Reksa Dana dengan menggunakan faktor atau ukuran tertentu

yang disesuaikan dengan risikonya. Beberapa metod•~ pengukuran kinerja

tersebut adalah :

1. Model Risk-A4Justed Return (Bodie, 2002)

Pengukuran kinerja Reksa Dana dengan menggunakan model

risk-adjusted return ini menggunakan rasio atau perbandingan secara

langsung antara kelebihan tingkat pengembalian portofolio terhadap

tingkat pengembalian bebas risiko dengan indikator risiko berupa

standar deviasi dari return (sharpe ratio) atau risiko sistematis yang

ditunjukan dengan p (beta) portofolio (Treynor Ratio). Sementara

Appraisal Ratio menggunakan perbandingan a (alpha) portofolio

dengan risiko non-sistematis dari portofolio tersebut. Berdasarkan

appraisal ratio dapat dihitung abnonnal return per unit risiko yang

pada dasarnya dapat didiversifikasi dengan pembentukan portofolio

berdasarkan indek pasar. Ketiga model pembentukan pengukuran

kinerja reksa dana yang telah disesuaikan dengan risiko (risk- a4Justed

return) dirumuskan sebagai berikut :

Treynor Ratio = ( Rp - Rr) I (Ip

Appraisal Ratio = Up I Ii ( ep)

Dimana:

Rp : Rata-rata kinerja reksa dana sub periode tertentu;

Rr : Rata-rata kinerja investasi bebas risiko sub periode

tertentu;

op : Standar deviasi reksa dana untuk sub periode tertentu;

PP : Slope persamaan garis hasil regresi linear;

Up : Alpha portofolio reksa dana.

Ii ( ep) : Standar defiasi Portofolio

2. Model Faktor (Busse & Irvine, 2003)

Kinerja abnormal Reksa Dana diukur oleh nilai a (alpha), yakni

intersep dari hasil regresi antara kelebihan tingkat pengembalian reksa

dana dengan tingkat pengembalian satu/ lebih aset-aset pasif Reksa

Dana dan dirumuskan sebagai berikut :

Keterangan :

RN; : Kelebihan tingkat asset-asset non bernchmark pada

periode-i;

Ra; : Kelebihan tingkat pengembalian asset-aset tolak ukur

(benchmark) pada pe1iode-i;

aNi : Alpha (intersep) non benchmark;

~N : Beta (slope) non benchmark;

eNi : Error term.

a. Single Factor Model (CAPM)

Model ini dikembangkan oleh Jensen yang menggunakan

satu aset pasif yakni kelebihan tingkat pengembalian dari

portofolio pasar. Intersep ( o.) adalah basil dari regresi kelebihan

dari tingkat pengembalian portofolio pasar yang telah

disesuaikan dengan risiko. Single faktor CAPM ini dirumuskan

sebagai berikut (Busse, 1999) :

Dimana:

Rit = Tingkat pengembalian (return)

reksa dana -i pada periode -t;

Rft = Tingkat pengembalian (return) reksa clana bebas

resiko pada periode -t;

Rmt = Kelebihan tingkat pengembalian pasar pacla

periocle -t;

Pit = Koefisien slope yang clihasilkan clari regresi

antara Rit clengan Rmt.

Selama dua dekade terakhir kemampuan CAPM dalam

menjelaskan dengan akurat atas penilaian seluruh aset semakin

dipertanyakan. Penelitian yang menggunakan portofolio pasif

yang terdiri atas saham dengan rasio nilai buku dengan nilai

pasar yang tinggi (Faina & French, 1992), Sebagai akibatnya,

single-factor alpha positif adalah bentuk representasi

kepemilikan atas aset-aset pasif tersebut dan merupakan

representasi atas keahlian dalam menydeksi surat. berharga

tertentu (Elton,et al.,1993). Untuk mengatasi keterbatasan single

/actor model dalam ha! pengukuran kinerja yang sensitif

terhadap benchmark yang tidak efisien beberapa studi

menyarankan penggunaan multi-faktor dengan penambahan

indeks-indeks pasif pada RB,t (Busse, 2002). Fama & French

( 1993) menambahkan portofolio pasar dengan melibatkan faktor

ukuran (size) dan rasio nilai buku terhadap nilai pasar (book-to

market equity), sedangkan carhart (1997) memasukan

momentum sebagai asset pasifyang ke-empat.

b. Multiple Factor Model

Penggunaan multiple factor model cukup banyak

digunakan dalam penilaian kinerja reksa dana. Fama & French

(I 993) menunjukan bahwa beta (13) tidak daoat menielaskan

perbedaan dalam tingkat pengembalian antara portofolio yang

dibentuk berdasarkan rasio nilai buku terhadap nilai pasar (book

to market value of equity). Dengan menggunakan model APT

(arbit rage pricing theory), mereka menemukan bahwa saham

saham dengan "higher betas" ( disebut jugajactor loadings) pada

faktor size dan market-to-book ratio akan memiliki average

return yang lebih tinggi pula. Hal ini diinterpretasikan sebagai

bukti bahwa risk premium berkaitan dengan faktor-faktor

tersebut. Fama & French mengusulkan model 3-faktor dengan

spirit teori APT, dimana risiko ditentukan oleh sensitivitas suatu

saham terhadap 3 faktor yakni (1) market portofolio, (2)

portofolio yang mencerminkan relative returns antara small vs

large firms dan (3) portofolio yang mencerminkan relative

returns dari perusahaan dengan rasio nilai buku terhadap nilai

pasar yang tinggi vs rendah. Model 3 .. factor Fama & French

dirumuskan sebagai berikut (Fama & French, 1993) :

Rit = Uit + bit Ru Rtt + SMB, + HML, + Eit

Keterangan :

Rit : Kelebihan tingkat pengembalian portofolio -i

Rn Rtt

pada waktu-t ;

: Kelebihan tingkat pengembalian dari value

weighated aggregate market proxy (setelah

cllki1r~1101 rPt11rn T_ Ri11 cntn h111nn\ ·

SMB1 : Small Minus Big adalah return dari

B. Penelitian Terdahulu

portofolio yang dibentuk berdasarkan nilai

rata-rata tertimbang saham-saham dengan

kapitalisasi pasar kecil dikurangi kapitalisasi

pasar besar ;

: High Minus Low adalah return portofolio

yang dibentuk berdasarkan nilai rata-rata

tertimbang rasio nilai buku terhadap nilai

pasar yang rendah ;

Penelitian yang telah dilakukan dan dipublikasikan sebelumnya

meliputi penelitian tentang pengukuran kinerja Reksa Dana dan penelitian

mengenai persistensi kinerja Reksa Dana.

1. Penelitian Di Luar Negeri

Penelitian klasik mengenai Reksa Dana dilakukan oleh Jensen

pada tahun 1968 dan menemukan bahwa kinerja 115 Reksa Dana

saham yang dipilih secara acak setelah memperhitungkan faktor biaya

& risiko yang sama selama periode 1945-1964 ternyata lebih buruk

(inferior) ketimbang kinerja p01tofolio tertentu atau hanya 33,9 %

reksa dana yang mampu menghasilkan tingkat pengembalian yang

positif relatif terhadap pasar. Apabila perhitungan tidak melibatkan

faktor biaya, Jensen menemukan bahwa tingkat pengembalian (return)

Reksa Dana terbesar secara acak berada oada market line CAPM dan

manajer investasi ternyata tidak menguasa1 informasi publik yang

relevan.

Penelitian terhadap persistensi kinerja Reksa Dana pada dasarnya

adalah untuk mengetahui selama selang waktu tertentu yang

berdekatan. Penelitian terhadap persistensi kinerja Reksa Dana yang

dilakukan di Amerika Serikat banyak mengatasi model faktor dengan

meregresikan tingkat pengembalian aktiva pasif (passive asset returns)

dengan tingkat pengembalian Reksa Dana (funds returns).

Carhart ( 1997) mengajukan model penelitian dan dikenal dengan

model 4-faktor Carhart yang terdiri dari indeks S & P 500, portofolio

berdasarkan rasio book-to-market, size dan prior-year stock market

return agar dapat mencangkup dampak dari anomali-anomali seperti

Small firm effect, book-to-market effect dan intermediate kerm price

momentum (JegaDeesh & Titman). Hasilnya, persistensi dalam kinerja

relatif diantara manajer investasi kebanyakan berkaitan dengan biaya

biaya reksa dana dan momentum kepemilikan surat berharga yang

dikelola oleh manajer investasi dalam sebuah reiksa dana bukan gross

investment returns.

Busse & Irvine (2002) menemukan bahwa dengan menggunakan

jangkauan keyakinan investor sebelumnya (prior beliefs) terhadap

keahlian manajerial, Bayesian alpha dapat memprediksi kinerja reksa

dana di masa depan lebih baik ketimbang pengukuran kinerja eksa

dana secara tradisional seoerti sinrde-alvha .Jensen dan 4-faktor aloha

carhart. Bagi investor yang percaya pada keahlian manajerial

Bayesian, ukuran Bayesian memilih reksa dana yang kemudian dipilih

sebagai reksa dana yang out peiformed jika menggunakan alpha 1-

faktor atau 4- faktor. Sementara bagi investor yang skeptis terhadap

keahlian manajer, Bayesian alpha memilih reksa dana yang kemudian

dipilih sebagai reksa dana yang out performed jika

mempertimbangkan faktor biaya. Dalam penelitiannya, Bayesian alpha

dapat membantu investor untuk memilih reksa dana yang kinerjanya

lebih baik.

2. Penelitian di Indonesia

Penelitian tentang kinerja Reksa Dana Saham pernah dilakukan

oleh Maleaki (2001) menguji konsistensi rnksa dana saham dengan

track record selama tiga tahun dan menemukan bahwa secara umum

Reksa Dana saham menunjukan kine1ja yang lebih baik ketimbang

indeks pasar saham sebagai pembandingnya, ya:kni kine1ja yang telah

pula memperhitungkan biaya operasional. Selanjutnya, selama periode

penelitian ternyata terdapat konsistensi kine1ja Reksa Dana saham

dimana reksa dana yang menunjukan kinerja historis superior kembali

menunjukan kinerja yang baik diperiode b()ikutnya. Pengamatan

dilakukan dengan menggunakan data mingguan dan penelitian kinerja

menggunakan model raw return performanc:e dan risk adjusted

performance (CAPM).

Dengan menggunakan style analysis yang dikembangkan oleh

sharpe untuk menentukan eksposur dan kinei:ja reksa dana, Surachmat

(2002) menemukan bahwa 11 dari 17 reksa dana saham di Indonesia

memiliki return rata-rata dibawah style-nya wailaupun secara statistik

tidak signifikan. Sementara enam Reksa Dana lainnya dapat

mengungguli style namun hanya satu yang signifikan secara statistik.

Penelitian ini menggunakan data mingguan yang dari tanggal 4

September 1998- 23 Februari 2001 (128 minggu) dan menggunakan

indeks sektoral dan suku bunga deposito sebagai tolak ukur

(benchmark) kelas aset utama.

Aditya Warman (2002) meneliti 21 buah Reksa Dana saham dan

38 buah Reksa Dana pendapatan tetap dengan menggunakan metode

pengukuran kinerja risk adjustded return yaitu rasio Jensen, Treynor,

Sharpe dan Appraisal Ratio selama periode Januari 1997-Maret 2001

berdasarkan data harian. Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa

kinerja portofolio reksa dana saham secara langsung dipengamhi oleh

faktor pergerakan IHSG, resiko sistematis atau volatilitas Reksa Dana

saham terhadap pasar , tingkat bunga bebas risiko dan secara tidak

langsung juga dipengaruhi oleh ukuran diversifikasi portofolio dan

return setiap Reksa Dana saham. Sementara. itu kinerja Reksa Dana

pendapatan tetap sangat dipengaruhi oleh perubahan tingkat bunga

deposito berjangka pada baak.

Manurung (2002) meneliti 20 Reksa Dana saham untuk melihat

persistensi pemilihan saham dalam pembentukan portofolio di BEJ

oleh manajer investasi dikaitkan dengan variabel empirik berupa

kinerja perusahaan selama periode 1996-2000. Hasilnya menunjukkan

bahwa variabel aset, DER, likuiditas, kapita!isasi pasar, PBV, PER,

dan Volatilitas signifikan secara statistik terhadap variabel dikotomi

pemilihan saham. Sementara itu sebanyak 62,5 % manajer investasi

tidak konsisten dalam pemilihan saham atau menggunakan strategi

acak. Variabel makro yang digunakan dalam penelitian seperti jumlah

uang beredar, kurs US $ dan inflasi ternyata memberikan hasil yang

signifikan terhadap return po1tofolio namun secara statistik tidak

cukup signifikan untuk menolak bahwa reksa dana memberikan return

yang lebih besar dari pada return IHSG atau rntu:n LQ-45.

Wardhani (2003) menemukan bahwa masih banyak kinerja

Reksa Dana yang lebih buruk dari pada indek pasar (underperjorm)

meskipun telah menggunakan strategi aktif sebagai akibat dari

besarnya biaya transaksi yang harus dikeluarkan Reksa Dana tersebut.

Dalam penelitiannya pengukuran kinerja menggunakan model u

jensen dan modal 4-faktor carhart.

Brahmana (2003) menunjukkan bahwa telah terjadi miss

spesifikasi dalam pengukuran kemampuan market timing dan stock

picking manajer Reksa Dana saham Indonesia clalam ha! penggunaan

frekuensi (harian clengan bulanan) dimana dinamika aktifitas manaier

Reksa Dana yang sifatnya day-to-day seharnsnya diukur dengan

menggunakan data harian namun banyak penelitian diukur dengan

data bulanan. Dalam penelitiannya, secara keseluruhan rata-rata

manajer reksa dana saham tidak memiliki market timing dan stock

picking ability atau maksimum hanya sebesar 29,41 % dan 23,53 %

saja dari seluruh sampel reksa dana saham dalam penelitian yang

memiliki stock picking ability dan market timing

C. Kerangka Pemikiran

Investasi dalam Reksa Dana memberikan peluang imbal hasil yang

besar dan mudah, namun faktor risiko juga patut dipertimbangkan oleh

investor sebelum memilih reksa dana karena bagaimanapun, reksa dana

tidak luput dari risiko bisa jadi NAB nya turun "kata Closis besarnya return

bukanlah satu-satunya parameter untuk menilai suatu instrumen investasi".

Persistensi Reksa Dana pada dasamya adalah untuk mengetahui

apakah kinerja suatu Reksa Dana dapat bertahan selama selang waktu

tertentu yang berdekatan. Sesuai fenomena, persistensi kinerja historis

Reksa Dana dapat digunakan untuk memperediksi kinerja Reksa Dana

dimasa depan. Sehingga dengan dilakukannya analisis persistensi kinerja

Reksa Dana saham di Indonesia, diharapkan para investor dapat mengambil

keputusan yang tepat dalam memilih Reksa Dana serta memperhitungkan

risiko yang dapat diprediksi.

Carhart (1997) mendefinisikan persistensi sebagai "[ ... ] a positive

relation between pe1formance ranf!kinf! in an initial ran!!kinf7 nerind and

+-

the subsequent period". Defenisi persistensi yang diberikan oleh Busse

(1999) menyatakan bahwa pengujian persistensi pada dasarnya mengamati

kinerja Reksa Dana dalam rentang periode yang berdekatan.

Berdasarkan tujuan penelitian dan teori yang ada maka dapat dibuat

kerangka pemikiran sebagai berikut:

Kinerja Pasar (Benchmark)

T

Gambai-2.3

Kerangka Pemikiran Peneliticm

Out Pe1fonn/ Under Perform ?

i.. .............. ................ ........ ., .. ,. ......... ., •....

Model CAPM, 3-faktor Fama dan French dlm 4-f Carhart

. I Model Regresi -:

I Uji Asumsi Klasik J ••

I Uji Regresi Berganda I

U ji Persistensi Reksa Dana dengan data Raw Re tu CAPM, Alpha Fama dan French dan Alpha Car

•• I Pensortiran ke dalam kategori winner rum lo

·• I Perhitungan persentase Repeat Wilmer

.

I Interpretasi I

Kh1erja Reksa Dana Saharn ·

D. Hipotesis

Dalam penelitian ini hipotesis penelitian adalah sebagai berikut :

1. Reksa Dana saham yang diteliti selama periode penelitian memiliki

kinerja lebih baik dari pada kinerja pasar, dengan asumsi variable konstan.

Ho:a::;o

H1 : a>o

2. Untuk menguji persistensi kinerja reksa dana dapat diperoleh

dengan hipotesis.

Ho : Rata-rata reksa dana saham di Indonesia tidak memiliki

persistensi kinerj a.

H1 : Rata-rata reksa dana saham di Indonesia memiliki

persistensi kinerja.

BAB ill

METODE PENELITIAN

A. Ruang Lingkup Penelitian

Penelitian ini mengenai kinerja Reksa Dana saham di Indonesia. Data

yang dibutuhkan selama penelitian yaitu IHSG, tingkat suku bunga SBI,

nilai aktiva bersih per unit (NAB/unit atau NAV/unit) bulanan Reksa Dana

saham masing-masing sampel, nilai buku dan harga penutupan akhir bulan

dari saham-saham dalam portofolio Reksa Dana antara Juli 2003- sampai

dengan Juni 2006.

Data-data yang digunakan untuk keperluan analisis adalah data

sekunder yang diperoleh dari publikasi bulanan BEJl,BAPEP AM, dan BI.

Sedangkan untuk data saham-saham yang ada dalam portofolio Reksa Dana

setiap bulan diperoleh dari laporan bulanan Bank K11stodian dari masing

masing Reksa Dana kepada BAPEP AM.

B. Metode Penentuan Sampel

Tekuik penentuan sample yang digunakan dalam penelitian ini adalah

teknik purposive sampling, yaitu pemilihan sample: berdasarkan kriteria

te1tentu. Adapun Kriteria dalam pengambilan sampel pada penelitian ini,

antara lain:

1. Data Reksa Dana saham yang sudah beroperasi sebelum bulan

Januari 2003 dan masih melakukan kegiatan hingga November

2006.

2. Tidak mengikutsertakan Reksa Dana saham yang barn berdiri

dan yang dibubarkan dalam rentang waktu penelitian.

3. Nilai aktiva bersih (NAB) dari reksa dana sahan1 yang

bersangkutan tersedia.

Berdasarkan Kriteria tersebut diperoleh sampel 12 Reksa Dana, sehingga

data pooling sejumlah 552 observasi.

Tabel 3.1 Sampel Penelitian Reksa Dana Saham

No Reksa Dana Tanggal Efoktif

1 Bahana Dana Prima 1 Agustus 1996

2 BNI Dana Berimbang 30 Septemb•er 1996

3 Si Dana Saham 9 September 1996

4 ABN Amro Dana Saham 16 Desember 1996

5 Big Nusantara 26 Februari 1997

6 Arjuna 4 Maret 1997

7 Dana Megah Kapital 19 Maret 1997

8 Panin Dana Maksima 27 Maret 1997

9 Master Dinamis 29 Juli 1997

10 Phinisi Dana Saham 7 Agustus 1998

11 Rencana Cerdas 8 Juli 1999

12 Schorder D. Prestasi Plus 12 September 2000

C. Metode Pengumpulau Data

Data yang digunakan dalam penelitian ini diantaranya :

1. Nilai aktiva bersih Reksa Dana (net asset value), nilai buku dan

harga penutupan akhir bulan dari saham-saham dalam portofolio

Reksa Dana diperoleh dari BAPEP AM.

2. Indek harga saham gabungan yang diperoleh dari database PT.

Sarijaya Securities.

3. Tingkat suku bunga SBI 1 bulan yang diperoleh dari

www.bi.go.id.

D. Metode Analisis Data

1. Model Carhart

Untuk mengukur kinerja Reksa Dana di Indonesia dalam penlitian ini

yaitu dengan menggunakan Model Carhart. Berdasarkan model Cahart

maka dikembangkan Model penelitian sebagai be:ikut :

1. Model p01tofolio 4 - faktor Carhart

( R;, - Rft) = a;, + p, CRmt - Rft) + Pz s:rvm, +

p, HMLi + P• UMD, + Git

Keterangan :

Rit Tingkat pengembalian (return) reksa dana -i

pada saat -t ;

Tingkat pengembalian (return) aset be bas

Rmt

SMBt

HMLt

UMD,

<lit

2. Uji Asumsi Klasik

Tingkat pengembalian (return) pasar pada

saat -t;

Tingkat pengembalian (return) dari portofolio

yang dibentuk berdasarkan factor ukuran

kapitalisasi pasar (size) ;

Tingkat pengembalian return dari portofolio

reksa dana yang dibentuk berdasarkan factor

rasio nilai buku terhadap nilai pasar (book-to

market value of equity) ;

Tingkat pengembalian return dari portofolio

yang dibentuk berda:;arkan satu saham

momentum;

Intersep adalah ukuran kinerj a reksa dana ;

Koefisien regresi (slope) ;

: Error term

Dalam penggunaan analisis regresi agar menunjukkan hubungan

yang valid atau tidak bias maka perlu dilakukan pengujian asumsi

klasik pada model regresi yang digunkar1. Pengelolaan data

menggunakan software statistic SPSS. Adapun asumsi dasar dalam

pengujian asumsi klasik yang hams dipenuhi adalah :

Uji ini merupakan bentuk pengujian untuk asumsi dalam analisis

regresi berganda. Asumsi multikolinearitas menyatakan bahwa variabel

independen hams terbebas dari gejala multikolinearitas. Gejala

multikolinearitas adalah korelasi yang signifikan antar variable independent.

Untuk mendeteksi adanya multikolinearitas dapat dilihat dari :

a. Besarnya VIF (Variance Inflation Factor) dan Tolarance.

Pedoman suatu model regresi yang terbebas dari gejala

multikolinearitas adalah ;

1 ). Mempunyai nilai VIF di sekitar angka 1.

2). Mempunyai angka tolerance mendekati 1.

b. Uji Autokorelasi

Uji ini merupakan penguJian asumsi dalam regresi di mana

variable dependen tidak berkorelasi dengan dirinya sendiri. Maksud korelasi

dengan diri sendiri adalah bahwa nilai variable dependen tidak berhubungan

dengan nilai variabel itu sendiri, baik nilai periode sebelumnya maupun nilai

periode sesudahnya. Untuk mendeteksi gejala autokorelasi dapat

menggunakan uji Durbin-Watson (DW). Uji menghasilkan nilai DW hitung

(d) dan nilai (DW) table (dL& du). Aturan pengujiannya adalah:

: Terjadi masalah autokorelasi yang positif yang

perlu perbaikan

: Terdapat masalah autokorelasi positiftetapi

lemah. dimana nerbaikan akm1 lehih h~ik

du <d<4-dL : Tidak ada masalah autokorelasi

4-du<d<4-dL : Masalah aotokorelasi lemah, di mana dengan

perbaikan akan lebih baik

: Masalah autokorelasi serius

Selain itu, untuk mendeteksi gejala autokorelasi dapat diambil patokan sebagi

berikut:

1). Angka D-W di bawah-2, berarti terdapat autokorelasi positif

2). Angka D-W di antara -2 sampai +2, benl.rti tidak terdapat

autokorelasi.

3). Angka D-w di atas +2, berarti terdapat autokorelasi negatif

c. Uji Heteroskedastisitas

Asumsi heteroskedastisitas adalah asumsi dalam regresi di mana

varians dari residual tidak sama satu pengamatan kepengamatan yang lain.

Dalam regresi, salah satu asumsi yang hams dipenuhi adalah bahwa

varians dari residual dari satu pengamatan kepengamatan yang lain tidak

memiliki pola tertentu. Pola yang tidak sama ini di1unjukan dengan nilai

yang tidak sama antar satu varians dari residual. Gejala varians yang tidak

sama ini disebut dengan gejala heteroskedastiitas, sedangkan adanya

gejala varians yang sama dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain

disebut dengan homoskedastisitas. Untuk mendeteksi adanya

heteroskedastisitas yaitu dengan melihat ada tidakuya pola tertentu pada

grafik, dimana sumbu Y adalah Y yang telah terprediksi, dan sumbu X

adalah residual ( Y prediksi - Y sesungguhnya). Dasar pengambilan

keputusan:

1 ). Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk

suatu pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar

kemudian menyempit), maka telah terjadi heteroskedastisitas.

2). Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-ti.tik menyebar di atas

dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi

heteroskedastisitas.

E. Operasional Variabel Penelitian

I. Variabel Dependen

Variabel dependen yang digunakan dalam penelitian ini

merupakan kelebihan tingkat pengembalian (return) reksa dana -i pada

hari- t yang merupakan selisih antara tingkat pengembalian (return)

aset bebas risiko yang diproksi dengan tingkat suku bunga SBI 1 bulan.

Kelebihan tingkat pengembalian (excess return) reksa dana-i

pada periode -t CRit - Rft), dimana :

R, = NAB,, - NAB,,_1

., NAB,,_1

dan

Dengan NABi,t adalah Nilai Aktiva Besih bulanan dari reksa dana-i

pada saat-t dan NABi,t adalah Nilai Aktiva Bersih bulanan dari reksa

dana -i pada saa t-1.

2. Variabel Independen

Variabel kelebihan tingkat pengembalian (excess returns)

dari pasar yang diproksi dengan indeks Harga saham Gabungan

(IHSG) terhadap aset bebas risiko (SB! 1 bulan) dirumuskan

sebagai (Rmt - Rft), dimana :

IHSGt Rmt = ----1

II-ISGt.1

Dengan IHSGt adalah IHSG bulanan pada saat -t dan

II-ISGt.1 adalah IHSG bulanan pada saat t-1.

2. Variabel SMB, HML, dan UMD

SMB adalah variabel yang merepresentasikan book to

market dari sisi kapitalisasi pasar. HML adalah variabel yang

mempresentasikan book to market value of equity perusahaan

(diproksi dengan II PBV). Sedangkan UMD adalah variabel yang

mempresentasikan return dari portofolio yang dibentuk

berdasarkan satu momentum.

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

A. Sekilas Gambaran Um um Obyek Penelitian

I. Sejarah Pasar Modal Indonesia

Menurut Jogianto (20003:37) era pasar modal di Indonesia dapat dibagi

menjadi enam periode. Periode pertama adalah periode jaman Belanda mulai

tahun 1912 yang merupakan tahun didirikannya pasar modal yang pertama.

Periode kedua adalah periode orde lama yang dimulai pada tahun 1952.

periode ~..:etiga adalah periode orde baru dengan diaktifkannya kembali pasar

modal pada tahun 1997. Periode keempat adalah periode bangunnya pasar

modal pada tahun dari tidur yang panjang. Periode kelima adalah periode

otomatisasi pasar modal mulai tahun 1995. periode ke:enam adalah periode

krisis mo net er mulai bulan Agustus 1997.

a). Periode Pertama (1912-1942): Periode Jaman Belanda

Pada tanggal 14 Desember 1912, suatu asosiasi 13 broker dibentuk di

Jakarta. Asosiasi ini diberi nama Belandanya sebagai " Vereniging voor

Ejjectenhandef' yang merupakan cikal bakal pasar modal pertama di

Indonesia . Setelah perang dunia 1, pasar modal di Surabaya mendapat giliran

dibuka pada tanggal 1 Januari 1925 dan disusul di semarang pada tanggal 1

Agustus 1925. karena masih dalam jaman penjajahan Belanda dan pasar-pasar

modal ini juga didirikan oleh Belanda, mayoritas saham-saham yang

diperdagangkan di sana juga merupakan saham-saham perusahaan Belanda

dan afiliasinva vang tergabung dalamDutch Rast Indies Trndinu AmmriPo

b). Periode Kedua (1952-1960): Periode Orde Lama

Setelah Jepang meninggalkan Indonesia, pada tanggal 1 september

1951 dikeluarkan undang-undang No. 289737/U.U. tanggal 1November1951,

Bursa Efek Jakarta (BEJ) akhirnya dibuka kembali pada tanggal 3 Juni 1952.

Tujuan dibukanya kembali bursa ini untuk menampung obligasi pemerintah

yang sudah dikeluarkan pada tahun-tahun sebelumnya. Tujuan yang lain

adalah untuk mencegah saham-saham perusahaan Belanda yang dulunya

diperdagangkan di pasar modal dijakarta lari keluar negeri. Kepengurusan

bursa efek ini kemudian diserahkan kepada perserikatan perdagangan Uang

dan Efek-Efek (PPUE) yang terdiri dari 3 bank dengan Bank Indonesia

sebagai anggota kehormatan.

c). Periode Ketiga (1977-1988): Periode Orde Harn

Bursa Efek Jakarta dikatakan lahir kembali pada tahun 1977 dalam

periode orde baru sebagai hasil keputusan Presiden No. 52 1976. keputusan ini

menetapkan pendirian pasar modal, pembentukan Badan Pembina Pasar

Modal, pembntukan Badan Pengawas Pasar Modal (BAPEPAM) dan PT.

Danareksa. Presiden suharto meresmikan kmbali Bursa Efek Jakarta (BEJ)

pada tanggal 10 Agustus 1977. PT. Semen Cibinong merupakan perusahaan

pertama yang tercatat di BEJ.

Periode ini disebut juga dengan periode tidur yang panjang, karena

sampai 1988 hanya sedikit sekali perusahaan yang tercatat di BEJ, yaitu hanya

24 oerusahaaan saia_ K11ranrr 1nenHrikn·vn nn~Ar mocln1 nArln nP_r1niiP in1 rl~ri

segi investor mungkin disebabkan oleh tidak diknakannya pajak atas bunga

deposito, sedangkan penerimaan dividen dikenakan pajak penghasilan sebesar

15%.

d). Periode Keempat (1988-1995): Periode Bangun dari Tidur

Yang Panjang

Setelah tahun 1988, selama 3 tahun saja, yaitu sampai tahun 1990,

jumlah perusahaan yang trdaftar di BEJ meningkat sampai dengan 127

perusahaan. Sampai dengan tahun 1996 jumlah perusahaan yang terdaftar

menjadi 238 perusahaan. Pada periode ini , Initial Public Offering (IPO)

menjadi pristiwa nasional.

Peningkatan dipasar modal antara Jain disebabkan oleh deregulasi yang

dilakukan oleh pemerintah sektor keuangan dan perbankan termasuk pasar

modal. Deregulasi yang dianggap sangat mempengaruhi perkembangan pasar

modal di indonsia antara Jain adalah pakto 27, 1988 dan pakdes 20, 1988 yang

berkaitan dengan usaha perkmbangan pasar modal antara lain adalah

diknakannya pajak atas bunga deposito/tabungan secara final sebesar 15%.

Sementara pakdes 20, 1988 memberikan kemudahan dan kesempatan kepada

swasta nasional untuk menyelenggarakan Burasa Efek swasta dan

diperkenankannya company listing yang memungkinkan perusahaan

persahaan dapat mencatatkan seluruh saham yang ditempatkan dan disetor

penuh di Bursa.

e). Periode kelima (mulai 1955): Periode otomasisasi

transaksi investor asing. Pada anggal 3 september 1997 pemerintah tidak lagi

memberlaknkan pembatasan 49% pemilihan asing. Ini berarti investor asing

boleh memiliki saham-saham yang jumlahnya tidak terbatas. Selain itu, untuk

memperbaiki perekonomian yang bergejolak ini, pemeiintah pada tanggal 1

November 1997 mengumumkan melikuidasi 16 ba:nk swasta nasional.

Pengumuman yang mengejutkan ini tidak banyak membantu memperbaiki

lesunya pasar saham. Bahkan IHSG untuk bulan November 1997 ini juga

merosot dengan tajam.

2. Sekilas Gambaran Umum Reksa Dana Di Ind~1nesia

a). Kelahiran Reksa Dana-BDNI Reksa Dana

Seiring dengan diberlaknkannya UU No. 8 1995 tentang pasa.r modal,

Reksa Dana mulai dikenal di Indonesia sejak diterbitkannya Reksa dana

berbentuk perseroan, PT. BDNl Reksa Dana tahun 1995. Reksa Dana ini

bersifat tertutup dimana setelah melaknkan penawara:n umum, transaksi jual

beli saham reksa dana tersebut dilaknkan melalui bursa, layaknya pusahaan

publik lainnya.

b). Booming Reksa Dana: 1996-1997

Pada awal 1996, Bapepam mengeluarkan peraturan pelaksanaan

tentang Reksa Dana berbentuk kontrak investasi kolekti:f. Peraturan-peraturan

tersebut membuka peluang lainnya Reksa Dana berbentuk kontrak investasi

kolektif ( KIK) untuk tumbuh dan berkembang. Pada saat itu sampai dengan

pertengahan tahun 1997, industri ini mekar dari hanya 1 izin penerbitan

meniacii 24 rll tah11n 1996 tiP.nO"an tnt~1 a~P.t Rn? 7R triJ,rnn rt~n lrPn111r11!ln

berhasil mencapai puncaknya pada bulan juli 1997 (Rp. 8,3 trilyun ) dengan

jumlah reksa dana sebanyak 76. karena itu, tidak salah kalau pada tahun 1996

telah dicanangkan sebagai tahun "Reksa Dana" dipasar modal oleh ketua

Bapepam saat itu, Bapak I Gede Putu Arya Suta.

c). Krisis dan Dampaknya terhadap Reksa Dana

Krisis moneter 1997 berimbas pada perkembangan reksa dana

selanjutnya. Krisis yang mulanya berasal dari permasalahan mata uang mekar

menyebar keaspek-aspek lainnya, termasuk pasar modal . Reksa Dana yang

pada hakikatnya terkait dengan instrument pasar uang dan pasar modal

mengalami imbasnya. Dapat terlihat bahwa asset reksa dana turun lebih dari

250% dan hanya menyisakan 15.482 pemodal di akhir tahun 1998.

d). Munculnya Reksa Dana Baru : 1999-2000

Membaiknya pasar pasca kritis telah nmibangkitkan kembali

optimisme pelaku pasar. Reksa Dana pun ikut menggeliat . data bulan Januari

sampai pertengahan tahun 2000 menunjukkan pertumbuhan aset reksa dana

yang konsisten dan mampu menghimpun kembali dana masyarakat lebih dari

Rp. 5,4 trilyun. Yang lebih menggembirakan adalah bahwa jumlah pemodal

yang memasuki industri ini terus meningkat. Meskipun masih saja relatif

kecil, akan tetapi jumlahnya, yang sempat turun sampai angka belasan ribu,

sedikit demi sedikit merangkak naik sampai 33 .000 pernodal dengan jumlah

Reksa Dana yang dapat dijadikan altrnatif sebanyak 91.

B. Penemuan dan Pembahasan

2. Pengnjian Asnmsi Klasik

Dalam penggunaan penggunaan analisis regresi agar menunjukan

hubungan yang valid atau tidak bisa maka perlu dilah.-ukan pengujian asumsi

klasik pada model regresi yang digunakan. Adapun asumsi dasar dalam

pengujian asumsi klasik yang dipenuhi adalah :

a). Multikolinearitas

Uji ini bertujuan untuk apakah pada model regresi ditemukan adanya

korlasi antar variabel indpenden. Jika terjadi korelasi maka dinamakan

multikolinearitas ( multiko ).

1). Pengujian Multikolinearitas Teirhadap Model Carhart

Uji multikolinearitas terhadap model ini menyatakan bahwa model ini

tidak terdapat multiko. Hal ini dapat dilihat pada tabel 4.1 dibawah ini.

Tabel 4.1 Pengujian multikolineritas terbadap model carhart

Coefficients( a)

Standardized Unstandardized Coefficients Coefficients Collinearitv Statistics

Model T Sig. B Std. Error Beta Tolerance VIF

1 (Const -.020 .012 -1.70 ant) .090 0

Rmt - .929 .016 .946 58.54 Rfi 4 .000 .997 1.003

SMB .001 .000 .029 1.626 .105 .808 1.237 HML 7.06E-007 .000 .000 .008 .994 .811 1.232 UMD .000 .001 .005 .304 .762 .999 1.001

a Dependent Variable: R1t - Rfi

Pada tabel diatas terlihat untuk ketiga variabel independen, nilai VIF

bebas pada model ini tidak ada yang mempunyai korlasi atau perkataan

lain pada model ini tidak terjadi gejala multikolineritas.

b ). Uji Autokorelasi

Uji ini bertujuan untuk mnguji apakah dalam sebuah model regresi

terdapat korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode dengan kesalahan

pada priod t-1 ( sebelumnya ).

1). Pengujian autokorelasi terhadap model carhart

penguji autokorelasi terhadap model ini menyatakan bahwa pada model ini

tidak terdapat korelasi antara kesalahan pengganggu pada priode t dengan

kesalahan priode t-1 ( sebelumnya ), atau dengan perkataan lain pada model

ini tidak terdapat gejala autokorelasi. Hal ini dapat dilihat pada tabel 4.2

dibawah ini.

Tabel 4.2 pengujian autokorlasi terhadap model charhart

Model Summary(b)

Adjusted R Std. Error of Model R R Snuare Snuare the Estimate Durbin-Watson

1.430 1 .953(a) .908 .907 .02139385

a Predictors: (Constant), UMD, HML, Rmt -· Rft, SMB b Dependent Variable: Rit - Rft

Pada tabel diatas, terlihat angka D -W sebesar + 1,. Hal ini berarti angka D-

W terletak antara -2 dan +2, shingga pada model ini tidak terdapat gejala

autokorelasi. Walaupun dalam persamaan regrsi masih terdapat outlier, namun

ha! ini tidak mempengaruhi uji autokorelasi.

c. Uji heteroskedastisitas

Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi,

terjadi ketidaksamaan varian residual dari suatu pengamatan ke pengamatan

lainnya. Gejala varian yang tidak sama ini distibut dengan gejala

heteroskedastisitas, sedangkan adanya gejala vanan yang sama dari satu

pengamatan ke pengamatan yang lain disebut dengan homoskedastisitas.

Hasil dari uji heteroskedastisitas untuk model ini setelah dilakukan model

pembuangan terhadap outlier dapat dilihat pada tabel dibawah ini.

Gambar 4.1 • grafik pengujian heteroskedastisitas terhadap model

carhart setelah tidak ada outlier.

Scatterplot

Dependent Variable: Rit • Rft

~ ~ 0

Regression Standardized Predicted Value

Pada grafik diatas terlihat titik - titik sudah menyebar secarn acak clan

tidak membentuk pola tertentu yang jelas, serta sudah tersebar baik diatas

maupun dibawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini mengindikasikan bahwa

tidak terdapat gejala heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga model

regresi layak dipakai untuk memprediksi pengembalian reksa dana

berdasarkan masukan variabel independennya

2. Pengukuran kine1ja Reksa Dana Model Carhart

Pengukuran reksadana saham dengan model 4.. faktor carhart pada

model ini diregresikan yaitu faktor eksis return market (R.,,-Rr), faktor ukuran

kapitalisasi pasar (SMB), faktor rasio nilai buku terhadap nilai pasar (HML),

dan faktor momentum (UMD) mnunjukkan bahwa sebanyak 2 reksa dana

bernilai pos;tif yaitu memiliki kinerja yang lebih baik dari kinerja pasar

sedangkan 10 reksa dana lainya memiliki kofisien alpha. yang benilai negatif

artinya tidak memiliki kinerja yang lebih baik dari kimirja pasar, dan hanya

satu reksa dana saham yaitu Arjuna yang koefisien alphanya signifikan secara

statistik. Hal ini dapat dilihat dari tabel 4.3 dibawah ini

Reksn

Dann

AbN

an1fo

Arjuna

Bahana

BIG

BNI

Tabel 4.3

Ringkasan Statistik Estimasi Ki11e1ja

Reksadana Berdasarkan Model Carhart

• b Adj.R Reim a • b

t-stat t-stat Square dana t-stat t-stat

.1.355 + 1.021 0.959 Megah -0.0808 0.831

0,053 0,000 0.068 0.000

• ••• ' **'' 1.119 0.525 0.644 Panin -0.464 0.917

0.039 0.000 0.283 0.000 ... ... ' t'l<>l

-1.184 1.117 0.973 Phinisi ·0.0037 0.927

0.132 0.000 0.863 0.000

• ... ' **"

0.682 0.855 0.882 Rencana -0.489 0.933

0.622 0.000 Cerdas 0.427 0.000

• ... ' **'~

2.091 0.980 0.775 Sechordcr 0.019 0.996

Adj.R

Square

0.876

0.918

0.916

0.954

0.961

Master -0.219 0.854 0.954 Sida11a -1.0506 l.O

0.096 0.000 saha1n 0.002 0.0

• ... • *'' TIS 0.968

00

Keterangan : *** : signifikan secara statistik pada level 5%.

* : tidak signifikan secara statistik

3. Hasil Pengujian Persistensi Reksa dana saham

Bagian ke tiga dalam pembahasan ini adalah mengevaluasi

persisitensi kinerjanya reksa dana saham dalam sampel berdasakan hasil

pengujian nerja abnormal reksa dana yang diperoleh st~blumnya dari model

pengukuran kinerja reksa dana ( Model Capm, Fama & French dan carhart).

Pengujian persistensi dilakukan secara cross - sectional untuk melihat pola

hubungan persistensi kinerja reksa dana. Periode wakt1.1 yang digunakan dibagi

ke dalam dua periode yang tidak saling tumpang tindih yakni periode awal

atau priode pembentukan (FP) dan periode berikutnya yang disebut sebagai

periode pen5ujian (TP) . Selain itu, periode pengujian dalam satu pengamatan

sub periode berikutnya. Karena keterbatasan periode penelitian, maka analisis

persistensi kinerja hanya dapat mencakup priode 12-36 bulan diharapkan

dapat sebagai proksi terhadap cakupan persistensi jangka pendek dan jangka

pan Jang.

Dalam analisis kinerja persistensikinerja reksa dama akan dilihat suatu

kecenderungan suatu reksa dana saham akan mengala.mi pengulangan kinerja

(repeat performance) dalam suati pengamatan. Untuk itu perankingan

reksadana dan pengkategorian reksa dana dalam kelompok winner atau loser

akan menentukan persentase pengulanag kinerja (persistensi) yang

% Repeat Winner = WW xl 00 WW+LVv

Dimana:

WW : Reksa dana dengan kategori winner pada FP dan Loser

pada TP;

L W : Reksa dana dengan kategori loser pada FP dan winner

pada TP;

Berdasarkan hasil pengnjian raw return masing-masing reksa dana

saham dalam penelitian, peneliti menggunakan 3 (tiga) panjang periode yakni

12 bulan, 24 bulan dan 36 bulan. Reksa dana yang dikategorikan kedalam

kelompok winner adalah reksa dana yang memiliki total raw rum diatas nilai

mediannya sementara mereka yang termasuk dalam kefompok loser adalah

reksa dana dengan total raw return dibawahnya.

Dalam ha! ini persistensi kinerja akan dilihat pada kedua periode

sehingga pengelompokan reksa dana juga dibagi kedalam kelompok winner

dikedua periode (WW), atau loser disalah satu periode dan winner di periode

berikutnya (l ,W).

Dalam tabel 4.4 terlihat bahwa secara rata .. rata selama periode

pengamatan (12-36 bulan), persistensi kinerja reksa dana saham sebesar

73,21 %. Presentase Repeat Winner paling besar te1jadi pada periode 36 -

bulanan sebesar 73,21 % dimana dari keseluruhan Reksa dana dalam sampel

LW. Sedangkan pada periode 24 - bulanan menunjukkan persentase repeat

winner yang paling kecil yakni sebsar 0,347%. Persentase repeat pelformance

yang dihasilkan dengan menggunakan kinerja reksa dana sebelum disesuaikan

dengan risiko (total raw return) tersebut ternyata tidak cukup besar untuk

dapat mengindikasikan terjadinya persistensi kinerja yang kuat, sehingga sulit

untuk mengambil kesimpulan bahwa reksa dana dengan kinerja winner

cenderung berulang dengan kinerja winner pula dipriodii berikutnya dan data

ini tidak akan banyak memberikan manfaat dalam m1imperkirakan kinerja

reksa dana saham di masa yang akan datang.

Tabel 4.4. Repeat Performance Persistensi ki11erja reksa dana

berdasarkan Raw Return

Periode Kategori Kinerja % Repeat Pengamatan Winner

WW LW Periode 12 bulan 11 13 45,83% Periode 24 bulan 1 287 0,347% Periode 36 bulan 217 216 73.21%

Keterangan :

WW : Kategori FP Winner dan TP Winner

LW: Kategori FP Loser dan TP Winner

Oleh karena itu, pengujian persistensi selanjutnya dilakukan dengan

menggunakan model kinerja reksa dana yang telah di sesuaikan dengan risiko

(risk adjusted performance) yaitu Model Single faktor CA.PM, Faktor Fama &

dilakukan dengan mensortir reksa dana kedalam kelompok Winner dan Loser

berdasarkan nilai a ( alpaha) rata-rata masing-masing reksa dana dengan alpha

rata-rata diatas 0% ( a rata-rata positif) dikelompokkan kedalam reksa dana

Winner dan jika memiliki alpha rata-rata dibawah 0% (a rata-rata negatif)

dikelompokkan kedalam loser. Pengelompokkan reksa da.na menjadi WW dan

LW seperti yang dilakukan dalam pengujian presistensi berdasarkan data raw

return diatas.

Tabel 4.5. Repeat Performance Persistensi Kine1-ja Reksa Dana

berdasarkan a rata-rata dalam l\!Iodel Single -Factor CAPM

Pel'iode Kategori Kinerja % Repeat Pengm.iatan Winner

WW LW Periode 12 bulan 78 72 52% Periode 24 bulan 53 246 17,72% Periode 36 bulan 216 232 48,21%

Pada model kinerja dengan menggunakan a CAPM Tabel (4.5.),

persntase repeat winner paling tinggi diperoleh dari pengamatan 12-

bulanan dan paling rendah terjadi pada periode pengamatan yang lebih pendek

cenderung menunjukkan persistensi yang kuat dibandingkan periode

pengamatan lainnya. Penggunaan model CAPM juga menunjukkan

peningkatan persentase repeat winner sebesar 48,21 % secara keseluruhan

dalam sub periode penelitian (Tabet 4.6.). Hasil ini mengindikasikan bahwa

ketika kinerja reksa dana di evaluasi dengan alpha rata-rata reksa dana Winner

Hasil yang berbeda ditunjukkan dari model kinerja Fama & French dan

Carhart. Kedua model ini menunjukkan persistensi yang sama sehingga dapat

di simpulkan bahwa penilaian kinerja pada kedua model ini tidak tergantung

pada model kinerja tersbut.

Penggunaan model multi fakor ternyata tidak memberikan peningkatan

repeat performance dibandingkan model-model sebelumnya yaitu sebesar

8,23% dari keseluruhan periode pengamatan persistensi paling kuat terjadi

pada periode 12- bulanan dan pengamatan dengan pernistensi paling lemah

terjadi pada priode 36- bulanan. Pengujian persisensi kedua model pengukuran

kinerja diringkas dalam satu tabel karena memberi hasil yang identik. Hal ini

dapat dilihat pada tabel 4.6 dibawah ini.

Tabel 4.6. Repeat Petf ormance berdasarkan a rata.-rata dalam Model 3-

faktor Fama & F1·ench dan 4-Faktor Carhart

Periode Kategori Kinerja % Repeat Pengamatan Winner

WW LW Periode 12 bulan 72 78 48% Periode 24 bulan 123 165 42,70% Periode 36 bulan 20 223 8,23%

A. Kesimpulan

BABV

KESIMPULAN DAN illPLIKASI

Bercl'lsarkan hasil penelitian yang dilakukan terhadap analisis

persistensi kinerja reksa dana saham di Indonesia bebe:rapa hal yang dapat

disimpulkan pada periode Juli 2003- Juni 2006 di Indonesia dengan rentang

waktu bulanan adalah sebagai berikut :

1. Berdasarkan Model Carhart analisis empiris dari ke 12 sampel reksa dana

saham yang diteliti, menyatakan bahwa hanya 2 reksa dana saham yang

kinerjanya lebih baik dari kinerja pasar yaitu reksadana Arjuna dan reksa

dana BNI dan yang lainnya memiliki kinerja lebih burnk daripada kinerja

pasar yaiu reksa dana ABN Arnro, Bahana, Big Master, Megah, Panin,

Phinisi, Rencana cerdas, Sechorder, dan Si Dana Saham.

2. Selama periode penelitian yakni antara bulan Juli 2003 - Juni 2006,

Fenomena persistensi kinerja reksa dana saham memang terjadi di

Indonesia. Dengan menggunakan data total raw return peneliti

menemukan bahwa persistensi kinerja reksa dana secara keselurnhan

hanya sebesar 73 ,21 % dengan persistensi paling kuat terjadi pada sub

periode 36 - bulanan dan persistensi paling lemah tei:iadi pada sub periode

24 - bulanan. Sementara untuk menggunakan model single - faktor CAPM

persistensi kinerja reksa dana meningkat menjadi 48,21 % dan penggunaan

model multi faktor terjadi penurnnan persistensi dari persentase repeat

terjadi pada periode pengamatan yang relatif pendek yakni sub period 12

bulanan.

B. Implikasi Penelitian

Berdasarkan hasil penilitian ini ada beberapa ha! yang dapat

diimplikasiakan baik bagi kalangan peneliti dan akademisi maupun para

investor.

a). Implikasi untuk peneliti dan akademisi

penelitian ini dapat dikembangkan dengan mempertirnbangkan ha! -

ha! berikut :

1. Melengkapi perhitungan return nilai aktiva bersih perunit (

NAB/unit ) dengan faktor reinvested dividen dan faktor biaya reksa

dana agar memberikan perhitungan yang lebih akurat.

2. I\1engevaluasi persistensi kinerja reksa dana dengan menambahkan

pengaruh style dalam penelitian kinerja ( style adjusted alpha )

3. Dengan masih terbatasnya jumlah reksa dana saham di Indonesia

dan usia reksa dana menjadikan rentang periode pengamatan tidak

memungkinkan untuk menguji persistensi kinerja reksa dana

tersebut berdasarkan data time series sehingga disarankan pada

penelitian mengenai persistensi kinerja reksa dana selanjutnya

dapat menambah periode pengamatan agar dapat mencakup

pengujian dengan data time series

b ). Implikasi untuk investor

1. Bagi investor yang akan melakukan investasi pada reksa dana

saham analisis kinerja histo1is raksa dana multi faktor akan lebih

bermanfaat karena melibatkan aset - aset pasif selain portofolio

pasar meskipun analisis dengan model multi faktor menjadi lebih

rumit.

2). Fenomena adanya persistensi reksa dana saham yang diamati

selama periode penelitian di Indonesia dapat memberikan petunjuk

bagi investor untuk menganalisis sejauh mana kemampuan reksa

dana saham yang mereka miliki dapat bertahan kinerjanya, secara

keseluruhan selama periode penelitian (Juli 2003- Juni 2006) reksa

dana saham menunjukan persistennsi kinerja dalam rentang waktu

yang relatif singkat yakni antara 12 - 36 bulan.hasil ini

memberikan indikasi bahwa kepemilikan investor atas reksa dana

saham mereka sebaiknya ditinjau secara berkala selama rentang

periode tersebut, namun demikian perlu diperhatikan bahwa

rekomendasi dilakukan atas data historis dan belum ada bukti yang

signifikan cara statistik.untuk menggunakannya sebagai alat bantu

prediksi kinerja reksa dana saham dimasa depan selain itu bebrapa

faktor lain yang juga perlu diperhatikan investor dalam

berinvestasi direksa dana adalah isu - isu terbaru seputar rencana

perubahan peraturan - peraturan reksa dana yang dikeluarkan

pemerintah antara lain masalah perpajakan yang sedianya akan

mulai dikenakan keoada oroduk - nroduk reha rlana

DAFTAR PUSTAKA

Adityawarman, Taufik (2001), Evaluasi Kinerja Portofolio lnvestasi Reksa Dana. Tesis S-2 yang tidak dipublikasikan. Magister Manajemen Universitas Indonesia.

Bodie, Zvi, Kane, A. & Markus, A.J (2002). Investments. International Edition, Mc Graw - Hill . Singapore.

Brahmana, Surya Bina (2003). Analisis Kemampuan Mark.et Timing dan Stock Picking Manajer Reksa Dana Saham Indonesia. Tesis S-2 yang tidak dipublikasikan. Pasca Sarjana Ilmu Manajemen Universitas Indonesia.

Busse, J.A. & Irvine, P.J (2002). Bayesian Alphas and Fund Persistence. Woking Paper. Goizueta Business School & Emory University. Atlanta GA 30322.

Carhart, Mark (1997 ). on Persistence in Mutual fund Peiformance. The Journal of Finance. Vol. 52. No. 1. Hal. 57 - 82.

Deniansyah, Buyung (2001). Optimalisasi Portofolio Investasi Reksa Dana Syariah. Tesis S-2 yang tidak dipublikasikan. Pascasarjana Ilmu Manajemen Universitas Indonesia.

Deode, Shanti Aprilia.(2003) Analisis Persistensi Reksa Dana Sa11am Indonesia Periode 1999-2003. Tesis S-2 yang tidak dipublikasikan. Magister Manajemen Universitas Indonesia.

Evamarta, Rahayu (2006). Membedah Portopolio Reksa dana Saham Jempolan. Majalah Swa Edisi : Oktober 2006.

Elton, E.J., Gruber, M.J., Das, S. & Hlavka, M (1993). F;fficiency with Costly information : A Rein terpretation of Evidence from Managed Portofolios. The Review of Financial Studies- Vol. G. No-I-Hal. 1-22.

Fama, E.F., French, K.R., & Davis, J (1998). Characteristics, Covariances, And Average Return : 1929-1997. Working Paper. Scholl of Business. University of Chicago, and Yale Scholl of Management!Massachu SettsInstitute of Technology.

Goetzmann, W., & Ibbotson, R (1994). Do Winner Repeat? Patterns in Mutual Fund Return Behavior. Journal of Portofolio Management. Vol. 20. Hal. 9-18.

Husnan, S (2001). Dasar-dasar Teori Portofolio dan Analisis Sekuritas, Edisi 3. Unit penerbit dan Percetakan AMP YKPN. Y ogyakaita.

Jensen,Michael."The Performance Of Mutual fund In Periode 1945-1964" Journal

Jogiyanto. " Teori portofolio dan Analisis investasi ", Edisi Ketiga, BPFE, Y ogyakarta, 2003.

Kahlil, Rowter (2006). Tingkat Pertumbuhan Reksa Dana Saham. Bisnis Indonesia Edisi : Mei 2006.

Maleaki, M. M. (2001). Kinerja Reksa Dana Saham Periode September 1997-Agustus 2000. Majalah Usahawan. No.06. Tahun. xxx. Edisi: Juni.

Malkiel, B. G (1995). Return from Investing in Equity Mutual Funds 1971-1991. The journal of finance. Vol. 50. No. 2. Hal. 549-572.

Manurung, A. H (2002). Konsistensi Pemilihan Saham Dalam Pembentukan Portofolio Optimal di BEJ oleh Manajer Investasi Dikaitkan dengan Variabel Rasio Empirik Kinerja Perusahaan. Disertasi S-3 yang tidak dipublikasikan.

Nachrowi, N.D dan Usman, H (2002). Penggunaan Teknik Ekonometri : Pendekatan Populer dan Praktis. PT Raja Grafindo Persada. Jakarta.

____ (2001). Kinerja Reksa Dana Saham Majalah Investor. Edisi: 30 Maret.

Pastor, L. & Stambaugh, R (2001). Mutual Fund Pelformance and Seemingly Unrelated Assets. The Journal of Financial Economics.

Pindyck,R.S. and Rebinfeld,D.L (1998).Econometric.l\11odel and Economtric Forecasts. International Edition,Irwin/Mc Graw - hilb,4th Ed.

Pleschiutschning, UIF & Grunbichler, Andreas (1999). Performance Persistence: Evidence for the European Mutual Fund Market. Working Paper. Swiss Institute of Baking and Finance. University of St. Gallen.

Pratomo, E.P. dan Nugraha, Ubaidillah. Market Timing Pada Reksa Dana Saham dan Reksa Dana Campuran. Tesis S-2 yang tidak dipublikasikan. Magister Manajemen Universitas Indonesia.

Santoso, Singgih. (2001). SPSS versi 7.5 : Mengolah Data Statistick Secara Propesional PT. Elex Media Komputindo. Jakarta.

Siamat, Dahlan. (2001). Manajemen Lembaga Keuangan. Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia. Jakarta.

Siagan, Victor." Analysis of Stock Mutual Fund : 1998 - 2004," Business and Entrepreneurial Review Vol.5 No. 1, Oktober 2005

Sugiarto, Agus. (2003). Reksa Dana, Perbankan Dan Sek.tor Rill. Harian Kompas Edisi : 3 Juli 2003.

Surachmat, A. G. (2002) Penentuan Exsposur dan Pengukuran Reksa Dana berdasarkan Style Analysis. Tesis S-2 yang tidak dipublikasikan. Magister Manajemen Universitas Indonesia.

Wardhani, Ratna. (2003) Analisis Faktor- faktor Determinasi Kinerja Reksa dana Saham di Indonesia periode 1998-2001. Tesis S-2 yang tidak dipublikasikan. Pasca Sarjana Ilmu Manajemen Universitas Indonesia.

Lampiran I

Hasil Pengujian Regresi Model Carhart

Regression

Descriptive Statistics

Std. Mean Deviation N

Rit- Rft .0188867 .07029621 4·14 Rm!· Rft .0209144 .07148466 414 SMB 29.34537 3.27756434 414

56 HML 5.481048 14.56362525 414

8 UMD .0727335 1.01958896 414

Correlations

Rit-Rft Rmt-Rft SMB i ' HML UMD

Pearson Rit - Rft 1.000 .953 -.019 -.006 .008 Correlation Rm!- Rft .953 1.000 -.053 .009 .003 SMB -.019 -.053 1.000 -.434 .032 HML -.006 .009 -.434 1.000 .001 UMD .008 .003 .032 .001 1.000

Sig. (1-tailed) Rit- Rft .000 .347 .453 .436 Rmt- Rft .000 .141 .430 .476 SMB .347 .141 .000 .261 HML .453 .430 .000 .490 UMD .436 .476 .261 .490

N Rit - Rft 414 414 414 414 414 r<mt - Rft 414 4'14 414 414 414 SMB 414 414 414 414 414 HML 414 414 414 414 414 UMD 414 414 414 414 414 ---

Variables Entered/Removed(b)

Variables Variables Model Entered Removed Method 1 UMD,

HML, Rm! Enter

- Rft, SMB(a)

.-. All .,,..,..,,,..,..,,.,.,1 ··---l....1-- __ .._ ___ ...

Model Summary{b)

. Adjusted Std. Error of

Medel R R Sauare R sauare the Estimate 1 .953(a) .908 .907 .02139385

a Predictors: (Constant), UMD, HML, Rmt - Rft, SMB b Dependent Variable: Rit - Rft

ANOVA(b)

Model Sum of Mean

-

DurbinWatson

1.430

Snuares df Snua!!-... F I ,S;;;i"'"'---1

~ 1012.4961~-.000(a) 1 Regression 1.854 4 Residual .187 409 Total 2.041 413

a Predictors: (Constant), UMD, HML, Rmt - Rft, SMB b Dependent Variable: Rit - Rft

.463

.000 __ ._

Coefficients(a)

-Unstandardized Standardized Model Coefficients Coefficients

Std. t Sig. B Error Beta

1 (Constant) -.020 .011 -1.859 .064 Rmt- Rft .938 .015 .954 63.615 .000 SMB .001 .000 .031 1.836 .067 HML -3.94E-006 .000 -.001 -.049 .961 UMD .000 .001 .004 .272 .78fl

a Dependent Variable: R1t - Rft

Coefficient Correlations(a)

Model -r UMD HML Rmt- Rft i

1 Correlations UMD 1.000 -.017 -.005 HML -.017 1.000 .016 Rm!- RI! -.005 .016 1.000 SMB -.036 .434 .055

Covariances UMD 1.07E- -1.38E--7.57E-008

006 009 HML - 6.44E-1.38E-

009 1.88E-008 009

Rm! -Rft - 1.88E-7.57E- 008 .ODO 008

SMB - 1.24E-1.32E-008 2.88E-007

008 a Dependent Variable: R1t - RI!

Collinearity Statistics

Tolerance VIF

.997 1.003

.808 1.237

.811 1.232

.999 1.001

-SMB

-.036

.434

.055

1.000

-1.32E-008

1.24E-008

2.BBE-007

1.28E-007

Collinearity Diagnostics(a)

Condition Variance Pronortions Model Dimension Eigenvalue Index Rmt-

I Constant) 1 1 2.312 1.000 .00

2 .992 1.526 .00 3 .897 1.605 .00 4 .793 1.707 .00 5 .005 21.764 1.00

a Dependent Variable: Rit - Rf!

Residuals Statistics(a)

-Minimum Maximum Mean

Predicted Value -.1410217 .1506711 .0188 Std. PredicteJ Value -2.387 'l.967 Standard Error of Predicted Value .001 .021

Adjusted Predicted Value -.1424428 1.4361079 .0223 Residual -.06383473 .06024054 .00000 Std. Residual -2.984 2.816 Stud. Residual -4.454 2.837 -Deleted Residual -1.44979596 .06116554 -.00347 Stud. Deleted Residual -4.560 2.862 -Mahal. Distance .040 410.219 3. Cook's Distance . 000 914.504 2 . Centered Leverage Value .000 .993

a Dependent Variable: Rit - Rf!

Rft

.03

.01

.72

.23

.00

,. I

oo; ! £1 (I

(I

I

i'

1 (I

1

Cl

65

00 00

01C

91 01 99

21

01

SMB HML

.00 .04

.00 .00

.00 .23

.00 .53

1.00 .20

Std. Deviation N .06699473 414

1.000 414

.001 414

.09665824 414

.02129000 414 .995 414

1.023 414 .07441551 414

1.027 414 22.294 414 44.945 414

.054 414

UMD

.00

.99

.00

.01

.00

Charts

.,

Histogram

Oopendont Variable: Rlt • Rft

•2 ·I 0 2

Regreoolon Slandardliad Residual

Seatttrplot

Dependent Vari® la: RU-RR

~ 4 0 1

Regvuion St&n4&nllud Predi\:tod V1ilUll

l.\ia\U•1.:.1E-1~

Sld.Cw.•0-9115 N•414

mal P·P Plot ofRmgre·ssion Standardized Residual

Dopend1tnt Variable: Rlt - Rft

0.0

Ob&orved Cum Prob

Lampiran II I.Output ABN AMRO

Regression

Descrintive Statistics

Mean Std. Deviation N Ri-Rf .0140397 .07405713 34 Rm-Rf .0207638 .07143090 34 SMB 31.012914 .45836712 34

7 HML 3.3943794 1.43922556 34 UMD .6249047 3.55069948 34

Correlations

Ri-Rf Rm-Rf SMB HM L UMD Pearson Ri-Rf 1.000 .979 -.392 -Correlation

4rn -.055

Rm-Rf .979 1.000 -.430 - 44:1 -.078 SMB -.392 -.430 1.000 96'1 .192 HML -.419 -.443 .961 1. 000 .309 UMD -.055 -.078 .192 300 1.000

Sig. (1-tailed) Ri-Rf .000 .011 OOi' .378 Rm-Rf .000 .006 004 .331 SMB .011 .006 000 .138 HML .007 .004 .000 .038 UMD .378 .331 .138 03!1

N Ri-Rf 34 34 34 34 34 Rm-Rf 34 34 34 34 34 SMB 34 34 34 34 34 HML 34 34 34 34 34 UMD 34 34 34 34 34

Variables Entered/Removedlbl Model Variables Entered 1 UMD, Rm - Rf, SMB, HML(a)

a All requested variables entered. b Dependent Variable: Ri - Rf

Variables Removed

Model Summary(b)

Adjusted R Std. Error of

Method

Enter

Model R R Souare Souare the Estimate Durbin-Watson 1 .982(a) .964 .959

a Predictors: (Constant), UMD, Rm - Rf, SMB, HML b Dependent Variable: Ri - Rf

.01503573 2.004

ANOVAlbl Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1 Regression .174 4 .044 192.892 .OOO(a) Residual .007 29 .000 Total .181 33

a Predictors: (Constant), UMD, Rm - Rf, SMB, HML b Dependent Variable: Ri - Rf

Coefficients( a)

Unstandardized Standardized Model Coefficients Coefficients t

Std. B Error Beta

1 (Constant) -1.355 .672 -2.015 Rm-Rf 1.021 .041 .985 24.922 SMB .045 .022 .278 2.001 HML -.014 .007 -.266 -1.839 UMD .001 .001 .050 1.241

a Dependent Vanable: R1 - Rf

Coefficient Correlations( al Model UMD Rm-Rf

1 Correlations UMD 1.000 -.067 Rm-Rf -.067 1.000 SMB .397 -.008 HML -.461 .134

Covariances UMD 7.17E-007 -2.31E-006 Rm-Rf -2.31E-006 .002 SMB 7.55E-006 -7.60E-006 HML -2.91E-006 4.09E-005


Collinearity Diagnostics(a) Condition

,'

3

0

5

05

00

05

07

22

8

4


Tolerance VIF

.800 1.250

.765 1.063

.760 1.266

.758 1.319

ISMS HML

.397 -.461

-.008 .134

1.000 -.958

-.958 1.000

7.55E-006 -2.91E-006

-7.60E-006 4.09E-005

.001 .000

.000 5.55E-005

-Model Dimension Eigenvalue Index Variance Prooortions

IConstantl Rm-Rf SMB HML UMD 1 1 3.036 1.000 .00 .01 .00 .00 .01

2 1.052 1.699 .00 .36 .00 .00 .33 3 .843 1.898 .00 .3£1 .00 .00 .43 4 .069 6.641 .00 .25 .00 .08 .08 5 7.09E-006 654.394 1.00 .00 1.00 .92 .16

a Dependent Variable: R1 - Rf


- Std. Minimum Maximum Mean Deviation N

Predicted Value -.1553674 .1479218 .01403!)7 .07270343 34 Std. Predicted Value -2.330 1.841 .000 1.000 34 Standard Error of Predicted Value .003 .015 .005 .002 34

Adjusted Predicted Value -.1550773 1.5639941 .0604604 .27540388 34 Residual -.03612993 .03165806 .00000000 .01409505 34 Std. Residual -2.403 2.106 .000 .937 34 Stud. Residual -2.539 2.182 -.Ofi2 1.036 34 Deleted Residual -1. 57768404 .03401466 -.046420()9 .27102689 34 Stud. Deleted Residual -2.829 2.346 -.OS7 1.086 34 Mahal. Distance .762 32.020 3.81l2 5.328 34 Cook's Distance .000 2201.392 64.HO 377.532 34 Centered Leverage Value .023 .970 .1·18 .161 34 -a Dependent Variable: Ri - Rf

Charts Hlntogram Normal P-P Plot of Regn1ss.ion Standardized Residual

.,

Depondont Variable: RI· Rf

4 ~ ., 2

Regrcatlon Standardized Residual

Scattarplot

Depoodenl Varlabfe: RI . Rf

' ' '

'

M-~·132£·!5 std c;w; ~o g31 N:,l.I

Dependent Variable: RI - Rf

Obnerved cum Prob

2. Output Arjuna

Regression


Mean Std. Deviation N Ri-Rf .0114717 .05660931 35

Rm-Rf .0244057 .06977568 35

SMB 28.8223714 .41725028 35

HML 2.3612629 1.04475111 35

UMD .0163109 .05606846 35

Correlations

Ri- Rf Rm-Rf SMB HML UMD

Pearson Correlation Ri-Rf 1.000 .761 -.597 -.497

Rm-Rf .761 1.000 -.422 -.487

SMB -.597 -.422 1.000 .748

HML -.497 ·-.487 .748 1.000 UMD .358 .184 -.485 -.289

Sig. (1-tailed) Ri- Rf .000 .000 .001 Rm-Rf .000 .006 .002 SMB .000 .006 .000 HML .001 .002 .000 UMD .017 .145 .002 .046

N Ri-Rf 35 35 35 35 Rm-Rf 35 35 35 35 SMB 35 35 35 35 HML 35 35 35 35 UMD 35 35 35 35


Model Variables Entered Variables Removed ::+ Method ~ 1

UMD, Rm - Rf, HML, SMB(a)

a All requested vanables entered. b Dependent Variable: Ri - Rf

Model Summary(b)

Adjusted R Model R R Square Square 1 .828(a) .686 .644

a Predictors: (Constant), UMD, Rm - Rf, HML, SMB b Dependent Variable: RI - Rf

std. Error of the Estimate

.03379316

.J Enter j

Durbin-Watson

1.730

.358

.'184

-.485

-.289

1.000

.017

.145

.002

.046

35

35

35 35

35

ANOVA(b)

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1 Regression .075 4 Residual .034 30 Total .109 34

a Predictors: (Constant), UMD, Rm - Rf, HML, SMB b Dependent Variable: Ri - Rf

Coefficients( a)

Unstandardized Standardized Model Coefficients Coefficients

Std. B Error Beta t

1 (Constant) 1.419 .656 2.164 Rm-Rf .525 .096 .647 5.489 SMB -.050 .023 -.368 -2. 151 HML .007 .009 .121 .747 UMD .097 .119 .096 .816

a Dependent Vanable: Ri - Rf


Model UMD Rm-Rf HML

1 Correlations UMD 1.000 -.011 -.125 Rm-Rf -.011 1.000 .283 HML -.125 .283 1.000 SMB .420 .086 -.670

Covariances UMD .014 .000 .000 Rm-Rf .000 .009 .000 HML .ODO .000 7.73E-

005 SMB .001 .000 .000


.019 H>.353 .OOO(a)

.001

Collinearit\ Statistics

Sig. Tolerance VIF

.039

.000 .755 1.324

.040 .359 2.789

.461 .398 2.512

.421 .753 1.329

SMB

.420

.086

-.670

1.000

.001

.000

.000

.001

Collinearity Dlagnostics(a)

Model Dimension Eigenvalue Varianc1; Pronnrtions Condition

Index I Constant\ Rm- Rf SMB HML UMD 1 1 3.098 1.000 .00 .01 .00 .01 .01

2 1.089 1.687 .00 .26 .00 .01 .28 3 .742 2.044 .00 .44 .OD .00 .47 4 .071 6.586 .00 .27 .OD .55 .06 5 3.72E-005 288.623 1.00 .01 1.00 .44 '18

a Dependent Venable: R1 - Rf

Residuals Statistics( a)

Minimum Predicted Value -.0788171 Std. Predicted Value -1.926 Standard Error of

.007 Predicted Value

Adjusted Predicted Value -.1718559 Residual -.05572556 Std. Residual -1.649 Stud. Residual -1.827 Deleted Residual -.06921493 Stud. Deleted Residual -1.906 Mahal. Distance .388 Cook's Distance .000 Centered Leverage Value .011

a Dependent Vanable: RI - Rf

Charts Histogram

1, " :!. i • ' t .j • ~

Dependent Variable: RI· Rf

4 4 2

0

0

0

Regression standardized Residual Scauerplot

De!>{lndont Variablt: Ri - Rf

0 0 0 0

00 0 0

0 0 o,

• ~-0~ 0

0 0 0

0 0

0

0

Maximum

.1093679

2.089

.033

.1060390

.08998233

2.663 2.890

.10599639 3.345

31.378

1.593

.923

Mu11 • IE·1' S!d.Ot~. ~ 0.910 N•35

Mean Std. Deviation N .011471? .04687203 35

.000 1.000 35

.01:2 .005 35

.0095814 .05377773 35

.00000000 .03174314 35

.000 .939 35

.004 1.018 35

.00189028 .04048027 35

.021 1.086 35

3.886 5.186 35

.078 .271 35

.114 .153 35

> Plot of Regresulon Standardized Residual

Dependent Variable: RI ~Rf

0.0

Observed Cum Prob

1.0

3.0utput Bahana

Regression Descriptive Statistics

Mean Std. Deviation N Ri-Rf .0260132 .08244661 34

Rm-Rf .0232841 .07333936 34 SMB 30.0586382 .41609523 34

HML 3.0370206 .78948199 34

UMD .0277541 .08607861 34

Correlations

r Ri-Rf Rm-Rf • SMfL.L_!iML UMD

Pearson Correlation Ri-Rf 1.000 .983 -.269 -.207 .439 Rm-Rf .983 1.000 -.343 -.275 .405 SMB -.269 -.343 1.000 .973 -.321 HML -.207 -.275 .973 ·1.000 -.278 UMD .439 .405 -.321 -.278 1.000

Sig. (1-tailed) Ri-Rf .000 .062 .121 .005 Rm-Rf .000 .023 .057 .009 SMB .062 .023 .000 .032 HML .121 .057 .000 .056 UMD .005 .009 .032 .056

N RI-Rf 34 34 34 34 34 Rm-Rf 34 34 34 34 34 SMB 34 34 34 34 34 HML 34 34 34 34 34 UMD 34 34 34 34 34


Model Variables Entered Variables Remov ;+w~ ~[:nte:_j

1 UMD, HML, Rm - Rf, SMB(a)


Model Summary(b)

Model R R Square Adiusted R Square 1 .988(a) .976 .973

a Predictors: (Constant), UMD, HML, Rm - Rf, SMB b Dependent Variable: Ri - Rf

Std. Error of the Estima ~ Durbin-Watson

.01 36fl912 2.247

ANOVA(b)

Model Sum of Squares df Mean Square

1 Regression .219 4

Residual .005 29 Total .224 33


Coefficients( a)

Model Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients

Std. B Error Beta

1 (Constant) -1.184 .765 Rm-Rf 1.117 .038 .994 SMB .041 .027 .205 HML -.012 .014 -.112 UMD .068 .031 .071


.055

.ODO

t

-1.548

29.641

1.513

-.854

2.185

Coefficient Correlations( a)

Model

F

-Sig.

-.132

.ODO

.141

.400

.03i'

UMD HML Rm- Rf 1 Correlations UMD 1.000 -.076 -.303

HML -.076 1.000 -.236 Rm-Rf -.303 -.236 1.000 SMB .123 -.973 .285

Covariances UMD .001

-3.24E-005

.DOD

HML -3.24E-005 .ODO .000 Rm-Rf .000 .ODO .001 SMB .000 .000 .000



Sig.

.OOO(a)


Tolerance VIF

.741 1.349

.646 1.330

.548 1.537

.794 1.259

SMB

.123

-.973

.285

1.000

.000

.000

.000

.001

Condition Variance Prooortions Model Eigenvalue Index (Consla

Dimension nt) Rm-Rf SMB HML UMD 1 1 3.232 1.000 .00 .01 .00 .00 .01

2 1.196 1.644 .00 .24 .OD .00 .26 3 .538 2.450 .00 .62 .00 .00 .67 4 .034 9.697 .DO .04 .00 .06 .04 5 4.45E-006 852.122 1.00 .08 1.00 .94 .02

a Dependent Variable. R1 - Rf


Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value -.1547792 .1682932 .0260132 .08144475 34 Std. Predicted Value -2.220 1.747 .000 1.000 34 Standard Error of

.003 .007 Predicted Value .005 .001 34

Adjusted Predicted Value -.1588561 .1678831 .0261074 .08136608 34 Residual - .03657793 .00000000 .01281394 34 .02355824 Std. Residual -1.723 2.676 .000 .937 34 Stud. Residual -1.874 2.863 -.003 1.008 34 Deleted Residual - .04187540 - .01483404 34 .02784485 .00009416 Stud. Deleted Residual -1.964 3.322 .005 1.066 34 Mahal. Distance .395 8.200 3.882 2.114 34 Cook's Distance .000 .237 .031 .050 34 Centered Leverage Value .012 .248 .118 .064 34


Charts Histogram n1al P-P Plot of Rogressl•Pn Standardized Residual

Dependent Variable: RI- Rf

·Z ·I O ?

Rogrelillion Standardi:od Residual

Scatterptot


0

•

0 0 0 0

0 -0

0 (loo 0

' . "'

'·' 1l o. E o.o i:l 1ii i" .Jj


~~mri:,s~~~l~ 0.0.-JZ:::C~p"'-''4-·'""~,=~4~~ w~34

0

0

• • '

Ob11ervod Cum Prob

4. Output BIG

Regression Descriptive Statistics

Mean Std. Deviation N Ri- Rf -.0084434 .06809576 35 Rm-Rf .0243209 .06994815 35 SMB 29.7947943 .29842821 35 HML 3.4450886 .99712289 35 UMD .0001731 .06823223 35

Correlations

Ri-Rf Rm-Rf Pearson Correlation Ri-Rf 1.000 .923

Rm-Rf .923 1.000 SMB -.462 -.296 HML -.454 -.283 UMD .374 .376

Sig. (1-tailed) Ri-Rf .ODO Rm-Rf .000 SMB .003 .042 HML .003 .050 UMD .013 .013

N Ri- Rf 35 35 Rm-Rf 35 35 SMB 35 35 HML 35 35 UMD 35 35


SMB

-.4

-.2 1.CI

.9

62

96

00

57

66

03

42

-.4

.0

.0

.o

.o 00

02

35

35

35

35

35

Model Variables Entered Variables Removed 1

UMD, Rm - Rf, HML, SMB(a)


Model Summary{b)

Adjusted R Model R R Sauare Sauare 1 .946(a) .896 .882


Std. Error of th" Estimate

.02340829

HML UMD

-.454 .374

-.283 .376

.957 -.466

1.000 -.423

-.423 1.000

.003 .013

.050 .013

.000 .002

.006

.006

35 35

35 35

35 35

35 35

35 35

Method

Enter

Durbin-Watson 1.680

ANOVA(b)

Model Sum of Sauares df Mean Souare F Sia.

1 Regression .141 4 .035 64.432 .OOO(a)

Residual .016 30 .001

Total .158 34 a Predictors: (Constant), UMD, Rm - Rf, HML, SMB b Dependent Variable: Ri - Rf

Coefficients( a)


B Std. Error Beta t 1 (Constant) .682 1.369 .498

Rm-Rf .855 .063 .878 13.640 SMB -.023 .047 -.100 -.480 HML -.009 .014 -.136 -.670 UMD -.060 .070 -.060 -.859



Model UMD Rrn - Rf

1 Correlations UMD 1.000 -.283 Rm-Rf -.283 1.000 HML -.094 .025 SMB .219 .023

~· .622

.000

.6:l5

.508

.307

HML

-.004

.025

·1.000

-.946 Covariances UMD .005 -.001 -9.12E-005

Rrn - Rf -.001 .004 2.21 E-005 HML -9.12E-005 2.21E-005 .000 SMB .001 6.97E-005 -.001



Condition


Tolerance VIF

.839 1.191

.780 1.455

.684 1.566

.714 1.401

SMB

.219

.023

-.946

1.000

.001

6.97E-005

-.001

.002

Model Dimension Index Variance Proportions Eigenvalue

(Constant) Rrn - Rf SMB HML UMD 1 1 3.084 1.000 .00 01 .00 .00 .00

2 1.310 1.534 .00 22 .00 .00 .32 3 .567 2.332 .00 .74 .00 .00 .51 4 .039 8.886 .00 .03 .00 .11 .12 ~ A I'> Ar- '"'"''"' .... -..... ,.. .... . -- -- . - - . -

b Dependent Variable: Ri - Rf

ANOVA(b)


1 Regression '178 4 .044 30.304 .OOO(a)

Residual .044 30

Total .222 34 a Predictors: (Constant), UMD, HML, Rm - Rf, SMB b Dependent Variable: Ri - Rf

Coefficients( a)

.001

Unstandardized Standardized Collinearity Model Coefficients Coefficients t Statistics

Std. B Error Beta Sig. Tolerance VIF

1 (Constant) 2.091 1.064 1.966 .059 Rm-Rf .980 .104 .894 9.459 .000 .740 1.351 SMB -.074 .037 -.471 -1.983 .057 .117 8.547 HML .032 .016 .449 1.970 .058 .128 7.840 UMD -.202 .077 -.241 -2.629 .013 .784 1.276

a Dependent Variable: RI - Rf


Model UMD HML Rm-Rf SMB

1 Correlations UMD 1.000 -.229 -.299 .248 HML -.229 1.000 -.198 -.931 Rm-Rf -.299 -, 198 1.000 .284 SMB .248 -.931 .284 1.000

Covariances UMD .006 .000 -.002 .001 HML .000 .000 .000 -.001 Rm-Rf -.002 .000 .011 .001 SMB .001 -.001 .001 .001



Condition Variance Proportions Model Dimension Eigenvalue Index (Const

antl Rm-Rf SMB HML UMD 1 1 3.091 1.000 .00 .01 .00 .00 .01

2 1.286 1.550 .00 .22 .00 .00 .29 3 .564 2.341 .00 .63 .00 .00 .64 4 .060 7.176 .00 .05 .00 .14 .00 5 1.76E-005 418.612 1.00 ,08 1.00 .86 .06

Residuals Statlstics(a)

Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value -. 1646234 .1641092 .0080097 .07228925 35 Std. Predicted Value -2.388 2.159 .000 1.000 35 Standard Error of

.007 .027 .014 .005 35 Predicted Value

Adjusted Predicted Value -.1649586 .1654224 .0104435 .07235949 35 Residual -.09096786 .08319163 .00000000 .03596268 35 Std. Residual -2.376 2.173 .000 .939 35 Stud. Residual -3.285 2.511 -.027 1.071 35 Deleted Residual -.17385137 .11107978 - .04802878 35 .00243379 Stud. Deleted Residual -4.036 2.778 -.041 1. 168 35 Mahal. Distance .311 15.527 3.886 3.652 35 Cook's Distance .000 1.966 .084 .335 35 Centered Leverage Value .009 .457 .114 .107 35

a Dependent Venable: R1 - Rf

Charts Histogram

·rmal p.p Plot of Reares!rolon Standardized Residual


·3 ·2 ·1 2

Regression Standardized Residual

Scatterpfot

Dependtnt Variab~: Ri. Rf

'

'

' '

Mun•·1.20&15 aa.ew.•o.u~ N~~s

Dependent Variable: RI • Rf

... Observed cum Prob

6. Output Master

Regression


Mean Std. Deviation N Ri- Rf .0154983 .06149270 36

Rm-Rf .0205317 .07259365 36

SMB 19.0166583 .47655122 36

HML 27.8424111 43.81117386 36 UMD .0175986 .06197549 36

Correlations

I Ri- Rf I Rm- Rf SMB HML UMD

Pearson Correlation Ri- Rf 1.000 .974 -.339 .097 .340 Rm-Rf .974 1.000 -.387 .123 .353 SMB -.339 -.387 1.000 .418 -.402 HML .097 .123 .418 1.000 .094 UMD .340 .353 -.402 .094 1.000

Sig. (1-tailed1 Ri-Rf .000 .021 .286 .021 Rm-Rf .000 .010 .237 .017 SMB .021 .010 .006 .008 HML .286 .237 .006 .292 UMD .021 .017 .008 .292

N Ri- Rf 36 36 36 36 36 Rm-Rf 36 36 36 36 36 SMB 36 36 36 36 36 HML 36 36 36 36 36 UMD 36 36 36 36 36


Model Variables Entered Variables Removed M

~'" I 1 UMD, HML, Rm - Rf, SMB(a)


Model Summary(b)

Model R R Square Adjusted R Square 1 .977(a) .954 .949

. - ..

Ent er

Std. Err or of the Es ti mat" Durbin-Watson

0131)5439 2.474 -

ANOVA(b)

Model Sum of Squares di Mean Square

1 Reg re .126 4 ssion Resid .006 31 ual Total .132 35


Coefficients( a)

Unstandardized Standardized

.032

.000

F Sig.

-1ll2.'166 .OOO(a)

Model Coefficients Coefficients Collinearity Statistics

B 1 (Constant) -.219

Rm-Rf .854 SMB .012 HML -9.37E-

005 UMD .026


Model

1 Correlations UMD

HML

Rm-Rf

SMB

Covariances UMD

HML

Rm- Rf

SMB


Std. Beta t Error

.128 -1.703

.038 1.008 22.556

.007 .089 1.700

.000 -.067 -1.437

.044 .026 .592


Si

.0

g.

98

00

99

.0

.0

.-1 ,-·"

61

58

UMD HML Rm-Rf

1.000 -.258 -.142

-.258 1.000 -.288

-.142 -.288 1.000

.390 -.553 .387

.002 -7.45E-007 .000

-7.45E-007 4.25E-009 -7.12E-007

.000 -7.12E-007 .OO'I

.000 -2.44E-007 9.93E-

--22.L

Colllnearitv Diagnosticsfal

Tolerance

.737

.534

.682

.740

SMB

.390

-.553

.387

1.000

.000

-2.44E-007

9.93E-005

4.58E-005

Condition Variance Prooortions Model Eigenvalue Index

VIF

1.357

1.871

1.467

1.352

Dirr.ension (Constant\ Rm-Hf SMB HML UMD 1 1 2.727 1.000 .00 .02 .00 .03 .02

2 1.098 1.576 .00 .25 .00 .01 .25 3 .605 2.123 .00 .41 .00 .14 .46 4 .570 2.187 .00 .17 .00 .52 . 11

a Dependent Variable: Ri - Rf Residuals Statistics(a)

Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value -.1190854 .1275609 .0154983 .06007397 36 Std. Predicted Value -2.240 1.865 .000 1.000 36 Standard Error of Predicted Value .003 .009 .OOfi .001 36

Adjusted Predicterj Value -.1211453 .1235766 .015398'1 .06005180 36 Residual -.03550531 .02452200 .00000000 .0131328'1 36 Std. Residual -2.544 1.757 .00() .94'1 36 Stud. Residual -2.710 1.802 .003 1.009 36 Deleted Residual -.04026689 .02578055 .00010027 .01513739 36 Stud. Deleted Residual -3.051 1.873 -.008 1.048 36 Mahal. Distance .736 12.227 3.889 2.801 36 Cook's Distance .000 .197 .03'1 .044 36 Centered Leverage Value .021 .349 .11 'I .080 36


Charts Histogram nal P-P Plot of ftegnuu;:;ion Standardized Residual


•l ·2 ·1 0

Reg:roso:lon Standardized Realdua\

Scatterplot

Dependent Variable; Ri- Rf

0

0 '0 0 ' 0 0

00 q, 0 0

0 ' ' o'

0 ' ' 0

' "'

0

0

MtOll•H2f·15 Sld.tm.•U41 N •~5

0

0

Dependent Variable: Ri ~Rf

Obt•ervnd Cum Prob

7. Output Megah Regression


Mean Std. Deviation RI-Rf .0259551 .06476999 Rm-Rf .0205003 .07365322 SMB 31.0658229 .39388607 HML 5.3252886 1.07562969 UMD .0292129 .06624454

N 35

35

35

35 35

Correlations

Ri-Rf Rm-~MB HML UMD -Pearson Correlation Ri-Rf 1.000 .935 -.295 -.198 .407 Rm-Rf .935 1.000 -.390 -.202 .393 SMB -.295 -.390 1.000 .644 -.215 HML -.198 -.202 .644 1.000 .067 UMD .407 .393 -.215 .067 1.000

Sig. (1-tailed) Ri-Rf .000 .042 .127 .008 Rm-Rf .000 .010 .122 .010 SMB .042 .010 .000 .107 HML .127 .122 .000 .351 UMD .008 .010 .107 .351

N Ri-Rf 35 35 35 35 35 Rm-Rf 35 35 35 35 35 SMB 35 35 35 35 35 HML 35 35 35 35 35 UMD 35 35 35 35 35


Model Variables Entered Variables Removed M ~~ er _J 1

UMD, HML, Rm - Rf, SMB(a)


Model Summary(b)

Model R R Sauare Adiusted R Sauare 1 .944(a) .890


.876

Ent

Std. Error of ~he Estimate i Durbin-Watson

. 02282239 I 2. 009

ANOVA(b)


1 Regression .127 4 .032 60.961 .OOO(a)



.001

Coefficients( a)

Unstandardized Coefficients Standardized

Coefficients Model

Std. B Error Beta t

1 (Constant) -.808 .426 -1.896 Rm-Rf .831 .061 .945 13.516 SMB .027 .014 .167 1.930 HML -.007 .005 -.120 -1.455 UMD .078 .067 .080 1.167

a Dependent Vanable: RI - Rf



Sia. Tolerance VIF .068

.000 .747 1.338

.063 .988 1.049

.156 .540 1.251

.252 .781 1.281


1 Correlations UMD 1.000 -.268 -.338 .228 HML -.268 1.000 .028 -.649 Rm-Rf -.338 .028 1.000 .240 SMB .228 -.649 .240 1.000

Covariances UMD .004 -8.88E-005 -.001 .000 HML -8.88E-005 2.45E-005 8.44E-006 -4.57E-005 Rm-Rf -.001 8.44E-006 .004 .000 SMB .000 -4.57E-005 .000 .ODO

a Dependent Vanable: R1 - Rf Collinearity Diagnostics(a)

Condition Variance Proportions Model Dimension Eigenvalue Index

<Constant\ Rm-Rf SMB HML UMD 1 1 3.340 1.000 .00 .01 .00 .00 .02

2 1.112 1.733 .00 34 .00 .00 .18 3 .525 2.522 .00 .53 .00 .00 .73 4 .023 12.054 .00 .06 .00 .60 .02 5 3.95E-005 290.836 1.00 .06 1.00 40 .05

a Deoendent Vancble: R1 - Rf


Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value -.1251232 .1347002 .0259551 .06111929 35 Std. Predicted Value -2.472 1.779 .000 1.000 35 Standard Error of Predicted Value .004 .021 .008 .003 35

Adjusted Predicted Value -.1427445 .1312955 .0258363 .06205048 35 Residual -.04365483 .04891615 .00000000 .02143790 35 Std. Residua~ -1.913 2.143 .000 .939 35 Stud. Residual -2.081 2.200 -.001 1.004 35 Deleted Residual -.05169155 .05151970 .0001188'1 .02472769 35 Stud. Deleted Residual -2.212 2.361 -.003 1.037 35 Mahal. Distance .280 27.164 3.886 4.536 35 Cook's Distance .000 .160 .032 .048 35 Centered Leverage Value .008 .799 .114 .133 35

a Dependent Variable: RI - Rf

Charts Histogram

lormal P-P Plot of Ragronsion Standardized Residual


•l ·I

Scatterplol

Dependent Variable: RJ • Rf

• , " ~ ' ' " ' ,, ~ ' ' 0 ' 0 .0 o·&-o OJ' _o • , 0

" ' 0 0 ° , ' ~ 0

c 0 ' .Q 0 ' I., ~ ' ~ •

0

Mn~•·1llf-14 Sl.tl.Ow.~u» N•l$

' '

0

' 0

Oependont Variable: RI - Rf

£ E il

l Observed cum Prob

8.0utput PANIN Regression


Mean Std. Deviation RI-Rf .0245739 .07117359 Rm-Rf .0205317 .07259365

SMB 30.448075 .45170181 0 HML 3.0400194 1.20066229 UMD .0275D61 .D72226D4

N

36 36

36

36 36

Correlations

Ri- Rf Rm-Rf Pearson Correlation Ri- Rf 1.DOO .961

Rm -Rf .961 1.DOO SMB -.411 ··.443 HML -.510 -.521 UMD .41D .387

Sig. (1-tailed) Ri - Rf .DOD Rm-Rf .000 SMB .006 .D03 HML .OD1 .D01 UMD .006 .D10

N Ri - Rf 36 36 Rm- Rf 36 36 SMB 36 36 HML 36 36 UMD 36 36


SMB HML - -.411 -.510

-.443 -.521

1.DDD .837

.837 1.0DD

-.372 -.290

.OD6 .DD1

.003 .DD1

.ODO

.ODD

.013 .043

36 36

36 36

36 36

36 36

36 36

Model Variables Entered 1 UMD, HML, Rm - Rf, SMB(a)

Variables Removed I Method I er · I Ent


Model Summary(b)

Adjusted R Model R R Sauare Sauare 1 .963(a) .927 .918


Std. Error of the Estimate

.02038114

Durbin-Watson

1.705 -

--UMD

.410

.387

-.372

-.29D

1.00D

.006

.010

.013

.043

36 36

36

36

36

ANOVA(b)

Model Sum of Squares Df 1 Regression .164 4

Residual .013 31

Total .177 35 a Predictors: (Constant), UMD, HML, Rm - Rf, SMB b Dependent Variable: Ri - Rf

Mean Sauare F .041 98.!l56

.000

Coefficients( a)

Sia. .OOO(a)

Unstandardized Standardized Collinearity Model Coefficients Coefficients Sig. Statistics

Std. B Error Beta t Tolerance VIF

1 (Constant) -.464 .425 -1.092 .283

Rm-Rf .917 .058 .935 15.762 .ODO .666 1.5 02

SMB .016 .014 .101 1.106 .277 .281 3.5 62

HML -.005 .006 -.090 -.965 .342 .267 3.7 44

UMD .059 .054 .060 1.098 .:181 .786 1.2 73

a Dependent Vanable: R1 - Rf Coefficient Correlations( a)


1 Correlations UMD 1.000 -.135 -.294 .253 HML -.135 1.000 .3:29 -.793 Rm-Rf -.294 .329 1.000 -.060 SMB .253 -.793 -.O!lO 1.000

Covariances UMD .003 -4.03E-005 -.001 .000 HML -4.03E-005 3.08E-005 .000 -6.34E-005 Rm-Rf -.001 .000 .003 -5.04E-005 SMB .000 -6.34E-005 -5.04E-005 .000

a Dependent Vanable: R1 - Rf Collinearity Diagnostic.s(a)

Model Dimension Eigenvalue Condition Variance Prooortions

Index J.Q9nstant\ Rm-Rf SMB HML UMD

1 1 3.163 1.000 .00 .01 .00 .00 .02 2 1.231 1.603 .00 .25 .00 .00 .20 3 .547 2.405 .00 .48 .00 .00 .70 4 .059 7.315 .00 .26 .00 .38 .02 5 3.09E-005 319.799 1.00 .00 1.00 .62 .07


Residuals Statistics( a)

Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value -. 1427052 '1510293 .0245739 .06854023 36 Std. Predicted Value -2.441 1.845 .000 1.000 36 Standard Error of Predicted Value .004 .020 .007 .003 36

Adjusted Predicted Value -.1110052 '1444741 .0271037 .06363184 36 Residual -.03101788 .04388092 .00000000 .01918118 36 Std. Residual -1.522 2.153 .000 .941 36 Stud. Residual -1.577 2.209 -.016 1.013 36 Deleted Residual -. 10070419 .04617782 -.00252984 .02751824 36 Stud. Deleted Residual -1.618 2.367 -.009 1.035 36 Mahal. Distance .275 32.890 3.889 5.314 36 Cook's Distance .000 4.724 .158 .784 36 Centered Leverage Value .008 .940 .111 '152 36


Charts

Histogram ·ma1 P~P Plot of R.egresnlon Standardized Residual

Oitpendant Variable: RI· Rf

.; .\ 0 l 2

Regression standardized Reslduaf

Scattorplot

Dependent Variable: Ri ~Rf

0

0 ' 0

0 o•

0 o, 0 0 Oo

0 ' 0 0 0 0

0 'B ' .

0

0

M1~n•HE·lS S\'J.Dw~0.041 N •36

0

0

0


Ollsenrod Cum Prob

9.0ntput Pinisi Regression


Model Variables Entered 1 UMD, HML, Rm - Rf, SMB(a)


Variables Removed M eth2[J

er _J Ent

Model Summary(b)

Std. Error of the Model R R Square Adjusted R Square Estimate Durbin-Watson

1 .962(a) .926


.916

ANOVA(b)

.02062825 -

Model Sum of Squares df Mean Square I 1 Regression .164 4



Coefficients( a)


Std. B Error Beta

1 (Constant) -.057 .326 Rm -Rf .927 .058 .946 SMB .002 .011 .010 HML .004 .008 .029 UMD .040 .055 .043


::I 0

96.415 .OOO(a)

t '

:Sig.

1---.174. .863

16.093 .000

.135 .894

.418 .679

.731 .470 ---Residuals Statistics(a)

Minimum Predicted Value -.1253245 Std. Predicted Value -2.189 Standard Error of Predicted Value .004

Adjusted Predicted Value -.1199921 Residual -,02802240 ....... ' ..... . .

Maximum

.1523670

1.866

.011

.1459122

.04463182

-Mean

.0245739

.000

.007

.0246766

.00000000

Lltd. Deviation

I .06847472

1.000

.002

.06867615

.01941374

1.537

N 36

36

36

36

36

Stud. Residual -1.509 2.220 Deleted Residual -,03457454 .04698484

Stud. Deleted Residual -1.542 2.381 Mahal. Distance .360 8.340 Cook's Distance .000 .141 Centered Leverage Value .010 .238

a Dependent Variable: Ri - Rf

Charts

Histogram

Dependent Variable: RI. Rr

Moon•9.37E·ta

iliif"'"""i--'~·f.;"'·•o.~1 -2 -I 0 1 2

Regreoolon standardized Residual

Scatwrplot

Dependent Variable: RI • Rt

0 0 oO

~ 0 00

0 0

0 0

0 0

0 ~o'b, Q 0

0 0

0

-.002 1.014 36

,00010272 .02257709 36

,006 1.036 36 3.889 2.330 36

.033 .039 36

.111 .067 36

Nonna! P.P P!Ot of Regression Standardized Residual

Dtlpondont Variable: RI ·Rf

/ 0

0

• . /

00 0

02 04 oG o.a

Obt.orvml Cum Prob

10. Output Rencana Cerdas Regression


Mean Std. Deviation Ri-Rf .0267339 .06970359 Rm-Rf .0205317 .07259365

SMB 30,6286417 .51217777

HML 2.1965583 .71998464 UMD .0310706 .07214492

N 36

36

36

36

36

Correlations

Ri-Rf Rm-Rf Pearson Correlation Ri-Rf 1.000 .976

Rm-Rf .976 1.000 SMB -.350 -.391 HML -.308 -.345 UMD .436 .396

Sig. (1-tailed) Ri-Rf .000 Rm-Rf .000 SMB .018 .009 HML .034 .020 UMD .004 .008

N Ri-Rf 36 36 Rm-Rf 36 36 SMB 36 36 HML 36 36 UMD 36 36


SMB I -IM L

-.350 -.. l08

-.391 -. 845

1.000 068 .968 1.( )00

-.395 -. :l51

.018 034

.009 020

000

.000

.009 018

36 36

36 36

36 36

36 36

36 36

--Model Variables Entered Variables Removed Method 1 UMD, HML, Rm - Rf, SMB(a)


Model Summary(b)

Model R R Square Adiusted R Souare 1 .979(a) .959 .954

Enter

Std. Error of the Estin1at13

. 01500860

UMD

.436

.396

-.395

-.351

1.000

.004

.008

.009

.018

36

36

36

36

36

Durbin-Watson

2.204 ----

.

ANOVA(b)

Model I Sum of Squares df Mean Square 1 Regression .163 4



Coefficients( a)

Unstandardized Standardized

.041

.000

F Sig.

180.979 .OOO(a)

Model Coefficients Coefficients Collinearttv Statistics Std. ~;ig.

B Error Beta t Tolerance 1 (Constant) -.489 .608 -.805 .427

Rm-Rf .933 .040 .972 23.390 .000 .768 SMB .017 .021 .122 .796 .432 .057 HML -.006 .014 -.063 -.425 .•374 .060 UMD .074 .040 .077 1.852 .074 .767 -a Dependent Var.1able: RI - Rf


Model

UMD 1 Correlations UMD 1.000

HML

-.100

I 'lm - Rf

-.271

SMB

:172

-.963

.185

HML -.100 1.000 Rm- Rf -.271 -.114 SMB .172 -.963

Covariances UMD .002 -5,76E-005 HML -5,76E-005 .000 -6, Rm-Rf .000 -6,55E-005 SMB .000 .000



Condition Model Dimension Eigenvalue Index (Constant) -

Rm 1 1 3.245 1.000 .00

2 1.178 1.660 .00 3 .528 2.478 .00 4 .048 8.194 .00 ~ ................ '"'""" ................. ,.. , --

-.114

1.000

.185

.000

551~-005

.002

.000

1.000

.000

.000

.000

.000

-Variance Prooortions

- F .(

:f

11

·10

.e ;9

,( 16 ·-

SMB HML

.00 .00

.00 .00

.00 .00

.00 .08 . -- --

VIF

1.303

17.656

16.635

1.303

UMD

.02

.19

.68

.08 --


-Minimum Maximum Mean Std. Deviation N

Predicted Value -.1219207 .1501386 .0267339 .06825742 36 Std. Predicted Value -2.178 1.808 .ODO 1.000 36 Standard Error of Predicted Value .003 .007 .005 .001 36

Adjusted Predicted Value -.1203044 .1513109 .0268326 .06820066 36 Residual -,02927529 .03495414 .00000000 .01412495 36 Std. Residual -1.951 2.329 .ODO .941 36 Stud. Residual -2.199 2.563 -.003 1.019 36 Deleted Residual -,03719855 .04234704 - .01659728 36 ,00009866 Stud. Deleted Residual -2.354 2.841 -.001 1.056 36 Mahal. Distance .350 6.978 3.889 1.983 36 Cook's Distance .000 .278 .036 .063 36 Centered Leverage Value .010 .199 .111 .057 36


Charts HistoDram nnal P-P Plot of Regression Standardized Residual

Dependent Varlabla: RI- Rf

·2 ·I

Rogresslon Standardized Residual

Scatterplot

Dependent Variable; RI· Rf

~ " 0

~ 1

"' ] 0 0 0 0 • 0 Q 8'9 aO.

~ 0 0

a' 0 , 0 0 • o; 0 '

0

0

MOM•·l-7&17 Std 0f~.•0.M1

''"®

Q

Q 0

0


Ob~mrvud Cun1 Prob

11. Output Schroder Regression


Mean Std. Deviation Ri - Rf .0259500 .07605566 Rm-Rf .0205317 .07259365 SMB 30.8794222 .46736627 HML 3.5813806 1.58531891 UMD .0291350 .07734248

N 36

36

36

36

36 .. _ Correlations

Ri -Rf Rm-Rf SMB Pearson Correlation Ri-Rf 1.000 .980 -.384

Rm-Rf .980 1.000 -.363

SMB -.384 -.363 1.000

HML -.383 -.365 .969 UMD .449 .398 -.432

Sig. (1-tailed) Ri-Rf .000 .010 Rm-Rf .000 .015 SMB .010 .0·15

HML .011 ,0'14 .000 UMD .003 .008 ,004

N Ri-Rf 36 36 36 Rm-Rf 36 36 36 SMB 36 36 36 HML 36 36 36 UMD 36 36 36


Model Variables Entered Variables Removed 1 UMD, Rm - Rf, HML, SMB(a)


Model Summary(b)

Adjusted R Model R R Sauare Souare 1 .983(a) .965 .961



.01501628

HML UMD -.38:3 .449

-.361i .398

.961) -.432

1.001) -.404

-.404 1.000

.01·1 .003

"°14 .008

.00() .004

.007

.oo;r 3(l 36

36 36

3fl 36

3() 36 3() 36

Meth

Enter

D~in-Watson

2.033

ANOVA(b)

Model Sum of Squares df Mean Square I F Sig.

1 Regression .195 4 .049 Residual .007 31 .000 Total .202 35


Coefficients( a)

Model Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients

Std. t B Error Beta

1 (Constant) .019 .667 .029 Rm-Rf .996 .039 .950 25.341 SMB .000 .022 -.003 -.021 HML .000 .007 -.007 -.054 UMD .065 .038 .066 1.709



Model

UMD Rm-Rf 1 Correlations UMD 1.000 -.292

Rm-Rf -.292 1.000 HML -.083 .075 SMB .173 -.008

Covariances UMD .001 .000 Rm-Rf .000 .002 HML -2.00E-005 1.93E-005 SMB .000 -7.46E-006


216.714 .OOO(a)

-Collinearity Statistics

Sig. Tolerance VIF

.977

.000 .792 1.263

.983 .659 1.303

.957 I .861 1.028

.091 I .741 1.349

HML SMB

- 083 '173

075· -.008

1. 000 -.961

-961 1.000

-2.06E-005 .000

1.93E-005- -7. 46E-006 4.24E-005 .000

000 .000


Model Dimension Eigenvalue Condition Varianc:e Proportions Index

(Constant) Rm-l'lf I SMB HML UMD 1 1 3.136 1.000 .00 .01 I .00 .00 .02

2 1.245 1.587 .00 .27; .OD .DO .2D 3 .540 2.4D9 .00 .134 .00 .00 .63 4 .D79 6.319 .00 .07 .00 .08 '13 5 6.8DE-006 679.170 1.00 .OD, 1.00 9'' - ~ .03



-Minimum Maximum Mean Std. Deviation N -Predicted Value -.1374588 .1663203 .0259500 .07473115 36

Std. Predicted Value -2.187 1.878 .000 1.000 36 Standard Error of Predicted Vah:e .003 .009 .005 .001 36

Adjusted Predictec Value -.1387845 .1576092 .0260340 .07465622 36 Residual -.04282968 .02803651 .00000000 .01413218 36 Std. Residual -2.852 1.867 .000 .941 36 Stud. Residual -3.231 2.132 -.003 1.034 36 Deleted Residual -.05495338 .03666076 -.00008404 .01710162 36 Stud. Deleted Residual -3.902 2.270 -.015 1.122 36 Mahal. Distance .858 10.560 3.889 2.439 36 Cook's Distance .000 .591 .044 .110 36 Centered Leverage Value .025 .302 .111 .070 36


Charts

Histogram nal P-P Plot of Regression Standardla:ed Residual

Oopondent Variable: RI· Rf

·J ·2 ·I

RegroHlon Standatdlzed Rasldual

Scatterplot

Dependcrt Variable: Ri ·Rf

! • ! 1 ' ' ] ' 0 of ' ' ' ' ' i 0 •' " ' • t <fio S, ~oo

• i' ' ~

' •

,~

Mun~UE·\5 std. Dfv •• 0.941 "'u


0.6 0.8 ,, Obtlorvnd Cum Prob

12. Output Si Dana Saham Regression


Mean Std. Deviation Ri- Rf .0290883 .07340036 Rm-Rf .0205317 .07259365 SMB 30,3714222 .55790450 HML 2.9551944 1.16646207 UMD .0333022 .07391141

Ri- Rf Pearson Correlation Ri- Rf 1.000

Rm-Rf .978 SMB -.342 HML -.285 UMD .441

Sig. (1-tailed) Ri-Rf

Rm-Rf .000 SMB .021 HML .046 UMD .004

N Ri- Rf 36 Rm-Rf 36 SMB 36 HML 36 UMD 36

N 36

36

36

36

36

Correlations

-Rm-Rf SMB HML. UMD

.978 -.342 -.285 .441

1.000 -.404 -.324 .410

-.404 1.000 .954 -.346

-.324 .954 1.000 -.241

.410 -.346 -.241 1.000

.000 .021 .046 .004

.007 .027 .007

.007 .000 .019

.027 .000 .079

.007 .019 .079

36 36 36 36

36 36 36 36

36 36 36 36

36 36 36 36

36 36 36 36 --Variables Entered/Removed(b)

Model 1

Variables Entered UMD, HML, Rm - Rf, SMB a)

Variables Removed


Model Summary(b)

Adjusted R Model R R Square Square 1 .986(a) .971 .968



.01322082

ANOVA(b)

Dl irbin-Watson

2.077

Standard Error of Predicted Value

Adjusted Predicted Value

Residual

Std. Residual

Stud. Residual

Deleted Residual

Stud. Deleted Residual

Mahal. Distance

Cook's Distance

Centered Leverage Value

a Dependent Variable: Ri - Rf

Charts

.003

-.1273306 -,02235663

-1.691 -1.741

-,02368776 -1.803

.829

.000

.024

.009

.1492735 .02654247

2.008

2.092 .02882704

2.221 13.895

.147

.397

.005 .001 36

.0289758 .07229828 36

.00000000 .01244243 36

.000 .941 36

.004 1.008 36 .00011252 .01431513 36

.007 1.027 36 3.889 2.794 36

.031 .033 36

.111 .080 36

ormal P~P Plot of Regression Standardized Residual

i' "

L • ! i· I

Hlatogrum

Oepondont Varloblo: RI· Rf

-2 .1 0 I 2

Rcigr11Hion Standllnilzed R11$ltlual

Oepeodoot Vllfiablo; RI. Rf

_, . Rt{lfllHion Standllrdlzod Pradia:«I Vi;1uo

l.!<•n•-OUlS-l~ 50! Oov •O.!l4\ H =lG

Dependent Vadable: RI - Rf

'' O~reiv11d Cum Prob

Lampiranm Hasil Output RAW RETURN

Summarize Case Processing Summary(a)

-Cases

Included Excluded Total

N Percent N Percent N Percent " RAW RETURN 432 100.0% 0 .0%1 432 100.0%

a Limited to first 432 cases.

Case Summaries( a)

RAW RETURN

1 .0422 2 .0254 3 .1520 4 .0653 5 -.0107 6 .1114 7 .1280 8 .0420 9 .0064 10 .0774 11 -.0535 12 -.0016 13 .0223 14 -.0063 15 .0760 16 .0361 17 .1393 18 .0494 19 .0148 20 .0398 21 -.0085 22 -.0689 23 .0043 24 -.0174 25 -.0034 26 -.1565 27 -.1149

29 -.1310 30 .0083 31 .0475 32 .0237 33 .0828 34 -.9539 35 20.7154 36 -.0137 37 .0563 38 .0443 39 .1657 40 .0567 41 .0013 42 .1096 43 .1488 44 .0678 45 .0137 46 .1046 47 -.0354 48 -.0111 49 .0616 50 -.0064 51 .0833 52 .0568 53 .1419 54 .0339 55 .0690 56 .0263 57 -.0012 58 -.0394 59 .0198 60 .0014 61 .0232 62 -.1306 63 -.1249 64 -.1004 65 -.0711 66 .0213 67 .0927 68 .0440 69 .0921 70 .1285 71 -.0608 72 -.0360 73 .0729

76 .0956 77 -.0036 78 .1299 79 .1424 80 .0626 81 .0085 82 .1082 83 -.0241 84 -.0054 85 .0422 86 .0107 87 .0606 88 .0456 89 .1407 90 .0283 91 .0452 92 .0304 93 .0210 94 -.0562 95 .0165 96 .0082 97 .0211 98 -.1320 99 -.1347 100 -.1288 101 -.0805 102 .0093 103 .0539 104 -.0033 105 .0837 106 .1080 107 -.0659 108 .0003 109 .0594 110 .0411 111 .1462 112 .0919 113 -.0084 114 .1245 115 .1351 116 .0524 117 .0008 118 .0967 119 -.0314 120 -.0114 1 ?1

123 .0682 124 .0386 125 .1347 126 .0706 127 .0446 128 .0472 129 -.0053 130 -.0359 131 .0183 132 .0132 133 .0381 134 -.1281 135 -.1174 136 -.0966 137 -.0693 138 -.0015 139 .0773 140 .0230 141 .0856 142 .1043 143 -.0798 144 -.0103 145 .0605 146 .0623 147 .1605 148 .0663 149 -.0065 150 .1283 151 .1298 152 .0605 153 -.0021 154 .0757 155 -.0622 156 -.0015 157 .0281 158 -.0030 159 .0853 160 .0465 161 .1336 162 .0216 163 .0465 164 .0272 165 .0046 166 -.0603 167 .0077 1fiA

170 -.1425 171 -.1151 172 -.1121 173 -.0851 174 .0194 175 .0599 176 -.0006 177 .0758 178 .1061 179 -.0730 180 -.0148 181 .0777 182 .0550 183 .1821 184 .1050 185 -.0109 186 .1056 187 .0997 188 .0481 189 -.0268 190 .0898 191 -.0692

'1 192 .0101 ·;

193 .0444 194 -.0185 i'

' 195 .0608 196 .0489

I 197 .1449 198 .0202 !

199 .0582 200 .0436 201 .0559 202 -.0414 203 -.0050 204 -.0198 205 .0019 206 -.1460 207 -.1136 208 -.0709 209 -.0786 210 .0038 211 .0705 212 .0378 213 .0796 214 .0894 215 -.0458 ,.,,~

skripsi diajukan kepada fakultas ekonomi dan ilmu sosial...

Documents