Pasar Modal dan Pasar Uang - Efisiensi Pasar Modal

EFISIENSI PASAR MODAL

Konsep efisiensi pasar membahas tentang bagaimana pasar merespons informasi yang mempengaruhi pergerakan harga sekuritas menuju ke arah keseimbangan baru. Istilah efisiensi pada dasarnya bisa diartikan secara berbeda sesuai dengan konteks penggunaan istilah tersebut. misalnya, dari sudut pandang pengalokasian aset, efisiensi dapat diartikan sebagai suatu kondisi dimana aset-aset yang ada sudah teralokasikan dengan optimal. demiian pula misalnya dalam konteks aplikasi teknologi, efisiensi bisa diartikan sebagai pengaplikasian teknologi yang memerlukan biaya operasi paling murah. Sedangkan, jika dilihat dari sudut pandang investasi, efisiensi berarti bahwa harga pasar yang terbentuk sudah mencermubkan semua informasi yang tersedia. Efisiensi dalam konteks investasi juga bisa diartikan dalam kalimat “ tidak seorang investor pun bisa mengambil untung dari psar” atau diistilahkan sebagai “no one can beat the market.”  Artinya, jika pasar efisien dan semua informasi bisa diakses secara mudh dan dengan biaya yang murah oleh semua pihak di pasar, maka harga yang terbentuk adalah harga keseimbangan, sehingga tidak seorang investor pun bisa memperoleh keuntungan tak normal dengan memanfaatkan informasi yang dimilikinya.

1. KONSEP PASAR MODAL EFISIEN

Untuk bidang keuangan, konsep pasar yang efisien adalah pasar di mana harga semua sekuritas yang diperdagangkan telah mencerminkan semua informasi yang tersedia. Dalam hal ini, informasi yang tersedia bisa meliputi semua informasi yang tersedia baik informasi di masa lalu (misalkan  laba perusahaaan tahun lalu), maupun informasi saat ini (misalkan rencana kenaikan dividen tahun ini), serta informasi yang bersifat sebagai pendapat/opini rasional yang beredar di pasar yang bisa mempengaruhi perubahan harga (misal, jika banyak investor di pasar berpendapat bahea harga saham akan naik, maka akan informasi tersebut nantinya akan tercermin pada perubahan harga saham yang cenderung naik).

Konsep pasar efisien menyiratkan adanya suatu proses penyesuaian harga sekuritas menuju harga keseimbangan yang baru, se sebagai repons atas ibformasi baru yang masuk ke pasar. Meskipun proses penyesuaian harga tidak harus berjalan dengan sempurna, tetapi yabg dipentingkan adalah harga yang terbentuk tersebut tidak bias. Dengan demikian, pada waktu tertentu pasar bisa overadjusted  atau underadjusted ketika bereaksi terhadap informasi baru, sehingga harga baru yang terbentuk tersebut bisa jadi bukan merupakan harga yang mencerminkan nilai intrinsik dari sekuritas tersebut. Jadi hal yang penting dari mekanisme pasar efisien adalah harga yang terbentuk tidak bias dengan estimasi harga keseimbangan. Harga keseimbangan akan terbentuk setelah investor sudah sepenuhnya menilai dampak dari informasi tersebut.

            Pada gambar 7.1. diberikan ilustrasi mengenai konsep pasar yang efisien. Gambar tersebut menjelaskan tentang proses penyesuaian harga suatu saham perusahaan ketika terdapat informasi baru harga suatu saham perusahaan tersebut. Pada saat informasi tersebut diumumkan (t=0) harga saham berada pada posisi Rp1.000,00. Jika pasar efisien maka informasi tersebut akan dengan cepat tercermin pada harga saham yang baru. Investor akan dengan cepat menyesuaikan harga saham sesuai dengan nilai saham yang baru. Misalnya, karena adanya informasi baru yang masuk ke pasar, dan menyebabkan nilai baru dari saham terserbut adalah Rp1.200,00, maka dalam pasar yang efisien, harga saham akan naik dengan cepat ke nilai Rp1.200,00.

GAMBAR 7.1. Proses penyesuaian harga saham terhadap informasi

            Akan tetapi, jika proses penyesuaian harga pasar saham tersebut tidak berjalan dengan efisien maka akan ada lag dalam proses tersebut dan hal ini di tunjukkann oleh garis putus-putus pada gambar 7.1.. walaupun akhirnya harga saham ajan berada pada Rp1.200,00, tetapi hal itu akan memakan waktu tertentu. Oleh karena itu, hal penting yang perlu diperhatikan adalah bahwa lamanya waktu penyesuaian yang dibutuhkan pada  proses tersebut tidak dapat diperkirakan dengan pasti sebelumnya, dan garis putus-putus dalam gambar di atas hanya sebagai ilustrasi guna menjelaskan konsep pasar yang efisien.

            Ada beberapa kondisi yang harus terpenuhi untuk tercapainya pasar yang efisien berikut ini:

1.      Ada banyak investor yang rasional dan berusaha untuk memaksimalkan profit. Investor-investor tersebut secara aktif berpartisipasi di pasar dengan menganalisis, menilai, dan melakukan perdagangan saham. Di samping itu, mereka juga merupakan price taker, sehingga tindakan dari satu investor saja tidak akan mampu mempengaruhi harga dari sekuritas.

2.      Semua pelaku pasar dapat memperoleh informasi pada saat yang sama dengan cara yang murah dan mudah.

3.      Informasi yang terjadi bersifat random.

4.      Investor bereaksi secara cepat terhadap informasi baru, sehingga harga sekuritas akan berubah sesuai dengan perubahan nilai sebenarnya akibat informasi tersebut.

Jika kondisi-kondisi tersebut teroenuhi, maka akan terbentuk suatu pasar yang para investornya dengan cepat melakukan penyesuaian harga sekuritas ketika terdapat informasi baru di pasar (informasi ini terjadi secara random), sehingga harga-harga sekuritas di pasar tersebut akan secara cepat dan secara penuh mencerminkan semua sekuritas tersebut terjadi secara random maka perubahan harga yang terjadi akan bersifat independen satu dengan lainnya dan bergerak secara random pula. Artinya, perubahan harga yang terjadi hari ini tidak tergantung kepada perubahan harga yang terjadi di waktu yang lalu karena harga baru tersebut berdasarkan pada reaksi investor terhadap informasi baru yang terjadi secara random.

2. HIPOTESIS PASAR EFISIEN

Aspek penting dalam menilai efisiensi pasar adalah seberapa cepat suatu informasi baru diserap oleh pasar yang tercermin dalam penyesuaian menuju harga keseimbangan yang baru. Pada pasar efisien, harga sekuritas akan dengan cepat terevaluasi dengan adanya informasi penting yang berkaitan dengan sekuritas tersebut. Sedangkan pada pasar yang kurang efisien, harga sekuritas akan kurang bisa mencerminkan semua informasi yang ada, atau terdapat lag dalam proses penyesuaian harga, sehingga akan terbuka celah bagi investor untuk memperoleh keuntungan dengan memanfaatkan situasi lag  tersebut. dalam kenyataannya, sulit sekali ditemui baik itu pasar yang benar-benar efisien ataupun benar-benar tidak efisien. Pada umumnya, pasar akan efisien tetapi pada tingkat tertentu saja.

Gambar 7.2. memperlihatkan informasi bagi suatu saham. Lingkaran pertama (1) merepresentasikan informasi apapun yang relevan bagi penilaian saham yang dapat dipelajari dengan menganalisis sejarah harga pasar saham; seluruh informasi yang relevan bagi penilaian saham. Contohnya: apakah harga saham telah meningkat atau menurun dan apakah ini berimplikasi di masa mendatang? Lingkaran (1) merupakan bagian dari lingkaran kedua (2) yang menyatakan informasi yang tersedia pada publik, misalnya publikasi perusahaan serta informasi mengenai industri dan perekonomian. Selanjutnya lingkaran (2) merupakan bagian dari lingkaran ketiga (3), yang menyatakan seluruh informasi yang juga meliputi informasi rahasia orang dalam. Masing-masing ketiga bentuk efisiensi pasar berikut ini mengasumsikan jenis informasi yang berbeda dalam merefleksikan harga saham.

 

                                                                                                                      

GAMBAR 7.2. Himpunan informasi bagi suatu saham

Konsep pasar efisien ini memang menarik untuk dibahas ataupun diteliti karena merupakan konsep dasar yang bisa membantu kita memahami bagaimana sebenarnya mekanisme harga yang terjadi di pasar. Untuk memudahkan penelitian tentang efisiensi pasar, Fama (1970), mengklasifikasikan bentuk pasar yang efisien ke dalam tiga efficient market hypothesis (EMH), sebagai berikut:

1.     Efisien dalam bentuk lemah (weak form)

Berarti, semua informasi di masa lalu (historis) akan tercermin dalam harga yang terbentuk sekarang. Oleh karena itu, informasi historis tersebut (seperti harga dan volume perdagangan, serta peristiwa di masa lalu) tidak bisa lagi digunakan untuk memprediksi perubahan harga di masa yang akan datang, karena sudah tercermin pada harga saat ini. Implikasinya adalah bahwa investor tidak akan bisa memprediksi nilai pasar saham di masa datang dengan menggunakan data historis, seperti yang dilakukan dalam analisis teknikal.

2.     Efisien dalam bentuk setengah kuat (semi strong)

Pasar efisien dalam bentuk setengah kuat berarti harga pasar saham yang terbentuk sekarang telah mencerminkan informasi historis ditambah dengan semua informasi yang dipublikasikan (seperti  earning, dividen, pengumuman  stock split, penerbitan saham baru, kesulitan keuangan yang dihadapi perusahaan, dan peristiwa-peristiwa terpublikasi lainnya yang berdampak pada aliran kas perusahaan di masa yang akan datang). Pada pasar efisien bentuk setengah kuat, return tak normal hanya terjadi di sekitarpengumuman (publikasi) suatu peristiwa sebagai representasi dari respons pasar terhadap pengumuman tersebut. suatu pasar dinyatakan efisien dalam bentuk setengah kuat bila informasi terserap atau direspons dengan cepat oleh pasar (dalam satu hingga dua spot waktu atau hari di seputar pengumuman). Return tak normal yang terjadi berkepanjangan (lebih dari tiga spot waktu) mencerminkan sebagian respons pasar terlambat dalam menyerap atau menginterpretaso informasi, dan dengan demikian dianggap pasar tidak efisien dalam bentuk setengah kuat.

3.     Efisien dalam bentuk kuat (strong form)

Pasar efisien dalam bentuk kuat berarti harga pasar saham yang terbentuk sekarang telah mencerminkan informasi historis ditambah dan semua informasi yang dipublikasikan ditambah dengan informasi yang tidak dipublikasikan. Pada pasar efisien bentuk kuat, tidak akan ada seorang investor pun yang bisa memperoleh return tak normal.

Penyempurnaan atas klasifikasi efisiensi pasar (Fama, 1991):

a.       Efisiensi bentuk lemah disempurnakan menjadi suatu klasifikasi yang lebih bersifat umum untuk menguji prediktabilitas return (return predictability). Informasi mengenai pola return sekuritas, seperti return ysng tinggi di bulan Januari dan hari Jumat, tidak dapat digunakan untuk memperoleh return tak normal.

b.      Efisiensi bentuk setengah kuat diubah menjadi studi peristiwa (event studies)

c.       Efisiensi pasar dalam bentuk kuat disebut sebagai pengujian informasi privat (private information).

Pengujian Return Tak Normal

Pasar efisien mengimplikasikan bahwa return harapan adalah sepadan dengan resiko sekuritas, yang dalam hal ini diukur dengan volatilitas return sekuritas. Ketika para investor membeli saham yang beresiko tinggi, dalam jangka panjang mereka mengharap untuk menerima return yang lebih tinggi dibandingg saham-saham beresiko lebih rendah atau obligasi pemerintah. Akan tetapi dalam jangka pendek, sekuritas yang lebih beresiko mungkin memberiikan return yang lebih rendah dibanding aset-aset lainnya. Mengapa?Karena volatilitas harga mengandung kenaikan dan penurunan dalam harga.

Dalam pasar efisien, harga sekuritas seharusnya merefleksikan informasi mengenai resiko dan harapan mengenai return masa datangnya. Return yang sepadan dengan resiko saham disebut return normal. Seksi ini membahas model-model matematis yang dapat digunakan untuk menghitung return normal pada sebuah sekuritas. Sedangkan jika pasar adalah tidak efisien, sekuritas-sekuritas akan menghasilkan return yang lebih besar dibanding normalnya, yang disebut return tak normal (excess return). Dengan demikian, pengujian efisiensi pasar pada dasarnya adalah pengujian return tak normal.

Sebagai contoh, seseorang ingin mengukur seberapa cepat harga saham Telkom mengandung informasi mengenai laba yang diumumkan tanggal 30 April. Dia dapat membandingkan return realisasi atau return aktual dengan return harapan di tiap hari di seputar tanggal pengumuman. Meskipun return harapan dapat ditentukan dengan menggunakan berbagai teknik, tiga model berikut secara luas digunakan untuk menentukan return harapan dalam rangka menguji efisiensi pasar. Ketiga model ini ditunjukkan oleh Brown dan Warner pada tahun 1980.

Mean-Adjusted Returns

Jika pasar adalah efisien dan return saham bervarasi secara random di sekitar nilai sebenarnya (true value), maka rata-rata return sekuritas yang dihitung dari periode sebelumnya dapat digunakan sebagai return harapan. Jika return harian digunakan, maka kurangkan rata-rata return harian dari return harian aktual untuk memperoleh return tak normal. Formulanya adalah sebagai berikut :

            dalam hal ini :

                         = return tak normal sekuritas i pada hari t

                            = return aktual sekuritas i pada hari t

                              = rata-rata return sekuritas i selama sekian hari sebelum hari t

            Contohnya, rata-rata return saham JKL selama katakanlah 220 hari atau satu tahun terakhir adalah 0,08%. Return aktual pada suatu hari tertentu yag sedang diamati (misalnya tanggal 15) adalah 1,2%. Maka return tak normal pada hari itu adalah 1,2% - 0,08% = 0,04%.

Market-Adjusted Returns

Pergerakan saham-saham individual sering dihubungkan dengan pergerakan bersama dalam pasar. Untuk itu, satu teknik untuk menghitung return tak normal adalah dengan menghilangkan pengaruh pasar terhadap return harian sekuritas. Return tak normal dihitung dengan mengurangkan return pasar pada hari t (  ) dari return saham, seperti ditunjukkan pada persamaan berikut :

Contoh dilanjutkan, diketahui pada tanggal 15, return pasar adalah 0,05%. Maka return tak normal saham JKL pada hari itu adalah 1,2% - 0,05% =0,07%.

Market Model Returns

Teknik ini merupakan cara yang lebih canggih dengan menggambarkan hubungan antara sekuritas dengan pasar dalam sebuah persamaan regresi linier sederhana antara return sekuritas dengan return pasar. Regresi ini disebut market model, seperti yang telah didiskusikan pada bab-bab sebelumnya. Market model digambarkan dengan persamaan berikut :

                       

            Keterangan :

                    = intersep dalam regresi untuk sekuritas i. ini merupakan komponen return yang tidak tergantung dengan return pasar.

                     = koefisien regresi yang meyatakan slope garis regresi. Ini mengukur perubahan yang diharapkan dalam return sekuritas sehubungan dengan perubahan dalam return pasar.

                     = kekeliruan regresi. Ini mengukur deviasi return yang diobservasi dengan retur yang diprediksi oleh regrei dan mempunyai nilai harapan sama dengan nol.

                        Untuk menghitung return tak normal dengan menggunakan market model, nilai-nilai  dan  dicari dengan menggunakan data return dari periode waktu yang tidak mengandung peristiwa yang sedang diteliti.

                        Contohnya diteruskan, misalnya peristiwa yang diteliti pada saham JKL terjadi pada 10 Oktober. Dengan data return harian saham JKL dan return IHSG selama tahun tersebut, maka persamaan regresi dicari dengan menggunakan return harian dari Januari dampai dengan September. Misalkan persamaan regresi yang diperoleh adalah  = 0,04 + 1,4 (). Selanjutnya return harapan harian [E()] saham JKL mulai awal Oktober dihitung menggunakan persamaan market model pada return pasar aktual () pada hari t. Return tak normal harian ditentukan dengan mengurangkan return realisasi dari return harapan pada hari t. Misalkan pada tanggal 15 Oktober diketahui return aktual saham JKL adalah 1,2% dan return pasar adalah 0,05%, maka tak normal return pada tanggal itu adalah 1,2 – [0,04 + 1,4 (0,05)] = 1,09%.

                        Jika pasar adalah efisien dan peristiwa yang diteliti (misalnya informasi laba) sudah terkandung pada harga sekuritas, maka return tak normal di sekitar tanggal pengumuman laba seharusnya berfluktuasi secara random di sekitar nol. Sebaliknya ketidakefisienan pasar akan ditunjukkan jika return tak normalmenunjukkan sebuah trend sebelum atau sesudah pengumuman dibuat untuk publik.

                        Untuk mengukur besarnya return tak normal bagi ketiga model yang telah dibahas, return-return tak normal harian dijumlahkan selama periode peristiwa sehingga menghasilkan return tak normal kumulatif (cummulative abnormal return, CAR).

                       

                        CAR seharusnya sama dengan nol jika pasar adalah efisien. CAR bernilai positif atau negarif menunjukkan adanya trend dalam residual, yang mengimplikasikan ketidakefisienan pasar.Mengapa?Karena informasi tidak sepenuhnya terkandung pada harga saham di tanggal pengumuman.

PENGUJIAN TERHADAP HIPOTESIS PASAR EFISIEN

                        Pengujian terhadap hipotesis pasar efisien pada dasarnya bisa dibagi dalam tiga kelompok pengujian berdasarkan klasifikasi hipotesis pasar efisien yang akan diuji. Pengujian hipotesis pasar efisien dalam bentuk lemah bisa diuji dengan melakukan pengujian prediktabilitas return. Pengujian ini meliputi pengujian pola return (harian, mingguan, maupun bulanan); engujian prediktabilitas return jangka pendek maupun jangka panjang; serta pengujian hubungan return dengan karakteristik perusahaan. Pengujian hipotesis pasar efisien dalam bentuk setengah kuat bisa dilakukan dengan pengujian event studies, untuk mengamati pengaruh pengumuman suatu informasi terhadap perubahan harga sekuritas. Sedangkan pengujian hipotesis pasar efisien dalam bentuk kuat bisa dilakukan dengan pengujian private information.

Pengujian Prediktabilitas Return

Pengujian prediktabilitas return dapat dilakukan dengan berbagai cara, antara lain dengan:

1.      Mempelajari pola returnseasonal.

2.      Menggunakan data return di masa yang lalu, baik untuk prediktabilitas jangka pendek maupun jangka panjang.

3.      Mempelajari hubungan return dengan karakteristik perusahaan.

Pola Return Sekuritas

Sejumlah penelitian telah menunjukkan adanya suatu pola dalam return sekuritas.  Pola tersebut menunjukkan adanya tingkat return yang lebih tinggi atau lebih rendah pada saat tertentu baik dalam periode harian, mingguan, maupun tahunan.

Pola harian. Salah satu pola return yang secara intensif diteliti adalah adanya perbedaan return untuk hari-hari tertentu dalam seminggu. Gibbons dan Hess (1981) menemukan bahwa return pada hari senin akan lebih rendah dibandingkan dengan hari lain di Bursa Saham New York. Penelitian tersebut dilakukan dengan menggunakan data harian selama 17 tahun (1962-1978), dan menemukan adanya return yang negatif pada hari perdagangan Senin, yaitu sebesar -33,5%. Selanjutnya mereka juga membagi periode tersebut menjadi dua sub periode, yaitu 1962-1970 dan 1970-1978, dan hasil yang didapat juga sama, yaaitu terjadinya return  yang negatif pada hari perdagangan Senin. Gibbons dan Hess juga menemukan bahwa return yang positif terjadi pada hari perdagangan Rabu dan Jumat.

Hasil Studi Gibbons dan Hess ini diringkas pada Gambar 7.3. jika demikian, apakah seorang investor dapat mengambil keuntungan dengan mengetahui pola harian ini? Secara statistik, hasil-hasilnya memang signifikan. Namun secara ekonomis, perbedaan rata-rata return  antar hari adalah tidak berarti karena investor harus membayar biaya komisi dan biaya transaksi lainnya. Namun, studi ini menyarankan bahwa ketika pada waktunya investor ingin membeli saham, maka waktu terbaik untuk membeli adalah pada saat pembukaan bursa di hari selasa untuk memanfaatkan penurunan harga pada hari senin.

Gambar 7.3 Hasil studi Gibbons dan Hess

Harris (1986) melakukan penelitian mengenai pola return dalam satu hari (intraday Pattern) dan hari bursa dalam seminggu (day off the week pattern) dengan menggunakan data 14 bulan dari bulan Desember 1981 sampati dengan Januari 1983. Harris menemukan juga bahwa pada hari senin terdapat return yang sangat negatif tetapi pada empat hari lainnya return-nya positif. Return yang sangat negatif di hari senin tidak terjadi di sepanjang hari itu, tetapi setengahya terjadi pada saat penutupan pasar di hari jumat dan pembukaan pasar di hari senin. Penurunan return yang terbesar terjadi pada 45 menit pertama perdaganan di hari senin. Sesudah itu, return di hari senin akan sama dengan hari-hari lainnya. Harris juga menemukan bahwa setiap hari terjadi kenaikan harga pada 30 menit terakhir perdagangan.Sehingga hasil pengumuman tersebut menyarankan investor untuk menjual saham pada hari jumat dan melakukan pembelian sesudah 45 menit pertama perdagangan di hari senin. Tetapi perlu diperhatikan bahwa penelitian ini hanya mengamati data dalam jangka waktu yang singkat dan pasar mungkin sudah menyesuaikan pola tersebut, sehingga strategi dengan menggunakan pola tersebut tidak akan berhasil mendapatkan return tak normal yang diharapkan.

Pola Bulanan. Banyak penelitian jmenemukan bahwa pada bulan Januari terdapat return yang lebih tinggi dibandingkan dengan bulan-bulan lainnya dan ini biasanya terjadi pada saham yang nilainya kecil (small stock). Fama (1991) menemukan bahwa pada periode 1941-1981 return di bulan Januari lebih tinggi dibandingkan dengan bulan-bulan lainnya, dan perbedaan yang lebih besar terjadi pada saham yang nilai kapitalisasi pasarnya kecil. Sedangkan untuk periode 1982 sampai dengan Januari 1991, Fama juga menemukan hal yang sama, tetapi perbedaan return di bulan Januari untuk small stock dan larger stock tidak terlalu besar. Return tak normal di bulan Januari untuk smal stock umumnya relatif tinggi pada hari-hari awal bulan.

Fenomena tersebut  sering disebut dengan January effect, dan penelitiannya juga sudah banyak dilakukan di luar bursa Amerika. Gultekin dan Gultekin (1983) mempelajari January effect dengan menggunakan data dari 17 negara termasuk Amerika Serikat. Mereka menemukan bahwa di semua negara tersebut terjadi return yang relatif lebih tinggi di bulan Januari. Kato dan Shallheim (1985) juga melakukan penelitian mengenai january effect dan hubungannya dengan ukuran saham (size) di Bursa Saham Tokyo. Hasil yang diperoleh adalah tidak adanya hubungan antara return saham dengan ukuran saham.

January effect ini juga terjadi pada obligasi. Keim dan Stambaugh (1984), mempelajari pola return di pasar obligasi selama 1926-1978, dan diteukan bahwa rata-rata pada bulan Januari, hanya obligasi yang kualitasya lebih rendah saja yang dapat memberikan return tak normal.

Keim (1989), mengemukakan bahwa January effect  dapat dijelaskan dengan mikrostruktur. Pencatatan return umumnya menggunakan harga penutupan setiap bulan atau dengan rata-rata harga penawaran dan permintaan jika saham tidak aktif diperdagangkan. Keim menemukan bahwa perdagangan terakhir di bulan Januari umumnya berada pada harga penawaran, sehingga return di hari-hari awal januari akan tinggi.

Kleim juga menemukan adanya tendensi bahwa saham yang berada pada harga penawaran pada akhir perdagangan bulan Desember, terlihat lebih jelas terjadi pada saham-saham yang kecil.Selain itu small stock juga mempunyai perbedaan harga penawaran dan permintaan (bid and ask spread price) yang besar dan harga saham yang relatif lebih rendah. Oleh karena itu January effectakan lebih jelas terlihat pada small stock.

Penjelasan lain mengenai penyebab tingginya return di bulan Januari (khususnya hari-hari awal bulan) adalah tax-selling hypothesis. Pada akhir tahun banyak penasihat investasi yang menyarankan investor untuk menjual sekuritas yang mengalami kerugian sebelum akhir tahun, dan pada awal tahun membeli sekuritas yang sama. Tindakan ini akan menciptakan tax loss untuk investor. Jika jumlah tax loss tersebut substansial maka dapat digunakan untuk menutup biaya transaksi yang terjadi.Tindakan menjual di akhir Desember dan membeli di awal bulan Januari inilah yang menyebabkan penurunan harga pada akhir Desember dan kenaikan di bulan Januari. Branch (1997) dan Reinganum (1983), menemukan bahwa pembelian sekuritas yang menurun secara substantial di bulan Desember akan mendapatkan tak normal return di bulan Januari. Branch menganalisis trading rule yang meliputi pembelian sekuritas yang mengalami return rendah di minggu terakhir bulan Desember. Dia menemukan bahwa sekuritas tersebut pada empat minggu pertama pada tahun berikutnya akan mengalami kenaikan harga yang lebih cepat dibandingkan dengan pasar secara keseluruhan, dengan perbedaan risiko yang sangat kecil.

Penelitian yang dilakukan oleh Reinganum (1981) juga menemukan hal yang konsisten dengan penelitian Branch. Di samping itu Reignanum juga menemukan bahwa sekuritas yang dijual untuk tujuan tax-loss (sebagian besar adalah small stock) umumnya ada pada bid price di bulan Desember. Sehingga tax-selling hypothesis dan penjelasan mikrostuktur secara bersamaan dapat menjelaskan adanya return yang tinggi di bulan Januari.

Beberapa penelitian lain menunjukkan temuan yang tidak konsisten dengan tax-selling hypothesis. Jones, Pearce dan Wilson (1987) meneliti tax-selling hypothesis tersebut menggunakan data tahun  1821-1917, yaitu pada periode waktu sebelum dikenalkannya pajak pendapatan. Mereka menemukan bahwa  January effect tidak berbeda secara signifikan dengan January effect yang ditemukan setelah dikenalkannya pajak pendapatan.

Hal yang sama juga ditemukan di bursa Tokyo dan Belgia, dimana January effect yang terjadi tidak harus mempunyai capital gain tax. Di Australia yang tidak menerapkan tahun pajak di bulan Desember juga diketemukan adanya return yang tinggi di bbulan Januari sehingga bertentangan dengan tax-selling hypothesis.

Pada pasar yang efisien, pola seasonal  tersebut seharusnya tidak terjadi. Investor yang melihat adanya return yang tinggi di bulan Januari akan mulai melakukan pembelian di akhir bulan Desember untuk mendapatkan return tak normal. Perilaku pembelian investor tersebut akan menyebabkan pola seasonal yang ada menjadi hilang. Tetapi ternyata return tinggi di bulan Desember tidak dapat sepenughnya dapat dijelaskan dengan baik, sehingga January effect merupakan suatu penyimpangan bagi pasar yang efisien.

Memprediksi Return dari Data Return di Waktu Lalu

Prediksi Jangka Pendek

Dilakukan untuk mengetahui apakah return pada periode sebelumnya (sehari atau beberapa hari sebelumnya) dapat digunakan untuk memprediksi return hari ini.

Beberapa cara pengujian dalam prediksi jangka pendek :

1. Uji Korelasi

Uji korelasi adalah pengujian hubungan linear antara return hari ini dengan return di waktu lalu. Semakin tinggi korelasi antara return masa lalu dengan return saat ini, artinya semakin tinggi kemampuan return masa lalu tersebut untuk memprediksi return masa depan.

                                   

a = tingkat return harapan

b = hubungan antara return waktu lalu dengan return hari ini

e = angka random (variabilitas return yang tidak berhubungan dengan retun sebelumnya)

T = 0 = hubungan return hari ini dengan return sehari sebelumnya

T = 1 = hubungan return hari ini dengan dua hari sebelumnya

Persamaan diatas diperoleh dengan mengkorelasikan return hari ini (r_t) dengan return sebelumnya (r_t-1-T).  Jika koefisien korelasi yang didapat kemudian dikuadratkan, maka hasilnya akan menunjukkan besarnya bagian dari return hari ini yang dapat dijelaskan return yang terjadi sebelumnya.

2. Run Test

Koefisien korelasi cenderung dipengaruhi oleh data return yang bersifat ekstrem (terlalu besar ataupun kecil). Oleh sebab itu, perlu dilakukan alternatif analisis yang bisa menghilangkan dampak dari data yang ekstrim tersebut, yaitu dengan memberikan tanda pada perubahan harga. Teknik analisis ini tidak akan terpengaruh oleh adanya perubahan-perubahan hargs yang ekstrem, dan disebut sebagai analisis run.

Perubahan harga ditandai dengan (+) bila terjadi kenaikan harga, (-) bila penurunan harga dan 0 bila tidak terjadi perubahan. Jika perubahan harga berhubungan positif, maka kecenderungannya a + akan diikuti oleh a + dan a – juga diikuti a -. Urutan tanda yang sama diantara tanda yang berbeda disebut run. Misal perubahan harga suatu sekuritas adalah + - - - - + + + 0. Dalam contoh tersebut ada empat run, terdiri dari satu run pertama dengan satu bentuk perubahan positif (+), satu run kedua yang terdiri dari empat bentuk perubahan negatif (----), satu run ketiga yang terdiri dari tiga bentuk perubahan positif (+++), dan satu run keempat berupa satu bentuk perubahan nol (0).

Bila perubahan harga sekuritas mempunyai hubungan atau korelasi yang positif dari waktu ke waktu, maka diharapkan akan terjadi sedikit perubahan run. Sedangkan, jika terdapat korelasi negatif, maka akan banyak perubahan run.

3. Filter Test

Pola return yang lebih kompleks juga bisa menghasilkan return tidak normal, dan pola tersebut tidak dapat diuji hanya dengan menggunakan dua cara diatas. Cara sederhana untuk menguji keberadaan pola return yang lebih kompleks tersebut adalah dengan menguji apakah ada strategi perdagangan (trading rule) berdasarkan informasi harga di masa lalu yang dapat digunakan oleh investor untuk mendapatkan return tak normal di pasar. Teknik ini sering disebut dengan filter rule.

Teknik filter rule biasanya dilakukan dengan membandingkan return yang didapat jika melakukan strategi perdagangan aktif tertentu dengan return yang didapat jika investor melakukan strategi beli dan simpan. Strategi perdagangan tersebut biasanya dilakukan dengan cara melakukan pembelian ketika harga mengalami kenaikan sebesar x % dari batas atas yang sudah ditentukan, dan menjual ketika harganya mengalami penurunan sebesar y % dari batas bawah yang sudah ditentukan. Strategi ini menunjukkan kapan investor sebaiknya melakukan pembelian dan kapan menjual sekuritas tersebut yang disebut timing strategy.

4. Relative Strength

Salah satu cara yang banyak dikenal untuk mengkombinasikan informasi harga sekuritas di masa lalu untuk memilih saham adalah dengan cara yang disebut kekuatan relatif (relative strength).

Contoh aturan relative strength yang pernah dikemukakan oleh LevI (1967), yaitu dengan membandingkan harga suatu saham saat ini () dengan harga rata-rata saham tersebut selama beberapa periode ().

Misalnya, jika harga rata-rata () adalah harga rata-rata saham j pada waktu t selama 27 minggu, dan () adalah harga saham j pada waktu t. Maka relative strength saham tersebut adalah sebesar    /  . Menurut Levy, sekuritas yang dipilih adalah sekuritas yang mempunyai rasio X% tertinggi, dan saham tersebut bisa dibeli dengan jumlah uang tertentu.

Prediksi Jangka Panjang

Fama and French (1988), serta Poterba and Summers (1988) telah meneliti korelasi return dengan jangka waktu pengujian yang relatif lebih lama. Fama and French melakukan pengujian dengan menggunakan data periode 1926-1985, dan menemukan bahwa terdapat korelasi sebesar -0,25 untuk jangka waktu tiga tahun dan korelasi sebesar -0,40 untuk jangka waktu empat tahun. Sedangkan Potterba and Summers, melakukan pengujian dengan metodologi yang berbeda, dan juga menemukan hal yang hampir sama. Tetapi hasil ini banyak diragukan karena adanya kelemahan dalam statistik dan setelah tahun 1940 kondisi korelasi sangat kecil dan tidak signifikan.

Hubungan Return dan Karakteristik Perusahaan

Telah banyak penelitian yang menemukan adanya hubungan antara karakterstik perusahaan dengan return tak normal yang bisa diperoleh investor. Beberapa karakteristik tersebut antara lain ukuran (size), nilai pasar dibagi dengan nilai buku (market to book value), serta dividen dibagi dengan harga saham (earning price).

Hubungan antara karakteristik perusahaan dengan return tak normal ini dinyatakan sebagai sebuah anomali dalam pasar yang efisien, karena dalam pasar yang efisien, secara teoritis tidak ada yang seorang pun investor yang bisa memperoleh return tak normal dengan menggunakan informasi karakteristik perusahaan.

Size Effect. Banz (1981) menunjukkan bukti empiris paling awal mengenai adanya size effect, yaitu adanya kecendurungan saham-saham perusahaan kecil yang mempunyai return lebih tinggi dibanding saham-saham perusahaan besar.

Nilai pasar dibagi dengan nilai buku (market to book). Fama dan French (1991), Lakonishok, Shleifer dan Vishny (1993), serta Cahn, Hamao dan Lakonishok (1991) melakukan penelitian tentang hubungan nilai market to book dengan return saham. Mereka menemukan ada perbedaan return antara saham yang mempunyai market to book value yang tinggi dibanding saham yang mempunyai market to book value rendah. Saham-saham yang mempunyai market to book value yang tinggi akan cenderung mempunyai tingkat return yang lebih besar dibandingkan saham-saham yang mempunyai market to book value rendah.

Earning Price. Basu (1977) melakukan penelitian mengenai hubungan antara rasio earning/price (E/P), dengan tingkat return tak normal yang diperoleh dengan menggunakan CAPM. Reinganum (1981) menemukan bukti empiris bahwa dampak E/P ini sangat berhubungan dengan size effect, bahkan Fama dan French (1991) menemukan bahwa jika dilakukan pengendalian terhadap faktor ukuran perusahaan dan market to book, maka dampak E/P ini akan hilang.

            Rasio harga terhadap laba (price earning (P/E) ratio), atau menggunakan rasio E/P, merupakan satu indikator nilai yang digunakan banyak investor. Basu meneliti kinerja portofolio yang dibentuk berdasarkan rasio harga terhadap laba (price earning (P/E) ratio) selama periode April 1957 sampai dengan Maret 1971. Pada awal tiap bulan, dia meranking saham-saham berdasarkan rasio P/Enya. Sebanyak 20% saham dengan rasio P/E tertinggi dikelompokkan pada grup A, 20% berikutnya pada grup B, dan seterusnya sampai grup E dengan rasio P/E terendah. Portofolio dibentuk kembali dengan cara sejenis pada awal tiap tahun. Selanjutnya kinerja tiap portofolio dievaluasi selama periode waktu penelitian.

 

Prediksi return jangka panjang dengan menggunakan karakteristik perusahaan dan pasar. Return obligasi dan saham dalam jangka panjang cenderung dapat diprediksi dengan menggunakan data yang berhubungan dengan tingkat return pasar dan struktur tingkat suku bunga. Proporsi return jangka panjang yang dapat dijelaskan data-data tersebut terlihat relatif tinggi. Fama dan French (1988) menemukan bahwa 25% return selama dua sampai empat tahun dapat dijelaskna dengan menggunakan data karakteristik pasar.

1.     Studi Peristiwa ( Event Study )

Penelitian yang mengamati dampak dari pengumuman informasi terhadap harga sekuritas. Penelitian event studies umumnya berkaitan dengan seberapa cepat suatu informasi yang masuk ke pasar dapat tercermin pada harga saham.

1.1.          Metodologi Studi Peristiwa

1.1.1.   Mengumpulkan sampel.

Berupa perusahan-perusahaan yang mempunyai pengumuman yang mengejutkan pasar (event). Peubahan harga dapat terjadi jika ada event yang mengejutkan pasar, misalnya, adanya pengumuman perusahaan yang akan melakukan merger, stock splits, penerbitan saham baru atau pengumuman mengenai earning perusahaan. Tetapi, hal penting yang perlu diperhatikan dalam menggunakan earning sebagai event adalah kita perlu menentukan bahwa informasi earning tersebut harus bersifat mengejutkan pasar.Pengumuman earning yang mengejutkan terjadi bila earning tersbut besarnya tidak sesuai dengan yang diharapkan.

1.1.2.   Mengidentifikasi hari pengumuman atau event.

1.1.3.   Menentukan periode analisis.

Periode analisis dibagi menjadi dua yaitu:

1.   periode estimasi untuk menghitung return yang diharapkan E(R_i)

2.   periode pengamatan (jendela) untuk menghitung return aktual dan return tak normal.

Periode estimasi biasanya berkisar 30 hingga 100 hari sebelum periode pengamatan. Periode pengamatan biasanya dihitung dalam hari. Jika penelitian menggunakan periode pengamatan 21 hari sekitar pengumuman, maka 10 hari sebelum pengumuman ditandai dengan hari ke -10,-9,-8,...,-1. Hari ke-0 mencerminkan hari pengumuman peristiwa. Sedangkan hari setelah pengumuman akan ditandai dengan hari ke +1, +2, +3,..., +10.

1.1.4.   Menghitung return aktual masing-masing sampel setiap hari selama periode pengamatan.

1.1.5.   Menghitung return tak normal.

      Dihitung dengan mengurangi return aktual yang sebenarnya terjadi dengan return yang diharapkan. Beberapa penelitian menggunakan model equilibrium market untuk menghitung return harapan, sedangkan beberapa penelitian lainnya biasanya menggunakan indeks pasar:

Return Abnormal = AR_it = R_it – E(R_it)

1.1.6.   Menghitung rata-rata return tak normal semua sampel setiap hari.

Dari data yang diperoleh, kita dapat menggambarkan adanya pengaruh event tehadap perubahan harga selama periode pengamatan yang ditentukan.

1.1.7.   Terkadang return tak normal harian tersebut digabungkan untuk menghitung return tak normal kumulatif selama periode tertentu.

Misalnya dihitung return tak normal kumulatif selama 15 hari sebelum pengumuman, kemudian dibandingkan dengan return tak normal kumulatif 15 hari sesudah pengumuman.

1.1.8.   Menghitung return aktual masing-masing sampel setiap hari selama periode pengamatan.

Data yang diperoleh kemudian diolah menjadi informasi dan disimpulkan untuk mengetahui dampak pengumuman terhadap perubahan harga yang terjadi.

2.     Pengujian Private Information

Pengujian  private information meliputi pengujian apakah pihak insider perusahaan dan kelompok investor tertentu yang dianggap mempunyai akses informasi lebih baik, dapat memperoleh return tak normal dibandingkan dengan return pasar umumnya.

Pihak-pihak yang disebut insider adalah direktur, manajer, karyawan atau pemegang saham yang dianggap bisa mendapatkan informasi yang sesungguhnya mengenai perusahaan yang tidak dapat dilakukan oleh pihak lainnya.Pihak insider ini bisa memperoleh informasi sebelum informasi tersebut dipublikasikan. Dengan demikian, mereka akan dapat memanfaatkan kemudahan akses informasi tersbut untuk memperoleh return tak normal.

Pihak insider umumnya diharuskan melaporkan kegiatan perdagangannya kepada suatu komisi yang bertindak sebagai pengawas bursa.

3.     Implikasi Pasar Modal Efisien

Belum semua kaum praktisi pasar modal bisa menerima konsep mengenai pasar yang efisien ini.Sebagian investor percaya bahwa pasar inefisien, sehingga mereka bisa memanfaatkan inefisiensi pasar tersebut untuk mendapatkan return tak normal.Meskipun demikian, di sisi lain, banyak kalangan akademisi yang percaya bahwa pasar efisien pada tingkat tertentu itu ada.

Investor yang percaya bahwa pasar dalam kondisi yang tidak efisien akan menerapkan strategi perdagangan aktif. Investor tersebut secara aktif melakukan perdagangan di pasar agar bisa mendapatkan return yang lebih besar dibandingkan dengan return pasar. Untuk itu mereka akan melakukan analisis-analisis baik analisis teknis maupun analisis fundamental. Investor yang percaya mengenai adanya pola tertentu dalam pergerakan harga yang dapat digunakan untuk memperoleh return akan melakukan analisis teknikal untuk menentukan nilai intrinsik dari suatu sekuritas. Mereka akan berusaha mencari saham-saham yang tidak mencerminkan nilai intrinsik yang sebenarnya, kemudian akan melakukan penjualan atau pembelian saham tersebut untuk memperoleh return tak normal yang melebihi return pasar. Sedangkan bagi investor yang percaya pasar dalam kondisi efisien akan cenderung menerapkan strategi perdagangan pasif, dengan membentuk portofolio yang bisa mereplikasi indeks pasar. Investor seperti ini percaya bahwa tidak ada satu investor pun yang dapat memperoleh return yang lebih besar dari return pasar.

Implikasi hipotesis pasar efisien terhadap investor yang berinvestasi di pasar modal bisa juga dilihat dari implikasinya terhadap investor yang menerapkan analisis teknikal maupun analisis fundamental dalam penilaian dan pemilihan saham.Bagi investor yang menerapkan analisis teknikal, mereka pada dasarnya percaya bahwa pergerakan harga saham di masa datang bisa diprediksi dari data pergerakan harga saham di masa lampau. Dengan demikian, investor yang menerapkan analisis teknikal akan bergantung pada informasi masa lalu (historis) tentang data harga dan volume perdagangan saham, untuk memperkirakan harga saham di masa datang. Dalam situasi seperti ini, jika hipotesis pasar efisien dalam bentuk lemah benar, maka tindakan investor yang melakukan analisis teknikal sudah tidak akan memberi nilai tambah lagi bagi investor, karena harga pasar saham yang terjadi sudah mencerminkan semua informasi pergerakan harga dan volume saham historis.

Sedangkan implikasi hipotesis pasar efisien terhadap investor yang melakukan analisis fundamental adalah sebagai berikut. Analisis fundamental merupakan analisis saham yang dilakukan dengan mengestimasi nilai intrinsik saham berdasar informasi fundamental yang telah dipublikasikan perusahaan  (seperti laporan keuangan, perubahan dividen dan lainnya) untuk menentukan keputusan menjual atau membeli saham. Dalam situasi seperti ini, jika hipotesis pasar efisien dalam bentuk setengah kuat adalah benar, dimana semua informasi fundamental yang dipublikasikan perusahaan sudah tercermin dalam harga pasar, maka tindakan investor yang melakukan analisis fundamental untuk memperoleh tak normal return juga sudah tidak bermanfaat lagi.