1

ESENSI DAN HIRARKI RISIKO-

RETURN PASAR

dari sudut pandang perilaku investor

Dr. Musdalifah Azis, A.Md, SE, M.Si

FAKULTAS EKONOMI

UNIVERSITAS MULAWARMAN

SAMARINDA

2014

2

PRAKATA

Syukur Alhamdulillah penulis panjatkan ke hadirat Allah SWT, yang telah

melimpahkan Taufiq dan Hidayah-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan

Diktat ini .

Gagasan yang melatari tajuk penulisan ini timbul dari pengamatan penulis

terhadap pergerakan return saham perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek

Indonesia tersebut. Dan dalam pengamatan penulis bahwa menggunakan metode

analisis capital assets pricing models dalam menganalisis pergerakan return saham

sebagai dampak dari kecendrungan pergerakan harga saham yang mengalami

kenaikan dan penuruan dapat membentuk model CAPM yang baik. Penulis

bermaksud menyumbangkan beberapa konsep analisis CAPM yang menjadi dasar

pertimbangan untuk mengetahui metode-metode pergerakan fluktuasi return dari

beberapa pakar ahli mengenai pengukuran return saham.

Esensi dan hirarki risiko-return pasar ini ditujukan bagi para akademisi

dan praktisi manajemen dan keuangan agar lebih memahami model-model CAPM

dan diktat ini juga ditujukan pula bagi mahasiswa S1, S2 maupun S3, dan para

manajer non-keuangan, dan praktisi bisnis sebagai upaya kajian teoritik bagi

pengembangan teori dan literature pustaka mengenai metode CAPM.

Semoga segala bantuan yang diberikan kepada penulis mendapat balasan

yang setimpal dari Allah SWT dan semoga kesederhanaan penulisan ini akan dapat

memberikan manfaat dan kebaikan bagi kita semua.

Samarinda 10 Juli 2014

Dr. Musdalifah Azis, SE., M.Si

3

DAFTAR ISI

Halaman

BAB 1. HUBUNGAN RISIKO-RETURN PASAR DAN PENILAIAN ASET

BERISIKO 5

BAB 2. BUKTI MENGENAI EFISIENSI PASAR DAN VALIDITAS CAPM 11

BAB 3. PERUSAHAAN INVESTASI DAN KEPUTUSAN PEMBIAYAAN 21

BAB 4. BELANJA MODAL RENCANA DI BAWAH KETIDAKPASTIAN 24

BAB 5. PEMBIAYAAN JANGKA PANJANG DAN RISIKO KEUANGAN 29

BAB 6. PEMBIAYAAN JANGKA PANJANG DAN RISIKO KEUANGAN:

LANJUTAN 32

BAB 7. MODEL PERILAKU YANG TERBENTUK DARI FUNDAMENTAL DAN

TEKNIKAL PADA PASAR MODAL SHANGHAI 37

BAB 8. ANALISIS KOMPLEMENTASI ALAMI FUNDAMENTAL DAN

TEKNIKAL 40

BAB 9. ANALISIS FUNDAMENTAL AND TEKNIKAL, PENGGANTI ATAU

PELENGKAP? 41

BAB 10. PENGGUNAAN ANALISA FUNDAMENTAL DAN TEKNIKAL OLEH

BURSA DEALER: BUKTI INDIA 45

BAB 11. PENILAIAN SAHAM, SEBAGAI AKSES KRITIKAN PERANAN

ANALISIS FUNDAMENTAL DAN TEKNIKAL 57

BAB 12. NILAI EKONOMIS INFORMASI FUNDAMENTAL DAN TEKNIKAL

PADA PASAR VALAS YANG SEDANG BERKEMBANG 67

BAB 13. SIKLUS DAN KETIDAKLINIERITASAN PERILAKU PERAN DARI

CHARTISTS AND FUNDAMENTALISTS 84

BAB 14. ANALISIS FUNDAMENTAL DAN TEKNIKAL HARGA SAHAM 96

BAB 15. PERDAGANGAN INVESTOR INDIVIDU DAN RETURN SAHAM 115

BAB 16. PERILAKU INVESTOR DAN PERILAKU HARGA SAHAM 118

BAB 17. TEKNIKAL, FUNDAMENTAL DAN PENGGABUNGAN INFORMASI

UNTUK MEMISAHKAN ANTAR PEMENANG DAN PECUNDANG 120

BAB 18. MODEL KONSEPTUAL PERILAKU INVESTOR 122

BAB 19. PSIKOLOGI BIAS INVESTOR 125

BAB 20. ANALISIS KERANGKA FUNDAMENTAL DALAM MENGANALISIS

TEKNIKAL 127

BAB 21. TIPE INVESTASI 140

BAB 22. PERILAKU PERDAGANGAN ANTARA SATU JENIS TIPE DAN MULTI

TIPE INVESTOR 142

BAB 23. DETERMINAN PERILAKU INVESTOR 144

BAB 24. INVESTOR BERKATA DAN APA YANG INVESTOR LAKUKAN 146

4

BAB 25. BAGAIMANA RESIKO YANG DIINVESTASIKAN: PERANAN

PERLAKUAN RISIKO, PERSEPSI RISIKO DAN KEPERCAYAAN DIRI

YANG TINGGI 151

BAB 26. SIAPA, KAPAN DAN MENGAPA MENGHADAPI RISIKO:

DETERMINAN ATAS PERUBAHAN INVESTOR MENGHADAPI RISIKO 155

BAB 27. ASAL – USUL PERILAKU 158

BAB 28. PERILAKU INVESTOR YANG ASIMETRIK ANTARA SISI PEMBELI

DAN PENJUAL 161

BAB 29. ANALISIS FUNDAMENTAL, TEKNIKAL DAN PROGRAM

METASTOCK 166

DAFTAR PUSTAKA 204

INDEKS 208

5

BAB 1. HUBUNGAN RISIKO-RETURN PASAR DAN

PENILAIAN ASET BERISIKO

Dengan mengembangkan teori ekuilibrium untuk menentukan harga

sekuritas-sekuritas yang beresiko, model itu disebut sebagai capital asset pricing

yang menghubungkan borrower dan keputusan investor. Dengan begitu informasi

yang tersedia bagi manajer perusahaan sebagaimana sekuritas tersebut diterbitkan

yang akan dinilai di dalam pasar modal. Pada analisis pembahasan ini untuk

menunjukkan kombinasi aksi-aksi seluruh konsumen dalam menentukan harga

sekuritas individu. Kesempatan-kesempatan berinvestasi pada beberapa sekuritas,

ketika ada pada secara individual mempunyai ekspektasi-ekspektasi sama,

uniknya menentukan harga sekuritas yang pasokannya tetap. Pembahasan itu juga

menunjukkan bagaimana pasar menetapkan nilai sekuritas masing-masing dengan

mempertimbangkan kontribusi terhadap risiko dan return suatu portofolio yang

dimiliki bersama oleh semua investor.

1.1 Risiko Harga pasar: berasal Capital Market Line (CML)

Persaingan sempurna pasar modal di mana semua investor memiliki

harapan yang sama mengenai distribusi return untuk mendapatkan satu

periode oleh karena efek yang berisiko. Tindakan gabungan dari semua

investor menyiratkan, karena pilihan mereka selalu melibatkan pembelian

kombinasi m dan sekuritas bebas resiko, bahwa baik m dan sekuritas tanpa

risiko akan dihargai oleh permintaan agregat investor untuk investasi

berisiko.

Expexted return dan risiko setiap portofolio investor ditunjukkan sebagai

berikut :

( ) ( ) ( ) dan ( ) ( ) ( )

x = proporsi aset bebas resiko investor

x-1 = poporsi harta yang diinvestasi dalam portofolio pasar

slope garis CML diistilahkan sebagai risiko harga pasar per unit

ditunjukkan sebagai berikut :

( )

( )

E m

σ

(0,rf)

CML

[𝜎(��𝑚),𝐸(��𝑚)]

Gambar 1. Capital Market Line

6

Dan dengan menggunakan Capital Market Line, hubungan antara return

dan risiko yang dipilih setiap investor, ditunjukkan sebagai berikut :

( ) [ ( )

( )] ( )

Salah satu implikasi dari hal tersebut di atas adalah bahwa dalam pasar

yang sempurna dengan harapan homogen, semua orang dapat, dan akan,

pilih portofolio pasar ketika memilih kombinasi efek berisiko untuk

memasukkan ke dalam portofolio nya.

1.2 Risiko dan Return Sekuritas : menurunkan Security Market Line (SML)

sekarang kita menggunakan ide-ide yang mendasari garis pasar modal

untuk mendapatkan hubungan keseimbangan risk-return sekuritas idividu.

Dengan cara ini kita dapat mempelajari bagaimana sebuah perusahaan

individu atau sekuritas-sekuritas yang diterbitkannya dapat bernilai.

Ditemukan bahwa resiko sekuritas berdasarkan pada bagaimana sekuritas

berkontribusi terhadap risiko portofolio pasar. Standar deviasi return

sekuritas individu tidak mengukur resikonya karena deviasi standar

portofolio return investasi seluruh investor yang bersangkutan.

Dari gambar 2 diatas, maka untuk dua aset yang berisiko menggunakan

rumus sbb :

Slope Garis CML = ( )

( )

( )[ ( ) ( )]

( ) ( ) ( )

( ) ( ) ( ) ( )

( ) [ ( ) ( ) ( )]

⁄

1.3 Bentuk Umum Security Market Line

Gambar 2. Mean standard deviation relationships in choosing a portfolio of

two risky securities

E(��𝑝)

Slope = 2

σ(��𝑝)

.14

[𝜎(�� ),𝐸(�� )]

.11

.06

.08

[𝜎(�� ),𝐸(�� )]

2 [𝜎(�� ) 𝜎(�� )],

2 [𝐸(�� ) 𝐸(�� )]

.025

(. 0005)

2(. 0005)

σ

E

m

(0,rf)

SML

[𝜎(��𝑗),𝐸(��𝑗)]

Gambar 3. Deviation of the Security Market Line

A

B

A’

7

Dari gamabar 3 terlihat bahwa portofolio pasar akan terletak di kurva

effecient set AA’. Untuk menentukan letak portofolio pasar ini, perlu

dikombinasikan antara aktiva-aktiva berisiko di portofolio dengan aktiva bebas

resiko. Kombinasi ini ditunjukkan oleh garis lurus pada gambar 3 diatas. Semua

investor diasumsikan akan melakukan investasi di portofolio yang sama, yaitu

portofolio pasar.

Pada gambar 3 di atas menunjukkan ekuilibrium CML, efficient frontier dari

aset sekuritas yang berisiko dan juga kombinasi portofolio σ-E yang memasukkan

extra proporsi sekuritas j dalam pasar yang mempunyai banyak sekuritas.

Definisikan x menjadi proporsi sekuritas j dalam portofolio sekuritas j dan

portofolio pasar m. Ketika x=0, kita hanya mempunyai portofolio pasar itu saja

(titik m, yang mencakup seberapa besar jumlah ekuilibrium sekuritas j), jika x=1,

kita mempunyai portofolio yang mencakup hanya sekuritas j, seperti yang

ditunjukkan pada titik A pada gambar tersebut, jika x positif tapi kurang daripada

1, portolio sekuritas tersebut sama dengan portofolio pasar terkecuali pada

sekuritas yang mencakup jumlah yang banyak. Hal itu ditunjukkan pada titik B.

Dan titik A’ terletak pada x<0 dan bisa diinterpretasikan sebagai portofolio seperti

portofolio pasar termasuk beberapa proporsi dasar sekuritas j yang telah

dikembalikan.

Sehingga kita menemukan bahwa expected return dan standard deviasi

return portofolio hipotetis dari :

( ) ( ) ( ) ( ) Dan

( ) [ ( ) 2 ( ) ( , ) ( ) ( )] ⁄

Pada gambar 4 terlihat bahwa formula SML dapat ditulis sebagai berikut :

( ) ( )

( ) ( , )

( ) {[ ( ) ] ( )⁄

( )} ( )

Karena ( ) berkorelasi secara sempurna dengan ( ) maka :

( ) [ ( )

( )] ( )

Yang merupakan persamaan CML.

E(��𝑗)

σ(��𝑚)

E(��𝑚)

𝑟𝑓

m Security Market Line

𝑐𝑜𝑣 𝑟 𝑗, 𝑟 𝑚

𝜎(��𝑚) 𝛽𝑗𝜎(��𝑚)

Gambar 4. The Security Market Line

8

Ada suatu pengukuran yang biasa digunakan dengan merujuk pada resiko

sekuritas individu disebut sebagai β coefficient. Koefisien ini didefinisikan

sebagai berikut :

( , )

( )

Sehingga diperoleh :

( ) [ ( ) ]

Menunjukkan bahwa βj mengindikasikan respon expected return sekuritas

individu terhadap expected return portofolio pasar.

1.4 Capital Asset pricing model

SML menyediakan hubungan ekuilibrium antara expected return suatu

sekuritas dan risikonya sekuritas itu sendiri juga. Manajemen perusahaan berharap

dapat mengekspresikan hubungan tersebut dalam waktu yang terindikasi pada

harga pasar saat ini suatu sekuritas perusahaan tersebut. Mari kita definisikan cash

value dari earning suatu perusahaan (termasuk nilai pasar likuid), maka

Tetapi, dalam ekuilibrium, kita tahu bahwa return perusahaan ditunjukkan oleh

SML, maka :

[

( )

( )] [

[( ⁄ ) , ]

( )]

Dari probabilitas teori dalam appendix B kita tahu bahwa, sejak Pj dan 1 adalah

konstan, maka :

,

( , )

Dengan demikian, kita punya :

( )

[

( )

( )] [

( , )

( )]

Dan dalam memecahkan persoalan Pj, kita menemukan bahwa :

( ) {[ ( ) ] ( )⁄ }[ ( , ) ( )⁄ ]

Persamaan tersebut adalah ekspresi umum nilai beberapa aset beresiko ekuilibrium

dan dikenal sebagai capital asset pricing model (CAPM).

1.5 Pemisahan Portofolio

Salah satu bentuk CML adalah komposisi daerah portofolio pasar yang tidak

berubah, baik itu terhadap investor dengan keperbedaan preferensi risikonya

maupun terhadap investor yang sama pada tingkat level kekayaan yang berbeda-

beda. Properti yang terakhir yang disebut sebagai pemisahan portofolio [Cass dan

Stiglitz (1970), Mossin (1977)], walau pengembangan dasar CML dan CAPM

9

membuat asumsi yang membatasi tentang sifat utilitas yang diperlukan untuk

mencapai pemisahan portofolio, sekarang diketahui bahwa properti dapat

mencakup untuk semua fungsi utilitas yang memiliki properti yang dikenal

sebagai risiko toleransi. Toleransi resiko mempunyai hubungan timbal-balik

dengan index risk aversion, yang disefinisikan sebagai :

( ) ( )

( )

Kemudian, jika T(w) dapat ditulis dalam formula sebagai berikut :

( )

Dimana µ dan λ adalah partikular konstan terhadap individu, utilitas yang

dimaksud untuk memperkenalkan linear risk tolerance. Utilitas properti mencakup

quadratic, logarithmic, power, dan fungsi exponential. Kemudian kapanpun

preferensi investor dapat dijelaskan dengan menggunakan fungsi-fungsi tersebut,

komposisi portofolio risiko yang terpilih akan independent dengan tingkat level

kekayaan mereka.

CAPM merupakan teori ekonomi yang menjabarkan hubungan antara risiko

dan pengembalian diharapkan, atau dengan kata lain, merupakan model

penetapan harga seguritas berisiko. CAPM menyatakan bahwa satu-satunya risiko

yang dinilai oleh investor adalah risiko sistematis, karena risiko ini tidak dapat

dihilangkan melalui diversifikasi. Intinya, CAPM menyatakan bahwa tingkat

pengembalian diharapkan dari suatu portafolio atau sekuritas sama dengan suku

bunga sekuritas bebas risiko ditambah premi risiko. Premi risiko pada CAPM

merupakan hasil dari jumlah risiko dikali risiko pasar.

Ukuran risiko setiap saham menggunakan β (beta) atau kontribusi risiko

setiap saham dalam portofolio. Analisis beta dapat diikhtisarkan sebagai berikut

:

1) Risiko suatu saham terdiri atas dua komponen yaitu risiko pasar dan

risiko perusahaan tertentu.

2) Risiko perusahaan (risiko tidak sistematis) dapat dieliminasi. Risiko

pasar (risiko sistematis) adalah satu-satunya risiko yang relevan bagi

investor yang telah melakukan diversifikasi dengan baik.

3) Karena menanggung risiko selayaknya investor mendapat kompensasi

(premi) dengan menambah tingginya keuntungan yang disyaratkan.

4) Risiko pasar suatu saham diukur dengan koefisien beta. Beberapa

patokan mengenai beta adalah :

b = 0,5 risiko suatu saham separo dari rata-rata saham umumnya.

b = 1.0 risiko suatu saham = rata-rata saham

b = 2,0 risiko suatu saham 2 kali rata-rata saham secara umum.

5) Sulit sekali memperkirakan beta yang akurat.

10

Koefisien beta merupakan indeks dari systematic risk dan dapat digunakan

untuk membuat ranking systematic risk dari asset yang berbeda-beda. Namun

koefisien beta bukan merupakan ukuran utama yang dapat diperbandingkan

secara langsung dengan total risk atau systematic risk.

11

BAB 2. BUKTI MENGENAI EFISIENSI PASAR DAN

VALIDITAS CAPM

Pasar modal menjadi efisien karena persaingan antar para analis investasi

akan membuat pasar sekuritas setiap saat menunjukkan harga yang sebenarnya.

Nilai sebenarnya tidak lain adalah harga keseimbangan yang mencerminkan semua

informasi yang tersedia bagi para investor pada suatu titik waktu tertentu.

Sekarang kita memahami tentang mengapa perubahan harga pada pasar modal

yang efisien adalah random (acak). Apabila harga-harga selalu mencerminkan

semua informasi yang relevan, maka harga-harga tersebut baru berubah apabila

informasi baru muncul.

Banyak para analis yang mempelajari bisnis perusahaan dan mencoba

membuka informasi tentang protabilitas yang akan meberikan informasi baru

terhadap harga saham. Para peneliti disebut sebagai fundamental analysts.

Persaingan diantara para peneliti fundamental ini akan cendrung untuk membuat

harga mencerminkan semua informasi yang relevan dan perubahan harga tidak

bisa di ramalkan. Analis analisl;ain hanya mempelajari catan harga dimasa yang

lalu dan mencari siklus siklus tertentu dari perubahan harga diwaktu yang lalu itu

analis analis semacam ini disebut sebagai technical analysts. Persaingan dalam

penelitan teknis akan cenderung membuat harga saat ini mencerminkan semua

informasi dalam urutan diwaktu yang lalu dan bahwa perubahan harga tidak bisa

diperkirakan dari harga di waktu yang lalu.

Pasar modal yang efisien didefinisikan sebagai pasar modal yang harga sekuritas-

sekuritasnya mencerminkan semua informasi yang relevan. Fama (1970)

mengklasifikasikan informasi menjadi tiga tipe, yaitu (i) past price changes

(perubahan harga diwaktu yang lalu), (ii) informasi yang tersedia kepada publik

(public information), dan (iii) informasi yang tersedia baik kepada publik maupun

tidak (public and private information).

Ada tiga bentuk/tingkatan untuk menyatakan efisiensi pasar modal. Pertama

adalah keadaan dimana harga-harga mencerminkan semua informasi yang ada

pada catatan harga diwaktu yang lalu. Dalam keadaan seperti ini pemodal tidak

bisa memperoleh tingkat keuntungan diatas normal dengan menggunakan trading

rules yang berdasarkan atas informasi harga diwaktu yang lalu. Keadaan ini

disebut sebagai bentuk efisiensi yang lemah (weak form effiency).

Tingkat efisiensi kedua adalah keadaan dimana harga-harga bukan hanya

mencerminkan harga-harga diwaktu yang lalu, tetapi semua informasi yang

dipublikasikan. Keadaan ini disebut sebagai bentuk efisiensi setengah kuat (semi

12

strong). Dengan kata lain, para pemodal tidak bisa memperoleh tingkat

keuntungan diatas normal dengan memanfaatkan public information.

Bentuk ketiga adalah bentuk efisiensi yang kuat (strong forms) dimana harga tidak

hanya mencerminkan semua informasi yang dipublikasikan, tetapi juga informasi

yang bisa diperoleh dari analisa fundamental tentang perusahaan dan

perekonomian. Dalam keadaan semacam ini pasar modal akan seperti rumah

lelang yang ideal : harga selalu wajar dan tidak ada investor yang mampu

memperoleh perkiraan yang lebih baik tentang harga saham. Kebanyakan

pengujian bentuk ini dilakukan terhadap prestasi berbagai portofolio yang dikelola

secara profesional.

2.1 Pengertian efisiensi pasar Modal

Pasar modal efisien terkait erat dengan pasar modal sempurna dari

pengembangan theoritical kami. Memang, gagasan pasar efisiensi digunakan untuk

menguji seberapa dekat sebuah pasar sebenarnya mendekati ideal sehingga jika

pasar adalah efisien, maka teori berdasarkan asumsi pasar sempurna dapat

digunakan dengan keyakinan tentang relevansi empiris pasar yang sempurna.

kita akan membedakan antara efisiensi internal (operasional), efisiensi

eksternal (harga), dan apa yang menjadi dikenal sebagai model permainan yang

adil. untuk pasar modal yang mengalokasikan sumber daya secara efisien, ia harus

menetapkan harga sekuritas maupun beroperasi untuk mendorong transmisi dana

untuk peluang investasi riil yang paling berharga. Operasional (internal) pasar

modal efisien adalah salah satu di mana biaya transaksi antara pembeli dan penjual

serendah mungkin. operasional Perdagangan di pasar efisien melibatkan

pembayaran biaya transaksi (minimal ekonomi), sedangkan pasar modal sempurna

mengasumsikan biaya tersebut tidak ada. Apakah biaya transaksi aktual di pasar

partikular yang sekecil mungkin adalah sebuah masalah empiris, tetapi bagi tujuan

asumsi kami, mereka tidak ikut campur secara materially dengan garis

penyelidikan utama kami yang bagaimana harga sekuritas ditentukan. Sebuah

pasar perdana adalah salah satu di mana modal baru dinaikkan; pasar sekunder

adalah salah satu di mana sekuritas luar biasa dapat dibeli dan dijual. Pasar ini

mungkin baik pasar umum seperti bursa saham atau private market seperti yang di

mana bank mengistilahkan sebagai pinjaman yang dinegosiasikan. Private market

adalah yang paling penting ( dalam hal proporsi dana mengangkat ) untuk

pembiayaan utama, pasar umum sudah yang paling penting untuk bertransaksi di

pasar sekunder.

Kebanyakan pengujian efisiensi pasar dan CAPM telah menggunakan data

harga dari pasar sekunder, biasanya bursa saham. Dalam sebuah pasar modal yang

13

menunjukkan efisiensi harga, harga sekuritas sepenuhnya mencerminkan semua

menyediakan informasi yang relevan untuk menentukan nilai. Setiap informasi

baru yang relevan dengan cepat dan akurat ( rata-rata ) disita dalam posted harga.

Pengembangan dari kesetimbangan kondisi pasar dapat dinyatakan dalam hal baik

pada return ataupun pada harga. Return dan harga dapat dihubungkan dengan

menyatakan bahwa efisiensi harga menyiratkan bahwa harapan harga suatu

sekuritas tertentu dari satu periode ke periode masa depan, bergantung pada

informasi saat ini yang relevan, sama dengan harga hari ini yang ditambah dengan

return yang diharapkan (Sepadan dengan risiko yang terlibat) untuk periode

berikutnya.

2.2 masalah Konseptual dalam pengujian CAPM

Sebelum memeriksa secara rinci hasil dari tes yang ditulis di atas, berguna untuk

menguraikan dasar konseptual mereka. Dengan cara ini pembaca dapat

memperoleh pemahaman yang lebih baik hanya pada apa yang diuji serta

bagaimana pengujian benar-benar dilakukan.

1. Mengukur hubungan return-risk suatu sekuritas

Jika kita menganggap bahwa masa lalu mencerminkan masa depan, secara

historis pengamtan keseimbangan hubungan di antara return-bebas risiko

suatu sekuritas, pasar portofolio, dan sekuritas individu mungkin cukup

diharapkan akan berlanjut di masa depan di bawah asumsi ini. kita dapat

cukup menafsirkan garis pasar keamanan sebagai persamaan regresi yang

diperkirakan dari hasil tertentu, menggunakan :

( )

Varian-varian lainnya juga digunakan dalam prosedur pengujian. Sebagaimana

contoh berikut :

Disebut sebagai market model, dan model tersebut adalah :

Hubungan itu dibenarkan dengan alasan econometric sebagai bagian dari

dasar CAPM. Dalam setiap model regresi linier, kemiringan dari garis regresi

yang diberikan oleh :

( , )

( )

Dimana dan , adalah variable acak. Artinya bahwa ketika kita

menggunakan formula tersebut kita dapat meregresikan tingkat rata-rata

return suatu sekuritas pada pembedaan antara expected return pasar portofolio

dan tingkat bebas risiko.

14

2. Portofolio Beta Nol

Risiko harga pasar CAPM sejauh ini telah didasarkan pada keberadaan

sekuritas yang bebas risiko, yaitu, salah satu return yang pasti dan benar-benar

tidak terkait dengan return pasar. Pembaca mungkin bertanya-tanya apakah benar-

benar ada, sekuritas yang bebas risiko terutama dalam sebuah dunia di mana

inflasi tidak nyata tingkat return dapat meramalkan dengan pasti jika inflasi dapat

ditentukan di muka. Jika sebuah sekuritas bebas risiko tidak ada, adalah seluruh

struktur teoretis tidak valid? dalam bagian ini menurut kami, Black ( 1972 ), yang

menyatakan bahwa alternatif masih tersedia.

Mempertimbangkan parameter , yang kita definisikan sebagai ukuran dari

respon return sekuritas terhadap return pasar portofolio.

∑

Dimana adalah ukuran risiko portofolio, xj adalah proporsi sekuritas j dalam

portolio tersebut. Sekarang sekuritas di pasar dengan berbagai macam sekuritas

yang berisiko, kita mungkin berharap beberapa untuk memiliki return negatif yang

berkorelasi dengan pasar dan dengan demikian memiliki langkah-langkah

pengukuran yang negatif. mengingat sekuritas tersebut, kita dapat melihat

bagaimana kebijakan sekuritas bisa dikombinasikan, setidaknya secara konseptual,

dapat menghasilkan portofolio untuk 0.

Kondisi ekuilibrium yang diprediksi model beta-nol Black adalah

( ) ( ) [ ( ) ]

Dimana ( ) adalah return pada portofolio beta nol. Variasi lain pada model

sebelumnya telah diajukan oleh Brennan ( 1971 ). Brennan memungkinkan untuk

bebas risiko meminjam atau pinjaman, tetapi pada tingkat bunga yang berbeda.

salah satu cara untuk mengatur pengaturan tersebut belum memastikan bahwa

semua aset bebas risiko yang akan dijual untuk mengutip harga pasar yang sama

untuk kedua peminjam dan pemberi pinjaman tetapi memiliki semua transaksi

mengalir melalui perantara yang exacts biaya (diasumsikan tetap sebagian kecil

dari jumlah transaksi) dari peminjam dan pemberi pinjaman.

Model ini mengasumsikan bahwa biaya transaksi hanya dalam bagian borrowing-

lending dari pasar modal, tidak di seluruh. Di bawah asumsi-asumsi, ini tidak ada

hubungan linear yang unik seperti dalam alternatif di atas. Lebih kepada investor

yang akan memilih satu efisien ketika portofolio pinjaman dan yang lain ketika

meminjam. Sebaliknya pilihan portofolio yang efisien akan tergantung pada

preferensi risk-return ketika tidak ada pinjaman atau pinjaman tersebut terjadi,

seperti yang terlihat pada gambar 5.

15

2.3 Uji CAPM

Berbagai tes telah dijelaskan oleh data set yang berbeda. Pada cross-sectional

maupun timeseries set return telah dipelajari, seperti memiliki kedua return

sekuritas individu dan return portofolio. Terlepas dari mana data yang digunakan,

maksudnya adalah untuk menguji tiga implikasi utama dari capm.

1. Hubungan Risk-Return harus linier.

2. Tidak ada mengukur tambahan risiko pada sistematika beta yang

berhubungan dengan expected return.

3. Expected return harus meningkat seperti halnya meningkatnya risiko

sekuritas.

Banyak tes langsung dalam bentuk cross-section dan memeriksa hubungan

linear risk-return. Di sini rata-rata return pada sebuah sampel sekuritas cross-

sectional menyusut pada setiap covariance sekuritas tersebut dengan beberapa

indeks pasar. Menulis ulang persamaan, regresi cross-sectional yang kita punya,

seperti :

Dimana adalah return sekuritas j dan adalah yang diukur sebagian dari

regresi timeseries return sekuritas pada index yang terpilih sebagai proksi

portofolio pasar. Koefisien yang terukur dan diperoleh dari tahapan kedua

regresi yang kemudian dapat dibandingkan dengan dan secara

berurutan, untuk periode sample. Tingkat bebas risiko biasanya diambil menjadi

yield to maturity dari obligasi pemerintah yang maturity sama dengan lamanya

waktu periode sampel dan siap beredar sepanjang periode, sementara adalah

rata-rata return index pasar sepanjang periode sampel. Jelasnya, baik pada dan

harus positif.

Implikasi pertama berkenaan dengan linearitas dapat juga di uji dengan

menambahkan syarat non linear :

( )

Dan secara tidak signifikan berbeda dari nol

E(��𝑝)

M

rL

Gambar 5. Ekuilibrium pasar ketika tingkat pinjaman bebas resiko

lebih besar daripada tingkat yang meminjam bebas resikonya

TB

TL rB

( )

16

Dengan merujuk pada implikasi kedua dari hipotesis umum pengujian CAPM

bahwa expected return berhubungan dengan total resiko yang diukur dari standar

deviasi return. Tetapi sejak total resiko memasukkan kedua resiko sistematik dan

risiko non sistematik. Akan berguna untuk memisahkan pengaruh-pengaruh risiko

tersebut. Hal ini dicapai dengan menggunakan persamaan regresi sebagai berikut :

( )

Dimana ( ) adalah standar error residu dari tahapan pertama pengukuran .

CAPM memprediksi bahwa tidak signifikan berbeda dari nol.

2,4 kritikan terhadap pengujian CAPM

Tes yang dilaporkan telah dikritik terutama dengan alasan bahwa portofolio

pasar belum diidentifikasi dan karenanya bahwa tes yang dibangun tidak benar.

2.4.1 Identifikasi masalah portofolio pasar

Roll ( 1977 ) berpendapat bahwa walaupun CAPM pada prinsipnya testable,

pengujian tersebut belum dilakukan. Ia berpendapat berikut: ( 1 ) tidak benar dan

tes yang sudah jelas dari teori telah muncul di dalam literatur dan ( 2 ) praktisnya

tidak ada kemungkinan bahwa hal tes dapat dicapai di masa depan. Kesulitan

utama adalah masalah mengidentifikasi portofolio pasar.

Bagi teori yang mengatakan bahwa pasar berisi semua portofolio aset, yang

dapat dipasarkan dan sebaliknya. Maka hal itu secara tidak langsung dapat

diamati. Tapi CAPM tidak testable, kecuali kebenaran komposisi yang tepat pada

portofolio pasar yang dikenal dan digunakan dalam bentuk tes. Setiap portofolio

yang digunakan sebagai proxy dan yang ex posting harus efisien, dari kebutuhan,

plot sebagai titik di sepanjang bagian SML.

Namun, semua return sekuritas lainnya juga harus di plot sepanjang SML

dan itu akan secara linear terkait dengan proksi definisi return pasar tersebut. Ini

berarti bahwa efisiensi portofolio pasar dan validitas empiris CAPM dengan

hipotesis yang peractically bersama tidak mungkin untuk diuji karena kesulitan

mengukur kebenaran portofolio pasar. Tes alternatif tertentu dapat dipahami,

tetapi hal tersebut terlalu sulit untuk dilaksanakan karena masalah

mengidentifikasi portofolio pasar.

2.4.2 Respon terhadap kritikan-kritikan

Mayer dan Rice (1978) mengembangkan argumen bahwa analisis residu dan

tes kinerja portofolio dapat menghasilkan hasil yang bermakna apabila diteliti

dalam konteks teori informasi, maka hal itu mengklaim pendapat Roll yang

mengatakan bahwa CAPM tidak bermakna digunakan untuk pengukuran tersebut.

Yang kontra dari pendapat Mayer dan Rice bahwa informasi satu individu yang

17

memiliki informasi yang lebih unggul daripada individu yang sisa informasi yang

tersedia kurang di pasar. Jika SML didasarkan pada perkiraan orang-orang

mempunyai informasi yang kurang, informasi individu tersebut akan muncul

untuk menyadari excess return abnormal akan relatif terhadap prediksi CAPM

(SML). Namun Perhatikan bahwa jika pasar semistrongly efisien dan tidak terdapat

insider trading maka diperbolehkan, tapi hal itu sulit untuk memahami bagaimana

satu individu mempunyai informasi relatif dapat lebih baik.

2.4.3 Arbitrage Pricing Theory

Arbitrage Pricing Theory / APT dikembangkan sepenuhnya dari konsep

arbitrase. APT membuat dalil bahwa pengembalian yang diharapkan dari sekuritas

atau portofolio dipengaruhi oleh beberapa factor. Pendukung APT menyebutkan

asumsi yang tidak terlalu membatasi pada APT sebagai daya tarik model ini

dibandingkan CAPM atau CAPM multifactor. Selain itu pengujian model APT

tidak memerlukan pengidentifikasian dari portofolio pasar ‘aktual’. Namun model

APT mensyaratkan adanya penentu empiris dai factor karena factor-faktor tersebut

tidak disebutkan dalam teori. Akibatnya, model APT mengganti masalah

pengidentifikasian portofolio pasar pada CAPM dengan masalah pemilihan dan

pengukuran factor-faktor yang mendasari. Usaha-usaha yang dilakukan untuk

mengidentifikasi factor-faktor secara empiris belumlah tuntas.

Arbitrase merupakan pembelian dan penjualan berkesinambungan dari

sekuritas pada dua harga yang berbeda di dua pasar yang berbeda. Pihak yang

mengadakan arbitrase memperoleh laba tanpa risiko dengan jalan melakukan

pembelian murah di satu pasar dan langsung menjualnya pada harga yang lebih

tinggi di lain pasar. Peluang arbitrase tanpa risiko ini hanya berlangsung singkat,

dan dapat menjadi tidak terlalu jelas apabila terjadi pada situasi dimana

sekumpulan seguritas dapat menghasilkan pengembalian yang diharapakan yang

serupa dengan seguritas lain dengan harga yang berbeda.

Konsep arbitrase dibuat berdasarkan prinsip dasar keuangan yang disebut

hukum satu harga (low of one price). Hukum ini menyatakan bahwa satu sekuritas

harus memiliki harga yang sama apapun sarana yang digunakan dalam

menciptakan sekuritas tersebut. Hukum satu harga menyatakan bahwa jika

pengembalian yang diharapkan dari satu sekuritas dapat ditiru oleh sekumpulan

sekuritas lain, harga sekumpulan sekuritas dan harga sekuritas yang ditiru harus

sama.

Pada saat arbitrase terjadi sedangkan harga paket sekuritas berbeda dari harga

sekuritas dengan pengembalian yang sama, investor rasional akan menukar

sekuritas ini sedemikian rupa sehingga keseimbangan harga dapat terjadi.

18

Mekanisme pasar ini diasumsikan terjadi pada APT, dan ditemukan berdasarkan

kenyataan bahwa transaksi arbitrase tidak akan menimbulkan risiko pergerakan

harga pasar sekuritas yang tidak diinginkan oleh investor.

Asumsi-Asumsi Dari Teori Penetapan Harga Arbitrase

Model APT menyatakan bahwa pengembalian yang diharapkan dari satu

sekuritas dipengaruhi oleh berbagai factor, berlawanan dengan indeks pasar

tunggal yang dikemukakan oleh CAPM. Secara khusus CAPM menyatakan bahwa

pengembalian sekuritas bergantung pada indeks kepekaan pasar dan

pengembalian tidak sistematis yang dimilikinya. Sebaliknya, APT menyatakan

bahwa pengembalian sekuritas memiliki hubungan yang linier dengan H factor.

Model APT diasumsikan suatu keadaan sederhana dimana ada portofolio yang

terdiri dari tiga sekuritas dan dua factor, jika tidak perhitungan matematis yang

lebih rumit harus dilakukan. Model APT menganggap tingkat pengembalian acak

atas sekuritas

iiiii eFFRER ~~~22,11,

Keterangan :

iR~

= tingkat pengembalian acak dari sekuritas i (i =1,2,3)

iRE = pengembalian diharapkan dari sekuritas i (i =1,2,3)

hF~

= factor ke-h yang umum bagi pengembalian aktiva (h = 1,2)

hi , = kepekaan sekuritas ke-i terhadap factor ke-h

ie~ = pengembalian tidak sistematis bagi sekuritas i (i =1,2,3)

Perbandingan Model Apt Dan Capm

Dengan mengkaji persamaan yang ada, dapat dilihat CAPM (persamaan 5-6),

dan CAPM multifactor sebenarnya merupakan keadaan khusus dari model APT

(persamaan 6-14), seperti :

E(Ri) = Rf + βi [E(Rm)-Rf] ..........................................................................(5-6)

E(Ri) = Rf + βi,m [E(Rm)-Rf] + βi,f1 [E(Rf1)-Rf] + βi,f2 [E(Rf1)-Rf]

+ ... + βi,fk [E(Rfk)-Rf] ....................................................................(6-4)

E(Ri) = Rf + βi,f1 [E(Rf1)-Rf] + βi,f2 [E(Rf2)-Rf]

+ ... + βi,fh [E(Rfh)-Rf] ..........................................................................(6-14)

Jika satu-satunya faktor dalam persamaan (6-14) adalah risiko pasar, maka

model APT akan dipersingkat menjadi persamaan (5-6).

Sekarang bandingkan persamaan (6-14) dengan CAPM multifaktor pada

persamaan (6-4). Keduanya tampak sama. Kedua persamaan menyatakan bahwa

investor memperoleh kompensasi atas seluruh risiko sistematis yang diterimanya.

CAPM multifaktor menyatakan bahwa salah satu risiko sistematis adalah risiko

pasar, sedangkan model APT tidak menyebutkan risiko sistematis secara rinci.

19

Keunggulan Apt

Pendukung model APT menyatakan bahwa model ini memiliki beberapa

keunggulan dibandingkan CAPM atau CAPM multifactor.

Pertama, model APT menggunakan asumsi-asumsi yang tidak terlalu

membatasi preferensi investor terhadap pengembalian dan risiko. Sebagaimana

yang dijelaskan pada teori CAPM mengasumsikan trade-off yang diterima investor

antara risiko dan pengembalian sepenuhnya didasarkan pada pengembalian yang

diharapkan dan deviasi standar dari investasi yang akan dilakukan. Disisi lain,

APT hanya mensyaratkan batas-batas yang tidak terlalu ketat pada fungsi

kegunaan investor.

Kedua, APT tidak membuat asumsi apapun tentang distribusi pengembalian

sekuritas. Terakhir, APT tidak bergantung pada identifikasi portofolio pasar actual,

sehingga teori ini dapat diuji.

Pengujian Apt

APT adalah teori yang relative baru, sehingga literatur keuangan terus menguji

keabsahannya. Riset yang ada tampaknya mengindikasikan APT sebagai alternatif

yang menjanjikan dari CAPM factor tunggal dalam menjelaskan pengembalian

aktiva. Riset ini mengindikasikan APT dapat menjelaskan lebih banyak varians

dalam pengembalian saham daripada CAPM. Namun demikian, masih ada

beberapa pertanyaan yang tidak terjawab sehubungan dengan penerapan praktis

dari APT.

Pertanyaan yang masih belum terjawab adalah tentang berapa banyak factor

yang dapat menjelaskan pengembalian sekuritas. Satu penelitian yang dilakukan

oleh Nai-fu Chen, Richard Roll, dan Stephen Ross menyarankan empat factor

ekonomi berikut :

1. Perubahan tidak diantisipasi dari produksi industrial.

2. Perubahan tidak diantisipasi dari dalam selisih hasil antara

pengembalian obligasi tingkat rendah dengan tingkat tinggi.

3. Perubahan tidak diantisipasi dari suku bunga dan bentuk kurva hasil.

4. Perubahan tidak diantisipasi dari inflasi.

Eric Sorensen dan rekannya di Salomon Brothers telah mengembangkan suatu

model yang serupa dengan formulasi umum APT, yang mengajukan tujuh factor

makroekonomi yang secara sistematis mempengaruhi pengembalian saham, yaitu :

1. Pertumbuhan ekonomi jangka panjang.

2. Risiko siklus usaha jangka pendek.

3. Perubahan hasil obligasi jangka panjang.

4. Perubahan T-bills jangka pendek.

5. Lonjakan inflasi.

20

6. Perubahan dollar versus mata uang rekan dagang.

7. Beta pasar residual.

Oleh sebab itu, peneliti terus mecari factor-faktor yang dianggap dapat

menjelaskan pengembalian secara sistematis. Penelitian ini dilakukan tidak hanya

oleh peneliti tapi juga oleh para praktisi.

2.5 dugaan pada hasil empiris

kami di sini untuk menunjukkan spekulasi kami pada suatu kemungkinan

avenue dalam menjelaskan ke bawah hubungan bias risiko-return yang diamati

tetap konsisten dengan efisien pasar. seperti pembaca mungkin masih ingat bahwa

salah satu kunci asumsi CAPM adalah bahwa semua investor memegang perkiraan

sama dari kondisi return masa depan dengan syarat pada informasi yang ada-,

investor memiliki harapan yang homogen.

Namun, harapan yang heterogen tidak bertentangan dengan hipotesis pasar

yang efisien. Sebaliknya hal itu memungkinkan investor untuk mengevaluasi

informasi publik yang berbeda itu, yang mengakibatkan distribusi ex ante return

yang diharapkan. Para Optimis akan menawarkan harga yang lebih tinggi

daripada rata-rata (menimbulkan portofolio yang mungkin tidak akan efisien

terdiversifikasi), dan bahwa rata-rata lebih hampir benar dalam arti CAPM, ex post

return menyadari akan lebih rendah daripada prediksi CAPM. Ketika risiko dan

ketidakpastian terbesar, kita harapkan ini perbedaan pendapat yang akan terhebat.

Namun apakah efek ini akan konsisten? Mengapa investor tidak belajar dari

kesalahan mereka dari waktu ke waktu? investor individu akan belajar, tetapi tidak

ada praduga yang diperlukan bahwa investor beroptimis sama mengenai semua

efek pada satu waktu atau bahkan dari waktu ke waktu.

Apakah investor pesimis tidak akan menjual sekuritas dalam jangka pendek,

yang dengan demikian dapat meningkatkan pasokan dan mendorong harga turun

sampai cocok dengan rata-rata return yang diharapkan? mungkin tidak semua

investor akan bertindak secara pesimis karena short selling sering disalahkan oleh

hukum atau masyarakat umum, khususnya untuk institusi-institusi.

Sebagai catatan, argumen-argumen ami adalah dugaan, yang menyediakan

penjelasan untuk sesuatu yang diteliti yang menjadi konsisten dengan hipotesis

efisiensi pasar pada waktu yang sama.

21

BAB 3. PERUSAHAAN INVESTASI DAN KEPUTUSAN

PEMBIAYAAN

Dengan mempelajari CAPM, kita dapat mendapatkan pandangan

bagaimana harga sekuritas digunakan untuk menentukan investasi perusahaan

dan keputusan-keputusan keungan. Tapi pertama kita harus memastikan berapa

seluruh aliran pendapatan yang perusahaan menghasilkan ini dinilai di pasar. Kita

akan lalu menunjukkan bagaimana berbagai jenis surat berharga yang diterbitkan

oleh perusahaan yang nilai.

3.1 Sebuah kriteria nilai pasar

Ketika tidak ada biaya transaksi, aliran-aliran nilai sekarang yang tidak pasti

menentukan opportunity set konsumen. Dengan demikian nilai sekarang dan

bukan detailnya yang menentukan nilai tersebut berharga bagi konsumen. Untuk

setiap profil pengeluaran yang memiliki nilai kini yang sama sebagai konsumen,

arus dapat disusun oleh konsumen tanpa pembayaran biaya selain bunga, yang

tentu saja menentukan nilai di tempat yang pertama.

Manajer-manajer perusahaan dapat mengimplementasikan kriteria nilai

pasar jika itu dapat berhubungan dengan laba yang diharapkan perusahaan dan

karakteristik-karakteristik risiko mereka. Ekuilibrium return sekuritas perusahaan i

yang berhubungan dengan risiko menggunakan persamaan sebagai berikut :

( ) [ ( ) ] ( , )

( )

3.2 Bagaimana harga sekuritas menggunakan CAPM.

Hal ini mudah yang akan menggunakan SML dalam menentukan (tapi

masih pada kesetimbangan) persis harga sekuritas individu (saham atau obligasi).

Pertanyaan tentang menilai perubahan kombinasi sekuritas yang dikeluarkan oleh

sebuah perusahaan yang diberikan agak lebih rumit.

3.3 Bisnis dan risiko keuangan

Required rate of return pasar suatu perusahaan tergantung pada resiko

bisnisnya, suatu permasalahan yang berkaitan diantara biaya-biaya produksi.

Kemudian jika biaya produksi yang diharapkan konstan, sementara manajemen

mengubah variabilitasnya, risiko bisnis akan terpengaruh hal tersebut begitupun

halnya dengan required rate of return. Dengan demikian salah satu kesempatan

manajemen untuk mempengaruhi nilai perusahaan yang melibatkan variabiltas

22

struktur biaya. Dengan kata lain, ketika campuran strategi-strategi keuangan

perusahaan bervariasi, the required rate of return sekuritas individu berubah,

tetapi secara keseluruhan biaya-biaya pembiayaan tetap konstan begitu pun halya

nilai perusahaan.

Anggaplah manajer-manajer keuangan dapat mengubah biaya variabilitas

produksi yang terjadi pada tingkat output yang tetap, katakanlah dengan

perubahan dari satu proses ke proses lainnya. Keluaran ini adalah bagian dari

keputusan manajerial apakah suatu perusahaan menggunakan modal atau tenaga

kerja dalam proses produksi. Fokus pada keluaran biaya variabilitas, kita

seharusnya menganggap bahwa biaya yang diharapkan dari beberapa macam

proses yang digunakan adalah sama. Kemudian untuk output yang tetap kita

anggap bahwa biaya total produksi perusahaan dapat dijelaskan sebagai berikut :

( ) ( )

Dimana ( ) menggambarkan jenis biaya produksi jika satu jenis teknologi

yang digunakan, sementara (0) menggambarkan biaya produksi konstan jika

proses kedua yang digunakan. Jika nilai antara 0 dan 1 yang terpilih, artinya

manajemen menggunakan kedua proses tersebut untuk meningkatkan bagian dari

total output tetapnya. Akhirnya, kita menganggap ( ) maka biaya produksi

yang diharapkan tidak mengalami perubahan alami sebagaimana proses itu

berubah.

Profit perusahaan suatu waktu horizon tertentu digambarkan sebagai berikut :

( )

Dimana adalah pendapatan yang berasal dari penjualan produk. Jika profit

berupa bagian keseluruhan cashflow perusahaan dan diterima pada akhir periode

tunggal, waktu pertama kali nilai perusahaan dapat diberikan berikut :

( ) {[ ( ) ] ( )⁄ } ( , )

contoh sebelumnya menunjukkan bahwa dalam sebuah pasar modal yang

sempurna variabilitas aliran total penghasilan perusahaan dapat mempengaruhi

nilai dalam cara-cara yang memerlukan perhatian manajerial. Namun, setelah

teknologi produksi terpilih dan sifat aliran penghasilan perusahaan ada, maka

lebih lanjut keputusan pembiayaan perusahaan tidak akan mengubah nilai pasar

perusahaan yang sudah mapan.

3.5 Lindung Nilai strategi dan tingkat Return yang diperlukan

Gagasan portofolio dapat diterapkan juga untuk kombinasi kewajiban-aset

untuk posisi aset atau kewajiban yang dianggap secara terpisah. Sejauh ini kita

telah berfokus terutama pada seluruh aliran penghasilan perusahaan seperti hal itu

bertambah kepada pemegang saham, meskipun kadang-kadang kontrak

23

pembayaran utang kita yang dibahas juga mungkin tidak berkorelasi dengan

pendapatan perusahaan. Dalam bagian ini kami menunjukkan bahwa jika

pendapatan dan pengeluaran berkorelasi, risiko seluruh pendapatan perusahaan

yang dipengaruhi itu bersifat korelasi. Hal ini benar-benar terjadi antara mengubah

risiko bisnis melalui proyek-proyek baru yang mengadopsi di satu sisi dan

mengubah risiko keuangan melalui pengeluaran dua kelas sekuritas di sisi lain.

3.6 pengertian Horizon mengenai nilai yang masih berlaku

Selama pasar keuangan itu sendiri sempurna, hubungan antara aliran

pendapatan yang diberikan jenis risiko dan nilai pasar yang di bawah

ketidakpastian hanya seperti yang terjadi di bawah kepastian. Namun, dalam

menentukan tingkat return pasar selama periode waktu berbeda, perkiraan dari

parameter capm untuk waktu yang cocok harus digunakan. Menyediakan

perkiraan benar yang telah digunakan, yang menghasilkan nilai pasar dalam waktu

saat itu dapat digunakan untuk perencanaan tujuan.

3.7 Implikasi bagi manajer keuangan

Dalam sebuah pasar modal yang sempurna, adalah kepastian aliran

penghasilan yang dihargai oleh pasar sehingga bahkan di bawah ketidakpastian

manajer dapat menentukan keputusan operasi dan pembiayaan secara terpisah.

Jika operasi dan pembiayaan keputusan tetap terpisah di dunia

ketidakpastian dengan pasar modal yang sempurna, ada peran manajer keuangan

untuk bermain? Ya!. Pilihan penting rencana produksi optimal masih harus

dilakukan, dan perkiraan arus kas dan karakteristik risiko yang terkait dengan

rencana ini diperlukan. Manajer keuangan juga harus memperkirakan mengubah

rencana produksi perusahaan biaya modal efek.

Semua detail yang diperlukan untuk memastikan bahwa proyek internal

rata-rata tingkat return yang melebihi tingkat harga return pasar yang diperlukan

dan untuk memastikan bahwa keduanya disamakan pada margin dengan memilih

skala investasi.

24

BAB 4. BELANJA MODAL RENCANA DI BAWAH

KETIDAKPASTIAN

Dengan asumsi bahwa perusahaan dapat memperkirakan tingkat

pengembalian (biaya modal) diperlukan untuk aliran penghasilan kelas risiko

tertentu, beberapa pertanyaan dalam belanja modal di bawah ketidakpastian akan

muncul. Pertama, manajer harus menentukan apakah risiko pendapatan proyek-

proyek baru adalah sama dengan penghasilan yang ada dan jika begitu, sejauh

mana proyek tersebut harus diadopsi oleh perusahaan. Jika risiko proyek berbeda

dari perusahaan yang ada risiko usahanya, maksud kebenaran dalam penyesuaian

biaya dana harus ditemukan, dan pertanyaan untuk menentukan skala optimal

proyek juga dapat dipecahkan.

4.1 Membandingkan hal yang baru dan yang sudah ada risikonya untuk

memperoleh laba rencana belanja modal yang optimal

Pertama, kita mempertimbangkan kasus investasi yang menghasilkan constant

returns to scale dan kasus investasi dengan diminishing returns.

1. Pengeluaran-pengeluaran modal dengan return investasi yang konstan

Nilai pasar dapat dijelaskan sebagai berikut :

( ) {[ ( ) ] ( , ) ( )⁄ }

Sebagai alternatif, tingkat return pasar yang syaratkan pada suatu pendapatan

perusahaan adalah :

( ) [ ( )

( )] ( , )

Dengan demikian aturan untuk proyek-proyek yang memiliki risiko bisnis

yang sama seperti perusahaan yang ada tampaknya bahwa proyek tersebut harus

selalu diadopsi, dapat dilaksanakan dengan biaya yang cukup rendah untuk

mengizinkan proyek setidaknya untuk mendapatkan tingkat return yang

diperlukan. Namun, dalam hal ini sangat sulit untuk menentukan skala yang

optimal untuk proyek kecuali dengan asumsi bahwa proyek hanya tersedia dalam

beberapa jumlah terbatas atau bahwa proyek hanya dapat dilaksanakan pada

peningkatan biaya unit.

Sebaliknya, jika adopsi dari setiap proyek tersebut menghasilkan excess return

dari return pasar yang dibutuhkan, pada titik apakah perusahaan berhenti

berinvestasi di dalamnya? kesulitan terletak pada asumsi kami bahwa penghasilan

memperluas faktor skala, asumsi yang benar-benar berarti tingkat internal return

konstan yang diharapkan terwujud pada semua tambahan investasi. karena asumsi

ini tidak mungkin untuk menggambarkan banyak situasi yang praktis, ini akan

25

menjadi berharga berikutnya untuk menjelajahi skenario yang lebih realistis dalam

return marginal proyek yang baru.

2. Pengeluaran-pengeluaran modal dengan diminishing marginal return investasi

Untuk mempertimbangkan kasus diminishing marginal return, anggaplah dana

yang dinvestasikan at time 1 menghasilkan cashflow at time 2 berdasarkan pada :

⁄

Dimana I mewakili investasi dollar dalam suatu aktivitas at time 1dan mewakili

realisasi dollar at time 2 dari investasi tersebut. The time 1 nilai aliran adalah

menggunakan :

( ) ( , )

Dimana [ ( ) ] ( )⁄ sehingga formula tersebut dapat ditulis ulang

berikut :

⁄ [ ( ) ( , )]

Manajer harus mengumpulkan dana untuk investasi dalam aset sampai marjinal

dari internal rate of return aset sama dengan tingkat bunga yang dibutuhkan oleh

pasar.

4.2 Diperlukan tingkat Return: perusahaan, divisi, dan proyek

Alasan pendekatan sekarang memerlukan asumsi dengan tingkat output

untuk tetap uang akan dibahas segera, tapi kami menunjukkan bahwa tingkat

output pertama yang tetap dengan perusahaan itu sendiri dapat dianggap sebagai

proyek portofolio investasi. Jika kita biarkan proyek individu menjadi didefinisikan

oleh indeks k, maka kita bisa menulis :

( ) ∑ ( ) ∑ { [ ( )

( )] ( , )}

Dimana adalah nilai pasar proyek investasi individu yang relatif terhadap nilai

pasar perusahaan dan ∑ . Pendekatan ini menunjukkan return perusahaan

yang bobot rata-rata return yang disyaratkan oleh pasar pada setiap proyek-proyek

individu.

Dan bobot-bobot tersebut dihitung dengan menggunakan nilai pasar

aktivitas individu. Sebaliknya, tingkat return yang disyaratkn pada aktivitas return

yang berhubungan dengan tingkat return pada perusahaan sama halnya seperti

return sekuritas yang berhubungan dengan return portofolio.

4.3 Penyusutan pajak perisai bawah ketidakpastian

Pendapatan bersih itu diketahui secara pasti dan ketika dikombinasikan

dengan pajak perisai, jumlah itu diskon di riskless rate untuk mendapatkan nilai

26

sekarang untuk periode berikutnya. Ketika penghasilannya tidak pasti beroperasi,

perisai pajak yang melemah yang mengalir dari proyek investasi yang mungkin

harus dianggap berisiko, meskipun, seperti kita sekarang menunjukkan, tidak

selalu risiko sama setelah - pendapatan pajak proyek tersebut. Maka sebuah

penerimaan proyek dinilai, seperti di bagian sebelumnya dengan menerapkan

berbagai tarif diskon yang mengalir ke kas dan pajak tabungan.

Pendapata bersih proyek dapat dijelaskan sebagai berikut :

Dimana pendapatan setelah pajak dan adalah hasil pajak tabungan dari

penyusutan peralatan pada tingkat pajak yang dimaksudkan. Nilai sekarang

adalah :

( ) {[ ( ) ] ( , ) ( )⁄ }

Setelah disubstitusikan maka menjadi :

( ) {[ ( ) ] ( , ) ( )⁄ }

( ) {[ ( ) ] ( , ) ( )⁄ }

( ) {[ ( ) ] ( , ) ( )⁄ }

Kita sekarang menanyakan tentang risiko karakteristik . Jika perusahaan sudah

besar dan menguntungkan dan proyek kecil dalam perbandingan, kemudian

kemampuan perusahaan untuk mengklaim bahwa depresiasi perisai pajak tidak

terkait dengan hasil proyek tertentu dan karena itu dapat dianggap sebagai bebas

risiko. Dalam hal ini lebih singkat dapat dirumuskan sebagai berikut :

( ) {[ ( ) ] ( , ) ( )⁄ }

Dengan kata lain, depresiasi perisai pajak itu sendiri diskon pada tingkat bebas

risiko, tetapi pendapatan bersih harus pertama dikonversi setara kepastian sebelum

diskon serupa terjadi.

Tujuan utama dalam memisahkan cashflows menjadi komponen adalah untuk

menampilkan pengaruh mereka tertentu pada risiko kombinasi. Setiap kali shield

pajak kurang berisiko daripada proyek itu sendiri, sesuai tarif diskon untuk perisai

pajak akan berbeda dari yang untuk proyek.

4.3 Single-periode dibandingkan model investasi multiperiod

Sejauh ini telah secara eksplisit dianggap sebagai keputusan investasi yang

hanya melibatkan dua poin dalam waktu. Kita berharap sekarang

mempertimbangkan bagaimana pendekatan kami sebelumnya harus diubah jika

pasar untuk investasi nyata barang yang tidak sempurna dan jika terjadi the

cashflows proyek tersebut yang menghasilkan pada beberapa poin dalam waktu.

27

Untuk menggunakan model satu periode di sebuah konteks banyak periode,

kita hanya perlu beranggapan bahwa barang modal riil dapat membawa atau dijual

di pasar sekunder yang sempurna. Kondisi ini, pemilihan tingkat investasi yang

optimal pada setiap periode ( dan khususnya periode pertama ) ini hanya urutan

independen, keputusan periode tunggal yang dapat diambil persis seperti yang

telah kita ditentukan. Pasar untuk barang-barang modal adalah sempurna jika

tidak ada biaya transaksi secara operasional didefinisikan dengan maksud firma

tersebut akan menerima dari penjualan aset sama persis seperti hasil itu harus

akan mengeluarkan untuk pembelian aset.

Hal ini juga mungkin bahwa banyak keputusan investasinya dapat dibuat

dengan model satu periode bahkan ketika ada ketidaksempurnaan kecil di pasar

sekunder. Jika perusahaan mengakuisisi aset, hasil terburuk yang terjadi mungkin

mengharapkan akan menerima cashflow yang satu periode dan penyelamatan nilai

aset bersih setelah periode pertama. Jika aset yang dapat diterima di dasar, ini

seharusnya diperoleh, sejak perusahaan hanya bisa mendapatkan kesempatan

untuk mempertahankan itu untuk penambahan periode.

Di sisi lain, banyak proyek yang bermanfaat mungkin memiliki aset

penyelamatan nilai pada akhir satu periode buruk yang mencerminkan kekuatan

pendapatan kedepan. Dalam kasus tersebut, periode lebih lanjut harus

diperhatikan dalam keputusan investasi.

Kita segera akan memberikan sebuah contoh mengenai bagaimana

pendekatan hanya menggarisbawahi dapat menempatkan untuk bekerja dalam

memecahkan pembebasan sebuah aset multiperiod terkendala, tapi sebelum hal itu

terjadi, ini adalah instruktif untuk membandingkan hal solusi tersebut di atas

untuk diperoleh ketika ada pasar sekunder yang sempurna untuk modal real aset.

Pasar sekunder yang sempurna sepenuhnya mencerminkan diskon kedepan

kekuatan pendapatan dari sebuah proyek di setiap titik waktu.

Catatan juga bahwa bahkan jika tak ada pasar yang sempurna untuk barang

modal sendiri, hasil yang sama akan diperoleh jika jenis untuk barang-barang (

instrumen keuangan menyampaikan kepemilikan hak, seperti saham dan obligasi )

dapat dijual secara terpisah di pasar yang sempurna Biasanya, namun, sejak barang

modal akan hanya sebagian dari aset perusahaan, jenis keuangan ini dalam

memisahkan aset tidak akan tersedia.

4.4 Memperkirakan cashflow dan beberapa kovarian

Untuk menerapkan CAPM untuk analisis belanja modal, hal itu diperlukan

untuk memperkirakan peningkatan sebuah proyek cashflows dan covariance

cashflows tersebut dengan return pasar portofolio. Itulah, diperlukan distribusi

28

probabilitas cashflows yang dihasilkan oleh proyek, seperti kovarians dengan

return pasar portofolio. Kecuali yang terakhir ini entah bagaimana tersedia dari

sumber-sumber alternatif seperti sejarah pengalaman dengan jenis proyek yang

serupa, dua masalah estimasi saling terkait. Selain itu, perkiraan kovarians penting

tergantung pada sifat dari perkiraan distribusi. Hal ini pada gilirannya penting

dalam mempengaruhi tingkat return yang diperlukan untuk proyek tertentu.

29

BAB 5. PEMBIAYAAN JANGKA PANJANG DAN RISIKO

KEUANGAN

Dalam bab ini kita mempertimbangkan bagaimana nilai pasar perusahaan,

dan akibatnya pada kekayaan investor, dipengaruhi oleh keputusan manajemen

untuk meningkatkan dana perusahaan yang menggunakan keperbedaan sekuritas

ketersediaan yang ada tersebut - khususnya, obligasi memiliki klaim pertama di

perusahaan penghasilan, dan shrares memiliki klaim sisa.

Dalam beberapa kasus pertama klaim akan riskless satu dan dalam kasus

lain yang tidak, menurut ukuran klaim sebelumnya dalam kaitannya dengan aliran

pendapatan perusahaan. Untuk tujuan expositional kejelasan, keputusan ini adalah

semua diperiksa di bawah asumsi bahwa keputusan operasi telah dipilih dan tetap

di muka.

5.1 Pengaruh Leverage Nilai pasar perusahaan

Di pasar modal yang sempurna sekarang yang diasumsikan, investor setuju

perusahaan yang harus memaksimalkan nilai pasar. Salah satu tugas manajemen,

karena itu, adalah untuk menentukan apakah, diberikan keputusan beroperasi,

perubahan dalam keputusan pembiayaan bisa mempengaruhi nilai pasar

perusahaan dengan cara apapun. Ini adalah pertanyaan yang banyak

diperdebatkan dalam keuangan yang saat ini membutuhkan pertimbangan dalam

beberapa tahap. Kita lanjutkan dengan pertama membahas kondisi di mana

manajer keuangan tidak perlu khawatir tentang komposisi keputusan keuangan.

Setelah penyelidikan kami selesai, kami akan memiliki pernyataan lengkap

mengapa, dan di bawah kondisi apa, manajer keuangan harus peduli dengan

leverage.

Bagian pertama dari penyelidikan leverage kami mengyingkirkan beberapa

kesalahpahaman dengan menunjukkan bahwa bagian tertentu sebelumnya

keuntungan yang dipercaya untuk meningkatkan ilusi. Sebagai contoh, utang ini

sering kurang berisiko, dan karena itu lebih murah, daripada ekuitas. Tapi itu tidak

mengikuti pengamatan ini yang menggunakan lebih banyak utang murah yang

akan selalu menurunkan biaya rata-rata dana perusahaan. Memang, Bagian ini

menunjukkan bahwa di bawah pembatasan tertentu pada suatu lingkungan,

keputusan keuangan tidak dapat mempengaruhi nilai pasar perusahaan,

sebagaimana hasil yang telah dilakukan oleh teorema Modigliani - Miller. Karena

hasil tergantung pada asumsi-asumsi yang dipekerjakan, menafsirkan hasil benar

memerlukan pengetahuan mengenai bagaimana asumsi tersebut bekerja.

30

5.2 Struktur Modal dan CAPM

Pada bagian ini kita juga menunjukkan struktur modal dan nilai pasar

perusahaan yang berhubungan dengan peralatan yang dijelaskan oleh hasil

Modigliani-Miller. Tujuan kami pada bagian ini adalah untuk mempengaruhi

demonstrasi yang menggunakan CAPM.

5.3 Biaya modal dalam pasar yang sempurna

Kami pertama menunjukkan leverage ada bedanya dengan nilai pasar

perusahaan. Untuk mempermudah kita mempertimbangkan kasus di mana hanya

bebas risiko utang yang dikeluarkan. Kita menganggap hutang ini akan dapat

ditebus dengan bunga pada waktu 2.

Ingat bahwa tingkat return saham yang diharapkan perusahaan ditunjukkan oleh

SML.

( ) ( , )

Dimana ( )

( )

Biarkan menunjukkan distribusi pendapatan perusahaan waktu 2 dan nilai

pasar saham pada waktu 1. Kami mempertimbangkan dua perusahaan, identik

kecuali perbedaan dalam struktur modal, dan menggunakan sebuah bintang untuk

menunjukkan perusahaan unlevered.

Untuk perusahaan unlevered.

( )

( )

Dan kemudian

( )

( , )

Kalikan di kedua sisi dengan dan menggunakan kovarian, maka diperoleh :

( )

( , )

Jadi

( ) ( , )

( )

Untuk perusahaan levered yang mengeluarkan hanya obligasi riskless,

( )

( ) ( )

( , )

Atau

( ) ( )

( , )

Kemudian,

( ) ( ) ( , )

Sehingga,

( ) ( , ) ( ) ( )

31

Jika maka

Atau nilai perusahaan tidak dapat diubah oleh Leverage yang dipengaruhi dalam

pasar yang sempurna.

5.4 Stuctures Modal Yang Kompleks Dan Risiko Keuangan

Masalah menilai risiko keuangan menjadi lebih kompleks seperti berbagai

jenis instrumen yang dikeluarkan. Sebagai contoh, jenis-jenis risiko keuangan yang

terkait dengan instrumen yang berbeda akan tergantung pada jumlah kelas

instrumen yang luar biasa serta struktur kedewasaan mereka. Sebagai contoh, efek

pada risiko keuangan menerbitkan utang jangka pendek mungkin berbeda dari

menggunakan salah satu beberapa kelas dari hutang jangka panjang. Meskipun

demikian, dalam suatu pasar yang sempurna perubahan struktur modal tidak

mengubah nilai pasar perusahaan.

5.5 implikasi Manajerial

Sejauh ini kita telah melihat bahwa dalam sebuah pasar kapital yang

sempurna pendapatan perusahaan dikenakan diskon menurut risiko usaha. Risiko

keuangan tidak mempengaruhi market required rate of return ini. Namun, risiko

keuangan mempengaruhi market required rate yang diterapkan untuk kelas tertentu

dari instrumen keuangan, menurut jumlah relatif dari instrumen yang beredar

berbeda, karena kelas yang berbeda dari instrumen keuangan partisi distribusi

penghasilan perusahaan tanpa mempengaruhi nilai total.

Ada dua hasil implikasi manajerial yang penting ini. Pertama, kita telah

melihat bahwa dalam sebuah pasar kapital yang sempurna biaya modal

perusahaan akan tidak jatuh sebagai biaya pembiayaan (utang) yang lebih rendah

digunakan, karena biaya modal tergantung pada risiko bisnis; yang berbeda jenis

pembiayaan mencapai adalah untuk membagi risiko ini tanpa mempengaruhi

penilaian keseluruhan aliran penghasilan. Kedua, required rate pada bentuk khusus

pembiayaan (utang atau ekuitas) berubah dengan risiko instrumen.

Kedua hasil itu berarti bahwa formula biaya modal rata-rata tertimbang

dapat menyesatkan kecuali hal ini menyadari bahwa rumus memegang sebagai

sebuah identitas memberitahu bagaimana tingkat return pasar (konstan) ini terkait

dengan tingkat return yang diperlukan pada hutang dan ekuitas. Hal ini tidak

cukup, karena itu, untuk menyimpulkan bahwa karena sebuah sumber dana

tertentu tampaknya murah, penggunaannya akan selalu mengurangi biaya modal

sebuah perusahaan.

32

BAB 6. PEMBIAYAAN JANGKA PANJANG DAN RISIKO

KEUANGAN: LANJUTAN

Bab ini terus penyelidikan masalah keuangan jangka panjang di pasar modal

sempurna di bawah kondisi ketidakpastian. Sejauh ini kami telah menemukan

bahwa manajer dapat menilai biaya modal perusahaan dengan menggunakan

perkiraan dari laba bersih aliran risiko dan bagaimana hal itu mungkin mengubah

adopsi dengan proyek baru. Hal ini dapat menyesatkan, namun, untuk

memperkirakan biaya modal yang menggunakan biaya sekuritas individu,

setidaknya kecuali yang terakhir adalah hati-hati disesuaikan untuk mengenali

kedua salah satu risiko keuangan efek terbitan baru, dan kemungkinan perubahan

dalam risiko bisnis sebagai proyek-proyek yang baru diadopsi. Sekarang kita akan

memeriksa keputusan dividen dan efeknya pada perusahaan pembiayaan, serta

hubungan antara pajak, Kepailitan teknis dan struktur modal perusahaan.

Akhirnya, kami mempertimbangkan pertanyaan tambahan yang terkait dengan

memperkirakan biaya modal perusahaan.

6.1 keputusan Deviden dan nilai perusahaan

Dalam suatu pasar yang sempurna, bahkan di bawah ketidakpastian,

dividen yang dinyatakan oleh perusahaan tidak relevan untuk menentukan nilai

pasar perusahaan. Sementara banyak individu sangat enggan untuk percaya bahwa

ini sepotong argumen struktur permodalan sah sebagai gambaran bagaimana

kebijakan dividen mempengaruhi harga saham di dunia nyata, proposisi tetap

berguna. Untuk, dikatakan untuk manajer bahwa ini tidak selalu dividen per se

yang penting, tapi apa yang mungkin berarti perubahan dividen yang dinyatakan.

Kami sekarang menunjukkan bagian pertama dari argumen sekarang di bawah

ketidakpastian di pasar modal yang sempurna. Efek dari ketidaksempurnaan pasar

juga diperkenalkan.

1. Proposisi yang tidak relevan

Dalam kepastian dunia dengan pasar modal sempurna Deklarasi divdend,

atau perubahan dalam ukuran pembayaran dividen, tidak mempengaruhi nilai

perusahaan. Hasil yang sama memperoleh di pasar modal yang sempurna di

bawah ketidakpastian, karena pembayaran dividen dapat segera dan costlessly

diimbangi, dalam hal sumber daya yang tersedia untuk perusahaan, dengan

menjual saham baru.

Efek bersih dari sudut pandang dari pemegang saham yang ada adalah

sama seolah-olah mereka secara pribadi telah menjual (untuk investor baru) bagian

dari minat mereka dalam perusahaan. Dari sudut pandang perusahaan, efek bersih

33

adalah penurunan nilai penghasilan yang dipertahankan oleh perusahaan (sumber

dari dividen yang dibayar) yang persis dikompensasikan dengan peningkatan

modal ditingkatkan dari pemilik baru yang dibawa oleh hasil penjualan saham

baru. Untuk mengekspresikan ini cara lain, sebuah pasar kapital yang sempurna

tidak ada bedanya Apakah perusahaan meningkatkan keuangan modal dari

sumber-sumber yang dihasilkan secara internal (dengan menggunakan

keuntungan untuk membiayai investasi baru daripada membayar dividen) atau

dari penjualan saham tambahan.

Baik itu juga terhadap sumber diskon pada return harga pasar yang sesuai

untuk risiko bisnis perusahaan. Yaitu return harga pasar digunakan untuk diskon

penghasilan dalam harga saham baru dan juga berlaku sebagai suatu biaya

kesempatan untuk menilai penghasilan yang dipertahankan oleh perusahaan. Ini

berarti pada gilirannya bahwa nilai menarik pemilik yang ada di perusahaan yang

tidak akan berkurang masalah saham baru, karena pemilik yang ada akan

membagi masalah harga baru sehingga menghasilkan persis sesuai pasar suku

bunga. Selain itu, dengan harga ini pembeli akan bersedia untuk membeli saham,

karena seperti saham menawarkan return yang sama sebagai investasi lain yang

sama risikonya di pasar modal sempurna diasumsikan.

2. Dampak pembedaan pajak dan biaya-biaya transaksi

Proposisi dividen tidak relevan ini dapat digunakan untuk menilai beberapa

alasan kebijakan dividen mungkin penting dalam dunia nyata, pasar modal tidak

sempurna. Karena kita mengasumsikan ketidaksempurnaan pasar untuk

mendapatkan hasil yang tidak relevan, ketidaksempurnaan reintroduction dapat

mengubah temuan kami.

Misalnya pendapatan pajak yang dikenakan pada pemegang saham dan

bahwa tarif pajak berbeda menurut Apakah pendapatan yang diterima dalam

bentuk dividen atau apresiasi harga saham (keuntungan modal). Anggap bahwa

pajak pendapatan biasa terjadi pada tingkat yang lebih tinggi daripada pajak

capital gain. Dalam keadaan ini, kecuali ada pembeli saham perusahaan yang bisa

sepenuhnya lepas pajak, Deklarasi dividen mengurangi posisi kekayaan pemegang

saham lain daripada tidak memungkinkan pemegang saham untuk menyadari

keuntungan modal melalui penjualan saham. Dalam keadaan ini Deklarasi dividen

tidak masalah tidak relevan baik untuk pemegang saham atau pemegang saham

potensial, dan karenanya nilai pasar perusahaan dapat diubah oleh yang dibayar

kecuali pemegang saham memiliki beberapa cara untuk melarikan diri tarif pajak

yang lebih berat. Untuk, dalam ketiadaan tersebut berarti, membayar dividen hasil

dalam transfer kekayaan dari pemegang saham yurisdiksi pengadaan pajak.

34

6.2 Pengaruh pajak perusahaan pada leverage

Meskipun kami menunjukkan bahwa jumlah utang dalam struktur modal

perusahaan tidak mempengaruhi nilai pasar perusahaan, situasi berubah secara

dramatis jika dikenakan pajak pendapatan perusahaan dan jika bunga atas utang

luar biasa dapat dikurangkan dari penghasilan kena pajak perusahaan. (Kami kira

juga pendapatan perusahaan cukup besar bahwa pajak bahkan akan tuduhan itu).

Dalam keadaan ini berubah, model pasar sempurna memprediksi bahwa

perusahaan akan dibiayai hanya dengan utang. Untuk masalah utang perusahaan

yang lebih banyak, semakin besar pajak yang disimpan - kesimpulan yang berlaku

apakah utang berisiko atau tidak.

Untuk mengembangkan argumen secara resmi, pertimbangkan dua

perusahaan, levered dan unlevered, dengan distribusi penghasilan yang sama.

Kemudian, mengingat kami biasanya dua poin dalam waktu dan dengan asumsi

tingkat pajak perusahaan , setelah pajak penghasilan perusahaan unlevered akan.

(2)( )

6.3 Probabilitas kebangkrutan teknis tanpa biaya tidak mempengaruhi kesimpulan

Di bawah kondisi pasar tidak sempurna, kondisi teknis insolvensi mungkin

menuju Kepailitan atau reorganisasi (jika itu melibatkan biaya transaksi) yang

menawarkan satu penjelasan mengapa utang ekuitas rasio yang diamati dalam

prakteknya terbatas. Dengan teknis insolvensi berarti perusahaan tidak mampu

memenuhi pembayaran yang dijanjikan dari pokok dan bunga atas utang dari

sumber-sumber yang sudah ada. Karena, oleh Konvensi, biaya transaksi diasumsi

dalam suatu pasar yang sempurna, dan karena itu adalah keadaan diteliti di sini,

untuk saat ini kita harus bertanya apa yang terjadi dalam Kepailitan teknis yang

tidak mengarah pada biaya transaksi. Dalam keadaan seperti itu pemegang

sekuritas utang tidak akan menerima pokok dan bunga mereka secara penuh, dan

para pemegang saham akan menerima sesuatu. Tapi kita telah mempertimbangkan

keadaan ini dalam beberapa contoh sebelumnya, dan itu jelas bahwa dalam

ketiadaan biaya khusus belum dimasukkan dalam model, Kepailitan teknis ini

tidak mempengaruhi nilai pasar perusahaan. Dengan demikian, saat ini kami

belum dapat menjelaskan mengapa manajer keuangan ingin membatasi

perusahaan leverage. Kita akan mengambil isu-isu ini lagi, dimana alasan tersebut

disediakan.

6.4 Memperkirakan biaya dari berbagai sumber dana

Teori yang dikembangkan hanya menyediakan bantuan berguna yang

menunjukkan bagaimana manajer dapat memperkirakan biaya dari berbagai

35

sumber dana. Untuk saat ini teori menunjukkan bahwa biaya modal tergantung

terutama ( kecuali di hadapan pajak ) di bisnis risiko. Kita di sini menanyakan

apakah ini tingkat return yang diperlukan dapat diperkirakan dari return yang

diperlukan pada perusahaan sekuritas. Mempertimbangkan kasus pertama baru

masalah ekuitas dengan sebuah perusahaan memiliki kedua hutang dan ekuitas

yang luar biasa. Teori memprediksi bahwa jika ekuitas tambahan dikeluarkan,

dengan hasil rasio ekuitas utang yang jatuh, maka tingkat diskon diterapkan untuk

semua ekuitas luar biasa akan biasanya jatuh. Di sisi lain, peningkatan rasio ekuitas

utang karena masalah utang tanpa tambahan, dengan asumsi seperti masalah

mungkin, akan meningkatkan tingkat diskon diterapkan ekuitas tetapi tidak akan

mempengaruhi tingkat diterapkan untuk utang.

6.5 Estimasi biaya rata-rata tertimbang modal

Fakta bahwa nilai pasar perusahaan independen dari struktur permodalan

berarti bahwa biaya modal rata-rata tertimbang konstan dalam suatu pasar yang

sempurna ketika biaya modal perusahaan tidak dikenakan pajak. Rata-rata

tertimbang dihitung menggunakan harga diskon diterapkan untuk sekuritas

individu, dengan nilai-nilai pasar mereka sedang digunakan sebagai beban. Tapi

karena nilai-nilai pasar sekuritas berbeda masalah menyesuaikan pada waktu yang

sama seperti laju return diperlukan, formula biaya modal rata-rata tertimbang

memegang sebagai identitas. Itulah, formula biaya modal rata-rata tertimbang

selalu memegang jika diinterpretasikan dengan benar. Tapi ini tidak berarti, sekali

teks tradisional diasumsikan, bahwa rumus dapat mekanis digunakan untuk

memprediksi efek dari mengubah struktur modal. Catatan akhirnya bahwa semua

hasil ini menganggap risiko bisnis konstan. Jika bisnis risiko berubah, bahkan di

sempurna pasar perusahaan biaya modal berubah.

6.6 Bukti empiris

Akhirnya, kami mempertimbangkan pertanyaan isi informasi perubahan

dalam kebijakan dividen.. Pembaca bisa mengingat bahwa masalah ini sehubungan

dengan tes efisien pasar Jika perusahaan semata-mata untuk meningkatkan dividen

ketika para manajer percaya pembayaran yang lebih tinggi bisa dipertahankan

tanpa batas waktu, investor mungkin menafsirkan bertambah terus karena

menunjukkan bahwa manajer mengharapkan pendapatan yang lebih tinggi secara

permanen dan dengan demikian menawarkan harga saham setelah pengumuman

publik.

Tapi seperti yang kita sebelumnya mencatat, informasi yang sama tentang

harapan pendapatan di masa depan mungkin berasal dari sumber lain. Pertanyaan

36

yang adalah apakah perubahan harga saham setelah pengumuman dari dividen

berubah. Pettit ( 1972 ) dan watt ( 1973 ) keduanya telah mempelajari pertanyaan ini

dengan hasil campuran dan agak tidak meyakinkan. Menggunakan data bulanan,

watt tidak menemukan efek signifikan pengumuman. Namun, menggunakan data

harian, Pettit menemukan perubahan signifikan dalam waktu 2 hari berikut. Efek

paling dramatis tampaknya berada di bawah penyesuaian ketika pengumuman

sebenarnya sudah tidak tampaknya mencapai pasar antisipasi.

37

BAB 7. MODEL PERILAKU YANG TERBENTUK DARI

FUNDAMENTAL DAN TEKNIKAL PADA PASAR

MODAL SHANGHAI

Penelitian ini memberikan bukti empiris tentang peran kaum fundamentalis

dan teknisi di pasar saham Cina. Tiga model ekonometrik digunakan untuk

membedakan pengaruh harga saham yaitu tindakan pedagang yang bertindak atas

pergerakan harga saham atas dasar analisa teknis dan tindakan investor yang

berdasarkan analisa fundamental dan mereka yang bertindak atas pertimbangan

kedua analisis tersebut.

Model diestimasi dengan menggunakan data bulanan dan harian yang

dipilih secara acak pada harga saham dari seratus perusahaan yang terdaftar di

Shanghai Stock Exchange. Hasil penelitian ini mengungkapkan bahwa baik bagi

fundamentalis maupun teknisi memiliki peran dalam pembentukan harga saham,

meskipun teknisi tampaknya memainkan peran lebih penting . Hasil ini berlaku

bahkan jika terdapat peran intervensi dari pemerintah. Beberapa penjelasan

disajikan untuk dominasi teknisi.

Bukti survei pada peran perilaku yang dimainkan oleh kaum fundamentalis

dan teknisi disediakan oleh sejumlah penelitian yang dilakukan di berbagai pasar.

Harvey (1993,p.680) menyajikan sebuah argumen menarik untuk bukti survei

sebagai alternatif pemodelan ekonometrik, yang menyatakan bahwa ada banyak

yang bisa dipelajari tentang misteri keuangan internasional melalui pemahaman

trends dan kecenderungan dari pedagang daripada yang bisa didapat dari ratusan

regresi multivariat. Allen dan Taylor (1989, 1990) dan Taylor dan Allen (1992)

meneliti lebih dari 400 dealer valuta asing di London, dengan 60 persen

mengatakan bahwa setidaknya grafik (chart) sama pentingnya dengan analisa

fundamental. Cheung et al. (2004) melakukan survey yang berbasis di Inggris

untuk menemukan bahwa perdagangan teknis yang berbasis pada model

perdagangan yang disukai. Sebuah survei berikutnya oleh Oberlechner (2001)

dimasukkan tingkat hirarki semua pedagang di Eropa pada pasar valuta asing, dan

menemukan dukungan kuat dalam penggunaan analisis teknis. Menkhoff (1997)

dan Lui dan Mole (1998) memeroleh hasil survey yang sama yang dilakukan di

pasar devisa Jerman dan Hong Kong.

Bukti peran kaum fundamentalis juga disediakan oleh suatu studi yang

membandingkan profitabilitas fundamental dan aturan perdagangan teknisi, serta

studi penetapan heterogenitas di pasar keuangan (Lihat Moosa, 2003, hlm 236-240).

Kesimpulan umum dari studi ini adalah bahwa fundamentalis dan teknisi berperan

38

dalam pasar keuangan dan bahwa strategi perdagangan pelaku pasar keuangan

yang digunakan heterogen.

Dalam menggambarkan model, Moosa mengasumsikan adanya empat jenis

pedagang: Teknisi yang menggunakan aturan filter, teknisi yang menggunakan

aturan rata-rata bergerak, fundamentalis yang menggunakan aturan, dan

menggunakan kebijaksanaan fundamentalis. Model ini diuji oleh Moosa dan

Syamsuddin (2003) yang menemukan bahwa hasil pembentukan harga keuangan

dari interaksi pedagang yang menggunakan berbagai macam model teknis dan

fundamental.

Dalam mencari penjelasan untuk dominasi teknisi di pasar saham Cina,

ketertarikan resor orang mungkin sebagai peran kunci yang dimainkan oleh

pemerintah, yang menentukan berapa banyak perusahaan dapat terdaftar setiap

tahun dan berapa banyak saham yang dapat dikeluarkan (Su dan Fleisher, 1999).

Selain itu, proporsi yang signifikan dari perusahaan kepemilikan milik pemerintah

yang tercantum, langsung maupun tidak langsung. Oleh karena itu, investor biasa

mengharapkan pemerintah untuk bertanggung jawab pada gejolak kinerja Pasar.

Di sisi lain, pemerintah berusaha untuk mencapai beberapa tujuan melalui

pengembangan pasar saham, seperti meningkatkan kredibilitas pemerintah,

menjaga stabilitas sosial dan menciptakan lapangan kerja baru. Ini berarti bahwa

perilaku pasar adalah independen dari ekonomi fundamental dan kinerja sektor riil

perekonomian. Gambar 7 menegaskan pengamatan ini, menunjukkan rata-rata

pasar selama periode 2000-2005, diikuti oleh lonjakan 2006-07, yang dipercepat

pada semester pertama 2007 (Sebelum penurunan besar awal Juni). Ini tidak berarti

refleksi dari kinerja perekonomian Cina, seperti yang telah berkembang pesat di

seluruh periode penelitian. Aktivitas perdagangan di pasar Cina didominasi oleh

investor individu, karena saham yang dikendalikan oleh pemerintah tidak

diperdagangkan. Namun, investor individu Cina tidak memiliki pengetahuan

investasi dan keterampilan umum (karena mereka tidak berada di bisnis ini untuk

panjang). Karakteristik hasil dominasi menghasilkan “noise traders”, yang lebih

dekat untuk menjadi teknisi, De Long et al. (1990) telah menunjukkan, perilaku

kebisingan pedagang biasanya tidak dapat diprediksi, dan dapat menyebabkan

perbedaan besar antara harga pasar dan nilai-nilai fundamental. Selain itu,

pedagang kebisingan dapat bertahan lama selama mendapatkan keuntungan yang

lebih tinggi daripada investor canggih untuk bantalan tambahan risiko yang

diciptakan oleh mereka. Sebenarnya, beberapa anomali pasar Cina bisa dijelaskan

oleh perilaku pedagang kebisingan, termasuk spekulasi luas dan volatilitas

berlebihan.

39

Beberapa aspek perilaku keuangan mungkin juga menjelaskan dominasi

teknisi. Karakteristik dari pasar Cina menyediakan lahan yang subur untuk

membuat investor percaya diri dalam penilaian mereka, konsekuensi dari

ketepatan informasi yang melebih-lebihkan (Odean, 1998; Graham & Harvey, 2002).

Selain itu, investor tampaknya menilai peristiwa yang tidak pasti berdasarkan

pengalaman mereka, yang dapat menghasilkan bias yang representiveness dan

menyebabkan perbedaan yang signifikan dari harga pasar dari nilai-nilai

fundamental dari saham.

Konfirmasi bias dan konservatisme juga penting. Bias konfirmasi ada ketika

investor hanya percaya informasi yang mendukung pendapat mereka dan

mengabaikan informasi yang tidak. Di sisi lain, investor dengan konservatisme bias

memiliki reaksi relatif lambat terhadap perubahan pasar karena mereka mungkin

berpikir bahwa informasi baru tidak relevan dan tetap berpegang pada apa yang

mereka yakini sebelumnya. Semua dari fenomena ini tampaknya akan berkembang

di pasar saham China (lihat,Misalnya, Lin, 2005).

Sistem tata kelola perusahaan Cina mungkin juga menjelaskan dominasi Dari

bahasa TEKNISI. Para pemegang saham besar di Cina kemungkinan akan

melembaga dan negara bukan individu. Investor individu mencapai sekitar 30

persen dari total saham, dan ribuan saham tersebut tersebar berpotensi banyak

pemegang saham untuk setiap perusahaan (Hovey et al. 2003). Selain itu, sangat

sulit untuk menemukan pemegang saham individual di dewan direksi, dan

diyakini bahwa kepentingan investor individu tidak terlindung dengan baik. Oleh

karena itu, Mok dan Hui (1998) menyimpulkan bahwa investor individu Cina

terutama mencari modal spekulasi jangka pendek daripada investasi jangka

panjang. Hal ini membuat para investor lebih memilih bersifat teknisi daripada

fundamentalis.

40

BAB 8. ANALISIS KOMPLEMENTASI ALAMI

FUNDAMENTAL DAN TEKNIKAL

Analisis fundamental dan teknikal digunakan sejak lama oleh para analis

untuk dapat memperkirakan harga saham. Kedua bentuk analisis ini seringkali

digunakan secara independen tanpa interaksi satu dengan lainnya. Studi yang

dilakukan ini bertujuan untuk dapat melihat hubungan antara analisis teknikal dan

fundamental, apakah dengan menggabungkan kedua bentuk analisis ini dapat

menghasilkan sebuah prediksi yang lebih tepat terhadap pergerakan pasar saham

Indonesia. Studi ini mencakup seluruh saham yang tercantum dalam LQ 45 di

Bursa saham Indonesia. Hasil riset menunjukkan bahwa, baik analisis fundamental

maupun teknikal secara terpisah memiliki kemampuan untuk dapat

memperkirakan pergerakan harga saham. Namun dengan menggabungkan kedua

analisis ini dalam sebuah model, dapat memberikan kemampuan prediksi yang

lebih kuat. Pada pasar saham Indonesia, analisis teknikal mempunyai kemampuan

yang lebih baik dalam memperkirakan harga saham kedepannya. Karena data

teknikal lebih mudah di akses dan tersedia secara umum dibandingkan dengan

data fundamental seperti prediksi EPS dari analis, yang hanya tersedia bagi

pelanggan dalam jumlah kecil. Dengan menggabungkan kedua analisis ini,

investor dapat memperoleh laba yang lebih besar dibandingkan hanya

menggunakan strategi beli dan simpan, cara penggabungan kedua analisis ini

adalah dimana analisis fundamental dapat digunakan untuk menentukan saham

mana yang cukup baik, dan analisis teknikal dapat digunakan untuk menentukan

momentum kapan untuk membeli dan menjual saham tersebut. Hasil studi ini

diharapkan dapat menambah pengetahuan dari para pemain saham agar bisa

memperoleh keuntungan yang maksimal.

41

BAB 9. ANALISIS FUNDAMENTAL AND TEKNIKAL,

PENGGANTI ATAU PELENGKAP?

Penelitian ini mengusulkan sebuah model penilaian ekuitas yang

mengintegrasikan analisis fundamental dan teknikal dan dengan mengintegrasikan

kedua analisis tersebut, kita mengenali potensi yang dimiliki fundamental dan

teknikal sebagai bagian yang saling melengkapi daripada sebagai pengganti.

Pengujian menunjukkan bahwa penegasan sifat alami yang saling melengkapi

antara analisa fundamental dan teknikal, dengan kinerja masing-masing yang baik

yang saling berisolasi, model mengintegrasikan keduanya sehingga memiliki daya

penjelas yang unggul dalam penilaian saham.

Hasil pengujian penelitian model hibrida ini tidak hanya mengungkapkan

pentingnya analisis baik fundamental dan teknis dalam menjelaskan harga, tapi

juga mengkonfirmasikan kekuatan penjelas unggul dari model relatif dalam

mempertimbangkan baik variabel fundamental atau teknis dalam berisolasi.

Kekuatan penilitian model hibrida yang terbaik Ini dibuktikan dengan R2

disesuaikan ("AIC") relatif lebih tinggi terhadap penggabungan model baik pada

langkah-langkah fundamental atau teknis, dengan tes verifikasi nilai rasio

signifikan yang lebih lanjut.

Literature valuasi investasi yang masih ada, berupaya dalam menilai

kemampuan analisis fundamental dan teknikal untuk menjelaskan harga saham.

Namun, dalam melakukan hal ini, literatur selalu berfokus pada satu jenis analisis

tanpa menggunakan referensi yang lain. Akibatnya, literatur mengabaikan

kemungkinan bahwa analisis fundamental dan teknikal dapat berfungsi saling

melengkapi daripada sebagai pengganti dalam penilaian ekuitas. Dalam

menjembatani kesenjangan ini dalam literatur, kami mengusulkan model penilaian

ekuitas yang mengintegrasikan pengukuran fundamental dan teknikal. Akhirnya,

temuan sementara kami berhubungan dalam Penilaian saham, sifat alami yang

saling melengkapi dari analisis fundamental dan teknikal memiliki implikasi dalam

konteks penilaian latihan yang lain.

Model Desain

Model Collins et al. (1997), yang berkaitan harga terhadap nilai buku per

saham dan pendapatan per saham saat ini.

Sehubungan dengan Model (1), pengujian menunjukkan bahwa harga sangat

positif tergantung pada nilai buku per saham, sebuah temuan konsisten dengan

42

kerangka penilaian Surplus bersih dikemukakan oleh Ohslon (1995), yang

likuiditas dan adaptasi nilai argumen aset dan hasil pengujian empiris sebelum

(lihat, misalnya, Collins et al (1997);. Dechow et al (1999);. dan, Ely dan Waymire

(1999)). Pengujian juga mengungkapkan bahwa harga menunjukkan

ketergantungan statistik yang sangat positif pada pendapatan per saham saat ini.

Sekali lagi, temuan ini konsisten dengan literatur yang masih ada (lihat, misalnya

Easton (1985); Collins et al (1997);. Dechow et al (1999);. dan, Ely dan Waymire

(1999)) dan argumen bahwa laba per saham berfungsi sebagai proxy dari nilai

pakai perusahaan. Secara keseluruhan, model ini sangat signifikan dan memiliki

adjusted R2 dari 35,26%.

Pengujian model Sebelumnya mirip dengan persamaan (1) yang

mengungkapkan bahwa harga sangat positif tergantung pada nilai buku per saham

(lihat, misalnya, Collins et al (1997);. Dechow et al. (1999), dan, Ely dan Waymire

(1999)). Dua alasan telah dikemukakan untuk ketergantungan ini, yaitu bahwa nilai

buku merupakan sumber daya perusahaan yang dapat dikhususkan sebagai

pendapatan yang dihasilkan di masa depan, dalam mengukur likuidasi atau

adaptasi nilai aset perusahaan (lihat Berger, Ofek dan Swary (1996), dan,

Burgstahler dan Dichev (1997) masing-masing). Seperti dengan nilai buku per

saham, penelitian menegaskan laba per saham saat ini sebagai explanator harga

saham positif (lihat, misalnya, Easton (1985); Collins et al. (1997); Dechow et al.

(1999), dan, Ely dan Waymire (1999)). Penjelasan utama itulah yang ditawarkan

dalam temuan ini adalah bahwa kontemporer laba per saham berfungsi sebagai

proxy untuk nilai perusahaan saat ini, sedangkan nilai buku per saham merupakan

nilai firms’ exit (lihat, misalnya, Barth, dan penghuni darat Beaver (1996)).

Penelitian suplemen model selanjutnya mirip dengan (1) dengan perkiraan

pendapatan per saham (lihat, misalnya, Dechow et al (1999).), dengan alasan bahwa

proxy nilai informasi variabel lainnya yang ada relevan dengan (1995) Model

Ohlson. Penelitian ini menguji versi model yang dihasilkan tak terbatas, yang

dinyatakan di bawah ini,

Pengujian serupa dilakukan pada penelitian sebelumnya menunjukkan hasil

yang menarik: Sementara Harga menunjukkan ketergantungan statistik yang

diharapkan positif pada kedua nilai buku per saham dan konsensus perkiraan

pendapatan per saham, laba per saham saat ini tidak lagi menjadi

explanator signifikan mengingat adanya variabel independen tersebut. Dechow et

al. (1999) berpendapat bahwa hasil tersebut konsisten dengan konsensus perkiraan

penghasilan yang mengukur tidak hanya subsuming informasi yang terkandung

43

dalam angka laba rugi tahun berjalan, tetapi juga menawarkan informasi tambahan

tentang prospek masa depan perusahaan. Model persamaan (2) sangat signifikan

dalam menjelaskan harga ekuitas, dengan adjusted R2 dari 42,90%.

Faktor momentum yang tergabung dalam Model (3) adalah variabel dummy

yang menangkap return ekstrim kinerja masa lalu dan ditetapkan berdasarkan

ukuran momentum yang dikemukakan oleh Jegadeesh dan Titman (1993 dan 2001).

Dalam membangun variabel-variabel ini, pertama kita menghitung beli dan tahan

laba atas saham yang diperoleh selama periode enam bulan dimulai tepat satu

tahun pada saat model harga, pendekatan analog dengan menghitung

pembentukan titik return Jegadeesh dan Titman (1993 dan 2001). Berdasarkan

return ini, kami peringkat saham dan menetapkan kinerja performance decile

mereka. Saham termasuk dalam bagian atas (bawah) desil dialokasikan pada

dummy sebuah DUP (DDown) sama dengan satu untuk mencerminkan ekstrim

positif (negatif) kinerja mereka selama periode tersebut. Sebaliknya, seluruh desil

saham yang tersisa ditugaskan dummies momentum sama dengan nol. jika kinerja

memang bertahan selama enam bulan berikutnya, yang setara untuk jangka waktu

Jegadeesh dan (1993 dan 2001) periode kinerja Titman, kita berharap untuk melihat

DUP (DDown) sebagai signifikan positif (negatif) explanator dari harga dalam

persamaan Model (3). Model persamaan (3) keseluruhan sangat signifikan, dengan

adjusted R2 dari 75,46%. Menariknya, hasil ini menunjukkan bahwa analisis teknis

memiliki kemampuan yang lebih besar dalam menjelaskan ekuitas nilai dalam

isolasi daripada analisa fundamental.

Sementara pembahasan sebelumnya memberikan bukti kekuatan penjelas

dari kedua analisa fundamental dan teknis dalam isolasi, tidak mengatakan apapun

tentang apakah mereka bertindak sebagai pujian dalam latihan penilaian ekuitas.

Kami menyediakan bukti ini dengan persamaan Model (4) dan (5), dengan hasil

pengujian ini diberikan dalam Tabel V. Sehubungan dengan mantan, hasil

menunjukkan pentingnya kedua jenis analisis dalam menjelaskan harga saham.

Lebih khusus, konsisten dengan temuan sehubungan dengan Model (1) dan yang

masih ada dalam literatur (lihat, misalnya, Collins et al (1997);. dan, Ely dan

Waymire (1999)), buku nilai per saham dan laba per saham adalah explanators

positif yang signifikan dari kontemporer harga saham. Selanjutnya, konsisten

dengan Model (3), pengujian mengungkapkan pentingnya analisis teknis bahkan di

hadapan faktor fundamental, dengan tertinggal harga dan kedua momentum

44

dummies tersisa adalah signifikan dalam menjelaskan harga kontemporer. Selain

itu, Model (4) adalah sangat signifikan dan memiliki adjusted R2 dari 76,29%.

Seperti Model (4), hasil model persamaan (5) memberikan dukungan dalam

melengkapi hubungan antara analisis fundamental dan teknis, mengkonfirmasikan

signifikansi masing-masing jenis ukuran bahkan mengingat adanya yang lain.,

konteks model hibrida kami Menarik, karena dimasukkannya pendapatan

perkiraan per saham yang tidak mengurangi arti dari ukuran pendapatan

kontemporer dalam menjelaskan harga. Temuan ini bertentangan dengan yang

Dechow et al. (1999), yang melaporkan perkiraan laba per saham yang

menggolongkan informasi dalam ukuran laba rugi tahun berjalan. Meskipun

demikian titik perbedaan, Model (5) sangat signifikan secara statistik dan memiliki

adjusted R2 dari 76,86%.

Untuk lebih komprehensif mengevaluasi kekuatan penjelas relatif dari model (1)

sampai (5), kami menambah analisis berikutnya terdapat tindakan adjusted R2

dengan pertimbangan AIC nilai-nilai, perbandingan estimasi AIC model ', yang

memiliki manfaat tambahan kesesuaian yang lebih besar dalam sampel besar.

Pemeriksaan R2 dan nilai-nilai AIC mengungkapkan bahwa Model (1) sampai (5)

adalah kecocokan semakin baik, terbukti dengan peningkatan good fit yang

ditandai flukuasi yang ada dalam pasar. Selain itu, pencantuman baik analisis

fundamental dan teknis dalam model penilaian terlihat pada peningkatan langkah-

langkah pengukuran R2 relatif terhadap Model (1) untuk (3), dan koresponden

drop yang sesuai nilai AIC.

45

BAB 10. PENGGUNAAN ANALISA FUNDAMENTAL DAN

TEKNIKAL OLEH BURSA DEALER: BUKTI

INDIA

Artikel ini melaporkan hasil survei kuesioner pada bulan September,

Oktober/November 2010 tentang penggunaan analisis Fundamental dan Teknik

oleh broker/fund manager di pasar saham India yang membentuk perkiraan

mereka terhadap pergerakan harga saham. Temuan penelitian ini mengungkapkan

bahwa lebih dari 85 persen dari responden mengandalkan analisis baik

Fundamental dan Teknikal untuk memprediksi pergerakan harga di masa depan

pada cakrawala waktu yang berbeda.

Membayangkan tulisan ini pada tren yang berbeda dari pasar saham dan

tren yang berkaitan dengan penggunaan analisis Fundamental dan Teknikal. Hasil

penelitian menunjukkan bahwa ketika pasar bullish lebih mengandalkan pada

analisis teknikal dan ketika pasar bearish itu adalah sebaliknya, investor akan

mengandalkan Analisis fundamental.

Makalah ini memberikan penekanan khusus pada penggunaan alat ini saat

mengambil posisi di Cap Besar, dan perusahaan Mid Cap Kecil. Untuk ini berbagai

perusahaan tujuan di sektor dipilih, yang meliputi, Perbankan, Teknologi

Informasi, Manufaktur, Farmasi dll. Studi ini meliputi pengaturan yang berbeda

pada setiap Organisasi seperti, Izin Hak Guna Bangunan perusahaan, Bank yang

Berlisensi, Perusahaan Reksadana, perusahaan riset Ekuitas, dan lainnya. Penelitian

dilakukan di semua kota besar India dengan kuesioner yang terstruktur terhadap

individu seperti, Direksi, Manajer Investasi, Analis Riset, Broker Senior, Pialang

Junior, Portfolio manajer dan lain-lain.

Dilema yang dihadapi oleh pelaku pasar di pasar sekunder dalam

memprediksi pergerakan harga saham dikelola dengan baik dengan dua

pendekatan, analisis Fundamental dan Teknikal. Karena volatilitas tinggi di pasar

saham itu dianggap sebagai pekerjaan yang sangat ketat untuk memprediksi

pergerakan harga saham masa depan. Pelaku pasar sekunder sering menggunakan

dua teknik peramalan, Fundamental dan analisis Teknikal. Menurut fundamentalis

perbedaan terletak pada pelaku pasar yang memprediksi pergerakan harga saham

dengan menganalisis kondisi ekonomi yang mendasari atas mana mereka

menganggap perubahan harga saham. Timur Tengah Keuangan dan Ekonomi -

Edisi 14 (2011)

Analisis fundamental percaya bahwa analisis ekonomi, strategi, manajemen,

produk, status keuangan dan informasi yang terkait lainnya akan membantu

46

memilih saham yang akan mengungguli pasar dan memberikan keuntungan yang

konsisten untuk investor.

Analisis fundamental adalah pemeriksaan kekuatan yang mendasar yang

mempengaruhi kepentingan ekonomi, sektor industri, dan perusahaan. Yang akan

mencoba untuk meramalkan gerakan masa depan pasar ibukota dengan

menggunakan sinyal dari industri, ekonomi dan perusahaan. Analisa fundamental

membutuhkan pemeriksaan pasar dari perspektif yang lebih luas. Anggapan di

balik analisa fundamental adalah bahwa ekonomi berkembang mendorong

pertumbuhan industri yang mengarah pada pengembangan perusahaan.

Analisis fundamental adalah metode untuk mencari tahu harga masa depan

dari suatu saham yang investor inginkan untuk membeli. Hal ini terkait dengan

pemeriksaan dari nilai intrinsik perusahaan untuk mengetahui apakah harga pasar

saat ini adalah wajar atau tidak, apakah itu terlalu mahal atau di bawah harga dari

kinerja perusahaan itu dan kinerja industry yang mana merupakan milik

perusahaan dan juga skenario sosial politik umum negara.

Pendekatan fundamental menunjukkan bahwa setiap saham memiliki nilai

intrinsik yang harus sama dengan nilai sekarang dari arus pendapatan masa depan

dari saham yang didiskontokan dengan risiko tepat yang terkait dengan suku

bunga. Perkiraan nilai sebenarnya dari saham dibuat dengan mempertimbangkan

penghasilan potensi perusahaan anda. Yang tergantung pada lingkungan investasi

dan faktor-faktor yang berhubungan dengan industri yang spesifik, daya saing,

kualitas manajemen, efisiensi, profitabilitas operasional, struktur modal dan

kebijakan dividen.

Chartis, sebaliknya, hanya mempelajari perubahan harga saham mereka

sendiri dan percaya bahwa data historical sebelumnya menyediakan indikator

perubahan harga saham masa depan. Chartis menggunakan analisis teknikal,

analisis pergerakan harga saham masa lalu untuk memandu prakiraan dan

keputusan perdagangan di pasar sekunder. Chartisme termasuk pencarian visual

untuk pola data yang diulang sepanjang waktu.

Analisis teknikal memiliki alat dan teknik yang dikembangkan dalam

mempelajari pola-pola masa lalu dan memprediksi harga masa depan. Analisis

teknikal pada dasarnya adalah studi pasar saja. Analisis teknikal mempelajari

teknik karakteristik yang dapat diharapkan pada Mei atau pasar titik balik dan

penilaian obyektif mereka.

Titik balik yang sebelumnya dipelajari dengan tujuan untuk mengembangkan

beberapa karakteristik yang akan membantu dalam identifikasi dasar puncak pasar

utama. Reaksi manusia, pada umumnya konsisten dalam reaksi yang serupa

47

meskipun tidak identik, dengan bantuan berbagai alat, teknikal berusaha untuk

menangkap perubahan tren secara benar dan mengambil keuntungan dari mereka.

"Analisis teknikal diarahkan memprediksi harga suatu sekuritas. Harga di

mana suatu pembeli dan penjual menyelesaikan kesepakatan dianggap sosok yang

tepat yang mensintesis, berat dan akhirnya mengungkapkan semua faktor, rasional

dan irasional kuantitatif dan non-kuantitatif dan merupakan satu-satunya mencari

yang penting ".

10.1 Fundamental Vs. Teknikal

Analisis fundamental seperti laba, arus kas, dan aset, yang berguna dalam

menentukan pembelian dan likuidasi nilai perusahaan. Model pertumbuhan dapat

dibuat untuk mengukur akumulasi potensial dalam nilai perusahaan. Kesulitannya

adalah dalam mencoba untuk menjembatani informasi ini ke harga pasar saham,

sedangkan analis teknikal sering menafsirkan data dengan mempelajari grafik. Dia

mungkin mencari tren Harga, sinyal yang saling bertentangan, atau sedikit

perubahan dalam momentum beli.

Menentukan keberhasilan analisis teknikal sangat sulit karena sifat subjektif

dari praktek ini. Sepuluh analisis teknikal dapat memeriksa grafik yang sama dan

memiliki perbedaan pendapat tentang bagaimana ketika harga akan bergerak.

Banyak analis teknikal yang terkenal, seperti George C. Lane, memiliki tulisan

sedikit mengenai keberhasilan pribadi mereka dalam menggunakan teknik

tersebut.

Analisis teknikal mengatakan apa-apa tentang keuangan perusahaan,

melainkan mencoba masuk ke dalam kepala investor. Analis fundamental akan

mencoba untuk mencari tahu apa saham benar-benar layak, dibandingkan apa itu

yang diperdagangkan. Analisis teknikal akan mencoba untuk mengukur keadaan

emosi pembeli saat ini untuk yang diperkirakan jika akan mungkin terjadi

pembelian lebih lanjut atau penjualan. Artikel ini membahas panjang lebar

beberapa investor Timur Tengah Keuangan dan Ekonomi - Edisi 14 (2011)

pendapat tentang analisis fundamental dan teknikal. Tujuan artikel ini bukan

untuk menentukan seni lebih baik. Sebaliknya, harus berusaha untuk mencari tahu

metode mana yang umumnya digunakan pada saham tertentu.

Review Literatur

Asal Analisis fundamental untuk penilaian harga saham berasal dari Graham dan

Dodd (1934) di mana penulis berpendapat pentingnya faktor fundamental

penilaian harga saham. Secara teoritis, nilai sebuah perusahaan, maka harga

sahamnya, adalah jumlah dari nilai kini dari arus kas didiskontokan dengan

48

tingkat diskonto risiko disesuaikan. Kerangka konseptual penilaian kerja adalah

semangat dari model diskonto dividen terkenal yang dikembangkan oleh Gordon

(1962). Namun, devidend discount model yang melibatkan penilaian perkiraan

pembayaran dividen masa depan yang sulit karena perubahan kebijakan dividen

perusahaan. Dengan demikian, selanjutnya studi mencari arus kas yang tidak

terpengaruh oleh kebijakan dividen dan dapat diperoleh dari laporan keuangan.

Sebuah studi oleh Yu-Lui Hon dan David Mole (1998) melaporkan

penggunaan oleh dealer valuta asing di Hong Kong analisis fundamental dan

teknikal untuk membentuk perkiraan mereka dari gerakan nilai tukar. Temuan

penelitian ini mengungkapkan bahwa lebih dari 90 persen responden

mengandalkan pada kedua fundamental dan analisis teknikalis untuk

memprediksi pergerakan nilai masa depan di cakrawala yang berbeda.

Thomas Oberlechner (2001) menyajikan temuan sebuah kuesioner dan

survei wawancara pada pentingnya dirasakan dari analisis teknikal dan

fundamental di kalangan pedagang valuta asing dan wartawan keuangan di

Frankfurt, London, Wina dan Zurich. Pedagang Devisa mengkonfirmasi bahwa,

dari kedua pendekatan peramalan ini, analisis teknikal lebih menonjol dari yang

lain. Namun Wartawan keuangan lebih menekankan pada analisis fundamental

dari pedagang valuta asing.

Sanjay Seghal dan Meenkashi gupta (2005) menyajikan survei yang

bertujuan untuk memberikan wawasan tentang cara pedagang teknikal beroperasi

di pasar keuangan dan strategi perdagangan yang mereka adopsi. Survei ini

meliputi pedagang teknikal secara kelembagaan dan individu dengan panjang

dengan rekor perdagangan aktif untuk pasar India. Dalam studi ini juga teramati

bahwa responden sampel cenderung menggunakan analisis teknikal bersama

dengan Analisis fundamental untuk seleksi keamanan.

Jenni.L Bettman, Stephen.J.Sault, Emma.JSchultz (2008), mengusulkan model

penilaian ekuitas yang mengintegrasikan analisis Fundamental dan Teknikal,

mereka cenderung untuk mengenali potensi mereka sebagai pelengkap bukan

sebagai pengganti. Pengujian menegaskan sifat yang saling melengkapi

Fundamental dan Teknikal yang ditunjukkan secara alami meskipun telah masing-

masing tampil di model isolasi yang mengintegrasikan keduanya memiliki

kekuatan penjelas superior.

Nobert.M.Fliess, Ronald MacDonald (2002) memberikan arti penting khusus

untuk itu, terbuka tinggi, rendah dan harga tertutup dalam meramalkan rata-rata

dan volatilitas nilai tukar dengan menggunakan analisis teknikal.

Di makalah ini penulis mengusulkan untuk menyelidiki sifat time series dan

isi informasi dari harga-harga yang berbeda, menggunakan berbagai metode dan

49

Co integrasi. Singkatnya, dalam artikel ini ia berpendapat bahwa Analisis Teknikal

harga rendah dan dekat tinggi adalah cara yang berguna untuk belajar tentang

kausalitas granger laten di tingkat kekerapan tukar tinggi.

Doron Nissim dan Stephen.H.Penman (2001), ini membayangkan kerja

penelitian tentang Analisis Laporan Keuangan dan mengidentifikasi bahwa analisis

ini secara tradisional dilihat sebagai bagian dari Analisis fundamental yang

diperlukan untuk penilaian ekuitas. Makalah ini menguraikan analisis laporan

keuangan untuk digunakan dalam penilaian ekuitas. Standar Profitabilitas

dimasukkan, dan diperpanjang dan dilengkapi dengan analisis pertumbuhan.

Pernyataan Masalah

Sebagian besar karya penelitian berkonsentrasi pada pasar valuta asing. Juga

review dari penelitian tidak menyoroti yang saling mengisi dua alat. Ada

kesenjangan lain yang mungkin perbedaan pendapat ada dengan analisis

fundamental dan teknikal ketika berinvestasi untuk jangka panjang dan investasi

jangka pendek yang tidak diteliti dalam penelitian sebelumnya. Survei saat ini

dilakukan setelah meninjau penelitian yang kritis disebutkan di atas bekerja. Survei

ini dilakukan pada pasar saham. Aspek utama dari penelitian saat ini adalah

memahami atribut dari responden ketika pasar bullish atau bearish. Pekerjaan

penelitian saat ini menunjukkan kesesuaian dua alat yang berbeda untuk investor

(Jangka panjang atau pendek). Secara khusus menganalisis preferensi responden

terhadap sifat perusahaan saat memilih saham.

Puncak dari penelitian ini adalah identifikasi yang berbeda industri / sektor

dan penerapan analisis Fundamental dan Teknikal saat mengambil posisi di

industri-industri atau sektor yang sebagian besar penelitian telah tidak tercakup

dalam pekerjaan penelitian.

Tujuan dari Studi

Untuk mengetahui metode umum yang digunakan saat mengambil posisi di topi

perusahaan besar, menengah dan kecil.

Tujuan Khusus

• Tujuan dari penelitian ini dapat disimpulkan

• Memahami profil demografi responden (untuk tujuan penelitian ini responden

meliputi, Broker, Sub-broker, perusahaan reksa dana, investor Kelembagaan)

• Memahami frekuensi penggunaan analisis oleh peserta pasar saham berbagai

sementara investasi di sektor yang berbeda.

• Menganalisis adoptability analisis Fundamental dan Teknikal ketika pasar Bullish

dan Bearish.

50

• Memahami saran yang diberikan oleh investor informasi bagi investor jangka

panjang dan pendek sehubungan dengan penggunaan analisis.

Sumber Data dan Metodologi

Setelah analisis dari perusahaan pialang saham berlisensi, Sub-broker, perusahaan

reksa dana, bank berlisensi Saham dan analis pasar, kuesioner close-ended

dirancang untuk analisis. Data adalah dikumpulkan dari seluruh kota besar India,

yaitu, Bangalore, Mumbai, Delhi, Chennai, Hubli, Hyderabad dan Cochin.

Kuesioner tertutup berakhir dirawat sampel 600 responden. Karena responden

yang dipilih adalah dari senior berpengalaman, analisis yang dibuat lebih akurat.

Penggunaan alat ini oleh investor informasi seperti, Broker, Sub-broker, manajer

Fund, investor Kelembagaan juga kritis terakhir dalam penelitian ini. Kuesioner

secara statistik divalidasi dengan menggunakan berbagai alat statistik seperti,

Mean, Standar deviasi. Salah satu cara ANOVA tes dilakukan dan diuji sebesar 1%,

5% dan tingkat signifikansi lebih dari 5%. Selain itu, Chi-Square juga dilakukan

untuk memverifikasi hasil.

Analisis dan Interpretasi

Analisis Deskriptif

Analisis untuk Studi dapat dilakukan dengan

a. Memahami profil demografi: usia dan latar belakang pendidikan responden

b. Memahami metode umum yang digunakan saat mengambil posisi di topi

perusahaan besar, menengah dan kecil.

c. Memahami frekuensi penggunaan analisis oleh peserta pasar saham berbagai

investasi di sektor yang berbeda.

d. Menganalisis adoptability analisis Fundamental dan Teknikal ketika pasar

Bullish

dan Bearish.

e. Memahami saran yang diberikan oleh investor informasi bagi investor jangka

panjang dan pendek sehubungan dengan penggunaan analisis.

51

Tabel: 1 dan grafik: 1 menunjukkan distribusi usia responden. Jelaslah bahwa

besar (62%) Persentase responden di atas 30 tahun. Hal ini menunjukkan bahwa

sampel yang dipilih untuk penelitian memiliki campuran yang kaya pengalaman

dan keahlian.

Tabel 2 dan Grafik 2 menunjukkan latar belakang pendidikan responden, sekitar

49% dari responden adalah lulusan Posting dengan MBA sebagai gelar mereka dan

sekitar 33% dari responden dengan lainnya derajat pascasarjana. Hal ini jelas

menunjukkan kemampuan responden dalam memahami gerakan dari pasar. Oleh

karena itu, penelitian saat ini terkena semacam responden yang baik melek

terhadap pasar baik secara akademis dan profesional.

52

Tabel 3 dan Diagram 3 membayangkan penunjukan responden. Grafik dan tabel

tersebut tampak campuran dari individu yang berbeda dari Apex untuk Mid dan

Lower tingkat yang terlibat dalam proses menanggapi kuesioner. Lebih dari 37%

responden masuk kategori Dealer Senior, 20% dari responden Analis Riset, 16%

dari responden orang lain yang Portofolio manajer, Sub-broker dll 9% setiap

kombinasi Dealer Junior, Direksi dan Manajer Dana. Hal ini jelas menunjukkan

keaslian dari informasi yang dikumpulkan.

53

Tabel 4 di atas dan grafik menunjukkan perusahaan yang dipilih untuk tujuan

penelitian. Yang dipilih perusahaan itu di berbagai segmen pasar investasi dan

termasuk perusahaan pialang Izin, Izin Bank, perusahaan reksadana, perusahaan

penelitian Ekuitas dan lain-lain (sub-broker, pemain swasta, HNIs). Lebih dari 40%

dari sampel merupakan perusahaan pialang Izin, 26% milik Reksadana perusahaan

dan sisanya dari perusahaan riset ekuitas, bank Izin dan lainnya. Sampel

menunjukkan campuran yang baik dari perusahaan yang berbeda yang terlibat

dalam kegiatan investasi dari pasar modal.

Bagan 5: Analisis Fundamental vs Technical Analysis - Jenis Investasi

54

Dari analisis di atas jelas bahwa kedua analisis Fundamental dan Teknikal

digunakan sebagai alat untuk mengambil posisi di semua jenis perusahaan terlepas

dari perusahaan Cap Besar, Tengah dan Kecil. Lebih dari 79,8% responden telah

merespon positif menyatakan bahwa mereka menggunakan kedua alat saat

mengambil posisi di pasar modal. Sementara investasi di perusahaan Cap besar

jumlah yang sama responden telah memilih analisis baik Fundamental dan

Teknikal. Lebih dari 55,3% dari

responden memilih Analisis teknikal lebih 50,6% yang memilih untuk Analisis

fundamental.

Hal ini menunjukkan bahwa kedua alat analisis yang berjalan seiring

sementara berinvestasi di perusahaan topi besar. Sementara investasi di

perusahaan topi Mid responden telah menunjukkan pendekatan yang konservatif

dengan memilih analisis fundamental sebagai alat analisis untuk memilih saham.

Lebih dari 50,3% dari responden memilih untuk analisa fundamental saat memilih

55

saham dari perusahaan topi Mid. Perusahaan topi kecil responden lebih memilih

kedua alat analisis yang kurang lebih sama. 52,4% responden memilih untuk hasil

Analisis teknikal saat memilih sebuah perusahaan dari sektor ini dimana 50,3%

responden telah memilih untuk Analisis fundamental.

Fitur unik dari makalah penelitian saat ini adalah analisis persepsi responden

terhadap penggunaan analisis Fundamental dan Teknikal saat mengambil posisi di

berbagai sektor. Untuk studi ini peneliti telah mengambil Empat belas berbagai

sektor dan kritis menganalisis peran ini dua alat saat mengambil posisi di berbagai

sektor.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa semua Konvensional Industri seperti

Perbankan, Semen, Refineries, Farmasi, Steel, Pupuk, untuk semua perusahaan

responden telah memilih Analisis fundamental untuk menyusun strategi portofolio

mereka. Untuk sektor-sektor modern seperti, Teknologi Informasi, Hiburan,

Telekomunikasi, real estate, Makanan dll produk, responden memilih untuk

Analisis teknikal untuk mengambil posisi mereka.

Bottom Line

Pada intinya survei menyimpulkan bahwa, untuk berinvestasi di semua sektor dan

perusahaan, yang sangat tinggi proporsi responden menempatkan berat badan

pada analisis baik fundamental dan teknik saat membentuk pandangan. Sementara

investasi di perusahaan konvensional seperti Perbankan, Semen, Farmasi, Steel dan

Pupuk responden memilih Analisis fundamental Konservatif selama Teknik

analisis. Investasi di sektor-sektor modern seperti, Teknologi Informasi.

Telekomunikasi, real estate, Makanan produk dll, telah menarik kontribusi analisa

teknik. Karya tulis ini mencoba untuk memberikan jawaban bahwa pertanyaan

56

mengenai penggunaan kedua alat analisis sementara berinvestasi dalam saham

yang berbeda. Ada ada jawaban yang pasti tentang apakah analisis teknikal harus

digunakan sebagai pengganti untuk dasar analisis, tetapi banyak setuju bahwa

memiliki kelebihan bila digunakan sebagai pujian untuk strategi investasi lainnya.

57

BAB 11. PENILAIAN SAHAM, SEBAGAI AKSES

KRITIKAN PERANAN ANALISIS

FUNDAMENTAL DAN TEKNIKAL

Di Internet ada banyak iklan tentang cara membuat uang untuk investasi. Ini

jelas berarti satu hal yang orang menunjukkan permintaan yang besar pada seperti

informasi. Kami ingin menghasilkan banyak uang, seperti George Soros terkenal

sebagai guru investasi di masanya. Untuk membuat tingkat tinggi luar biasa dari

laba atas efek adalah tidak begitu mudah, sedangkan pokok investasi adalah hanya

untuk menjual saat harga sebuah aset tinggi dan hanya untuk membeli ketika

rendah. Untuk mencapai tujuan investor membuat upaya keras untuk

memprediksi nilai saham masa depan dengan menggunakan teknik variabel. Ada

dua sungai utama dan canggih dalam menganalisisnya: Teknis dan fundamental.

Istilah dalam kertas ini akan membahas dan membandingkan kedua analisis

tersebut. Juga akan menyediakan studi yang lebih rinci dasar teori seperti model

diskonto dividen dan penilaian model harga saham dan menjelaskan beberapa

teknik analisa teknis.

Bagian pertama ini difokuskan pada analisis fundamental, terutama pada

dividen diskon model dan model harga penilaian produktif. Bagian pertama

mendefinisikan analisis fundamental dan menjelaskan alasannya. Yang kedua dan

ketiga bagian membahas model diskonto dividen dan model penilaian harga

produktif menunjukkan keterbatasannya. Bagian keempat membandingkan kedua

teori. Kekhawatiran bagian kedua analisis teknikal. Ini mendefinisikan analisis

teknikal, menjelaskan dasar pemikirannya, dan mengembangkan prinsip-prinsip

utama. Bagian ketiga memberikan perbandingan antara fundamental dan analisis

teknikal.

11.1 Analisis fundamental

1. Analisis fundamental: definisi dan dasar pemikiran

"Analisis fundamental menggunakan prospek laba dan dividen perusahaan,

ekspektasi suku bunga masa depan, dan evaluasi risiko perusahaan untuk

menentukan harga saham yang tepat "(Bodie et al, 2008:237)." nilai saham yang

tepat "juga disebut adil atau nilai fundamental. Howells dan Bain (2002) menyoroti

bahwa di bawah asumsi aliran pendapatan konstan, secara konvensional harga

wajar saham GENAP

keluar investor tingkat "s diperlukan pengembalian saham dengan tingkat

pengembalian,

58

yaitu

dimana Kr -Diperlukan tingkat pengembalian dan D/P -Dividend yield, g-rate

modal

penghargaan. Pada gilirannya tingkat pengembalian didefinisikan dalam Model

Capital Asset Pricing (CAPM), yaitu

dimana

Namun, secara tradisional dengan harga ekuitas wajar ketimbang tingkat

pengembalian berada di bawah pertimbangan. Untuk alasan ini, hal ini berguna

untuk menyatakan penilaian aset konvensional dengan prinsip: "nilai tunai dari

aset adalah sama dengan jumlah uap pendapatan masa depan (Setelah dikurangi

biaya operasional), sesuai diskon "(Howells & Bain, 2002:204), dimana dalam teori

penilaian saham tingkat diskonto adalah tingkat pengembalian. Jadi, diskon nilai

sekarang adalah nilai fundamental dari saham, dan fakta ini digunakan untuk

model dalam analisis fundamental. Selain itu, Bodie et al (2008) menyatakan bahwa

harga penjualan saham sama dengan nilai fundamental, bila diperlukan tingkat

pengembalian yang diharapkan sama dengan memegang periode ulang, dan untuk

saham overpriced tingkat pengembalian lebih besar dari tingkat pengembalian

yang diantisipasi. Namun, metode penilaian saham apapun adalah dibentuk untuk

membuat perbandingan relatif tidak mutlak antara ekuitas.

11.2 Devidend discount model

a. Dividen Generalized diskon Model

Implementasi utama dari prinsip di atas adalah model diskonto dividen (DDM):

dalam kesetimbangan harga saham sama dengan sejumlah dividen yang

diharapkan dan penjualan harga ekuitas yang didiskontokan dengan tingkat

pengembalian, atau nilai sekarang (Mishkin & Eakins, 2006:278), yaitu

59

Namun, DDM umum, penyederhanaan matematika dari DDM, P ,

mengabaikan harga jual yang diharapkan. Lorie dan Hamilton (1973) menjelaskan

bahwa prediksi dividen pada saat penjualan mendefinisikan harga penjualan, serta

diskon masa depan harga jual tidak signifikan ketika saham yang tahan selama

waktu yang sangat lama (P.116). Para DDM umum lebih realistis, karena saham

tidak memiliki jatuh tempo.

b. Pertumbuhan Gordon devidend discount model

Kemajuan lebih lanjut dari model diskonto dividen umum adalah Model

pertumbuhan Gordon yang didasarkan pada asumsi pertumbuhan dividen

konstan. Howells dan Bain (2002) menyatakan bahwa pertumbuhan dividen

dijelaskan oleh inflasi dan pertumbuhan keuntungan karena investasi baru. (P.344).

Dengan asumsi bahwa dividen tumbuh pada g konstan yang dinilai, DDM umum

yang muncul sebagai:

Jadi, Gordon pertumbuhan DDM, atau satu periode model:

dimana g-an pertumbuhan yang diharapkan dari dividen, yang harus lebih rendah

dari tingkat pengembalian yang dibutuhkan.Selain itu, Bodie et al (2008)

berkomentar kesimpulan utama dari pertumbuhan konstan DDM adalah bahwa g,

pertumbuhan yang diharapkan dari dividen, juga merupakan tingkat kenaikan

nilai. Selanjutnya, dengan menggunakan rumus pertumbuhan konstan DDM,

mudah untuk menyimpulkan hubungan antara harga saham dan variabel eksogen

(p.408).

c. Multistage devidend discount model

Tingkat pertumbuhan konstan tidak selalu relevan, karena setiap

perusahaan dalam jangka panjang mengalami siklus kehidupan. Jadi, ada dua

tahap dan tiga tahap model yang benar mengenai Kelemahan ini.

Dua-tahap model yang menganggap bahwa suatu perusahaan melewati dua

periode, sebelumnya dan tahun matang. Bodie et al (2008) percaya bahwa selama

tahun sebelumnya, dividen tingkat pertumbuhan lebih tinggi, karena ada ruang

untuk investasi yang menguntungkan. Namun, selama kematangan pertumbuhan

lebih rendah karena persaingan yang lebih tinggi dan kurangnya investasi (P.412).

Dalam kasus model tiga-tahap, ada periode transisi antara yang pertama

dan yang kedua, ketika tingkat pertumbuhan dividen secara bertahap menurun.

60

Lorie dan Hamilton (1973) memberikan penentuan kuantitatif pertumbuhan untuk

setiap model:

"(1) ... mengekstrapolasi ke masa depan yang tidak terbatas harga terbaru tahunan

rata-rata pertumbuhan;

(2) ... mengekstrapolasi laju pertumbuhan terakhir untuk beberapa tahun dan

kemudian mengasumsikan bertahap regresi pada tingkat pertumbuhan terhadap

tingkat rata-rata untuk perekonomian nasional;

(3) ... ekstrapolasi tingkat saat ini ke masa depan dan kemudian postulat perubahan

mendadak dengan laju pertumbuhan ekonomi nasional "(p.134).

Model multistage berguna untuk menjelaskan Paradox Petersburg, ketika

pertumbuhan perusahaan saat ini melebihi tingkat pengembalian yang diperlukan.

Dalam keadaan seperti itu, sebuah nilai diperkirakan perusahaan akan menjadi

sesuatu tak terhingga.

Grafik berikut (Gambar 1) merangkum asumsi multistage yang DDM:

Gambar 1. Dividen pertumbuhan 2 - dan 3 - model periode

(Sumber: Howells & Bain, 2002:362)

d. Kelemahan Utama dari model diskonto dividen

Perangkap utama DDM yang terjadi baik karena asumsi penyederhanaan

atau karena peramalan yang salah. Mishkin dan Eakins (2006) membahas tiga

masalah DDM pada: perkiraan pertumbuhan, menghitung risiko, dan peramalan

dividen (p.285). Yang pertama berkaitan dengan perkiraan pertumbuhan

perusahaan. Rata-rata dari kurs historis adalah perkiraan buruk, karena tidak

memperhitungkan dampak dari kondisi ekonomi saat ini dan perubahan dalam

perusahaan. Selain itu, menurut penelitian dari Nassah dan Strauss (2004) dalam

tengah 1990-an, sekitar 43% dari saham yang dinilai terlalu tinggi, karena ada baik

tinggi harapan tentang pertumbuhan dividen dan pesimisme tentang tingkat yang

diperlukan dari abstraksi yang ada. Perangkap kedua bekerja dengan berisiko.

Tingkat pengembalian adalah diperkirakan oleh CAPM, yang menciptakan

61

masalah untuk menghitung beta tepat, Dalam Bodie et al (2008) faktor-faktor

spesifik perusahaan pendapat membuat beta sangat volatil (p.208). Selain itu, ada

beberapa keraguan tentang keandalan CAPM. Misalnya, Geltner D. (1989)

mengatakan "Model Aset Modal Pricing model ekuilibrium umum harga aset,

derivasi formal yang selalu melibatkan asumsi penyederhanaan realistis " (P.467).

Kelemahan ketiga adalah peramalan dividen. Rasio pembayaran tergantung pada

banyak faktor. Misalnya, Brown et al (September, 2002) menganalisis Australia

analis keuangan "dividen diperkirakan lebih dari 1985-1998 dan menemukan

bahwa 10-15% kesalahan dalam ramalan dijelaskan oleh jumlah data yang

diperoleh tentang perusahaan dan ketidakpastian tentang performa (abstrak).

11.3 Harga model yang mendapatkan penilaian

a. Harga produktif penilaian model: definisi dan implementasi

Setelah mempertimbangkan kelemahan dari DDM, adalah logis untuk

beralih ke Harga teori alternatif Produktif Penilaian Model yang memiliki

keuntungan, yaitu Model ini berlaku untuk semua perusahaan dengan prospek

pertumbuhan yang tidak pasti dan tidak konsisten dividen pembayaran. Misalnya,

Lorie dan Hamilton (1973) menarik contoh tentang Litton Industries, Inc yang

merupakan perusahaan yang sukses dengan harga positif, bahkan meskipun tidak

membayar dividen (p.118). Untuk mulai dengan, penting untuk menentukan Harga

pendapatan rasio (P / E rasio) (atau penghasilan multiplier). "Rasio Laba Harga

memberitahu kita harga yang investor harus membayar untuk membeli sebuah

klaim pada aliran pendapatan (Yang mungkin dibayarkan sebagai dividen atau

ditahan untuk re-investasi dan modal pertumbuhan) "(Howells & Bain, 2002:350).

Secara matematis, itu adalah rasio antara arus harga saham dan laba masa depan.

Mengenai tujuan penilaian saham pelaksanaan produktif harga- rasio adalah

untuk bekerja di luar harga seperti itu, menurut Howells dan Bain (2002), itu

GENAP keluar harga-pendapatan rasio dan tingkat pengembalian P / E = Kr

(P.348), atau, menurut Mishkin dan Eakins (2006), untuk melipatgandakan prediksi

laba per saham yang diperkirakan oleh P / E rasio: P / E * E = P (p.283). Namun,

tujuan utama dari P / E rasio adalah untuk membuat perbandingan relatif. Jadi,

ketika sebuah perusahaan "s P / E ratio di atas rasio industri, ada kemungkinan

bahwa saham terlalu mahal dibandingkan dengan harga industri. Ini memberikan

sinyal baik dari menjual saham, karena harga harus cenderung satu industri.

Namun, ada ruang untuk penjelasan lain dibahas oleh Mishkin dan Eakins (2006):

(1) perusahaan ini akan tumbuh di masa depan, sehingga akan meningkatkan

pendapatan, yaitu P / E rasio menurun, (2) perusahaan ini relatif kurang berisiko,

sehingga lebih menarik, yaitu harga yang lebih tinggi (p.283).

62

Peluang pertumbuhan adalah salah satu perhatian dari para analis, sehingga

hubungan antara kesempatan investasi, atau laba atas ekuitas (ROE), dan P / E

rasio adalah penting. Bodie

et al (2008) menunjukkan bahwa dalam kasus ROE> Kr (Tingkat pengembalian),

meningkat dalam rasio yang ditanam kembali akan meningkatkan rasio P / E, dan

sebaliknya ketika ROE <Kr , P / E menurun (Hal.420). Hal ini juga penting untuk

menambahkan bahwa saat ini analis menggunakan berbagai rasio dalam rangka

untuk memprediksi harga saham masa depan.

b. Kekurangan utama dalam harga saham model penilaian

Tantangan dalam model penghasilan Harga adalah untuk menentukan laba.

Produktif dalam P / E rasio adalah ukuran akuntansi, sehingga sangat tergantung

pada akuntansi konvensi dan aturan. Selain itu, negara praktik akuntansi tertentu

membuat analisis yang lebih rumit. Misalnya, Aron (dikutip dalam Kumar &

Hyodo, 2001:30) menemukan bahwa Jepang P / E rasio "perkiraan menurun bentuk

49,6-19,1 setelah metode akuntansi Jepang diadaptasi untuk yang AS. Menurut

Bodie et al (2008) selama inflasi yang tinggi sebuah perusahaan "nilai ekonomi

sejati diremehkan, jika prinsip biaya historis yang digunakan (hal. 422). Gambar 2

berikut menunjukkan invers hubungan antara inflasi dan P / E rasio.

Gambar 2. P / E rasio Index, S & P 500 dan Inflasi

(Sumber: Bodie et al, 2008:422)

Selanjutnya, Lorie dan Hamilton (1973) menyoroti dilema antara keduanya, apakah

menggunakan laba yang dilaporkan atau "normal" satu. Dia berpendapat penting

untuk memproses "Normalisasi laba", ketika suatu perusahaan sangat dipengaruhi

oleh siklus pasar, jika tidak P / E rasio akan menilai terlalu tinggi (undervalued)

ketika ada regresi (booming) (Hal.138).

63

11.4 Perbandingan antara devidend discount model dan model penilaian harga

saham

Howells dan Bain (2002) merangkum perbedaan utama dan persamaan

antara P / E ratio dan Model DDM. Pertama-tama, DDM dan P / E rasio adalah

model yang

dasarnya identik, karena mereka didasarkan pada . Kedua, DDM

menunjukkan "nilai wajar", sedangkan P / E rasio hanya menunjukkan harga

relatif. Ketiga, nilai perusahaan yang diperoleh dengan metode rasio tidak secara

eksplisit menunjukkan risiko perusahaan, sedangkan terintegrasi dalam DDM

(p.349).

11.5 Analisis teknikal

1. Analisis teknikal: definisi, dasar pemikiran, prinsip utama, dan keandalannya

Setelah membahas fitur utama dari analisis fundamental, adalah logis untuk

beralih ke analisis teknikal yaitu metode kedua dalam penilaian saham. "Analisis

teknikal adalah metode memprediksi pergerakan harga di tren pasar masa depan

dengan mempelajari grafik dari aksi pasar masa lalu yang memperhitungkan harga

akun instrumen, volume perdagangan dan, bila memungkinkan, open interest

dalam instrumen tersebut "(. Pengantar analisis teknikal, 1999:8). Fitur utama dari

analisis teknikal adalah implementasi grafik dan studi tren untuk mengenali sinyal

dari menjual atau membeli. Tidak ada pembenaran teoritis yang tepat dari analisis

teknikal, tetapi ada beberapa penjelasan mengapa tren yang diamati. Grinblatt dan

Han (dikutip dalam Bodie et.al 2008:273) menyimpulkan bahwa kecenderungan ini

dijelaskan oleh "efek disposisi", yang menyiratkan bahwa kerugian secara perlahan

akan disadari oleh investor. Selain itu, Malkiel (2007) menyebutkan efek

kerumunan, investasi yang menguntungkan yaitu menarik investor lebih banyak,

sehingga permintaan meningkat naik dengan harga keseimbangan (p.106). Semua

penjelasan didasarkan pada perilaku bias.

Prinsip-prinsip utama dari analisis teknikal berasal dari Dow Theory yang

menganalisis kecenderungan umum. Highlights dari Dow Theory adalah sebagai

berikut: rata-rata mengambil mempertimbangkan segala sesuatu yang dikenal, ada

tiga tren pasar: besar atau jangka panjang perubahan harga, antara dari 3 minggu

sampai 3 bulan, dan minor jangka pendek pergerakan harga (Pengantar analisis

teknikal, 1999:21). Edwards dkk (2001) menyebutkan Dow Theory sebenarnya

menganalisis "tren pasar umum" pada perusahaan yang biasanya dikenal sangat

tergantung (p.12). Prinsip Sederhana beralih ke analisis tren canggih yang rumit.

Salah satu contoh adalah pola Kepala dan Bahu (Gambar 3):

64

Gambar 3.Head-dan-pola Bahu

(Sumber: Edwards et al, 2001:58)

Pola ini terdiri dari tiga puncak, secara keseluruhan mengingatkan dua bahu

dan kepala. Fitur utama dijelaskan dalam "Pengantar analisis teknikal" (1999):

Kepala-dan-Bahu biasanya diamati setelah panjang tren ke atas; ada volume

perdagangan tinggi melalui bahu kiri dan kepala setelah volume menurun,

melanggar garis leher menyiratkan bahwa pola kedua selesai dan sinyal dari

penurunan harga (68). Persegi panjang, segitiga dll adalah contoh lain dari pola.

Apakah teori ini dapat diandalkan? Jelas, investor mengekspos diri untuk

risiko setiap kali mereka bertindak, karena cukup sulit untuk mengungguli pasar.

Selanjutnya Bodie et al (2008) berpendapat bahwa "strategi trading dapat merusak

diri sendiri", karena lebih sulit untuk membuat laba membentuk sinyal ketika

semakin banyak orang bereaksi pada mereka (p.275). Selain itu, ada banyak

pengecualian dalam analisis, apa yang meragukan keandalannya. Salah satunya

adalah perangkap beruang, kenaikan harga yang tajam setelah sinyal beruang.

(Malkiel, 2007:104). Artinya bahwa investor menerima sinyal beruang atau sinyal

untuk menjual sekuritas, tapi harga tiba-tiba naik menyebabkan kerugian.

11.6 Perbandingan antara analisa teknikal dan fundamental

Kedua analisis fundamental dan teknikal dimaksudkan untuk mengetahui

perkiraan harga masa depan. Secara logis, harus ada perselisihan metode mana

yang lebih menguntungkan. Peneliti dan praktisi dibagi menjadi dua front. Di

antara Wall Street analis, mayoritas mempraktekkan teori dasar, sedangkan

perannya adalah chartists menjadi lebih signifikan, sebagai informasi teknis yang

lebih mendalam dituntut oleh investor dan peneliti. Namun demikian, metode

tersebut sangat berbeda dengan prinsip-prinsip, asumsi, dan implementasi. Jadi

perbedaan utama yang mengintai dalam definisi itu sendiri. Pertama-tama analisis,

teknikal menggunakan informasi pasar hanya masa lalu, sedangkan analisa

fundamental memprediksi data dasar masa depan yang menggunakan semua

informasi yang tersedia. Selain itu, ada asumsi yang berbeda yang mendasari

masing-masing analisis. Menurut Malkiel (2007) chartists percaya

65

bahwa semua informasi mendasar dari perusahaan adalah tidak relevan, seperti

yang sudah diakui oleh pasar, serta "bahwa pasar hanya 10% logis dan 90%

psikologis" (P.101). Dengan kata lain, pasar saham tergantung pada sikap investor,

pendapat dll. Juga, fundamentalis dalam analisis mereka mengkhususkan oleh

industri, sedangkan chartists menerapkan teknik yang sama untuk setiap

perusahaan. Chartis dianggap pedagang jangka pendek, sedangkan fundamentalis

terfokus pada prospek penguat panjang. McDonald (2002) berbagi dengan poin

pengalaman sendiri bahwa analisis teknikal lebih mendalam untuk memprediksi

harga dalam 6 bulan Interval (p.48). Meskipun berbagai perbedaan, ada kesamaan

kecil. Hal ini tersembunyi dalam memahami peran dasar informasi dalam kedua

analisis. Edwards et al (2001) menentang kritik tentang kebodohan dari informasi

fundamental perusahaan dengan analisis teknikal yang mengakui bahwa tren pasar

modal berasal dari statistik dari informasi fundamental diperoleh juga (hal.11).

Hal ini sangat penting untuk membahas kedua analisis dari perspektif

Efisien Pasar Hipotesis (EMH). Menurut Dyckman dan Morse (1986), EMH adalah

ketika "Harga saham secara akurat mencerminkan informasi yang tersedia. Jika

demikian, tidak ada jumlah surat berharga analisis secara konsisten dapat

menghasilkan di atas normal kembali, dan harga saham akan menyesuaikan cepat

dan tepat untuk informasi baru "(hal.1). Penyesuaian di pasar saham muncul begitu

cepat sehingga tidak ada kemungkinan untuk menikmati pengembalian yang lebih

tinggi. Namun, ada yang berbagai bentuk EMH yang menyediakan bahwa analisa

fundamental masih dapat yang sesuai. Hipotesis bentuk lemah berarti bahwa

semua data masa lalu sudah tercermin dalam harga. (Bodie et al, 2008:235). Jadi

chartists menggunakan grafik yang didasarkan hanya pada masa lalu informasi

tidak dapat mengungguli pasar, sedangkan analis fundamental meneliti laporan

keuangan, berita tentang perusahaan masih memiliki kesempatan untuk menuai

keuntungan.

Hipotesis semi-kuat dan kuat, yaitu semua informasi publik yang tersedia

dan bahkan orang dalam "informasi sudah diakui oleh pasar (Bodie et al, 2008:235),

menolak sebagai fundamental ataupun sebagai analisis teknikal.

Kesimpulan

Untuk menyimpulkan, ada dua jenis metode bagaimana memprediksi harga

di masa depan: teknikal dan analisis fundamental. Analisis fundamental adalah

berdasarkan prinsip bahwa diperlukan menilai atau kembali adalah untuk menjadi

sama diharapkan holding periode ulang. Lebih jauh, aplikasi prinsip ini devidend

discount model dan harga produktif model penilaian. Kedua model memiliki

implikasi dan keterbatasan.

66

Metode kedua adalah dengan menggunakan analisis teknikal, grafik yaitu untuk

memprediksi harga di masa depan. Mempelajari tren memainkan penting peran

dalam metode ini. Kedua analisis fundamental dan teknikal ini berdasarkan

perbedaan asumsi dan prinsip, sedangkan tujuan mereka adalah identik. Kedua

analisis memiliki kelebihan dan kekurangan mereka. Jadi, ada sebuah diskusi tak

berujung tentang mana yang lebih handal.

67

BAB 12. NILAI EKONOMIS INFORMASI

FUNDAMENTAL DAN TEKNIKAL PADA PASAR

VALAS YANG SEDANG BERKEMBANG

Kami mengukur nilai ekonomis informasi yang diperoleh dari

makroekonomi variabel dan dari analisa tehnikal untuk emerging market mata

uang. Menggunakan sampel dari 23 pasar negara berkembang dengan tukar

mengambang tingkat rezim selama periode 1995-2007, kami dokumen bahwa

kedua jenis informasi dapat dimanfaatkan untuk menerapkan strategi perdagangan

yang menguntungkan. Sejalan

dengan bukti dari survei profesional devisa tentang menggunakan analisis

fundamental dan teknis, kita menemukan bahwa menggabungkan dua jenis

informasi meningkatkan kinerja risiko disesuaikan dari invest strategi pemerintah.

Literatur tentang peramalan nilai tukar secara ekstensif menganalisis

prediksi isi dari dua jenis informasi: berita pada fundamental ekonomi makro

seperti yang digunakan dalam model nilai tukar struktural, dan informasi dari

harga historis seperti yang digunakan dalam aturan perdagangan teknis. Meese

dan Rogoff itu (1983) menemukan bahwa model struktural tidak dapat

mengalahkan perkiraan berjalan naif acak pada cakrawala pendek masih berdiri

setelah 25 tahun penelitian intensif, lihat Cheung et al. (2005) untuk penilaian

terakhir. Ada agak lebih mendukung bukti manfaat informasi makroekonomi

untuk peramalan kurs yang berlaku pada cakrawala lebih lama, lihat Markus

(1995), Kilian (2001) dan Berkowitz dan Giorgianni (2001), antara lain. Secara

umum, kinerja aturan perdagangan teknis di cakrawala singkat telah ditemukan

untuk menjadi jauh lebih baik, lihat Sweeney (1986), Levich dan Thomas (1993) dan

Neely dan Weller (1999), dengan Menkhoff dan Taylor (2007) memberikan survei

komprehensif terakhir. Namun demikian, Olson (2004), Pukthuanthong-Le dkk

(2007) dan. Neely et al. (Dalam pers) melaporkan bahwa profitabilitas analisa

tehnikal telah melemah secara substansial dalam beberapa tahun terakhir,

setidaknya untuk mata uang dikembangkan.

Kemampuan prediksi model nilai tukar struktural dan teknis perdagangan

aturan umum telah dipertimbangkan dalam isolasi. Ini sangat luar biasa, dalam arti

bahwa survei di antara peserta pasar valuta asing selalu menunjukkan bahwa

mereka menganggap kedua jenis informasi menjadi faktor penting untuk

menentukan pergerakan nilai masa depan tingkat, lihat Taylor dan Allen (1992),

Menkhoff (1997), Lui dan Mole (1998), Cheung dan Chinn (2001), dan Gehrig dan

Menkhoff (2004). Tidak mengherankan kemudian, sebagian besar profesional

valuta asing menggunakan beberapa kombinasi dari mendasar dan analisis teknis

68

untuk pengambilan keputusan mereka sendiri, dengan bobot yang diberikan

kepada analisis teknis menjadi lebih kecil sebagai peramalan (atau perdagangan)

cakrawala menjadi lebih lama.

Bobot ditugaskan untuk informasi fundamental dan teknis untuk horizon

diberikan Zon juga dapat bervariasi dari waktu ke waktu. Sebagai contoh, Frankel

dan Froot (1990) memberikan empirical bukti untuk beralih dari peramal

profesional banyak dari yang "fundamentalists "(menggunakan model struktural

dan data makro) untuk bertindak sebagai" chartists " (Menggunakan analisa

tehnikal) selama paruh kedua 1980-an. Mereka memotivasi perilaku berubah

dengan kenyataan bahwa kaum fundamentalis mengalami negatif yang besar

return pada pertengahan 1980-an, ketika harga mata uang menyimpang dari dasar

mereka nilai-nilai. Konsep perilaku switching telah dibakukan dalam apa yang

disebut heterogeneous agen model. Brock dan Hommes (1997, 1998)

mengembangkan keseimbangan model di mana agen memperbarui keyakinan

mereka tentang profitabilitas investasi strategi berdasarkan kinerja masa lalu

mereka. Model ini menunjukkan bahwa rasional di vestors dapat beralih di antara

sederhana (gratis) strategi dan canggih (mahal) strategi. Ketika semua investor

mengikuti harga strategi sederhana dapat menyimpang dari mereka nilai

mendasar, sehingga bermanfaat bagi investor untuk terlibat dalam strategi

kombatan, karena keuntungan diharapkan meningkat. Harga yang kemudian

mendorong return ke nilai fundamental dan laba bersih yang diharapkan untuk

investor canggih negatif, yang membuat mereka beralih return ke strategi

sederhana dan gratis yang lagi mungkin mengakibatkan harga bergerak menjauh

dari nilai dasar mereka. Ini heterogeneous agen model baru saja diterapkan pada

pasar mata uang, secara eksplisit memungkinkan untuk kehadiran kedua chartists

dan fundamentalis, lihat Chiarella et al. (2006), dan De Grauwe dan Grimaldi (2005,

2006). Kepentingan relatif dari dua jenis pedagang (dan, karenanya, kedua jenis

informasi) bervariasi dari waktu ke waktu sebagai investor diasumsikan untuk

beralih antara strategi menurut masa lalu relatif mereka kinerja. De Grauwe dan

Markiewicz (2006) menawarkan interpretasi alternatif model ini, di mana pelaku

pasar menggabungkan analisis teknis dan Funda-

mental yang informasi dalam rangka untuk meramalkan masa depan tarif valuta

asing, dengan bobot bervariasi dari waktu ke waktu sebagai fungsi profitabilitas

terakhir.

Sebagian besar penelitian tentang peramalan nilai tukar telah difokuskan

pada pasar berkembang. Hampir perhatian telah dibayarkan kepada mata uang

emerging market, mungkin karena fakta bahwa negara-negara berkembang banyak

mempertahankan nilai tukar tetap atau dipatok rezim sampai cukup baru-baru.

69

Sejak pertengahan 1990-an, sekitar, lebih dan lebih negara telah beralih ke rezim

nilai tukar mengambang, sehingga dengan sekarang deret waktu panjang serta

lebar penampang cukup untuk menjamin berarti investigasi prediktabilitas nilai

tukar di pasar negara berkembang. Untuk terbaik dari pengetahuan kami, kami

adalah yang pertama untuk melakukan analisis tersebut. Sebelumnya empiris

penelitian pada model agen heterogen juga telah terbatas pada mata uang

dikembangkan pasar, seperti Vigfusson (1997) dan De Jong et al. (2006), yang

hanya melaporkan bukti terbatas yang mendukung perilaku switching yang

diasumsikan dalam teori model. Studi kami memberikan kontribusi untuk sastra

ini dengan memeriksa profitabilitas perdagangan strategi yang beralih di antara

strategi fundamentalis dan chartist berdasarkan pada kinerja masa lalu di pasar

mata uang muncul.

Dalam tulisan ini kita melakukan analisis yang komprehensif dari nilai

ekonomi dari teknologi dan informasi fundamental di pasar mata uang muncul.

Secara khusus, kami menilai kinerja strategi perdagangan mata uang, sesuai

bulanan fundamentalisme

tal informasi yang diperoleh dari perbedaan suku bunga riil, pertumbuhan PDB,

dan rasio uang beredar untuk cadangan devisa, serta satu set setiap hari bergerak

rata analisa tehnikal. Kami menerapkan strategi ini untuk semua bebas mengapung

muncul mata uang pasar relatif terhadap dolar AS selama periode 1995-2007. Kami

juga mempertimbangkan strategi gabungan di mana kedua chartist dan

fundamentalis informasi yang digunakan, sesuai dengan perilaku aktual dari

pelaku pasar, seperti dibahas di atas. Secara khusus, kami memeriksa skema

kombinasi dinamis dengan waktu yang bervariasi bobot sesuai dengan

profitabilitas relatif dari fundamental dan strategi teknis. Sebagai patokan kita

menggunakan strategi naif yang memberikan con-

bobot stant dan sama dengan dua jenis informasi. Sepanjang analisis empiris, kami

juga mempertimbangkan sembilan mata uang berkembang sebagai sampel kontrol.

Hasil penelitian kami dapat diringkas sebagai berikut. Pertama, baik

fundamentalis dan strategi menghasilkan grafik, yang digunakan secara ekonomis

dan secara statistik signifikan rasio Sharpe untuk pasar mata uang muncul.

Temuan ini konsisten dengan McNown dan Wallace (1989), yang dokumen yang

strategi perdagangan fundamentalis tampil baik di empat pasar negara

berkembang selama periode 1972-1986. Kami hasil positif untuk teknis trading

aturan memberikan out-of-sampel bukti untuk keuntungan dijelaskan oleh Martin

(2001) dan Lee et al (2001a) untuk awal 1990-an..

Kedua, kita dokumen yang menggabungkan grafik, yang digunakan secara

naif dan fundamentalis strategis menghasilkan positif risiko disesuaikan tingkat

70

pengembalian yang baik secara ekonomi dan secara statistik signifikan. Selain itu,

kinerja dari strategi gabungan jauh lebih konsisten dan stabil di mata uang

daripada fundamentalis individu dan strategi chartist. Ini memberikan bukti yang

meyakinkan untuk nilai komplementer informasi teknis dan fundamental seperti

yang disarankan oleh kuesioner antara mata uang pedagang. Gabungan strategi

yang dinamis, di mana bobot ditugaskan untuk strategi fundamentalis dan chartist

bervariasi sesuai dengan kinerja masa lalu mereka, melakukan tidak meningkatkan

profitabilitas relatif strategi trading dengan naif kombinasi. Jadi, kita hanya

menemukan dukungan empiris untuk keuntungan ditingkatkan dari strategi

investasi berdasarkan model agen heterogen Chiarella et al (2006) dan. De Grauwe

dan Grimaldi (2005, 2006).

Ketiga, untuk mengembangkan pasar mata uang kita menemukan bahwa

perdagangan mendasar strategis membuat statistik dan ekonomi yang signifikan

Sharpe rasio, tapi ini bukan kasus untuk strategi chartist. Hasil ini sejalan dengan

Abhyankar dkk. (2005), yang menyimpulkan bahwa investor dapat mengambil

manfaat dari nilai tukar mendasar Model perdagangan dolar AS terhadap dolar

Kanada, Yen Jepang, dan Inggris Pon selama periode 1977-2000. Hal ini juga

menguatkan temuan Olson (2004), Pukthuanthong-Le dkk (2007) dan. Neely et al.

(Dalam pers), yang dokumen yang return ke strategi perdagangan teknis di pasar

negara maju telah menurun dari waktu ke waktu.

Sisa dari makalah ini diorganisasikan sebagai berikut. Dalam Bagian 2 kita

menggambarkan data. Kami memeriksa kinerja strategi fundamentalis dan chartist

individual dalam Bagian 3, dan 4 masing-masing. Bab 5 akan mengintegrasikan

grafik, yang digunakan dalam dan fundamentalis informasi ke dalam strategi

gabungan. Akhirnya, kami menyimpulkan dalam Bagian 6.

2 Data deskripsi

Analisis kami adalah yang paling relevan untuk nilai tukar di bawah free

float, sebagai mata uang harga dalam sistem ini ditentukan secara prinsip oleh

permintaan dan penawaran, meskipun kegiatan intervensi bank sentral tidak dapat

dikesampingkan sepenuhnya. Data sebelum 1995 dengan demikian tidak dianggap,

karena sebagian besar negara di sampel kami mengadopsi mengambang rezim

nilai tukar sekitar yang waktu atau lambat. Secara total kita meneliti mata uang

dari 23 pasar negara berkembang yang saat ini memiliki nilai tukar (dikelola)

mengambang sistem: peso Argentina, real Brazil, Peso Chili, Peso Kolombia,

Meksiko Peso dan sol dari Peru Amerika Latin; rupee India, indonesian rupiah,

Kazakhstan tenge, won Korea, ringitt Malaysia, peso Filipina, Sri Lanka Rupee,

Dolar Taiwan dan Thailand mandi dari Asia, dan Koruna Ceko, Forint Hongaria,

71

Israel syikal, Zloty Polandia, Leu Rumania, Slovakia Koruna, Rand Afrika Selatan,

dan Turki lira dari Eropa, Timur Tengah, dan Afrika (EMEA). Semua mata uang

menjadi mengambang di beberapa titik antara Januari 1995 dan Juni 2007. Gambar

1 menunjukkan perkembangan historis dari sejumlah negara pasar berkembang

dengan mengambang rezim nilai tukar dalam sampel kami. Persis tanggal dari

'mata uang mengapung diberikan dalam Tabel 1.

Kami menerapkan kurs harian dan bulanan untuk aturan perdagangan

teknis dan fundamental model, masing-masing. Kurs yang sesuai dengan Reuters

07:00 GMT bahan perhiasan kurs tengah terhadap dolar AS. Semua nilai tukar yang

adalah mantan ditekan dengan cara standar, yaitu, sebagai harga satu dolar AS di

negara berkembang pasar mata uang. Periode sampel berjalan dari tanggal 1

Januari 1995 sampai 30 Juni 2007 (3260 harian dan 150 pengamatan bulanan), di

mana ia harus dipahami bahwa setiap mata uang yang dimasukkan dalam analisis

hanya enam bulan setelah dimulainya mengambang rezim nilai tukar. Dalam

prakteknya, kebanyakan investor akan menunda investasi dalam mata uang untuk

beberapa waktu untuk menghindari pergerakan nilai tukar sering dramatis segera

setelah float mata uang. Pasar telah cukup 'dingin' setelah sekitar setengah tahun

untuk sebagian besar mata uang.

Sebuah instrumen umum yang dapat digunakan untuk investasi detik dalam

mata uang pasar adalah kontrak forward mata uang. Instrumen ini memungkinkan

kita untuk berinvestasi di mata uang tanpa memiliki aset yang mendasari, misalnya

untuk obligasi atau saham, dalam negeri. Dengan bantuan kontrak ke depan kita

mengunci dalam asing tertentu nilai tukar di masa depan. Pengembalian investasi

pada mata uang ini kemudian didefinisikan sebagai perbedaan antara forward rate

dan spot rate masa depan:

dimana st adalah tempat log laju pada waktu t dan ft-1, t adalah tingkat log ke

depan pada waktu t - 1 jatuh tempo pada waktu t. Dengan tidak adanya peluang

arbitrase, tingkat maju diberikan oleh:

di mana dan

adalah tingkat suku bunga tunai di negara berkembang dan

AS, masing-masing. Tingkat tunai umumnya suku bunga deposito lepas pantai

untuk uang disimpan dalam mata uang dan jatuh tempo yang sesuai dengan jatuh

tempo dari kontrak ke depan, untuk contoh London Interbank Offered Rate

(LIBOR) untuk dolar AS. Substitusi dari (2) dalam (1) menyebabkan laba atas

investasi valuta asing:

72

Banyak studi tentang strategi perdagangan untuk pasar valuta

dikembangkan tingkat mengabaikan suku bunga diferensial sebagai pengaruh

terhadap profitabilitas ditemukan diabaikan, lihat Sweeney (1986) dan LeBaron

(1999), antara lain. Untuk pasar negara berkembang yang perbedaan suku bunga

sangat besar, seperti yang ditunjukkan di bawah ini, dan karena itu harus

diperhitungkan untuk penilaian wajar dari hasil investasi. Kami memperoleh suku

bunga dari dua sumber berbeda: Bloomberg dan Internasional IMF Statistik

Ekonomi Keuangan (IFS) database. IFS data bulanan memiliki keuntungan bahwa

tersedia untuk jangka waktu yang lebih lama, sedangkan data Bloomberg

diperbarui secara harian dasar. Sebagai data harian memerlukan informasi lebih

lanjut, Bloomberg tiga bulan antar bank suku bunga yang digunakan dari saat

mereka yang tersedia, jika tidak IFS tiga bulan suku bunga deposito yang

digunakan.

Ringkasan statistik untuk return bulanan dari mata uang emerging market

dilaporkan dalam Tabel 1. Lira Turki memiliki kinerja terbaik dengan Annualized

pengembalian rata-rata 25,6 persen per tahun, relatif terhadap dolar AS. Perhatikan

bahwa Lira Turki nyaris tidak bergerak selama periode mengambang (Februari

2001 - Juni 2007), tetapi investor lebih dari dikompensasi dengan perbedaan suku

bunga dari 25,4 persen per tahun. Dolar Taiwan memiliki kinerja terburuk dengan

rata-rata return dari -2,45 persen per tahun. Standar deviasi tahunan bulanan

pengembalian berkisar antara yang terendah 3,4 persen untuk ringitt Malaysia (Juli

2005 - Juni 2007) dan tinggi 26,5 persen untuk Rupiah Indonesia (Agustus 1997 -

Juni 2007). Untuk 12 dari 23 mata uang kurtosis adalah (banyak) lebih tinggi dari

tiga, indicating puncak tinggi dan ekor lemak dalam distribusi empiris dari hasil

relatif terhadap distribusi normal. Perilaku ekor mata uang emerging market

dipelajari dalam detail oleh Candelon dan Straetmans (2006). Tes Jarque-Bera tidak

dilaporkan menunjukkan bahwa hampir tidak ada pengembalian uang adalah

Gaussian, karena kurtosis yang tinggi dan dengan kemiringan nol. Contoh dari lira

Turki tersebut di atas sudah menunjukkan bahwa kita tidak boleh mengabaikan

perbedaan suku bunga ketika menghitung hasil investasi pada mata uang

emerging market. Hal ini ditegaskan oleh dua kolom terakhir dari Tabel 1,

menunjukkan bahwa perbedaan tingkat bunga rata-rata adalah bahkan lebih besar

dari laba kurs spot selama 11 dari 23 mata uang.

Tabel 1 juga mencakup statistik ringkasan mengembangkan pasar kontrol

kami sample. Sampel ini memegang G10 mata uang: dolar Australia, dolar Kanada,

Inggris

73

pon, Yen Jepang, Euro, Franc Swiss, krone Norwegia, Krona Swedia, dan Dolar

Selandia Baru, semua relatif terhadap dollar AS. Kami menggunakan deutschmark

Jerman untuk sejarah euro sebelum tahun 1999. Dolar Selandia Baru melakukan

yang terbaik dengan pengembalian tahunan 3,7 persen. Yen Jepang menunjukkan

performance yang terburuk performance sports dengan laba rata-rata -. 7 1 persen

per tahun. Volatilitas rata-rata 9,4 persen, dengan variasi apalagi di mata uang

selain untuk pasar negara berkembang.

Akhirnya, kita menghitung cross-korelasi pengembalian bulanan. Rata-rata

korelasi antara semua pasangan yang mungkin dari tarif pasar negara berkembang

tukar 0,18. Korelasi sebagian besar sebenarnya mendekati nol, meskipun beberapa

mata uang dalam daerah yang sama memiliki korelasi hingga 0,50 untuk Asia dan

0,75 untuk Eropa. Korelasi kecil ini yang menguntungkan untuk analisis empiris

kita, karena itu berarti bahwa strategi perdagangan bisa mendapatkan keuntungan

dari diversifikasi jika kita menggabungkan mata uang dalam portofolio. Cross-

korelasi antara mata uang emerging market yang jauh lebih kecil dari yang untuk

nilai tukar dikembangkan, yang umumnya melebihi 0,75. Sebagai contoh,

hubungan antara Franc euro dan Swiss sama dengan 0,94. Pengecualian utama

adalah korelasi yen Jepang dengan lainnya yang dikembangkan mata uang, yang

secara substansial lebih rendah dan sama dengan 0,32 rata-rata.

12.1 strategi perdagangan Fundamentalis

Para fundamentalis percaya bahwa nilai tukar sangat erat terkait dengan

makro- ekonomi variabel seperti output, inflasi, dan neraca perdagangan, antara

lain. Oleh karena itu, berita dalam "fundamental" ekonomi bertanggung jawab

untuk nilai tukar bergerak. Berbagai macam model nilai tukar struktural tersedia

yang mungkin digunakan untuk peramalan nilai tukar masa depan. Cheung et al.

(2005) menyimpulkan bahwa "Kuno", struktural model dasar, seperti perbedaan

suku bunga riil (Lihat Frankel (1979), misalnya) melakukan setidaknya sama

baiknya dengan yang lebih baru, rumit model. Hal ini memotivasi kita untuk

menggunakan model struktural yang relatif sederhana dalam empiris kita analisis.

Secara khusus, kami mengasumsikan bahwa fundamentalis memperoleh nilai tukar

mereka perkiraan dari informasi tentang perbedaan suku bunga riil, tingkat

pertumbuhan PDB, dan tingkat pertumbuhan rasio jumlah uang beredar (M2)

untuk valuta asing cadangan. Selain itu, kami tidak secara eksplisit memperkirakan

model regresi yang mencakup variabel-variabel sebagai regressors, melainkan kita

hanya menggunakan mereka untuk menghasilkan membeli dan menjual sinyal

untuk mata uang yang berbeda berdasarkan prediksi tanda pertukaran tingkat

pengembalian di bulan berikutnya, seperti yang dijelaskan secara rinci di bawah.

74

Di satu sisi, ini dimotivasi oleh fakta bahwa periode waktu di mana pasar yang

muncul mata uang yang mengambang umumnya sudah agak pendek.

Menggunakan bagian dari tersedia sampel untuk estimasi model akan

meninggalkan hanya jumlah yang sangat terbatas pengamatan untuk out-of-

sampel peramalan. Di sisi lain, seperti yang ditunjukkan oleh Leitch dan Tanner

(1991), antara lain dengan benar meramalkan tanda pengembalian aset mungkin

lebih penting dari peramalan besarnya mereka ketika datang ke perkiraan ekonomi

evaluasi mengukur seperti kinerja strategi perdagangan.

Tiga variabel makroekonomi yang digunakan untuk menghasilkan sinyal

membeli dan menjual berikut. Pertama, kita mempertimbangkan tingkat diferensial

bunga riil (RID) sebagai contoh Mengingat inflasi yang tinggi di pasar negara

berkembang kita tidak mempertimbangkan DIF-nominal ferential tapi diferensial

bunga riil, melihat Ishak dan de Mel (2001) untuk diskusi literatur tingkat

diferensial bunga riil. Aturan peramalan RID dapat memikirkan dalam hal RIDt,

Yang didefinisikan sebagai

di mana adalah kepentingan jangka pendek di X negara dan

adalah sesuai

tingkat inflasi. Nilai-nilai 1 dan - 1 untuk RIDt sesuai dengan posisi jangka panjang

di AS dolar dan dalam mata uang emerging market, masing-masing. Dengan kata

lain, dalam sebulan File tidak kita mengambil posisi (pendek) panjang dalam mata

uang emerging market jika yang nyata bunga tingkat di t bulan - 1 di atas (di

bawah) AS satu.

Tingkat GDP di negara-negara di bawah pertimbangan berbeda secara

substansial, ada kedepan kita mempertimbangkan PDB relatif tingkat

pertumbuhan sebagai lebih tepat untuk meramalkan arah pergerakan nilai tukar

masa depan. Sebagai tinggi pertumbuhan PDB menyebabkan pendapatan yang

lebih tinggi, kami berharap peningkatan permintaan untuk uang dan karena itu

lebih kuat mata uang. Oleh karena itu, kita mengambil posisi jangka panjang dalam

mata uang emerging market jika PDB pertumbuhan selama 12 bulan terakhir lebih

tinggi dari pertumbuhan PDB AS, dan pendek posisi ketika pertumbuhan PDB

lebih rendah. PDB jual-beli indikator dengan demikian mungkin didefinisikan

sebagai

75

dimana adalah tingkat pertumbuhan PDB di X negara. Kami variabel

ketiga dan terakhir mendasar, tingkat pertumbuhan rasio M2 uang beredar (M 2)

untuk cadangan devisa (RES), mempengaruhi nilai tukar melalui aturan dari

permintaan dan penawaran. Hilangnya cadangan internasional atau besar

meningkat dalam jumlah uang beredar domestik dapat menyebabkan kurang

percaya dalam mata uang dan karena itu kurang permintaan dan penawaran lebih

lanjut. Lihat Δ

menunjukkan pertumbuhan 12-bulan tingkat rasio uang

cadangan di negara X pada periode t-1. Keputusan investasi didasarkan pada

indikator jual-beli

yaitu, kita mengambil posisi panjang dalam mata uang dengan pertumbuhan

terendah dari uang cadangan rasio. Meskipun di bawah ini kami juga

mempertimbangkan strategi berdasarkan RID, PDB dan 2 M R sinyal secara

individual, kami terutama berfokus pada seorang investor yang menggabungkan

fundamental sinyal yang berbeda untuk membuat keputusan akhir-nya. Tentu saja,

ada cara sangat jauh lebih banyak untuk menggabungkan tiga informasi. Di sini

kita rata-rata sederhana dari tiga sinyal, yaitu

Perhatikan bahwa sinyal fundamentalis gabungan akan menjadi +1 jika semua tiga

strategi adalah negatif pada mata uang non-US, dan sebaliknya.

Fundamental jual-beli indikator RIDt, PDBt, M 2 Rt, Dan Ft digunakan untuk

implement perdagangan dengan strategi rebalancing bulanan. Returnnya

fundamental strategi berdasarkan sinyal Yt untuk mata uang i, , , Dihitung

sebagai , = Yt.·rt, i, Dimana ri, t adalah pengembalian posisi pendek dalam mata

uang non-AS (dan dengan demikian posisi long dalam dolar AS) untuk t bulan. Ini

adalah strategi investasi jangka pendek, karena kita akan lama dalam satu mata

uang dan pendek dalam mata uang lainnya. Tingkat bebas risiko adalah oleh

karena itu tolok ukur yang sesuai. Untuk alasan ini kita menggunakan Rasio

Sharpe sebagai kriteria utama untuk menilai kinerja dari strategi, karena return kita

diri dibiayai (kelebihan) return.

Strategi yang diterapkan untuk semua mata uang muncul dan berkembang

individual. Selain itu, kami mempertimbangkan kinerja sama-tertimbang (EW) dan

volatilitas-tertimbang (VW) portofolio. Bobot dalam portofolio yang terakhir

ditetapkan sebanding dengan kebalikan dari volatilitas ex post dari kurs spot, yang

diukur dengan

76

deviasi standar selama periode sampel keseluruhan. Hal ini didasarkan pada

gagasan bahwa dalam hal bahwa mata uang masing-masing menyumbang jumlah

yang kurang lebih sama dengan total portofolio risiko. Returnnya portofolio

tertimbang sama-tertimbang dan volatilitas adalah sebagai

dimana Ωt adalah himpunan mata uang yang tersedia pada waktu t, nt jumlah mata

uang dalam Ωt pada t, dan σi adalah volatilitas dari kurs spot untuk negara i. Kami

mengakui bahwa penggunaan deviasi penuh sampel standar untuk berat mata

uang memerlukan beberapa bentuk data-mengintip dan juga menghindari

kenyataan bahwa, terutama bagi munculnya pasar, volatilitas bervariasi dari waktu

ke waktu. Lebih maju skema pembobotan menggunakan ex ante mengukur

volatilitas akan, bagaimanapun, menempatkan keterbatasan yang serius pada

sampel tersedia untuk evaluasi perkiraan periode. Oleh karena itu, ini yang tersisa

untuk penelitian masa depan.

Hasil untuk strategi dasar berdasarkan RID individu, PDB dan M 2 R sinyal

dirangkum dalam Tabel 2. Beberapa kesimpulan yang menarik muncul. Pertama,

kinerja strategi untuk mata uang individu berdasarkan RID atau PDB positif rata-

rata, sedangkan kinerja dari strategi 2 M R adalah sebagian besar negatif. Khusus

untuk strategi PDB pengembalian rata-rata juga secara signifikan berbeda dengan

nol (dalam hal t-nilai pada tingkat signifikansi 5 persen) untuk cukup sejumlah

besar mata uang, sementara tidak ada pengembalian rata-rata secara signifikan

negatif terjadi. M 2 strategi R menyajikan laba rata-rata secara signifikan negatif

untuk dua individu negara, dibandingkan dengan hanya satu return signifikan

positif. Dengan demikian, RID dan

Strategi PDB sepertinya memberikan perkiraan yang lebih akurat dari masa depan

mantan mengubah pergerakan nilai dari strategi 2 M R. Dalam strategi hasil

bervariasi secara dramatis di seluruh negara. Sebagai contoh, rata-rata return pada

RID strategi berkisar antara 14,3 dan -5,1 persen untuk Turki dan Kazakhstan,

masing- masing. Untuk strategi lain variasi terjadi bahkan lebih jelas.

Hal ini juga muncul dalam volatilitas dari strategi individu, misalnya melihat India

dan Slovakia.

Untuk mata uang dikembangkan, kita juga menemukan bahwa M 2 strategi

R melakukan relativitas lebih buruk bagi sebagian besar negara. Perbedaan dengan

pasar negara berkembang tetapi, bahwa perbedaan tingkat bunga riil tampaknya

lebih informatif untuk pertukaran tingkat gerakan dibandingkan tingkat

pertumbuhan PDB relatif. Kecuali untuk Krona Swedia, hasil strategi RID dalam

pengembalian rata-rata positif untuk semua mata uang dikembangkan, yang

77

selanjutnya secara statistik signifikan untuk empat dari delapan negara. Hasil pada

Tabel 2 tidak memperhitungkan biaya transaksi rekening. Untuk menyelidiki

pengaruh biaya tersebut, kami mencatat jumlah transaksi di setiap strategi dan

menghitung impas biaya transaksi. Rata-rata jumlah transaksi per tahun adalah

sebesar sekitar 1, 0,5 dan 1,5 untuk, RID PDB dan 2 M R strategi, masing-masing.

Dibandingkan dengan strategi tren angka-angka ini agak rendah (seperti terlihat

pada bagian berikutnya), yang juga menghasilkan tingkat yang relatif tinggi impas

transaksi biaya. Untuk sebagian besar negara dan strategi memiliki kinerja positif,

impas biaya transaksi melebihi 2 persen, yang untuk sebagian besar mata uang

adalah jelas di atas tingkat biaya transaksi yang dihadapi dalam praktek oleh

investor institusi besar. Hasil yang lebih rinci tentang, RID PDB dan 2 M R strategi

tidak ditampilkan di sini untuk menghemat ruang, tetapi tersedia atas permintaan.

Menggabungkan mata uang individu dalam hasil portofolio secara

signifikan posisi return untuk RID - strategi dan PDB berbasis, kecuali untuk sama-

tertimbang portofolio pasar muncul berdasarkan perbedaan suku bunga riil.

Manfaat diversifikasi seluruh mata uang menjadi jelas dengan mencatat volatilitas

rendah dari portofolio return. Untuk pasar negara berkembang, kami juga

mengamati perbedaan yang substansial dalam Surat Pemberitahuan untuk

portofolio sama-tertimbang dan volatilitas berbobot, terutama untuk PDB strategi.

Hal ini disebabkan oleh fakta bahwa negara-negara menghasilkan tinggi rata return

untuk strategi ini, termasuk Turki, Argentina, Indonesia dan Brasil, juga memiliki

volatilitas nilai tukar tertinggi (lihat Tabel 1) dan dengan demikian menerima bobot

yang relatif kecil dalam portofolio volatilitas-tertimbang. Penurunan rata- usia

return 4,32-2,49 persen ketika pergi dari bobot sama dengan volatilitas

pembobotan, bagaimanapun, lebih dari dikompensasikan dengan pengurangan

volatilitas, 4,2-1,9, sehingga rasio Sharpe pada kenyataannya meningkat. Untuk

strategi R 2 M kinerja portofolio adalah negatif, meskipun tidak signifikan, seperti

yang diharapkan dari kinerja yang buruk dari strategi untuk mata uang individu.

Langkah selanjutnya kami adalah untuk menggabungkan sinyal mendasar

individu, seperti dalam (7). Tabel 3 laporan hasil dari strategi gabungan. Efek yang

paling menonjol menggabungkan tiga sinyal mendasar adalah pengurangan

substansial dalam volatilitas. Untuk hampir semua mata uang, volatilitas dari

strategi gabungan adalah sekitar 50% lebih rendah dibandingkan dengan strategi

individu. Hal yang sama berlaku pada ketidakstabilan pada tingkat portofolio.

Pada saat yang sama, kembali portofolio rata-rata untuk strategi gabungan juga

lebih rendah dibandingkan untuk strategi RID dan PDB individu, karena

dimasukkannya strategi melakukan negatif 2 M R. Penurunan kembali relatif kecil

sekalipun untuk strategi pasar berkembang RID, sehingga rasio Sharpe yang

78

dihasilkan jauh lebih tinggi. Untuk portofolio volatilitas berbobot, misalnya, rasio

Sharpe mencapai 0,96, dibandingkan dengan 0,80 untuk portofolio yang sesuai

dalam strategi RID. Karena perbedaan return yang lebih besar, strategi

dikombinasikan melakukan lebih buruk dari strategi PDB berbasis, yang mencapai

Sharpe dari 1,30. Penurunan pada tingkat pengembalian rata-rata juga lebih besar

untuk portofolio dikembangkan, sehingga kedua strategi RID dan PDB individu

mengungguli strategi gabungan.

Kembali ke hasil untuk individu mata uang emerging market, kita amati

bahwa perbedaan kinerja di seluruh negara dari strategi gabungan jauh

kurang ekstrim daripada strategi individu dalam Tabel 2. Kami menemukan rata-

rata positif kembali selama 18 dari 23 mata uang, sedangkan tidak ada lima

pengembalian rata-rata negatif adalah signifikan. Singkatnya, menggabungkan

sinyal hasil mendasar dalam menarik dan cukup strategi trading kuat

fundamentalis.

12.2 Strategi Perdagangan Chartist

Di antara berbagai jenis analisa tehnikal dipekerjakan oleh chartists bergerak

aturan rata yang jauh yang paling populer. Ide umum dari aturan ini adalah untuk

memberikan sinyal beli saat rata-rata bergerak cepat dari kurs spot pada hari-hari

sebelumnya K berada di atas rata-rata bergerak lambat mengambil alih hari-hari

sebelumnya L, yaitu

dimana K <L. Pindah aturan rata kadang-kadang disebut sebagai mengikuti tren

aturan, karena mereka menghasilkan panjang (pendek) sinyal ketika nilai tukar

baru-baru ini meningkat (jatuh). Kami menghitung kembali dari strategi rata-rata

bergerak seperti sebelumnya, dengan perbedaan bahwa sinyal dalam (9) diperbarui

setiap hari.

Untuk mencegah data-mengintip, seperti yang dibahas dalam konteks

perdagangan teknis aturan oleh Sullivan et al. (1999), kita memutuskan untuk

menggabungkan berbagai aturan rata bergerak bukan pengujian satu aturan

tertentu. Untuk menentukan kisaran yang wajar untuk panjang dari rata-rata

bergerak cepat dan lambat, kami bervariasi antara 1 K {20 hari di langkah satu hari

dan L antara 25 {200 hari dalam langkah 5 hari. Gambar 2 menunjukkan empiris

hasil untuk strategi rata individu bergerak berdasarkan (9) untuk setiap dari 720

yang dihasilkan kombinasi berbeda K dan Panel L. (a) dan (b) Gambar 2

menunjukkan rata-rata t-nilai untuk 23 mata uang emerging market dan untuk

sembilan dikembangkan mata uang, masing-masing. Untuk pasar negara

79

berkembang kita amati bahwa t-rata nilai dari strategi ini adalah positif untuk

semua pengaturan. Rata-rata nilai t-tinggi untuk model dengan rata-rata relatif

singkat bergerak lambat (L <100), independen dari panjang rata-rata bergerak

cepat. Hasil untuk pasar negara maju yang mengecewakan. Untuk semua

pengaturan t-nilai antara {0,5 dan 1. Pemeriksaan lebih dekat dari hasil ini

mengungkapkan bahwa mereka benar-benar miskin untuk setiap mata uang yang

dikembangkan individu. Temuan ini di Sejalan dengan Olson (2004),

Pukthuanthong-Le dkk. (2007) dan Neely et al. (Dalam pers), yang melaporkan

bahwa laba peluang untuk aturan rata-rata bergerak di negara maju pasar mata

uang menghilang pada pertengahan 1990-an.

Berdasarkan hasil tersebut kami memutuskan untuk memilih semua aturan

dengan rata-rata yang bergerak cepat antara 5 dan 20 hari dan rata-rata bergerak

lambat antara 25 dan 65 hari, sehingga di 144 kombinasi K dan L. rata sederhana

dari yang dihasilkan jual-beli sinyal MAT (K; L) yang diperoleh dari (9)

didefinisikan sebagai jual-beli indikator Ct, yang digunakan dalam strategi

perdagangan chartist.

Tabel 4 Statistik melaporkan kinerja dari strategi chartist. Kecenderungan

strategi membuat kembali positif selama 21 dari 23 mata uang, di mana 10 adalah

signifikan pada tingkat 5%. Salah satu risiko disesuaikan hasil terbaik diperoleh

untuk Taiwan, dengan Sharpe ratio 1,23 dan t-statistik dari 4,26. Hal ini sejalan

dengan Lee et al. (2001b), yang menemukan bahwa rata-rata bergerak analisa

tehnikal bekerja dengan baik untuk Taiwan selama periode 1988-1995. Para Sharpe

tinggi rasio untuk Kolombia, Rumania dan Kazakhstan juga layak disebut (1,23,

1,22 dan 2,02 masing-masing), meskipun mereka mengambang sejarah rezim yang

lebih pendek daripada untuk Taiwan. Kembali negatif, walaupun tidak signifikan,

diakui ditemukan peso Meksiko dan Sri Lanka Rupee. Temuan kami untuk

Meksiko berada di Berbeda dengan hasil positif yang dilaporkan oleh Lee et al.

(2001a) untuk periode 1992 - 99. Terlepas dari periode sampel yang berbeda,

perbedaan ini dapat dijelaskan dengan kenyataan bahwa Lee et al. (2001a) tidak

memperhitungkan perbedaan suku bunga dalam perhitungan kembali nilai tukar.

Seperti yang terlihat dalam Tabel 1, dengan rata-rata

sebesar 12,7 persen per tahun maka suku bunga yang berbeda jauh dari diabaikan

untuk Meksiko peso.

Menggabungkan mata uang individu lagi mencapai pengurangan besar

dalam risiko. Itu sama-tertimbang portofolio berdasarkan aturan perdagangan

yang bergerak rata-rata memiliki rasio Sharpe yang sangat ekonomis dan secara

statistik signifikan 1,24. Para rasio Sharpe lebih lanjut meningkat menjadi 1,52

untuk portofolio volatilitas-tertimbang, sebagai strategi rata-rata bergerak

80

berkinerja baik untuk mata uang tersebut relatif kurang stabil (Taiwan, Peru, India,

Israel dan Filipina), sementara ia melakukan lebih buruk untuk beberapa mata

uang lebih tidak stabil (Meksiko dan Republik Ceko).

Trend model dengan harian rebalancing sebagai dipertimbangkan di sini

dapat mengakibatkan omset tinggi. Untuk itu sekarang kita juga

mempertimbangkan efek dari biaya transaksi. Kolom 6 dan 7 pada Tabel 4

menunjukkan jumlah transaksi dan transaksi impas biaya, masing-masing. Rata-

rata dari mata uang individu, jumlah tindakan sama dengan sekitar 6,7 per tahun,

yang berarti bahwa investor chartist perdagangan sekitar sekali setiap dua bulan

dalam mata uang masing-masing. Dibandingkan dengan dasar strategi angka-

angka ini cukup tinggi. Untuk sebagian besar negara dan strategi memiliki kinerja

yang positif, impas biaya transaksi melebihi 0,4 persen, yang untuk sebagian besar

mata uang masih di atas tingkat biaya transaksi yang dihadapi dalam praktek oleh

investor institusi besar.

Dengan demikian, berdasarkan analisis empiris, maka dapat disimpulkan

bahwa chartists dapat mengambil manfaat dari penerapan aturan perdagangan

rata-rata bergerak dalam mata uang emerging market. Mencatat bahwa ini bukan

kasus untuk pasar negara maju dalam sampel kontrol kami. Meskipun

pengembalian rata-rata adalah positif untuk delapan dari sembilan mata uang,

tidak ada ini adalah signifikan berbeda dari nol. Bahkan menggabungkan mata

uang ke portofolio tidak membuat signifikan dan positif risiko-return yang

disesuaikan, mungkin sebagai akibat dari potensi diversifikasi terbatas karena

tinggi cross-korelasi di antara mata uang.

12.4 Menggabungkan Aturan Perdagangan Fundamentalis Dan Chartist

Dalam dua bagian sebelumnya kita menganalisis profitabilitas

fundamentalis dan chartist investasi strategi untuk pasar mata uang muncul. Kami

empiris hasil menunjukkan bahwa kedua jenis strategi menghasilkan secara

signifikan positif kembali yang disesuaikan resiko selama periode 1995-2007. Pada

bagian ini, kami menyelidiki apakah kinerja dapat ditingkatkan lebih lanjut dengan

menggabungkan informasi fundamental dan grafik, yang digunakan. Kita mulai

dengan memeriksa kombinasi sama-tertimbang naif dari kedua jenis informasi.

Selanjutnya, ini diperpanjang hingga strategi gabungan dimana relatif bobot yang

diberikan pada sinyal fundamental dan grafik, yang digunakan didasarkan pada

kinerja masa lalu mereka.

Tabel 5 menunjukkan statistik kinerja dari strategi yang didasarkan pada

sama-tertimbang kombinasi dari Ft sinyal fundamental dan sinyal chartist Ct.

Strategi ini meniru perilaku seorang pedagang mata uang yang menempatkan nilai

81

yang sama pada fundamentalis dan chartist informasi. Manfaat menggabungkan

kedua sumber informasi secara jelas dibuktikan oleh hasil untuk pasar negara

berkembang individu. Para `naif 'kombinasi menghasilkan positif kembali yang

disesuaikan resiko untuk semua 23 mata uang, dengan tidak kurang dari 12

menjadi signifikan pada tingkat 5 persen. Kami juga mencatat bahwa omset

berkurang dibandingkan dengan strategi grafik, yang digunakan dalam Tabel 4,

sehingga untuk sebagian mata uang impas biaya transaksi yang jauh lebih tinggi

dari transaksi tingkat biaya yang dihadapi dalam praktek.

Pada tingkat portofolio, Sharpe sangat signifikan rasio sama dengan 1,39 dan

1,63 untuk portofolio sama-tertimbang dan volatilitas-tertimbang, masing-masing,

yang juga lebih tinggi dari rasio Sharpe untuk strategi fundamental dan grafik,

yang digunakan secara individual. Rasio Sharpe dari strategi gabungan adalah

signifikan lebih tinggi dari strategi mendasar menurut Jobson dan Korkie (1981) tes

(dan Memmel 2003) penyesuaian). Meskipun rasio Sharpe dari strategi chartist

adalah

tidak berbeda nyata dari strategi gabungan pada tingkat 5%, Jobson-Korkie t-nilai

1,80 dan 1,44 untuk portofolio tertimbang sama dan volatilitas, masing-masing,

cukup tinggi. Hal ini menunjukkan bahwa selama 12 tahun terakhir bermunculan

pasar pedagang mata uang akan lebih tinggi telah mendapatkan kembali yang

disesuaikan resiko dari menggabungkan aturan perdagangan fundamentalis dan

chartist, bahkan dengan naif sama-tertimbang kombinasi.

Hasil untuk pasar negara berkembang sejalan dengan hasil kuesioner

diperoleh oleh Taylor dan Allen (1992), Lui dan Mole (1998), Cheung dan Chinn

(2001), dan Gehrig dan Menkhoff (2004), yang mengindikasikan bahwa dealer

valuta asing, yang berbasis di pusat-pusat perdagangan valuta asing utama,

melihat analisis teknikal dan fundamental sebagai sumber pelengkap informasi.

Sebaliknya, kombinasi naif tidak tampaknya menambah nilai cukup untuk investor

di pasar negara maju. Kami amati bahwa tidak ada mata uang yang dikembangkan

individu memiliki risiko disesuaikan kembali yang secara statistik signifikan pada

tingkat 5%. Rasio Sharpe bahkan negatif (meskipun tidak penting) untuk Kanada

dan Norwegia. Yang sama-tertimbang dan volatilitas-tertimbang portofolio dari

mata uang yang dikembangkan menghasilkan t-nilai 1,72 dan 1,60, masing-masing,

menunjukkan bahwa risiko disesuaikan kembali (0,50 dan 0,46) tidak berbeda

nyata dari nol.

Dalam model agen heterogen dikembangkan dalam Chiarella et al. (2006),

De Grauwe dan Grimaldi (2005, 2006) dan De Grauwe dan Markiewicz (2006), agen

menentukan bobot ditugaskan ke strategi investasi yang tersedia berdasarkan

pada kinerja relatif masa lalu mereka. Untuk menguji apakah jenis strategi

82

memberikan kembali unggul kita mempertimbangkan strategi investasi gabungan

dengan bulanan rebalancing dan bobot dinamis ditempatkan pada sinyal

fundamental dan grafik, yang digunakan sebagai berikut:

mana WFt dan WCt adalah bobot pada sinyal fundamentalis dan chartist,

masing-masing, rFt dan RCt adalah kembali pada perdagangan fundamentalis dan

chartist strategi di t bulan, dan J adalah panjang periode melihat-kembali investor.

Parameter ° ¸ 0 menentukan kekuatan penyimpangan dari sama rata tertimbang

dan dengan demikian mengukur agresivitas `'dari bobot dinamis skema.

Perhatikan bahwa kasus membatasi ° = 0 berarti bobot yang sama, karena hal ini

mengurangi

WF t dan WC t untuk 0,5. Gambar 3 menunjukkan contoh kepekaan dinamis

bobot untuk pilihan ° untuk Indonesia selama periode 2004-2007.

Pada Tabel 6 kita menampilkan hasil dari skema pembobotan dinamis

dalam (10) dan (11) dengan J = 12 bulan dan ° = 30, serta hasil kami sama-

tertimbang strategi untuk periode 1997-2007,10 Hasil dari pendekatan dinamis

dicampur untuk masing-masing negara, karena sekitar 2/3 dari rasio Sharpe (dan

mereka t-nilai-nilai) menurun relatif terhadap strategi yang sama-tertimbang.

Namun demikian, kami mengamati sedikit peningkatan tingkat risiko disesuaikan

kembali untuk kedua pasar yang sedang berkembang portfolio dari 1,26 dan 1,53-

1,31 dan 1,59 untuk sama-tertimbang dan volatilitas tertimbang portofolio, masing-

masing. Hasil ini tidak tergantung pada khususnya konfigurasi parameter dan J °,

seperti dapat dilihat pada Gambar 4. angka ini menunjukkan rasio Sharpe

portofolio berdasarkan strategi gabungan dengan bobot yang berbeda dinamis

untuk melihat-kembali J periode antara 1 sampai 24 bulan dan untuk berbagai

tingkat `agresivitas 'yang diukur dengan °. Bagian (a) Gambar 4 berisi hasil untuk

portofolio pasar negara berkembang. Rasio Sharpe adalah sebanding untuk semua

pengaturan parameter, meskipun kami melihat sedikit peningkatan dalam rasio

Sharpe ketika periode melihat-kembali mendapatkan lagi dan strategi menjadi

lebih agresif. Perbedaan rasio Sharpe antara strategi terbaik dinamis bermasalah

(dengan J = 24 dan ° = 50) dan strategi sama-tertimbang tidak signifikan,

bagaimanapun. Pada bagian (b) Gambar 4, di mana kita memutar grafik dengan 90

derajat, dapat dilihat bahwa untuk pasar mata uang mengembangkan kombinasi

83

sama-tertimbang naif tampaknya untuk menjadi yang terbaik dalam kisaran

parameter dipertimbangkan. Rasio Sharpe menurun sepanjang kedua dimensi

dengan J atau °. Hal ini membawa kita pada kesimpulan bahwa yang dinamis

bobot antara skema chartists dan fundamentalis tidak menghasilkan tambahan

kembali relatif terhadap kombinasi naif.

Kesimpulan

Penelitian empiris pada peramalan nilai tukar cenderung fokus pada

kegunaan baik analisis teknis atau model nilai tukar struktural. Kedua kuesioner

antara peserta pasar valuta asing maupun baru ini mengembangkan heterogen

agen model menunjukkan bahwa kedua jenis informasi relevan untuk menilai

pergerakan nilai tukar masa depan. Selain itu, para agen heterogen model

menunjukkan bahwa kepentingan relatif dari Chartisme dan fundamentalisme

bervariasi dari waktu ke waktu sesuai dengan kinerja masa lalu dari strategi

perdagangan yang sesuai.

Dalam tulisan ini kita akan menganalisis nilai ekonomi menggabungkan

grafik, yang digunakan dan informasi fundamentalisme untuk 23 pasar mata uang

muncul dengan rezim nilai tukar mengambang selama periode 1995-2007.

Dokumen Kami dikombinasikan sama-tertimbang chartist / fundamentalis strategi

investasi yang membuat ekonomi dan secara statistik signifikan positif risiko

disesuaikan return. Meskipun aturan perdagangan kedua fundamentalis dan

chartist individual juga menghasilkan positif return yang disesuaikan resiko rata-

rata, kinerja dari strategi gabungan adalah jauh lebih unggul dan, khususnya, jauh

lebih stabil di seluruh negara. Khususnya, strategi yang dinamis, di mana bobot

ditugaskan untuk grafik, yang digunakan dan informasi fundamental disesuaikan

secara dinamis berdasarkan kinerja masa lalu relatif, tidak mengungguli kombinasi

sama-tertimbang naif.

Penelitian lebih lanjut dapat dilakukan pada jenis informasi lainnya yang masuk di

pasar mata uang muncul. Lebih khusus lagi, mungkin menarik untuk memperluas

set informasi kami dengan informasi tentang (proprietary) arus pesanan pelanggan

dari bank investasi, yang telah dipelajari, sejauh pengetahuan kita, hanya untuk

pasar negara maju, lihat Evans dan Lyons (1999), antara lain. Gehrig dan Menkhoff

(2004), misalnya, dokumen yang peserta pertukaran asing banyak pasar

mempertimbangkan analisis aliran sebagai tipe ketiga yang independen informasi,

di samping analisis teknis dan informasi mendasar. Dimasukkannya sumber

tambahan informasi lebih lanjut dapat meningkatkan nilai ekonomi dari investasi

Pasar Negara Berkembang Mata Uang.

84

BAB 13. SIKLUS DAN KETIDAKLINIERITASAN

PERILAKU PERAN DARI CHARTISTS

AND FUNDAMENTALISTS

Tulisan ini mengkaji bagaimana mengembangkan model perilaku nilai tukar

dengan chartists dan fundamentalis untuk mempelajari siklus perilaku di pasar

valuta asing. Dalam model kita, dampak pasar fundamentalis tergantung pada

kekuatan keyakinan mereka dalam analisis fundamental. Estimasi model GARCH

STAR menunjukkan bahwa semakin banyak nilai tukar yang menyimpang dari

nilai fundamentalnya, maka semakin lebih fundamentalis yang meninggalkan

pasar. Berbeda dengan temuan sebelumnya, kertas kami menunjukkan bahwa

karena adanya nonlinier fundamentalis, stabilitas pasar menurun dengan

meningkatkan misalignments. Sebuah kebijakan stabilisasi seperti intervensi bank

sentral dapat membantu mengempis gelembung.

Studi empiris terbaru (Sarantis 1999, Taylor dan Peel tahun 2000, Taylor et

al. 2001, Chortareas dkk. 2002) mengungkapkan bukti pengembalian rata-rata

nonlinier dalam pasar valuta asing. Temuan statistik diperoleh dengan

menerapkan metode nonlinier yang relatif baru seperti keluarga kelancaran transisi

(STAR) autoregressive model. model STAR menyiratkan adanya dua rezim yang

berbeda dalam nilai tukar, dengan potensi berbeda sifat dinamis, tetapi transisi

antara rezim halus. Siklus gerak juga terdeteksi di pasar saham (Sarantis 2001, Nam

et al. 2001, 2002). Sarantis (1999) dan Kilian dan Taylor (2001) menganggap bahwa

heterogenitas agen mungkin penyebab untuk nonlinear berarti dalam proses

pengembalian harga.

Interaksi antara chartists dan fundamentalis mungkin memang

menghasilkan dinamika siklus. Dalam Hari dan Huang (1990) dan Petani dan Joshi

(2002), heterogen pedagang mengandalkan aturan perdagangan nonlinier untuk

menentukan perintah mereka. Brock dan Hommes (1998) dan Lux dan Marchesi

(1999) berasal nonlinier oleh para pedagang beralih antara aturan perkiraan teknis

dan fundamental. Yang jenis prediktor agen berlaku tergantung pada keuntungan

menyadari masa lalu dan pada interaksi sosial. Menurut pendekatan chartist-

fundamentalis, proses harga karena itu tidak hanya didorong oleh berita eksogen,

tetapi setidaknya sebagian karena adanya hukum nonlinier endogen gerak. Fakta

bahwa model ini sangat berhasil dalam mereplikasi fakta bergaya pasar keuangan

dipandang sebagai jenis validasi empiris.

Paper ini bertujuan berkaitan antar keduanya untai literatur lebih dekat.

Kami menyajikan model perilaku sederhana dengan chartists dan fundamentalis

untuk mengeksplorasi nonlinier dan gerakan siklis dalam nilai tukar. Harus tepat,

85

agen mengandalkan aturan perdagangan linier dan dampak pasar chartists adalah

tetap. Namun, kekuatan mendasar perdagangan bervariasi dari waktu ke waktu.

Berdasarkan data harian untuk mata uang utama, temuan utama kami adalah

bahwa jika nilai tukar terputus dari nilai fundamental, fundamentalis kehilangan

kepercayaan diri mereka dalam kegunaan aturan perdagangan mereka dan

akibatnya menjauhkan diri dari perdagangan. Dengan kata lain, jika penurunan

misalignments - seperti yang diperkirakan oleh mendasar analisis - mereka kembali

memasuki pasar.

Secara keseluruhan, model kami menunjukkan bahwa pasar valuta asing

menjadi semakin tidak stabil selama gelembung. Kekuatan berkurang

fundamentalis saja tidak mungkin cukup untuk membawa nilai tukar kembali

sejalan. Kertas kami sehingga dapat membantu menjelaskan abadi misalignment

dari dolar AS pada pertengahan 1980-an. Guncangan eksogen diperlukan untuk

mengakhiri gelembung. Seperti dorongan Mei, bagaimanapun, dipicu oleh

intervensi bank sentral. Mengenai stabilitas pasar mata uang, kita menguraikan

pandangan kurang optimis dibandingkan, misalnya Sarantis (1999) dan Kilian dan

Taylor (2001).

Currency Exchange ditentukan pada pasar order-driven. Permintaan untuk

mata uang adalah dinyatakan dalam pesanan pasar, yaitu, pedagang meminta

transaksi langsung di harga terbaik yang tersedia. Semua pesanan diisi oleh pelaku

pasar dengan kurs yang digeser dari kurs sebelumnya dengan jumlah yang

tergantung dari kelebihan permintaan. Setelah Petani dan Joshi (2002), kita

asumsikan dampak harga fungsi log-linier

dimana

St adalah log dari nilai tukar pada waktu t dan sebuah aM adalah koefisien reaksi

positif dari pembuat pasar. Permintaan berlebih diberikan sebagai jumlah dari

perintah chartists dan fundamentalis

. Transaksi fundamentalis adalah

tertimbang oleh dampak pasar mereka Wt. Menurut formula yang diatas, Membeli

mendorong nilai tukar dan menjual mendorongnya ke bawah. Istilah kebisingan εt

menangkap semua gangguan tambahan yang dapat mempengaruhi pasar

pengambil keputusan penetapan harga.

Survei studi seperti Taylor dan Allen (1992) mengkonfirmasi bahwa

profesional pedagang valuta asing mengandalkan analisa teknikal dan

fundamental untuk menentukan perintah mereka. Analisa tehnikal bertujuan

untuk mengidentifikasi sinyal perdagangan dari pergerakan harga masa lalu

(Murphy 1999). Analisis teknis menyarankan membeli (menjual) ketika harga

86

meningkat (Penurunan). Permintaan kelebihan chartists dapat diperkirakan

sebagai

dimana aC adalah koefisien reaksi positif.

Analisis fundamental menganggap bahwa nilai tukar konvergen terhadap

mereka

mendasar nilai-nilai. Permintaan lebih dari fundamentalis dapat dinyatakan

sebagai

dimana aF adalah koefisien reaksi positif dan berdiri F untuk log dari nilai dasar

Perhatikan bahwa fungsi permintaan berlebih seperti (2) dan (3) secara teratur

digunakan untuk ciri perilaku pedagang (Hommes 2001).

Evolusi nilai mendasar adalah karena proses kedatangan berita. Its log

mengikuti suatu gerak Brownian aritmatika

Berita tergabung dalam ηt adalah iid normal dengan varians invarian mean nol dan

waktu. Pengaturan kami adalah novel dalam cara kita memodelkan dampak pasar

dari fundamentalis.

Kami berasumsi bahwa ada kolam agen laten yang dapat menggunakan

analisa fundamental. Jumlah agen ini bergerak dalam bidang perdagangan

tergantung pada kepercayaan diri mereka dalam dasar analisis. Dua aspek yang

relevan. Pertama, jika jarak antara nilai tukar dan kenaikan nilai fundamental,

analisa fundamental salah memprediksi tanda dari perubahan nilai tukar. Dalam

situasi seperti itu, para agen mengabaikan dasar analisis. Sebaliknya, jika

penurunan misalignments, analisa fundamental memberikan prediksi yang benar

dan mendapatkan kembali popularitasnya. Kedua, adalah misalignments

dikondisikan pada volatilitas. Jika fluktuasi nilai tukar menurun, fundamentalis

mengharapkan berarti pengembalian kurang mungkin (tanpa penyesuaian

volatilitas, tentu saja, mustahil). Menempatkan argumen bersama, kita meresmikan

fungsi kepercayaan sebagai

Sejak b < 0, Bt dibatasi antara - ∞ dan 0. Fungsi keyakinan mencapai maksimum

87

di F = S. Untuk nilai besar deviasi nilai tukar standar , diberikan keberangkatan

|F-S| menyebabkan hilangnya kepercayaan rendah dalam analisis fundamental

dan wakil versa. Mari kita menormalkan fungsi keyakinan menjadi saham pasar

dengan 0≤ W≤1. Dampak pasar fundamentalis jelas meningkat dalam B. Itu

sebagian kecil dari agen yang menjauhkan diri dari perdagangan diberikan oleh (W

-

3 Spesifikasi dan estimasi model

3.1 Spesifikasi model

Tujuan dari bagian ini adalah untuk menyelidiki nonlinier dalam tarif

pertukaran nominal dolar harian berdasarkan pendekatan teoritis atas. Pendekatan

kami milik STAR (Transisi Halus Autoregressive) model keluarga, awalnya

diusulkan oleh Teräsvirta dan Anderson (1992) dan dikembangkan lebih lanjut oleh

Granger dan Teräsvirta (1993) dan Teräsvirta (1994). Model ini telah diterapkan

untuk pertukaran triwulanan dan bulanan suku bunga Sarantis (1999), Kilian dan

Taylor (2000), Taylor dan Peel (2000) dan Taylor et al. (2001). Hal ini menunjukkan

nonlinier berarti pengembalian nilai tukar riil dan memberikan kinerja yang unggul

dalam konteks out-of-sampel dibandingkan dengan random walk pendekatan

bersaing benchmark dan lainnya seperti model beralih Markov.

Untuk menguji bukti empiris dari model grafik, yang digunakan-

fundamentalis diuraikan dalam bagian 2, frekuensi tinggi data harus digunakan,

yang menyiratkan bahwa nilai tukar kembali tidak dapat diperlakukan sebagai iid.

Untuk mengatasi sifat heteroskedastic harian nilai tukar kembali kita menerapkan

prosedur STAR GARCH dikembangkan oleh Lundbergh dan Teräsvirta (1998).

Untuk lebih spesifik, model empiris kita terdiri dari persamaan rata-rata

berisi kelancaran transisi variabel dan GARCH standar (1,1) volatilitas persamaan:

88

Remember bahwa parameter α dalam (8) dampak invarian waktu chartists. Akibat

kondisi paritas bunga, fraksi yang signifikan dari perubahan nilai tukar harian

dapat dijelaskan oleh perubahan dari bunga diferensial. Karena ini jelas bukan

masalah grafik, yang digunakan dan fundamentalis spekulasi, persamaan rata-rata

ditambah dengan diferensial bunga IDt. Sejak (9) adalah suatu transformasi linear

dari fungsi transisi standar logistik diusulkan oleh Teräsvirta dan Anderson (1992),

kesalahan standar kuat mungkin diturunkan. Untuk mengambil heteroskedastisitas

dalam kurs harian mengembalikan kita menentukan volatilitas bersyarat sebagai

sebuah standar GARCH (1,1) proses.

3.2. Data deskripsi

Kami menggunakan kurs tukar spot harian dolar AS terhadap British Pound

(BP), Jerman (DM), dan yen Jepang (YEN) selama periode dari 1980:1:1 untuk

1996:12:31

untuk menghitung kembali pertukaran persentase tarif sebagai 100.Δ(St)

89

Tabel 1 memberikan beberapa statistik deskriptif menunjukkan sifat standar nilai

tukar kembali seperti kemiringan dan kurtosis berlebih.

Perbedaan bunga pada waktu t dibangun sebagai

di mana saya t adalah semalam harian dolar AS suku bunga dan adalah suku

bunga harian semalam dari BP, DM dan YEN, masing-masing. Kami berasumsi

bahwa nilai fundamental dapat dijelaskan oleh paritas daya beli (ppp). Taylor dan

Allen (1992) memberikan bukti dari data survei yang asing pelaku pasar valuta

sebenarnya menerima ppp sebagai hubungan yang valid dalam jangka panjang.

Bulanan pengamatan konsumen Harga indeks (cpi) untuk Amerika Serikat, Inggris,

90

Jerman dan Jepang yang diambil dari database Internasional Dana Moneter

Statistik Keuangan Ekonomi Internasional untuk membangun ppp sebagai

Kami mengubah data ppp dengan frekuensi harian, mengambil nilai diamati untuk

seluruh bulan, yang tampaknya agar kompatibel dengan informasi lingkungan

pelaku pasar dalam konteks perdagangan harian. The (log) nilai tukar dan seri cpi

dinormalkan pada nilai-nilai dari 1990:01:02, dengan asumsi bahwa ppp memegang

di awal 1990-an. Namun, untuk menyesuaikan model untuk menyesatkan mungkin

normalisasi data kami memperkirakan pergeseran parameter sehingga

Demi Untuk parsimoni kami memutuskan berdasarkan tes rasio

kemungkinan (5 tingkat persen) menjadi menghapus parameter statistik tidak

signifikan dari persamaan estimasi.

3.3 Estimasi hasil dan interpretasi

Kami menggunakan pemrograman TIKUS 5.0 untuk metode kemungkinan

estimasi kuasi maksimum. Karena asumsi normalitas bersyarat tidak dapat

dipertahankan, kuat perkiraan matriks kovarians dari estimasi parameter dihitung

dengan menggunakan BFGS algoritma. Di bawah kondisi yang cukup lemah,

perkiraan yang dihasilkan bahkan konsisten ketika distribusi bersyarat dari

residual adalah non-normal (Bollerslev dan Wooldridge 1992).

91

Hasil estimasi dalam tabel 2 cukup mirip satu sama lain, menunjukkan bahwa

Model yang ditetapkan adalah kuat ketika diterapkan pada nilai tukar yang

berbeda. Parameter dari diferensial bunga secara statistik signifikan pada tingkat

satu persen di kedua kasus, tetapi dari tanda yang salah sehubungan dengan

kondisi paritas bunga. Untuk periode berjalan Untuk memeriksa apakah hasil

estimasi didorong oleh asumsi menyederhanakan kita bereksperimen dengan data

diinterpolasi. Menurut tes unit root standar, nilai-nilai ppp juga telah diinterpolasi

sebagai proses (1) Saya. Namun, hasil estimasi tidak berubah secara signifikan.

pertimbangan, ini adalah hasil akrab dalam literatur keuangan empiris (Lewis

nilai tampaknya tepat dalam kasus BP dan DM. Untuk pertukaran dolar / yen

tingkat, kontras, nilai mendasar yang diperkirakan adalah signifikan lebih rendah

dari ppp pada dasar 1990 nilai.

92

Kita sekarang beralih ke pertanyaan utama, apakah ada bukti yang

mendukung chartist-dan dinamika pertukaran fundamentalis berbasis bunga.

Jawabannya diberikan oleh kemungkinan statistik uji rasio dan t - statistik dari

estimasi parameter masing-masing. Untuk menyediakan statistik rasio

kemungkinan uji kami juga memperkirakan model di atas, membatasi parameter

grafik, dan fundamentalis dengan nol, yaitu

.

Tes yang dihasilkan statistik yang dilaporkan di baris terakhir dari tabel 2. Mereka

menunjukkan bahwa pengenalan chartist dan parameter fundamentalis

meningkatkan kemungkinan log dengan tingkat signifikansi satu persen dalam

kasus DM dan YEN, tetapi hanya pada tingkat sepuluh persen di kasus BP.

Koefisien chartist dan fundamentalis dari tanda yang benar dan statistik

signifikan setidaknya pada tingkat lima persen, kecuali untuk perdagangan grafik,

yang digunakan dalam dolar / yen pasar dan perdagangan fundamentalis dalam

dolar / pasar BP. Secara statistic estimasi signifikan dari titik φ sampai sedang

transisi antara rezim dalam kasus Jerman dan Jepang. Pedagang di pasar dolar /

BP mengubah kepercayaan mereka dalam dasar analisis yang lebih cepat untuk

keberangkatan diamati dari nilai tukar dari ppp.

Ini juga terlihat dalam gambar 1, yang menampilkan dinamika kepercayaan

analisa fundamental diukur sebagai jumlah relatif fundamentalis di luar negeri

pertukaran pasar. Bahkan, dampak pasar fundamentalis dalam dolar / BP pasar

switch bolak-balik cukup cepat sedangkan dalam dolar / DM dan dolar / YEN

pasar kekuatan fundamentalis bervariasi lebih lambat. Perhatikan bahwa dolar

yang kuat apresiasi terhadap semua mata uang lainnya didampingi oleh

penurunan dalam kepercayaan

di ppp sebagai proxy untuk nilai tukar mendasar. Kurang dari sepuluh persen

berpotensi fundamentalis aktif berada di pasar ketika dolar mencapai puncaknya

pada pertengahan 1985.

93

Singkatnya, orang dapat menyimpulkan bahwa hasil estimasi memberikan

dukungan untuk agen heterogen pendekatan yang diuraikan dalam bagian 2.

3,4 Diagnostik

Kami melakukan diagnosa dengan Ljung-Box tes Q pada residu normalisasi

dan kuadrat residual dinormalisasi dari masing-masing tiga nilai tukar. Para Ljung-

Box Q statistik AR (p) dalam tabel 3 cek korelasi serial dalam residual

94

dinormalisasi, sedangkan ARCH (p) statistik memeriksa ketergantungan serial di

varians bersyarat.

Melaporkan hal-nilai menunjukkan bahwa model tersebut mampu menangkap

ketergantungan serial mean bersyarat dan proses varians. Namun, diagnosa

mengungkapkan akrab masalah dalam model STAR GARCH. Dalam kasus DM

dan BP, Bera Jarque uji statistik dari residu standar memang lebih rendah

dibandingkan kembali mentah, tapi masih menunjukkan non-normalitas yang

terus ada. Dalam kasus YEN itu bahkan sedikit lebih tinggi (Lundbergh dan

Teräsvirta 1998).

4 Kesimpulan

Kami menyajikan model nilai tukar sederhana nonlinear dengan chartists

dan fundamentalis untuk mempelajari pengembalian rata-rata nonlinier di pasar

valuta asing. Dalam model kita, pasar dampak fundamentalis tergantung pada

kekuatan dari keyakinan mereka yang mendasar analisis. Bukti empiris disediakan,

menerapkan model GARCH STAR untuk harian AS dolar nilai tukar spot terhadap

mark Jerman, poundsterling Inggris dan Jepang yen. Secara statistik estimasi

parameter yang signifikan menunjukkan bahwa semakin banyak nilai tukar

menyimpang dari paritas daya beli (ppp), semakin rendah jumlah sisa

fundamentalis di pasar valuta asing. Dengan kata lain, jika nilai tukar konvergen

menuju nilai ppp - seperti yang diperkirakan oleh analisa fundamental -

fundamentalis kembali memasuki pasar. Hilangnya kepercayaan ppp dipercepat

95

ketika volatilitas bersyarat rendah membuat pengembalian rata-rata tampak lebih

tidak mungkin. Hasil kami melemparkan keraguan pada dampak menstabilkan

dugaan fundamentalis pada nilai tukar, seperti yang diusulkan oleh Sarantis (1999)

dan Kilian dan Taylor (2001). Fundamentalis meninggalkan pasar distorsi yang

tumbuh. Alih-alih melawan kegiatan dari chartists, tekanan pengembalian rata-rata

melemah sehingga gelembung dapat memperoleh tambahan momentum. Memang,

kita amati periode yang kuat dan terus-menerus dari misalignments. Jika bank

sentral intervensi berhasil mematahkan tren nilai tukar mereka dapat mendorong

perdagangan mendasar lagi.

96

BAB 14. ANALISIS FUNDAMENTAL DAN TEKNIKAL

HARGA SAHAM

Trading dengan saham dalam kondisi pasar berkembang dapat

menyenangkan bagi beberapa orang, untuk beberapa lainnya itu adalah cara dalam

melestarikan nilai riil properti mereka, dan bagi banyak itu adalah tantangan untuk

menghasilkan banyak uang dengan cepat dan mudah. Mimpi-mimpi dari bursa

alkimia difundamentalkan pada pengembangan dan perbaikan sistem khusus,

yang akhirnya bertujuan untuk datang ke bagian bawah rahasia harga saham dan

perubahan mereka. Bagaimana kemungkinan untuk membuat itu terjadi?

Kemungkinan yang minimal sesuai dengan pengalaman yang diperoleh

pada dunia bursa saham yang terkemuka di masa lalu. Kompleksitas kegiatan

pertukaran saham, jumlah dan faktor ketidakpastian di mana harga saham

tergantung dan terjadi sesuatu dengan tiba- perubahan terduga atau stabilitas tidak

banyak memberikan harapan bagi mereka yang tahu apa yang akan terjadi di masa

depan. Dalam upaya tersebut, kemungkinan adalah sama baik untuk ahli bursa

saham seperti untuk amatir lengkap.

Karena semua ini, jika Anda tidak bisa mengalahkan atau menipu pasar

bursa, maka yang terbaik untuk bergabung. Ini berarti untuk membentuk

portofolio yang terdiversifikasi dari surat berharga yang akan membawa

keuntungan aman, yang agak lebih tinggi dari inflasi tahunan dengan risiko

minimal.

1. Pengantar catatan

Di negara-negara dengan pasar berkembang dan tradisi bursa yang tahan

lama, perdagangan dengan sekuritas merupakan kegiatan menarik baik untuk

saham pertukaran ahli dan investor, kurang diinstruksikan. Untuk lebih tepatnya,

sejumlah besar investor kecil dan besar mencoba untuk mengalahkan pasar dengan

memprediksi peristiwa masa depan. Bursa bahan dijual atau dibeli

berfundamentalkan perkiraan perubahan harga. Berbagai pendekatan yang

digunakan pada saat itu: indikator umum pembangunan ekonomi yang dianalisis

atau berbagai pola diterapkan. Tujuan di kedua kasus adalah sama: untuk menjual

ketika harga berada pada bagian atas dan membeli ketika itu di bagian bawah.

Para pendukung agregat studi analisa fundamental makroekonomi dan

berfundamentalkan kondisi yang ada dan perubahan yang diharapkan mereka

mencapai kesimpulan tentang harga di masa depan. Pendekatan seperti itu

97

difundamentalkan pada kenyataan dari kesimpulan kategori ekonomi dan elemen

rasional.

Analisis teknikal memperoleh peningkatan popularitas dalam masyarakat

luas. Alasan Itu yang tampaknya cukup persuasif: berfundamentalkan nilai surat

berharga dalam terakhir, menyikapi kecenderungan masa depan yang dapat

dirumuskan. Pendekatan seperti ini tidak bersikeras pada fundamental ilmiah dari

metode diterapkan, tetapi menekankan penerapannya dalam praktek. Ini adalah

bagaimana berbagai bentuk analisis statistik yang digunakan oleh ahli bursa yang

telah berkembang. Dapatkah pasar dianalisis dengan menggunakan analisis

fundamental atau teknis? Atau, perumusan harga saham telah ditemukan?

Pengetahuan semacam ini sangat menarik bagi negara-negara yang berniat

untuk membangun ekonomi pasar dan transaksi bursa. Gangguan berkala di pasar

keuangan kembali menginspirasi pikiran yang kemungkinan dalam memprediksi

secara tiba-tiba perubahan nilai surat berharga, khususnya saham biasa. Krisis

pasar Asia Selatan, perubahan dramatis di Rusia dan perubahan intensif di bursa

efek Amerika menjalankan ide-ide pada penciptaan analitis Model yang akan

menawarkan prediksi sukses dari kejadian masa depan.

Nilai surat berharga tergantung pada apa? Apakah mungkin untuk

menetapkan tingkat dan arah perubahan harga di bursa saham? Bisakah perubahan

harga menjadi dikendalikan? Ini hanya beberapa pertanyaan yang ditanyakan oleh

semua orang yang berniat untuk berinvestasi di pasar keuangan.

Masalah yang terkait dengan investasi dan perdagangan dengan surat

berharga sangat banyak dan kompleks yang mereka butuhkan lebih banyak ruang.

Terlepas dari tingkat Intensitasnya dan jenis analisis, arti dari penelitian ini adalah

sama - bagaimana membuat posisi maksimal di pasar keuangan dan membuat

keuntungan tertinggi dalam waktu sesingkat?

Analis yang terampil bisa sangat persuasif dan prediksi mereka sering

digunakan untuk merumuskan strategi investor, terutama ketika berhadapan

dengan berinvestasi besar. Prinsip-prinsip analisis fundamental atau teknikal yang

digunakan saat itu, kadang-kadang bahkan berbagai kombinasi pendekatan ini

terpolarisasi. Prospek apa yang realistis untuk ekspektasi para analis menyadari

mungkin lebih jelas setelah kita berkenalan dengan teks yang berikut.

2. Teori Efisiensi Pasar

Sejauh pasar keuangan yang prihatin, efisiensi memiliki berbeda yang

berarti daripada di bidang-bidang ekonomi Efisiensi pasar keuangan berarti.

bahwa harga instrumen keuangan mencerminkan minimal semua informasi yang

tersedia untuk publik, dan mungkin dari semua informasi bahwa analis terbaik

98

dapat mengungkap. Efisiensi yang dimasud disini tidak berarti bahwa sumber

daya yang memberikan hasil produksi yang maksimum tetapi itu berarti adopsi

informasi yang cepat. Efisiensi pasar keuangan dapat dinyatakan dengan formulasi

sederhana dengan cara berikut: pasar tidak bisa tertipu.

Pasar yang efisien memiliki sejumlah besar kesuksesan dan baik terutama

informasi peserta yang cenderung untuk memaksimalkan pendapatan. Yakni,

dianggap bahwa sebagian besar aktor dalam pasar keuangan memiliki mayoritas

yang relevan dengan informasi, tetapi keberhasilan mereka dalam operasi bisnis

dapat berbeda. Apakah lebih baik keberhasilan dalam membuat keputusan

keuangan hasil baik diperhitungkan dengan kebijakan bisnis yang matang

berfundamentalkan pengetahuan tentang keadaan pasar, atau itu hasil dari

kebetulan berbahaya dan perilaku?

Tidak ada satu jawaban atas pertanyaan ini. Banyak makalah dan analisis

mobil Ried di bawah berbagai kondisi menekankan berbagai keuntungan baik dari

informasi peserta yang membuat keputusan investasi keuangan. Namun, jumlah

peserta yang dapat mempengaruhi keputusan profitabilitas investasi adalah begitu

besar sehingga sulit untuk mengasumsikan bahwa mereka dapat sepenuhnya

dimasukkan dan tepat dihargai. Meskipun pembangunan yang tak terbayangkan

sistem informasi, tidak selalu yakin bahwa semua faktor yang mungkin

mempengaruhi efek saham membeli, obligasi, mata uang asing, berjangka atau

opsi, mungkin diprediksi. Berbagai kesuksesan investor melemparkan keraguan

tentang tesis pada efisiensi pasar keuangan sehingga dapat dikenakan kritis

examination, bahkan diperdebatkan.

Studi tentang Alfred Cowles diteliti sampai sejauh mana berbagai broker

sukses; kriteria itu adalah pengembalian tahunan dalam kaitannya dengan total

jumlah investasi. Cowles menentukan bahwa saham yang dipilih oleh broker pada

rata-rata tidak berhasil lebih dari portofolio yang dipilih secara acak saham.

Penemuan ini menjabat sebagai fundamental untuk merumuskan Teori

Darts: Anda bisa melempar anak panah di Wall Street Journal, sebagai salah satu

cara untuk memilih saham, atau membeli sejumlah kecil dari seluruh saham

masing-masing di pasar. Efek utama akan tidak sedikit lebih buruk daripada jika

Anda mendengarkan saran pialang anda ketika memilih, hanya dalam kasus yang

terakhir, Anda harus membayar broker, dan hasilnya masih sama!

Para pendukung pendekatan yang menurutnya fungsi pasar keuangan

efisien menekankan bahwa faktor penting yang mempengaruhi keberhasilan

investasi keuangan, dapat berubah, beberapa dari mereka tidak bisa memprediksi,

tetapi harga selalu dapat diharapkan untuk menyesuaikan secara cepat untuk

situasi keadaan baru. Dengan cara ini, tidak ada keraguan tentang tesis utama pada

99

fungsi pasar keuangan efisien; interpretasi matematis saluran efisien bahkan dapat

disimpulkan, yang dikenal sebagai "kecenderungan acak". Kecenderungan acak

tidak berarti bahwa harga tidak dapat diubah, tetapi menekankan bahwa

perubahan harga berturut-turut adalah independen dan ditentukan oleh faktor-

faktor waktu tak terduga yang mempengaruhinya.

Pasar efisien adalah satu di mana peserta memahami semua informasi baru

dengan mudah dan memasukkan mereka dalam harga segera. Inilah sebabnya

mengapa baik pasar keuangan berfungsi mengecualikan keuntungan berlebihan

konstan.

Sulit untuk mengatakan bahwa teori efisiensi pasar keuangan sepenuhnya

terbukti, tetapi sangat yakin bahwa tidak ada bukti persuasif untuk membuktikan

pendapat yang berlawanan. Sangat mudah untuk memahami mengapa sikap

seperti itu tidak popular antara para pelaku saham. Jika pasar keuangan yang

efisien, penelitian ini bertujuan memprediksi tren harga jangka pendek yang sangat

sulit di terbaik. Seperti penelitian yang seharusnya untuk memimpin sejumlah

besar orang untuk keuntungan signifikan dapat hampir tidak diharapkan untuk

menjadi sukses.

Analisis juga menegaskan paradoks berikut: penelitian lebih lanjut

dilakukan dan lebih banyak bidang yang diteliti, ada konfirmasi baru pada efisiensi

pasar keuangan. Hanya penelitian yang menjadi kurang berguna untuk

pengambilan keputusan bisnis! Semua orang yang menerima sikap seperti itu

disarankan untuk diversifikasi portofolio aset sejauh risiko terbesar mengacu untuk

kegiatan individu dapat ditentukan. Di sini kita harus mencatat bahwa risiko dari

memilih bentuk investasi aset keuangan harus diterima rendah, dan kesempatan

untuk mendapatkan harus cukup menarik untuk menjaga berkelanjutan minat

investor potensial. Portfolio diperlukan hanya untuk jelas berbeda- entiate tingkat

risiko yang usahawan yang siap menerima, yang menyediakan

dia pandangan yang baik dari kemungkinan dan pilihan antara sukses yang

ditawarkan alternatif.

Pendekatan tersebut diterima oleh banyak pembeli surat berharga

dimengerti tidak memberikan keuntungan yang besar. Banyak dari mereka karena

itu tidak mau menerima hipotesis pasar efisien dan model matematika (tren acak),

terlepas dari fakta bahwa sejumlah pembeli memiliki informasi yang baik pada

semua- aspek penting dari investasi aset yang dimaksud. Teoritis dan analisis yang

lebih penting pengalaman praktis mengkonfirmasi bahwa menjaga dari beragam

portfolio adalah perlindungan terbaik bagi investor di pasar keuangan. Tentu saja,

mereka yang berpikir bahwa ada cara untuk melihat melalui sebuah misteri abadi

saham bertukar keberhasilan menunjukkan bahwa pengetahuan tersebut tidak

100

pernah diungkapkan kepada orang lain, karena rahasia sukses akan diteruskan

pada sejumlah besar orang yang akan menggunakan metode ini dan mendevaluasi

kesuksesan nya.

Analis yang terlatih dan otodidak pialang saham, setuju pada satu hal:

konsep dari pasar keuangan yang efisien adalah nyaman. Jika semua atau sebagian

besar impor- informasi tant ditransfer ke harga, ahli pasar modal diharapkan untuk

mengetahui sesuatu yang lebih tentang efek akhir dari perubahan yang terjadi

sebelum orang lain. Namun, selalu ada mereka yang memiliki pengetahuan yang

sama, dan ada yang merawat orang lain atau mengikuti insting mereka sendiri

ketika mengambil langkah sama denga pakar kegiatan bursa.

Hal ini bersifat manusia untuk mencari cara dan sopan santun untuk

membuat uang lebih dengan mudah dan dalam waktu singkat. Seperti mekanisme

mengemudi yang merangsang banyak orang untuk mengembangkan sistem bursa

yang akan membawa keberuntungan mereka. Fakta itu adalah bahwa ada orang-

orang seperti ahli bisnis bursa efek dan para ahli dalam arbitrase bisnis yang

membuat keuntungan besar. Mereka membuat berkat keuntungan lebih banyak

untuk keuntungan dari posisi yang mereka pegang dan modal yang mereka miliki

dari berkat penilaian luar biasa dari pasar. Bagian penting dari pendapatan mereka

mungkin merupakan hasil dari biaya yang lebih rendah atau keuntungan finansial

lainnya oleh broker, yang tidak tersedia bagi pedagang kecil yang tidak begitu baik

terhubung.

Dalam analisis kegiatan usaha bursa efek, adalah yang paling sulit dalam

memahami berbagai faktor yang mempengaruhi harga. Hal ini tidak mudah untuk

di bawah- memahami bagaimana dan mengapa perubahan harga dan tidak ada

aturan yang handal, yang akan menyediakan penghasilan cepat dan aman di pasar.

Kecenderungan harga Namun, sering kali lebih penting bagi investor mungkin dari

trend dividen.

Ada berbagai faktor yang mempengaruhi harga saham pasar. kelompok

faktor yang pertama termasuk kondisi di luar pasar keuangan, seperti: Inovasi

teknikal, bahan baku baru, perubahan status perusahaan, keadaan perkembangan

ekonomi saat ini, perubahan politik ... Faktor-faktor ini mewakili alasan penting

untuk perubahan harga jangka panjang. Kelompok faktor kedua harga termasuk

kondisi yang bertindak di dalam pasar keuangan dan memiliki pengaruh jangka

pendek pada harga, seperti perubahan suku bunga, gangguan di pasar lain,

diharapkan perubahan harga di masa mendatang, faktor psikologis ..

Kadang-kadang kedua kelompok secara bersamaan dan bertindak dalam

arah yang sama, dan kadang-kadang dengan cara yang sangat berbeda. Berikut ini

101

adalah selalu tertentu: tingkat pengaruh kelompok faktor kedua pada bahan saham

tidak merata.

Teori pasar yang efisien menjelaskan secara rasional situasi praktis dan

kemungkinan nyata untuk membuat keuntungan di pasar keuangan. Teori ini

menyediakan model untuk analisis tren harga di pasar yang terorganisir. Menurut

pendekatan ini, tren harga yang berubah-ubah - seperti berjalan acak, karena

semua yang dapat diprediksi sudah dimasukkan dalam harga pada efisien market.

Munculnya informasi baru adalah elemen yang mempengaruhi harga berubah,

dalam bahwa informasi tersebut harus terduga atau akan memiliki lain- bijaksana

sudah dimasukkan dan tidak akan menjadi berita nyata. Oleh karena itu, Harga

menanggapi kejutan hanya kata lain untuk keadaan tak terduga. Karena pasar

merespon peristiwa tak terduga seperti itu, tren harga saham yang berubah-ubah,

seperti berjalan acak.

Ada beberapa pernyataan yang mungkin diarahkan pada pasar yang efisien

teori:

a) Jika semua orang akan menerima logika pasar yang efisien, kebutuhan untuk

memproses informasi dengan cepat akan berhenti. Dengan kata lain, jika semua

orang menganggap bahwa harga saham ditentukan dengan benar, harga akan

tidak lagi menjadi tepat? Pertanyaannya adalah, alami, lebih teoritis. Saat mayoritas

orang akan berhenti memprediksi, pasar akan berhenti menjadi efisien. Maka

keuntungan yang akan dibuat berfundamentalkan informasi lama, dan umum

dengan efisiensi pasar akan menjadi suatu kondisi yang stabil - kondisi bahwa

kondisi model Bell menyeimbangkan dengan sendirinya.

b) Ada broker yang lebih cepat atau lebih intuitif daripada yang lain.

Apakah mereka akan membuat keuntungan yang sama dengan orang lain karena

pasar finansial yang efisien? Jawabannya adalah tidak. Yakni, kompetensi

mempengaruhi efisiensi untuk diperiksa dan seimbang, tetapi teori pasar efisien

menyiratkan bahwa hanya sejumlah kecil orang, seperti dalam aktivitas lain, akan

memiliki hak istimewa untuk mendapatkan lebih dari yang lain.

c) sesuai dengan mengajukan pertanyaan: Apakah perubahan harga saham

mendadak

merupakan hasil dari informasi baru? Mencoba untuk menemukan jawaban

pertanyaan ini, James Tobin menganalisis penurunan tiba-tiba dari pertukaran

harga saham dari tanggal 15 Oktober dengan 19 Oktober 1987, dan menyimpulkan

melenguh: "Tidak ada faktor terlihat yang dapat menyebabkan 30% berbeda harga

saham selama empat hari "Para pendukung. pasar efisien tidak punya jawaban

yang memadai.

102

Teori pasar yang efisien diterapkan untuk saham individu dan bukan

kepada seluruh pasar. Namun, ada alasan untuk percaya bahwa pasar spekulatif

dapat membuat gelombang pesimisme atau optimisme tanpa ekonomi yang kuat

impuls-es yang akan mengarahkan tren tersebut terhadap dalil-dalil pasar efisien

dalam waktu singkat. Para pendukung analisis teknikal sering menggunakan

konsep efisien pasar dan menyimpulkan kesimpulan umum berfundamentalkan

kasus-kasus individu dan khusus.

Kadang-kadang mereka mencapai hasil yang sangat baik dalam memprediksi

kejadian masa depan di saham pasar dan kemudian mereka menekankan

kesesuaian pendekatan yang dipilih yang membantu mereka memprediksi masa

depan. Namun, harga tidak merespon sangat sering dalam cara analis

mengharapkan mereka dan mereka kemudian memiliki universal jawaban: pasar

tidak dapat diprediksi.

3. Analisis fundamental

Berbagai teori pendekatan untuk harga saham dan faktor mereka

bergantung pada yang dapat ditemukan dalam literatur keuangan. Analisis

fundamental merupakan upaya untuk menjelaskan perubahan harga di pasar

keuangan di bawah pengaruh faktor yang berasal dari lingkungan ekonomi dan

politik. Tergantung pada awal impuls yang dianggap pengemudi mekanisme

harga, penjelasan pura-pura umumnya berlaku yang dirumuskan. Semua teoritis

konsep yang milik analisa fundamental, terlepas dari perbedaan tertentu dalam

pendekatan, dapat peringkat ke dua arah utama.

3.1. Klasik teori harga saham

Teori Klasik yang menjelaskan tren harga saham telah ada sejak lama. Untuk

menjadi singkat, teori ini dapat diekspresikan dengan cara berikut: alasan penting

untuk perubahan harga saham adalah prediksi keuntungan saham. Diasumsikan

bahwa keuntungan membuat faktor yang paling penting atau kunci dalam

penentuan pertukaran harga saham. Para calon investor itu harus memperkirakan

dengan benar semua perubahan kondisi fundamental, karena mereka

mempengaruhi laba masa depan. Ini sebabnya ada keyakinan bahwa broker dan

investor "menurunkan" baik penjualan dan keuntungan saat membeli dan menjual

sebelum perubahan terjadi di bawah pengaruh kondisi fundamental. Menunggu

perubahan yang sebenarnya laba terjadi adalah terlalu lambat untuk mencapai

keuntungan maksimum.

Para pendukung teori ini mengklaim bahwa harga saham adalah nilai

sekarang dari semua dividen yang diharapkan di masa depan. Namun, mereka

sadar bahwa dividen dapat menyebabkan hanya dari keuntungan. Perubahan laba

103

akan mengubah perspektif dividen dan dengan demikian dibenarkan

mempengaruhi harga saham. Indikasi perubahan dalam laba dari perusahaan

tertentu, industri atau ekonomi secara keseluruhan akan mempengaruhi harga

saham, yang biasanya akan pindah sebelum ada perubahan laba sebenarnya dan

dividen.

Ini adalah teori klasik atau penjelasan mengenai tren saham. Tentu, ada

pengecualian, tetapi harga saham sebagian besar akan berubah sebelum semua

perubahan dalam operasibisnis dan sebelum perubahan dalam kemungkinan

untuk membuat keuntungan. Teori ini menganggap dividen sesaat menjadi faktor

penting dalam mencegah- pertambangan harga saham, tetapi masih menempel dua

kelas pentingnya mereka dalam kaitannya dengan perubahan yang diharapkan

dari keuntungan di masa depan.

Singkatnya, setiap kondisi atau situasi yang menunjukkan perubahan laba

dari perusahaan tertentu atau industri tertentu, atau banyak perusahaan atau

ekonomi secara keseluruhan, akan mempengaruhi harga saham, yang akan

berubah sebelum perubahan-perubahan laba yang diharapkan dan dividen terjadi.

Hal ini juga disebut teori fundamental, ortodoks dan konvensional.

3.2. Keyakinan teori

Keyakinan teori sebagai teori tren harga saham kurang formal jika

dibandingkan dengan teori konvensional. Jarang sekali bisa ditemukan di literature

pasar saham standar, meskipun ada banyak orang yang berpikir bahwa teori ini

setidaknya layak mendapat perhatian yang sama sebagai teori klasik tren harga

saham. Dari sudut pandang tren banyak karakteristik untuk arus pasar saham

kontemporer, itu akan baik untuk memberikan keutamaan sebagai interpretasi

dominan tren harga pasar saham. Teori kepercayaan diri ini dapat dirumuskan

dengan cara berikut: faktor utama dalam tren harga saham adalah peningkatan

atau penurunan kepercayaan antara pedagang dan investor dalam tren harga

saham masa depan, laba dan dividen.

Pada pandangan pertama, teori ini mungkin tampak sebagai variasi dari

teori klasik harga yang tergantung pada keuntungan. Sebenarnya, perbedaan

penting antara kedua pendekatan adalah bahwa teori kepercayaan menjelaskan

harga saham berfundamentalkan pasar psikologi lebih dari berfundamentalkan

data statistik. Keuntungan adalah dalam hal itu dapat digunakan untuk

menjelaskan berbagai intrik tren harga di pasar saham, yang tidak dijelaskan

dengan teori konvensional.

Teori Keyakinan tidak menerima prinsip-prinsip yang tepat dari teori

konvensional. Teori ini dimulai dari pemahaman bahwa kondisi fundamental yang

104

dingin, fakta-fakta objektif mengacu pada keuntungan, dividen, tingkat suku

bunga, perubahan harga, produksi, penjualan, produk nasional bruto, kondisi

politik ... teori ini tidak difundamentalkan pada premis bahwa keputusan

mengenai pembelian dan penjualan saham yang dibuat berfundamentalkan aturan

baik diuraikan dan standar, seperti aturan bahwa saham tidak boleh dijual sesuai

dengan harga-laba yang ditentukan relasinya, atau bahwa saham harus

menghasilkan pendapatan yang lebih tinggi daripada obligasi yang seharusnya.

Berfundamentalkan prinsip-prinsip sederhana dan diverifikasi praktis tersebut,

baik informasi statistik yang memiliki informasi valid dan ahli investasi mungkin

memprediksi peristiwa pasar dengan mudah dan dengan tingkat kepastian yang

tinggi.

Teori konvensional harga saham dimulai dari asumsi bahwa ketika kondisi

fundamental harga saham yang menguntungkan mengikuti tren ke atas sesuai

dengan perubahan laba dan dividen. Jika kondisi akan menjadi tidak

menguntungkan, harga saham akan mengikuti tren ke bawah sesuai dengan

perubahan keuntungan yang relevan dan dividen. Menurut sedemikian sederhana,

pemahaman bahkan mekanik perubahan harga saham pasar, para pendukung teori

kepercayaan tidak memiliki sikap positif. Mereka percaya bahwa pasar tidak

merespon data statistik dan ekonomi dengan akurasi besar dan pasar yang luar

biasa acuh tak acuh terhadap perubahan baik dan buruk. Mereka sadar bahwa

tingkat hubungan di pasar saham, seperti hubungan harga, keuntungan dan

dividen terus berubah: kadang-kadang ini hubungan sangat tinggi, terkadang

sangat rendah, tetapi jarang kategori statis. Akhirnya, mereka sangat menyadari

aktualitas langgeng dari aksioma yang mengatakan: "Pasar bisa melakukan

apapun."

Berdasarkan teori kepercayaan diri, jika cukup banyak pedagang dan

investor optimis mengenai kondisi fundamental atau mengenai masa depan sebuah

perusahaan individu, mereka akan memutuskan untuk membeli saham. Jika

mereka menjadi terlalu optimis, mereka akan tetap membeli saham sampai harga

mencapai level, yang tidak menjamin hubungan yang menguntungkan antara

harga, keuntungan dan dividen.

Dalam situasi sebaliknya, ketika para pedagang dan investor pesimis

tentang perspektif perusahaan tertentu, mereka akan menjual saham tanpa

pertimbangan dari tingkat indikator fundamental perusahaan itu. Jika mereka

menjadi terlalu pesimistic, mereka akan menjual saham bahkan dengan harga yang

sangat rendah sampai tingkat turun di bawah nilai riil yang diukur dengan standar

normal. Oleh karena itu, menurut teori kepercayaan, berbagai pembeli dan penjual

ekstrimis yang disposisi berkisar antara optimisme maksimal untuk selama-

105

exaggarated pesimisme, mereka sering melakukan kesalahan, tetapi mereka tidak

pernah meragukan bahwa keputusan mereka itu benar.

Teori kepercayaan dapat digunakan untuk menjelaskan banyak intrik dalam

pasar seperti naik atau turunnya harga saham, penampilan yang tidak bisa

dijelaskan oleh teori klasik. Hal ini dapat menjelaskan spekulasi di pasar di bawah

kondisi ekonomi yang tidak sangat menguntungkan sekitarnya, serta menjatuhkan

harga saham pada saat-saat ketika gaji naik.

Ada banyak contoh yang dapat diberikan untuk menggambarkan teori

kepercayaan diri yang berubah-ubah ketika menafsirkan arus bursa dalam situasi

ketika teori klasik tidak dapat menawarkan penjelasan yang rasional. Salah satu

seperti situasi negosiasi yang terjadi di bursa saham Amerika pada tahun 1946.

Pada saat itu, semua-

parameter ekonomi penting yang sangat menguntungkan: produk nasional bruto

meningkat, kontrol harga dihapuskan, harga-harga yang stabil, dividen perusahaan

juga meningkat, dan keuntungan relatif tinggi. Lalu ada gelombang pesimisme dan

keraguan semakin kuat: setelah kemakmuran kuat, krisis diharapkan seperti dulu

terjadi di masa lalu. Saham tersebut dijual dengan harga semakin rendah, dan

pasar bangkrut pada bulan Agustus dan September tahun yang sama.

Banyak pengalaman persuasif baru yang mengkonfirmasi postulat

fundamental dari teori keyakinan. Hal ini terutama mengacu pada peristiwa di

bursa Amerika bursa 1985-1986 dan pada tahun 1991. Dalam kedua kasus,

situasinya hampir sama: suku bunga yang tinggi, yang mencerminkan tidak baik

pada kegiatan ekonomi, dan menarik investor untuk menanamkan modalnya di

bank dan tidak dalam bentuk saham. Kompetensi asing sengit. Dolar terlalu kuat,

yang memberikan kontribusi pada penciptaan rekor defisit perdagangan tinggi.

Defisit anggaran adalah kronis tinggi. Pengangguran telah menjadi perusahaan

yang mengkhawatirkan dan mencatat kerugian besar. Namun demikian, harga

saham dalam kedua kasus terus meningkat.

Contoh-contoh ini hanya mengkonfirmasi bahwa itu sangat sulit, bahkan

kadang-kadang mungkin untuk memprediksi jalannya peristiwa bursa saham,

terutama tren Harga saham. Ketidakpastian mengenai arah dan intensitas

perubahan harga saham ditingkatkan oleh kesulitan tentang mengukur

kepercayaan publik di pasar. Banyak penjual dan pembeli saham yang berurusan

dengan aspek teknis fungsi pangsa pasar yang mencoba untuk mengukur

kepercayaan para pemegang saham dengan menggunakan berbagai metode, tetapi

sering mendapatkan hasil yang jauh dari yang sebenarnya disposisi publik. Inilah

sebabnya mengapa banyak investor masih lebih percaya pada teori klasik.

Ketepatan jelas dan materi statistik terbatas memberikan dosis persuasif realisme

106

dan bertindak secara meyakinkan untuk sejumlah besar investor. Namun, para

pengikut teori klasik sering bingung dan heran karena perhitungan mereka yang

tepat tidak membawa hasil yang diharapkan bahwa mereka diprediksi dengan

begitu banyak keyakinan.

3.3. Teknis analisis

Para pendukung analisis fundamental dari nilai surat berharga fokus

mereka bunga atas pengaruh dari lingkungan ekonomi dan politik, sementara

analis teknikal berpikir bahwa harga berubah di bawah pengaruh yang

menentukan dari perubahan pasar itu sendiri. Teknis analisis berdasarkan pada

asumsi bahwa semua informasi dari periode sebelumnya yang relevan untuk

pelaksanaan peserta dapat digunakan sekarang dan di masa depan, atau bahwa

kesimpulan tentang perilaku peserta masa depan di pasar bisa diambil dari

perilaku mereka dalam terakhir ini. Oleh karena itu, berdasarkan analisis teknikal

yang valid, yang akan mencakup periode sebelumnya adalah mungkin untuk

datang ke kesimpulan yang dapat diandalkan mengenai tren harga di pasar

keuangan di masa depan.

3.4. Premis Dasar Analisis Teknikal

Meskipun mereka menganggap diri fundamentalis sering menggunakan

analisis teknikal sebagai upaya untuk menguraikan koordinasi pembelian

sempurna tepat waktu dan menjual di pasar saham, pendekatan teknis terutama

digunakan oleh mereka yang

tertarik dalam interpretasi tren harga saham dalam jangka pendek (Satu sampai

tiga bulan). Salah satu cara perdagangan yang sering menawarkan ilusi dan

harapan yang tidak pasti bahwa keuntungan yang tinggi akan diperoleh dalam

waktu singkat adalah

investasi dalam saham biasa dengan menggunakan berbagai metode analisis

teknikal yang digunakan saat ini. Salah satu profesi paling menguntungkan di

Amerika Serikat selama dekade terakhir adalah profesi fisikawan ekonomi - ini

adalah seorang ahli yang memprediksi pergerakan harga saham dengan

menggunakan berbagai metode analisis teknikal dan yang memperoleh

keuntungan atas perbedaan harga yang diharapkan.

Ada tiga tempat di mana dasar analisis teknikal:

Pasar mengurangi segala sesuatu dengan ukuran yang tepat.

Harga yang mengikuti tren.

Sejarah yang berulang.

107

Pernyataan bahwa "kegiatan pasar mengurangi segala sesuatu dengan ukuran

yang tepat" adalah mungkin adalah batu penjuru dari analisis teknikal. Jika kita

tidak sepenuhnya memahami dan menerima arti postulasi ini, sisa yang mengikuti

tidak masuk akal. Para teknisi percaya bahwa apa pun dari kemungkinan

pengaruh pada harga pasar dari kontrak komoditas berjangka - fundamental,

politik, psikologis atau sebaliknya - mencerminkan benar-benar pada harga

komoditas itu. Hal ini dapat disimpulkan bahwa studi tentang tren harga adalah

satu-satunya diperlukan. Kesimpulan menganggap harga berlaku dan harga masa

depan yang dibuat berdasrkan tren dari masa lalu.

Semua teknisi benar-benar mengklaim bahwa kegiatan harga harus

merefleksikan

menyediakan dan tren permintaan. Jika permintaan melebihi pasokan, harga harus

naik. Jika pasokan melebihi permintaan, harga akan jatuh. Interaksi ini adalah

dasar fundamental dari semua ekonomi dan fundamental prognosis. Teknisi itu

kemudian membalikkan klaim ini untuk menyimpulkan bahwa jika harga naik

karena alasan khusus, permintaan harus lebih tinggi dari penawaran dan hukum-

hukum fundamental harus sedemikian rupa untuk memperhitungkan

pertimbangan kenaikan harga. Jika harga jatuh, hukum fundamental harus

misalnya untuk memasukkan kejatuhan harga. Jika ini komentar terakhir pada

hukum fundamental adalah mengejutkan bagi Anda, Anda tidak perlu heran.

Setelah semua, teknisi tidak langsung mempelajari hukum-hukum fundamental.

Mayoritas teknisi mungkin akan setuju bahwa kekuatan berbaring pada dasar

permintaan dan penawaran - fundamental hukum-hukum ekonomi dari perilaku

pasar - adalah apa yang menyebabkan harga naik atau jatuh pasar. Harga grafik

tren bukan penyebab dari penurunan pasar atau kemajuan. Mereka hanya

mencerminkan psikologi pasar yang merangsang harga untuk naik atau turun.

Sebagai aturan, mereka yang membuat grafik harga tidak meluangkan

upaya pada realita anak yang membuat harga naik atau jatuh. Sangat sering di

awal dari trend harga atau pada titik-titik balik yang penting tampaknya tidak ada

yang tahu persis mengapa pasar berperilaku sedemikian rupa.

Meskipun pendekatan teknis kadang-kadang mungkin terlihat seperti sebuah

disederhanakan mendekati sesuai dengan persyaratan, logika di balik postulasi

pertama - Pasar yang mengurangi segala sesuatu dengan ukuran yang tepat -

menjadi semakin diperlukan sebagai individu menjadi lebih berpengalaman di

pasar.

Para teknisi menyimpulkan bahwa jika semuanya mencerminkan pada

harga pasar, maka perlu untuk mempelajari hanya harga pasar itu. Dengan

mempelajari grafik harga dan banyak indikator teknis tambahan lainnya, grafik

108

pembuat fundamentalnya memungkinkan memasarkan katakan padanya apa cara

yang paling mungkin dapat dilakukan adalah. Pembuat Grafik tidak berusaha

selalu mengecoh atau memprediksi pasar terlalu maju ke depan. Semua aksesori

teknis yang dibahas kemudian adalah hanya teknik yang digunakan sebagai

bantuan dalam proses untuk mempelajari perilaku pasar. Pembuat bagan tahu

bahwa ada alasan untuk tren pasar ke atas dan ke bawah.

Tentu saja , tren memiliki sebuah konsep yang begitu penting untuk teknis

analisis . Di sini , sekali lagi , jika kita tidak menerima postulat yang pasar justru

membuat tren , tidak ada gunanya untuk terus membaca .

Satu-satunya tujuan membuat grafik harga pasar berjangka adalah untuk

mengidentifikasi tren pada tahap awal dari perkembangan mereka sehingga

perdagangan akan dilakukan ke arah tren ini. Pada kenyataannya, sebagian besar

teknik yang digunakan dalam pendekatan ini adalah teknik mengikuti tren, yang

berarti bahwa mereka direncanakan terlebih dahulu untuk mengidentifikasi dan

mengikuti tren yang ada.

Ada tambahan untuk postulation bahwa harga mengikuti tren: lebih

mungkin untuk tren bergerak terus daripada untuk mundur. Penambahan ini

adalah disesuaikan hukum gerak Newton pertama. Cara lain untuk

mengungkapkan ini adalah bahwa tren akan terus ke arah yang sama sampai itu

berbalik. Ini adalah satu lagi klaim ini teknis, yang tampak sebagai jelas sebagai

aksioma. Namun, seluruh pendekatan mengikuti tren mendasarkan pada klaim

bahwa ada tren yang tidak ditinggalkan sampai itu menunjukkan tanda-tanda

pembalikan.

Banyak esensi dari analisis teknis dan studi pasar kegiatan terkait dengan

studi psikologi manusia. Pola-pola grafik, misalnya, yang telah ditentukan dan

dikategorikan dalam seratus tahun terakhir, mencerminkan gambar tertentu yang

muncul di grafik harga. Gambar mengungkapkan psikologi bullish psikologi pasar

(mengharapkan harga naik) atau bearish psikologi (mengharapkan harga jatuh).

Karena pola-pola ini berfungsi dengan baik di masa lalu, mereka dianggap terus

berfungsi baik di masa depan. Mereka mendasarkan pada studi psikologi manusia,

yang cenderung tidak berubah. Cara lain untuk mengekspresikan premis ini

terakhir (bahwa sejarah seringkali terulang) adalah kunci untuk memahami masa

depan itu dalam studi di masa lalu, atau bahwa masa depan hanya pengulangan

dari masa lalu.

3.5. Teori DOW

Untuk memahami dow teori , hal ini diperlukan untuk mengingatkan secara

singkat dari kejadian masa lalu . Yakni , pada bulan juli 03 , tahun 1984 , sebuah

109

artikel berjudul ' seratus perbuatan yang luar biasa dari charles dow ' itu

diterbitkan pada wall street journal . Pada saat yang sama , majalah barron , yang

termasuk penerbit yang sama seperti jurnal , diterbitkan cerita ' investor telah

menggunakan dow teori untuk seluruh abad ' . Kedua artikel telah dipublikasikan

pada kesempatan dari seratus tahun dari charles dow ' edisi pertama di data

statistik di pasar saham , yang diterbitkan pada bulan juli 03 , tahun 1884 .

Analisis pertama yang Dow membuat termasuk saham hanya 11, sembilan

yang milik perusahaan kereta api. Sampai tahun 1887, indeks asli dibagi menjadi

dua bagian: terdapat 12 saham dari perusahaan industri, dan yang lain berisi 20

saham dari perusahaan kereta api. Selama tahun 1928, industri daftar diperluas

dengan 30 perusahaan, dan pada tahun 1929, daftar layanan juga disertakan.

Teori Dow topikal bahkan hari ini dan juga diterima karena ide-ide utama

dari analisis teknis berasal dari itu. Hal ini dianggap sebagai pendahulu analisa

teknis. Bahkan di bawah kondisi kontemporer teknologi komputer, seiring dengan

perkembangan baru dan lebih baik teknis indikator, ide-ide Dow masih memiliki

aplikasi yang signifikan. Sebagian besar 'teknisi' hari ini mungkin tidak sadar

untuk sejauh mana perangkat analisis mereka modern bergantung pada prinsip-

prinsip ditetapkan oleh Dow.

Prinsip-prinsip dasar dari teori Dow dapat dinyatakan dengan cara berikut:

segala sesuatu adalah berdasarkan perkiraan. Apakah itu terdengar akrab? Hal ini,

tentu saja, salah satu tempat dasar teori teknis. Teori mendasarkan pada asumsi

bahwa setiap faktor yang mungkin mengenai penawaran dan permintaan harus

merenungkan estimasi pasar. Pengaruh ini termasuk juga pengaruh dari Force

Major, seperti gempa bumi, banjir dan bencana alam lainnya. Meskipun undang-

undang pasar tidak dapat memprediksi mereka, mereka diadopsi dengan cepat

dan merenungkan perubahan harga.

Tren pasar memiliki tiga arah. Dow teori pada tren mengatakan bahwa

kecenderungan progresif ada asalkan masing-masing berturut-turut naik- turunnya

lebih besar daripada sebelumnya. Dengan kata lain, progresif tren harus memiliki

pola dengan minimum dan maksimum amplitudo. Kecenderungan regresif akan

bertentangan dengan negatif amplitudo minimum dan maksimum.

Dow tren pasar dibagi menjadi tiga kategori yang berlainan: dasar, lanjutan

dan sedikit (tidak signifikan). Minat utama berfokus pada tren utama atau besar,

yang biasanya berlangsung selama lebih dari setahun, sering selama beberapa

tahun. Dow yakin bahwa sebagian besar investor tertarik pada tren utama

terutama.

110

Dia membandingkan tren utama dengan laut aliran. Kecenderungan

sekunder atau menengah dibandingkan dengan gelombang yang dibuat oleh

Sungai laut, sementara tren sedikit mirip dengan gumaman gelombang.

Menggunakan tongkat untuk mengukur titik tertinggi di pantai yang dicapai oleh

gelombang masing-masing berturut-turut, Anda dapat mengukur ke arah laut

streaming. Jika masing-masing berturut-turut gelombang bergerak lebih jauh

pedalaman daripada sebelumnya, aliran akan masih ada. Hanya ketika gelombang

mulai mundur, pengamat akan tahu bahwa arus laut menghilang.

Sekunder atau menengah tren mewakili sebuah koreksi dalam tren utama

dan biasanya berlangsung tiga minggu sampai 3 bulan. Koreksi ini sedang melebihi

lagi 1/3-2/3 dari tren sebelumnya, dan sering mencapai sekitar 50%.

Sedikit atau jangka pendek tren berlangsung kurang dari tiga minggu dan

mewakili jangka pendek fluktuasi dalam tren menengah.

Tren utama memiliki tiga tahap. Tren utama biasanya menempati tiga tahap.

Tahap pertama, atau tahap akumulasi, mewakili membeli didasarkan pada investor

paling bijaksana yang baik, setelah semua buruk berita ekonomi akhirnya dibuang

oleh pasar. Tahap kedua, di mana sebagian besar pengikut teknis tren mulai

berpartisipasi, terjadi ketika harga mulai naik dan berita bisnis menjadi lebih baik.

Tahap akhir ketiga ini ditandai dengan peningkatan partisipasi masyarakat, ketika

pers mulai penerbitan cerita kenaikan saham yang terus datang dalam

meningkatkan jumlah. Berita ekonomi lebih baik daripada sebelumnya dan ruang

speculating meningkat. Selama tahap terakhir ini baik informasi investor, yang

mulai 'mengumpulkan' dengan harga terendah pasar ketika tak seorang pun ingin

membeli, sekarang mulai 'menempatkan' di pasar ketika yang lain tidak ingin

menjual.

Perkiraan harus mengkonfirmasi satu sama lain. Pada bagian ini, Dow

menunjuk ke kereta api dan industri perkiraan. Dia berpikir bahwa beberapa sinyal

yang signifikan dari pasar mengharapkan rise atau jatuhnya harga saham (beruang

atau bull market) mungkin diperhitungkan jika kedua perkiraan mengirim sinyal

sama. Dengan kata lain, kedua harus melebihi perkiraan sebelumnya sekunder

minimum sehingga pasar, mengharapkan harga saham turun, bisa mulai. Jika

hanya satu perkiraan akan sinyal, maka akan tidak ada pasar ini. Sinyal perlu tidak

muncul pada saat yang sama, tapi lebih baik jika mereka sudah dekat. Perkiraan ini

kehilangan satu sama lain, kesimpulan yang dapat diandalkan Apakah sulit untuk

mendapatkan

Lingkup harus memastikan tren. Dow menentukan makna dari lingkup

sebagai sekunder tapi penting faktor mengkonfirmasikan sinyal yang diterima dari

grafik harga. Perumusan sederhana prinsip akan bahwa 'ruang lingkup harus

111

memperluas ke arah tren utama'. Apakah tren Mayor ke atas, lingkup harus

memperpanjang sebagai harga naik. Sebaliknya, ruang lingkup harus mengurangi

ketika harga jatuh.

Tren dinyatakan harus menekankan meskipun cakupan adalah indikator

yang sekunder. Nyata sinyal membeli dan menjual dalam teori Dow adalah

berdasarkan harga penutupan.

Tren dianggap efektif sementara mengirimkan sinyal umpan balik tertentu.

Prinsip ini membuat dasar dari pendekatan tren pemantauan dan masih digunakan

sekarang. Ini adalah cara lain untuk menjelaskan bagaimana tren apapun

sebenarnya cenderung terus terakhir. Tentu saja, hal ini tidak selalu mudah untuk

menentukan posisi dari sinyal umpan balik. Studi tingkat dukungan dan tingkat

perlawanan, pola harga, tren baris dan tidak stabil prediksi, sering digunakan

sebagai perangkat teknis untuk menunjukkan ketika ada tren yang memasuki

tahap perubahan. Penggunaan oscillators membantu memprediksi bahkan sinyal

peringatan sebelumnya impuls penurunan. Analis mendukung dalam prediksi

mereka kelanjutan dari tren kebanyakan, dan logika seperti membantu investor

benar lebih daripada menjadi salah.

Dow bergantung secara eksklusif pada harga penutupan. Oleh karena itu,

perkiraan harus dirumuskan luar maksimum atau minimum. Harian melebihi

bukanlah apapun sangat penting. Batas-batas perkiraan menunjukkan tren yang

bergerak secara horizontal, yang dapat dilihat pada grafik. Cakupan sisi tren ini

sering mengambil tahap koreksi dan sering terlihat seperti integrasi, dan mereka

bisa di puncak atau jalur yang lebih rendah. Pola-pola semacam dapat diakui

sebagai 'persegi panjang'.

4. Prediksi-Prediksi Keuangan

Pertanyaan yang sering diajukan adalah pertanyaan mengenai validitas

menggunakan data pada harga dari masa lalu untuk memprediksi masa depan. Hal

ini mengejutkan seberapa sering kritik dari pendekatan teknis menempatkan ini

dalam agenda, karena masing-masing metode yang dikenal dari prediksi, dari

ramalan cuaca untuk analisa fundamental, basa sepenuhnya pada studi data dari

masa lalu. Apa data lain yang ada untuk digunakan?

Analisis teknis membuat perbedaan antara statistik deskriptif dan induktif.

Statistika deskriptif merujuk membuat representasi grafis data, seperti data pada

harga di grafik kolom standar. Statistik inductive merujuk kepada generalisasi,

prediksi dan ekstrapolasi yang kita datang didasarkan pada kesimpulan dari data

ini. Sesuai dengan itu, grafik harga milik statistik deskriptif, sementara para teknisi

analisis memproses data harga milik wilayah statistik inductive.

112

Sebagai satu teks statistik menunjukkan, 'langkah pertama dalam

memprediksi bisnis atau masa depan ekonomi jadi terdiri dari pengumpulan

pengamatan dari masa lalu'. Analisis oleh grafik ada lebih dari analisis time series.

Hanya jenis data yang setiap orang harus terus bekerja adalah data dari masa lalu. '

Prediksi dari populasi, industri dan serupa berdasarkan sebagian besar apa yang

terjadi di masa lalu. Dalam bisnis sebagai dalam ilmu pengetahuan, serta dalam

kehidupan sehari-hari, kita proyek kami pengalaman dari mencoba masa lalu

untuk memprediksi apa yang mungkin terjadi di masa depan tidak pasti '.

Analis teknis menyimpulkan dari ini bahwa menggunakan melewati data

pada harga untuk memprediksi masa depan didasarkan pada konsep-konsep

statistik yang sehat. Jika siapa pun meragukan validitas menyatakan sikap, ia harus

pada waktu yang sama memeriksa bentuk lainnya prediksi yang didasarkan pada

data historis, yang mencakup analisis lengkap ekonomi dan analisis fundamental.

Investasi dan perdagangan dengan saham adalah jauh lebih kompleks daripada

yang mungkin tampak pada pandangan pertama. Motif untuk investasi modal ke

saham berbagai: keinginan untuk menjaga nilai, berusaha untuk mendapatkan

keuntungan lebih dari tingkat bunga tabungan deposito, motif berbahaya atau

perjudian di pasar saham dalam mencari cepat dan penghasilan yang mudah ….

Pengalaman mengembangkan pasar keuangan yang berfungsi dengan baik

menunjukkan bahwa harapan terlalu besar dari mereka berinvestasi di saham dan

mengharapkan keuntungan besar dalam waktu singkat tidak realistis. Teori pasar

yang efisien memiliki benteng yang terbaik di pasar saham, yang menyatakan

bahwa pasar keuangan mengecualikan klaim konstan keuntungan rata-rata di atas.

Para investor, yang ingin mencapai kembali beberapa aktiva diinvestasikan

dengan risiko terendah dan pendapatan yang tepat, membeli portofolio yang

terdiversifikasi secara luas dari saham biasa. Perlindungan yang paling aman dari

properti dicapai dalam kombinasi dengan obligasi beragam dan tabungan, dengan

keuntungan sebesar beberapa poin indeks di atas inflasi.

Pemilihan dan struktur portofolio efek merupakan dilema besar, seperti

untuk ahli dalam kegiatan pasar modal bagi mereka muncul di pasar keuangan

untuk pertama kalinya. Terlepas dari tingkat pengetahuan transaksi bursa,

penataan portofolio harus dibentuk berdasarkan keputusan yang dibuat oleh

investor. Kesimpulan semacam dikenakan karena banyak faktor yang harus

diperhitungkan ketika keputusan untuk membeli sekuritas dibuat, dan bantuan

siapa pun di sini adalah dari rentang yang sangat sederhana.

Usaha-usaha untuk memprediksi tren harga saham yang paling sering tidak

berhasil. Terlepas dari berbagai upaya untuk mengungkap alkimia rahasia pasar

saham dan untuk menentukan tingkat dan arah perubahan harga saham tanpa

113

resiko apapun, harga tetap di luar kontrol. Analisis acara bursa dari titik masa lalu

dengan pengalaman instruksional: harga saham tidak bisa ditebak setidaknya

sejauh mana faktor-faktor yang mempengaruhi mereka tidak bisa ditebak. Jumlah

faktor-faktor besar: laba perusahaan, dividen, harga-laba hubungan suku bunga,

obligasi tabungan premi, situasi ekonomi secara umum, indikator ekonomi

individu, dan kemungkinan serangan ...

Menurut pendekatan konvensional, faktor yang paling penting dari

perubahan harga saham adalah prediksi dividen pemegang saham. Menurut teori

kepercayaan diri, harga saham yang menentukan, dipengaruhi oleh kenaikan atau

penurunan kepercayaan antara pedagang dan investor mengenai tren harga di

masa depan.

Berdasarkan konsep memerintah penjelasan fundamentalis harga saham,

kita mungkin mendapatkan kesan bahwa adalah mudah untuk datang ke bagian

bawah dunia yang tersembunyi dari perubahan harga saham di bursa efek.

Namun, yang paling sering hanya ilusi. Pengalaman menunjukkan bahwa tren

harga saham seringkali justru sebaliknya dari harapan, sehingga harapan investor

tetap tidak tercapai. Selanjutnya, terjadi berkali-kali bahwa harga masing-masing

perusahaan memiliki cukup logika yang berbeda dari perubahan dalam kaitannya

dengan kecenderungan umum. Dalam situasi seperti itu, bahkan seorang analis

serius menjadi tidak berdaya untuk menawarkan penjelasan yang memuaskan.

Karena semua alasan ini, saran dari Amerika pemodal besar Bernar Barukh

mungkin berharga, terutama bagi mereka yang mengharapkan penghasilan yang

cepat dan besar dari perdagangan saham:

"Jika Anda siap untuk meninggalkan segala sesuatu yang lain untuk

mempelajari seluruh sejarah dan latar belakang pasar saham dan semua

perusahaan besar memiliki saham mereka terdaftar, jadi hati-hati sebagai

mahasiswa kedokteran mempelajari anatomi, jika Anda bisa melakukan semua itu

dan, selain ini, Anda memiliki saraf yang baik dari seorang penjudi besar, indra

keenam seorang peramal dan keberanian singa - Anda memiliki kesempatan yang

kecil ".

Banyak dari apa yang telah dikatakan dalam tulisan ini tidak terlalu

menggembirakan baik untuk para pendukung analisis teknis. Pedagang sangat

disiplin dan hati-hati mungkin mampu mencapai di atas laba rata-rata karena

menggunakan ketrampilan mereka terorganisir dengan baik data yang bermanfaat.

Orang dalam juga dapat berhasil beroperasi berdasarkan pengetahuan hukum dan

berguna. Beberapa orang mungkin secara khusus berbakat seperti mereka yang

dilahirkan sebagai musisi besar atau pelukis. Seorang analis teknis disangkal

mengatur dan mengatur data yang mungkin bisa membantu investor membuat

114

penilaian yang wajar dari pasar. Namun, data yang terorganisir dapat berfungsi

dengan baik hanya untuk menggambarkan apa yang pasar telah dilakukan, bukan

apa yang akan mereka lakukan. Jika prediksi jangka panjang yang sukses adalah

benar-benar mungkin, keberhasilan mungkin adalah hasil dari perkiraan investor

dan bukan data teknis, tidak peduli seberapa baik mereka terorganisir.

Para pedagang akan terus berusaha untuk menghasilkan banyak uang dengan

mengidentifikasi beberapa perangkat ilusi untuk mencapai pengembalian atas

mereka yang akan menjadi hasil dari kepemilikan sederhana dari portofolio yang

terdiversifikasi. Ketika begitu banyak orang menempatkan keterampilan mereka

dalam permainan ini untuk menguji, dapat dipastikan bahwa dengan jumlah yang

cukup filter beberapa perangkat akan membuktikan fungsional, setidaknya untuk

waktu yang singkat, meskipun kurangnya dasar logis untuk melakukannya.

Banyak indikator diberi kepercayaan karena prediksi keberhasilan pertumbuhan

pasar. Pakar pasar yang serius yang menggunakan prinsip-prinsip statistik diakui

daripada pengamatan selektif, umumnya menyimpulkan bahwa pencarian abad

ke-panjang untuk sistem, sederhana mekanik mudah dicapai dari aturan yang akan

menghasilkan atas pengembalian rata-rata dari prediksi pasar saham (berjangka

atau opsi), hampir tentu pasti akan gagal.

115

BAB 15. PERDAGANGAN INVESTOR INDIVIDU DAN

RETURN SAHAM

Tulisan ini meneliti hubungan dinamis antara perdagangan bersih investor

individual dan return horizon pendek untuk cross-section yang panjang dari

saham NYSE. Bukti menunjukkan bahwa orang cenderung untuk membeli saham

setelah penurunan di bulan sebelumnya dan menjual kenaikan harga berikut. Kami

mendokumentasikan kelebihan return positif di bulan berikutnya intens membeli

oleh individu dan kelebihan return negatif setelah individu menjual, yang kita

tunjukkan adalah perbedaan dari masa return lalu sebelumnya atau volume efek.

Pola dokumen kita konsisten dengan gagasan bahwa menghindari risiko individu

dapat menyediakan likuiditas untuk memenuhi permintaan kelembagaan.

Analisis perdagangan investor individu pada saham NYSE memberikan dua

hasil yang penting, yaitu perdagangan bersih individu mempunyai hubungan yang

positif terhadap horizon pendek return masa depan. harga akan naik pada bulan

saat ini setelah intens beli yang dilakukan oleh investor individu dan mengalami

penurunan setelah intens jual investor individu. Ini pertama kali terjadi seperti

suatu pola yang terdokumentasi sebagai pola perdagangan investor individu di US

dan suatu porsi pola investigasi makalah yang panjang.

Kedua, kita menemukan bahwa kemampuan prediktif perdagangan bersih

individu sehubungan dengan return tidak dimasukkan oleh volume atau fenomena

pembalikan return. Hasil penelitian kami tampaknya kontras dengan

Subrahmanyam (2005), yang menemukan bahwa ketidakseimbangan perdagangan

bersih tidak memprediksi return. Mungkin aliran agar bersih dari individu yang

kita anggap adalah ukuran yang lebih baik dari permintaan likuiditas dari

ketidakseimbangan perdagangan bersih Subrahmanyam, yang menggunakan

algoritma Lee dan Ready (1991) untuk secara tidak langsung menyimpulkan

apakah perdagangan yang diprakarsai oleh pembeli atau penjual. Algoritma Lee

dan Ready menetapkan partai mana yang untuk perdagangan menggunakan

pesanan pasar (dengan membandingkan harga transaksi ke titik tengah kutipan),

dan mengklasifikasikan pihak bahwa sebagai peminta likuiditas. Sebaliknya, kita

mengklasifikasikan individu sebagai penyedia likuiditas terlepas dari bagaimana

mereka melaksanakan perintah mereka, yang memungkinkan untuk penafsiran

yang sangat berbeda dari data. Sebagai contoh, lembaga yang ingin pindah posisi

besar mungkin menggunakan strategi limit order dinamis dan tuntutan mereka

untuk kedekatan mungkin ditampung oleh individu pelawan yang menawarkan

sahamnya dengan pesanan pasar. Dalam contoh ini, algoritma Lee dan Ready akan

116

mengklasifikasikan lembaga sebagai penyedia likuiditas dan individu sebagai

demander likuiditas, sementara kita akan membuat klasifikasi yang berlawanan.

Secara umum, perilaku pelawan, kita mendokumentasikan investor individu

di NYSE tampaknya penting untuk memahami prediktabilitas return cakrawala

pendek. Alasan yang mendasari individu bertindak sedemikian rupa belum

dipahami dengan baik, dan orang dapat menemukan argumen dalam literatur

perilaku yang mendukung kedua kecenderungan pelawan tersebut (misalnya,

kehilangan keengganan di Odean (1998)) serta kecenderungan untuk membeli

pemenang (misalnya, positif umpan balik perdagangan di De Long, Shleifer,

Summers, dan Waldmann (1990b) atau bias dalam atribusi Daniel, Hirshleifer, dan

Subrahmanyam (1998)). Apa pun alasannya, pilihan kontrarian individu

memimpin mereka untuk secara implisit menyediakan likuiditas kepada peserta

pasar lainnya yang menginginkan kedekatan.

Secara teori, sejauh mana pembalikan harga yang diamati tergantung pada

penghindaran risiko dari penyedia likuiditas dan jumlah modal yang tersedia

untuk penyediaan likuiditas. Misalkan investor individu adalah satu-satunya

menyediakan likuiditas di pasar. Jika investor individu kontrarian adalah dalam

arti tertentu relatif terlalu aktif ke permintaan untuk kedekatan, akan ada kelebihan

pasokan likuiditas di pasar. Jika ini terjadi, maka kompensasi pola return individu

untuk menyediakan likuiditas bisa kewalahan oleh isi informasi (yang diduga) dari

aliran tatanan institusi, tanpa meninggalkan kelebihan return (atau bahkan

kelebihan return menuju ke arah yang berlawanan). Di sisi lain, jika ada investor

kontrarian terlalu sedikit dibandingkan dengan permintaan untuk kedekatan,

maka kelebihan return yang kita amati ketika individu secara implisit menyediakan

likuiditas bisa lebih jelas.

Pada kenyataannya, likuiditas disediakan oleh pedagang profesional

(misalnya, spesialis NYSE) serta orang-orang yang membeli ketika harga turun dan

menjual saat harga naik. Orang akan berharap bahwa jumlah modal yang para

profesional curahkan membuat untuk kegiatan pasar mereka ditentukan oleh

permintaan agregat untuk likuiditas serta jumlah likuiditas secara implisit

diberikan oleh investor individu. Dalam kesetimbangan, para pedagang

profesional akan menyediakan likuiditas hingga ke titik di mana keuntungan

perdagangan mereka hanya menutupi biaya mereka. Selama 20 tahun terakhir

perdagangan kelembagaan telah meningkat dan pentingnya investor individu telah

menurun, menunjukkan bahwa mungkin ada pergeseran positif dalam permintaan

untuk kedekatan dan pergeseran negatif dalam penyediaan likuiditas. Jika ini

memang terjadi, dan jika jumlah modal yang ditujukan untuk penyediaan

likuiditas lambat untuk menyesuaikan diri, maka pergeseran ini bisa menciptakan

117

peluang potensi keuntungan jangka pendek bagi pedagang yang menyediakan

likuiditas.

Bukti dalam makalah ini adalah konsisten dengan pandangan bahwa

penyedia likuiditas jangka pendek bisa menghasilkan keuntungan dengan meniru

perdagangan investor individu selama periode sampel kami. Ada juga bukti yang

bersifat anekdot yang menunjukkan bahwa dalam menanggapi kesempatan ini,

telah terjadi peningkatan jumlah investor profesional yang berspesialisasi dalam

strategi perdagangan pelawan jangka pendek, dan dengan demikian secara tidak

langsung memberikan services. seperti Memang, kehadiran para pedagang ini

mungkin bertanggung jawab untuk pengurangan dokumen kita dalam pembalikan

return yang pertama kali diamati oleh Jegadeesh (1990) dan Lehmann (1990).

Mengapa bukan strategi yang diimplementasikan oleh trader jangka pendek yang

menghilangkan kelebihan return terkait dengan perdagangan orang? Ini adalah

pertanyaan sulit yang jelas menjamin riset tambahan. Penjelasan yang paling alami

adalah bahwa frekuensi tinggi strategi yang cukup mahal untuk

diimplementasikan, dan dengan demikian kami berharap untuk mengamati pra-

transaksi tinggi biaya return. Hal ini juga mungkin bahwa sisa return diperlukan

untuk mengimbangi perusahaan-perusahaan untuk risiko yang terkait dengan

melakukan likuiditas strategi perdagangan pemasok. Selain itu, mungkin terjadi

bahwa strategi mekanik tidak dapat menerapkan strategi implisit yang

dilaksanakan oleh investor individu. Sementara perdagangan dari semua pelaku

pasar (termasuk orang) adalah informasi publik, identitas informasi Account Type

perintah investor individu tidak dapat digunakan untuk menerapkan strategi

trading secara real time karena tidak tersedia untuk umum selama periode waktu

yang dipertimbangkan (itu tidak tersedia bahkan ke spesialis yang mengawasi

perdagangan di lantai NYSE). Oleh karena itu, lembaga tidak bisa hanya

menggunakan NIT untuk merumuskan strategi mereka, melainkan mereka harus

mendasarkan strategi pada proxy yang tidak sempurna untuk perdagangan bersih

individu.

Bukti kami yang tersajikan menunjukkan bahwa pemahaman prediktabilitas

return cakrawala pendek memerlukan pemahaman penyediaan likuiditas implisit

individu serta penyediaan likuiditas eksplisit investor profesional. Secara khusus,

penyediaan likuiditas dapat dipandang sebagai interaksi antara berbagai jenis

investor yang mengisi pasar. Paling tidak, pekerjaan kami menunjukkan bahwa

memahami perilaku satu jenis investor, individu, memegang beberapa janji untuk

menjelaskan pola return yang diamati.

118

BAB 16. PERILAKU INVESTOR DAN PERILAKU HARGA

SAHAM

Penelitian ini menyoroti prestasi suatu penelitian terbaru yang terkait antara

perilaku harga saham dengan perilaku investor. Berdasarkan pencapaian tersebut,

penelitian ini menggunakan metodologi sederhana yang menilai apakah

mainstream teori keuangan ini ilmiah atau tidak. Melalui metodologi tersebut,

penelitian ini memberikan penjelasan rinci tentang akar penyebab yang

menyebabkan kekurangan dari saripati ilmiah analisis teknis dan teori analisis

teknis ilmiah tingkat rendah yang berlaku. Makalah ini lebih jauh menganalisis

apakah Hipotesis Pasar Efisien adalah ilmiah atau tidak. Selain itu, makalah ini

juga memberikan komentar singkat tentang kesalahan yang terkait dengan Teori

Seleksi Portofolio, Capital Asset Pricing Model dan Perilaku Keuangan.

Untuk memberikan penjelasan ilmiah dan ramalan perilaku harga saham di

kehidupan nyata, kita harus memperoleh pemahaman ilmiah tentang hubungan

antar-antara perilaku investor dan perilaku harga saham. Untuk melakukan ini,

prasyarat adalah bahwa kita harus ada di tempat deskripsi ilmiah perilaku investor

dan perilaku harga saham.

Untuk memiliki penjelasan ilmiah tentang perilaku harga saham, kondisi

paling mendasar adalah bahwa kita harus memberikan penjelasan ilmiah tentang

perilaku investor di pasar saham. Untuk ilmiah menggambarkan perilaku investor,

prasyarat adalah bahwa kita harus memiliki pemahaman ilmiah dari investor.

Dalam hal perilaku investor, kita dituntut untuk memahami batas-batas otak

manusia, cita-cita investor, harapan pemodal, dan pengambilan keputusan

pemodal.

Hanya atas dasar setelah memperoleh pemahaman ilmiah tentang perilaku

investor memungkinkan bagi kita untuk benar-benar memahami perilaku harga

saham tersebut. Untuk menganalisis perilaku harga saham, kita harus, pertama dan

terpenting, memahami sifat dari gerakan harga saham. Kedua, kita dituntut untuk

memahami nilai-nilai prospek dari urutan harga saham. Akhirnya, kita harus

memahami pola-pola pergerakan harga saham.

Kesalahan EMH dapat disimpulkan sebagai berikut. EMH tidak berarti

pendekatan yang wajar dari realitas pasar saham, dan konten ilmiah adalah

mendekati nol. Alasannya adalah murni dan sederhana: EMH absurdly

menggambarkan perilaku investor, dan keliru menggambarkan dan menjelaskan

perilaku harga saham. Selanjutnya, EMH salah mewakili antar-hubungan antara

perilaku investor dan perilaku harga saham.

119

Teori Seleksi Portofolio sebagai pertimbangan elemen dasar dari perilaku

harga saham aktual dan perilaku investor itu tidak dapat menjelaskan perilaku

investor yang sebenarnya. Misalnya, dalam kenyataannya, dalam membuat pilihan

portofolio seleksi, investor tidak benar-benar mengikuti apa yang disebut "Rata-

rata-Varians Kriteria", bahkan Markowitz sendiri tidak mengikuti prinsip tersebut

dalam membuat pilihan investasinya.

Belum efektifnya Analisis Rata-rata-varians terletak pada bahwa: tergantung

pada Analisis Rata-rata-varians untuk pemilihan portofolio yang tidak ilmiah

seperti halnya sebagai dokter menggunakan barometer untuk mengidentifikasi

akar penyebab penyakit pasien. Barometer hanya dapat mengukur apakah suhu

pasien tinggi atau rendah, tapi tidak pernah dapat mengukur seperti apa penyakit

pasien telah jatuh di bawah dan mengapa. Analisis Rata-rata-varians hanya dapat

menganalisis pengukuran risiko yang dangkal, tetapi tidak pernah dapat

mengukur risiko itu sendiri. Akibatnya, bagi investor harus melanjutkan dengan

pemilihan portofolio di bawah risiko dan ketidakpastian, Analisis Varians Rata-rata

tidak memiliki nilai praktis sama sekali.

Capital Asset Pricing Model ini diformulasikan berdasarkan Teori Seleksi

Portofolio. Pembentukannya didasarkan pada serangkaian asumsi yang sangat

tidak realistis yang tidak termasuk elemen kunci penting untuk model harga saham

benar. Pengukuran ini penting termasuk harga saham aktual perilaku dan perilaku

investor. Pembaca yang tertarik dapat membuat perbandingan antara Bagian 2 dan

CAPM, dan dapat dengan mudah mengerti mengapa CAPM adalah teori ilmiah.

Bahkan, risiko apa yang disebut sistematis dan risiko tidak sistematis memiliki

gambaran keliru tentang risiko nyata yang berlaku pada pasar saham. Beta adalah

kecuali sebundel kesimpulan keliru dalam bentuk miniatur, dan, sebagai instrumen

pengukuran risiko tidak ilmiah, ia tidak memiliki nilai ilmiah sama sekali.

120

BAB 17. TEKNIKAL, FUNDAMENTAL DAN

PENGGABUNGAN INFORMASI UNTUK

MEMISAHKAN ANTAR PEMENANG DAN

PECUNDANG

Tujuan utama dari makalah ini adalah menggabungkan penggunaan

informasi fundamental dan teknikal dalam meningkatkan strategi momentum

teknikal. Kami meneliti bagaimana informasi akuntansi fundamental dapat

digunakan sebagai tambahan informasi teknikal seperti past returns dan volume

data past trading, oleh investor yang memisahkan pemenang dari pecundang

saham. Penelitian terdahulu menunjukkan bahwa strategi momentum teknikal

berdasarkan pada pemenang dan pecundang terdahulu dalam hal kumulatif

returns, menunjukkan positif signifikan return pada periode yang lebih lanjut.

Makalah ini mengutarakan kerangka bersatu yang memasukkan fundamental

dengan indicator FSCORE (Piotroski 2000) dan GSCORE (Mohanram 2005)

kedalam strategi momentum teknikal.

Dalam makalah ini, kami mengembangkan tiga hipotesis untuk menguji

apakah penggabungan strategi momentum akan mengungguli strategi momentum

teknikal atau tidak. Hipotesis pertama, kami menguji apakah strategi momentum

BOS (Wu 2007) mengungguli strategi momentum teknikal diantara pertumbuhan

dan nilai saham-saham, hipotesis kedua, kami menguji apakah penggabungan

strategi momentum mengungguli strategi momentum BOS diantara nilai saham-

saham, akhirnya pada hipotesis ketiga, kami menguji apakah penggabungan

strategi momentum mengungguli strategi momentum BOS diantara pertumbuhan

saham-saham

Kami mengkonstruksi penggabungan strategi momentum kami dengan

memasukkan system the FSCORE (Piotroski 2000) dan GSCORE (Mohanram 2005)

pada strategi momentum teknikal. Penemuan pertama adalah bahwa keuntungan

dari strategi momentum teknikal terjadi pada periode sample 1982-2008, yang

terpenting, kami menemukan bahwa penggabungan strategi momentum

mengungguli strategi momentum teknikal dari segi tingkat pengembalian yang

tinggi (higher returns), profitabilitas yang lebih besar yang dihasilkan oleh

penggabungan strategi momentum menunjukkan bahwa komposit skor

fundamental dapat digunakan oleh investor untuk memisahkan yang terbaik (

terburuk ) di antara pemenang ( pecundang ) saham . Temuan kami menunjukkan

bahwa analisis fundamental memang memberikan informasi kepada investor

sebagai tambahan informasi tekninikal untuk memilih pemenang dan pecundang.

121

Kami juga mempertimbangkan hasil kami yang berkontribusi bagi analisis

sekuritas dan manajer portofolio yang menggunakan strategi momentum teknikal.

Investor momentum teknikal ini biasanya telah sukses selama periode ketika

performa pemenangnya dibedakan dari pecundang. Namun, ketika keseluruhan

reli dari pasar yang berpengalaman seperti salah satu bulan Maret dan April 2009,

investor momentum teknikal ini menderita secara substansial kerugiannya pada

sisi pendek dari portofolio mereka (Xydias dan Thomasson 2009). Dengan

memasukkan analisis fundamental ke dalam Stephanus Remond Waworuntu And

Hendra Suryanto, The Complementary Nature Of Fundamental And Technical

Analysis, Evidence From Indonesia”, Binus University, Jakarta.alam strategi

momentum teknikal, kami percaya hasil kami akan berguna untuk keamanan

analisis dan manajemen portofolio bagi investor tersebut.

122

BAB 18. MODEL KONSEPTUAL PERILAKU INVESTOR

Berdasarkan survei literatur perilaku keuangan, penelitan ini menyajikan

sebuah model deskriptif perilaku investor individu di mana keputusan investasi

dilihat sebagai proses yang berulang-ulang dari interaksi antara investor dan

lingkungan investasi. Proses investasi dipengaruhi oleh sejumlah variabel yang

saling tergantung dan didorong oleh sistem mental yang ganda, interaksi dari yang

memberikan kontribusi seperangkat perilaku rasional di mana investor

menggunakan berbagai heuristik dan mungkin menunjukkan perilaku yang bias.

Dalam tradisi pemodelan dari ilmu kognitif dan sistem cerdas(kognitif dan afektif),

investor dipandang sebagai sebuah pembelajaran, yang beradaptasi, dan entitasnya

berkembang yang merasakan lingkungan, proses informasi, bertindak atasnya, dan

update. Akhirnya, perilaku investor dipengaruhi oleh interaksi sosial.

Model konseptual dapat digunakan untuk membangun representasi

investor individu bergaya (kelas), yang selanjutnya dipelajari dengan

menggunakan paradigma berbasis agen pasar keuangan buatan. Dengan

memungkinkan kita untuk melaksanakan perilaku investor individu, untuk

memilih berbagai mekanisme pasar, dan untuk menganalisis harga aset yang

diperoleh, model berbasis agen dapat menjembatani kesenjangan antara tingkat

mikro perilaku investor individu dan makro tingkat fenomena pasar agregat. Telah

diakui, namun tidak sepenuhnya dieksplorasi, bahwa model dapat digunakan

sebagai alat untuk menghasilkan atau menguji hipotesis berbagai perilaku.

Tujuan dari model ini adalah deskriptif, yaitu, untuk dapat menangkap dan

menggambarkan fenomena perilaku yang teramati. Namun, fenomena perilaku

berasal dari berbagai mekanisme kognitif dan sumber lainnya,. Selanjutnya jika ada

model normatif, Model deskriptif ini diharapkan akan lebih umum (untuk

menangkap perilaku orang-orang yang berangkat dari norma, dan mereka yang

bertindak sesuai). Model yang dihasilkan adalah model eklektik dengan banyak

variabel saling bergantung, yaitu setiap variabel dipengaruhi oleh variabel lain,

oleh proses kognitif dan afektif, dan oleh mekanisme umpan balik. Ini adalah tugas

yang agak ambisius untuk menentukan sifat dari semua hubungan ini. Namun,

adalah mungkin untuk menunjukkan beberapa hubungan dengan menemukan

bukti dalam literatur perilaku keuangan yang ada. Sebuah kritik umum dari

penelitian keuangan perilaku adalah bahwa ia hanya mengkritik arus utama

membiayai, tetapi tidak menawarkan alternatif model atau menghasilkan prediksi

segar. Untuk yang terakhir.

123

kami sarankan pemodelan menggunakan teknik komputasi baru, yaitu

pendekatan berbasis agen. model berbasis Agen dapat dengan mudah

mengakomodasi perilaku belajar yang kompleks, informasi asimetris, preferensi

heterogen, dan ad hoc heuristik (Chan et al, 1999). Model tersebut bisa digunakan

untuk menilai relevansi dari hasil penelitian perilaku, untuk mempelajari skenario

Data empiris yang tidak tersedia, dan sebagai hipotesis menghasilkan alat.

Untuk mengatasi masalah validitas penelitian berbasis agen, mari kita mulai

dengan beberapa alternatif metodologi yang dapat digunakan untuk mempelajari

pertanyaan penelitian di bidang perilaku keuangan. sederhananya, perilaku

keuangan telah menggunakan sebagian besar percobaan, dan ada banyak studi di

mana subyek berpartisipasi dalam tugas-tugas investasi. Selanjutnya, sebagian

besar perilaku bias dan heuristik berasal dari percobaan yang dilakukan oleh

psikolog kognitif. Salah satu kritik-kritik umum dari studi eksperimental adalah

bahwa mereka sering dilakukan hanya dengan mahasiswa peserta, bukan

pedagang aktual dan investor. Kritik ini tidak selalu berlaku, sejak temuan yang

kuat diperoleh dengan peserta mahasiswa sering dapat digeneralisasi untuk

penduduk lebih luas. Salah satu contoh adalah eksperimen dengan myopic loss

aversion, di mana pedagang profesional dipamerkan bias ini bahkan untuk

sebagian besar dari siswa. Kelemahan lain dari percobaan adalah bahwa peserta

menghadapi seperti ¯ hasil nansial (hampir secara eksklusif keuntungan), yang

tidak dapat dibandingkan dengan keuntungan dan kerugian yang dihadapi

investor di pasar finansial yang nyata. Hal ini consid- Luin yang bergeser dari

laboratorium untuk percobaan lapangan, jika memungkinkan, akan meningkatkan

eksternal dan ekologi validitas. Metodologi yang digunakan dalam (perilaku)

keuangan adalah analisis kuantitatif yang sebenarnya catatan perdagangan.

Database ini sangat sulit diperoleh, tetapi untuk seorang peneliti yang memiliki

seperti database mereka memberikan argumen bekerja dengan perdagangan yang

sebenarnya dibuat oleh investor. Namun, meskipun kinerja investor individu dapat

ditentukan dari data, variabel penjelas yang digunakan dalam studi tersebut sering

tidak melampaui demografi yang sederhana, seperti usia, jenis kelamin, dan

pendidikan. Tapi kami ingin penjelasan investor lebih kaya, mungkin tentang

strategi mereka, psikologis pro ¯ les, kecenderungan untuk bias perilaku dll Hal ini

bisa dieksplorasi dengan menggunakan kuesioner dengan para pelaku pasar untuk

proxy untuk hampir mengamati sifat psikologis. Sayangnya, informasi tersebut

sulit diperoleh dari investor dan pedagang nyata, bahkan dipisahkan dari database

perdagangan mereka yang sebenarnya.

Sedangkan percobaan yang baik dalam menangkap perilaku dalam

lingkungan terkendali, mereka mungkin kurangnya generalisasi untuk markets

124

finansial yang nyata. Apakah perilaku serupa terjadi di pasar keuangan, bagaimana

jika mempengaruhi kinerja investor individu, dan bagaimana hal itu agregat untuk

tingkat pasar? Analisis kuantitatif dari data keuangan dapat menjawab beberapa

pertanyaan ini, tetapi tidak selalu jelas apa adalah perilaku yang tepat dari pelaku

pasar yang mengarah ke sana.

Agen berbasis pasar keuangan buatan berpotensi dapat sepenuhnya

menjembatani kesenjangan ini antara ininvestor yg dpt dibagi perilaku dan

fenomena pasar agregat, dengan memungkinkan pemodel untuk menentukan

perilaku pelaku pasar, untuk menerapkan mekanisme pasar berbagai, dan

menganalisis harga aset yang dihasilkan. Sedemikian rupa, pasar keuangan buatan

dapat digunakan sebagai alat untuk menghasilkan dan / atau menguji hipotesis

berbagai perilaku dan teori. Namun, pasar saham buatan, sebagai alat simulasi

sangat kaya, juga menimbulkan pertanyaan dari validitas mereka. Salah satu

sumber (deskriptif) validitas dapat ditemukan dalam pendekatan deskriptif

dimana agen dimodelkan untuk menunjukkan perilaku yang sebenarnya

ditemukan di pedagang dan investor. Hal ini sulit dicapai,

tetapi juga tidak perlu, sebagai salah satu dapat mengambil pendekatan positif di

mana asumsi tentang perilaku tidak perlu secara deskriptif yang valid. Sebagian

besar dari studi analisis pasar keuangan buatan dihasilkan harga atau return untuk

memeriksa apakah mereka menunjukkan distribusi ekor lemak, clustering

volatilitas, dan fakta bergaya lain yang diamati dalam data finansial yang nyata.

Sebuah model yang dapat menghasilkan bergaya seperti fakta dianggap lebih

realistis. Bagian paling penting dari validasi model menjelaskan bagaimana

(realistis) input (investor karakteristik, preferensi, perilaku) dipetakan ke

(Realistis) output dari model (seri harga waktu, dinamika pasar). Model analisis

yang lebih mudah penurut, tetapi mereka dibatasi tertentu untuk mencapai

masukan realistis dan output. Model komputasi lebih kuat dalam memperoleh

input dan output yang valid, tetapi lebih sulit untuk memahami, menganalisis,

dan menjelaskan ("kotak hitam"). Beberapa peneliti memanfaatkan pengetahuan

mereka tentang dinamika sistem nonlinier, teori chaos, dan ekonometrik untuk

mengatasi masalah ini.

Model konseptual perilaku investor individu disajikan dalam makalah ini

bertujuan untuk meringkas dan menstruktur bagian dari pengetahuan yang luas

tentang perilaku investor yang hadir di bidang keuangan (perilaku). Hal ini dapat

berfungsi sebagai kolam ide untuk model agen berbasis pasar keuangan yang

bertujuan pada yang lebih kompleks dan representasi yang lebih realistis dari

perilaku investor.

125

BAB 19. PSIKOLOGI BIAS INVESTOR

Penelitian menyelidiki perilaku keuangan yang terkait dengan para investor.

Khususnya, meneliti kesalahan-kesalahan umum yang biasa disebabkan oleh

kognitif investor, kelemahan dari sifat emosional investor, dan beberapa kelompok

kesalahan investor yang dikategorikan menjadi dua, yaitu : bagaimana investor

berpikir dan bertindak dalam membuat keputusan investasi saham mereka.

Penelitian ini pula mendiskusikan factor-faktor social yang berpengaruh pada

keputusan-keputusan keuangan. Penelitian ini menyarankan bahwa ada lima

langkah yang dapat membantu investor mengatasi kesalahan-kesalahan umum

tersebut. Akhirnya kami menyediakan beberapa pemikiran-pemikiran untuk

penelitian perilaku kedepan yang mencakup mengenai investor-investor.

Penelitian ini menggunakan model ekonomi mikro dinamis yang merupakan

generalisasi penyesuaian teori klasik yang memasukkan basis aset terbatas dan

investasi preferensi berbasis tren, mengembangkan dasar bagi hasil analisis teknis

(atau charting) dari suatu efek. Sistem persamaan matematis diferensial lengkap

(deterministik) biasa yang telah memberikan penjelasan kuantitatif dari

laboratorium percobaan gelembung yang menghasilkan spektrum luas dari pola

yang digunakan oleh praktisi analisa teknis. Asal-usul dari beberapa pola

diklasifikasikan sebagai (i) pola yang dapat dihasilkan oleh kegiatan sebuah

kelompok tunggal, dan (ii) pola yang dapat dihasilkan oleh adanya dua atau lebih

kelompok dengan informasi asimetris. Contoh (i) termasuk kepala dan bahu,

atasan ganda, rising wedge sementara (ii) termasuk panji-panji dan segitiga

simetris. Sistem persamaan diferensial ini mudah digeneralisasi oleh ODE

stokastik'S. Aplikasi ini juga dibuat untuk analisis candlestick Jepang.

Keputusan teori Howard Raiffa [1968] memperkenalkan perbedaan tiga

pendekatan terhadap keputusan analisis. Yaitu analisis normatif yang

berkonsentrasi dengan solusi rasional untuk suatu keputusan masalah. Ide ini

mendefinisikan bahwa sebenarnya keputusan harus berusaha untuk mendekati

suatu masalah tersebut secara normatif. Analisis deskriptif berkaitan dengan cara di

mana orang-orang nyata benar-benar membuat keputusan. analisis preskriptif

adalah peduli dengan nasihat praktis dan membantu orang bisa menggunakan

untuk membuat keputusan lebih rasional.

Nasihat –nasihat Keuangan adalah kegiatan preskriptif yang tujuan utamanya

adalah untuk membimbing investor dalam membuat keputusan yang terbaik

melayani kepentingan mereka. Untuk memberikan saran efektif, penasihat harus

dipandu oleh gambaran yang akurat dari kognitif dan kelemahan emosional

investor yang berhubungan dengan pengambilan keputusan investasi: mereka

126

kadang-kadang merusak nilai kepentingan mereka sendiri dan keinginan sejati,

fakta yang relevan bahwa mereka cenderung mengabaikannya, dan batas-batas

kemampuan mereka untuk menerima saran dan hidup dengan keputusan yang

mereka buat. Penelitian ini merancang beberapa bagian yang tergambarkan seperti

yang telah berkembang dari penelitian –penelitian jugdement, pembuatan

keputusan dan regret selama tiga decade terakhir ini.

127

BAB 20. ANALISIS KERANGKA FUNDAMENTAL

DALAM MENGANALISIS TEKNIKAL

Dimulai dari karakterisasi evolusi masa lalu dari harga pasar dalam hal dua

indikator fundamental ini adalah kecepatan harga dan percepatan harga, kita

membangun klasifikasi umum dari kemungkinan karakteristik pola deviasi atau

cacat dari keadaan perjalanan pasar secara acak dan properti time translational nya

invarian. Klasifikasi ini bergantung pada dua dimensi parameter, bilangan Froude

yang menggambarkan kekuatan relatif dari percepatan terhadap kecepatan dan

cakrawala perkiraan waktu dimensionalized dengan pelatihan periodenya. Pola

mengikuti tren dan pelawan adalah ditemukan hidup berdampingan dan

tergantung pada dimensi horison waktu. Klasifikasi didasarkan pada persyaratan

simetri invarian terhadap perubahan unit harga dan fungsional skala-invarian

dalam ruang scenarii. pendekatan "skenario renormalized " Ini secara probabilistik

fundamental di alam dan mencontohkan pandangan bahwa beberapa scenarii yang

bersaing harus diperhitungkan untuk sejarah masa lalu yang sama. Tes empiris

dilakukan pada sekitar sembilan sampai tiga puluh tahun dengan pengembalian

harian dua belas set data yang meliputi beberapa indeks utama (Dow Jones, SP500,

Nasdaq, indeks DAX, FTSE, Nikkei), beberapa obligasi utama (JGB, TYX) dan

beberapa mata uang utama terhadap dolar AS (GBP, CHF, DEM, JPY). "Skenario

renormalized" kami menunjukkan statistik prediksi yang signifikan terhadap

kekuasaan di dasarnya semua fase pasar. Secara Constrast, sebuah tren strategi

berikut dan trend strategi percepatan berikut melakukan baik hanya pada tahap

pasar yang berbeda maupun pada yang spesifik. Pendekatan nilai dari " skenario

renormalized " terletak pada kenyataan bahwa ia selalu menemukan yang terbaik

dari dua, berdasarkan perhitungan stabilitas lintasan yang diperkirakan pasar

mereka.

Singkatnya, kami telah menyajikan sebuah kerangka umum yang mencirikan

fase pasar yang berbeda yang dipandang sebagai kecacatan lokal dari keseluruhan

struktur translasi waktu invariance dari referensi random walk. Kerangka kerja ini

didasarkan pada parameter kecepatan harga dan percepatan harga dan pada

seperangkat prinsip simetri, terutama kesamaan harga dan di ruang fungsional

abstrak scenarii. Kami telah menguji kualitas prediksi yang diberikan oleh teori kita

dengan mengukur tingkat keberhasilan prediksi tanda laba atas dua belas aset

yang berbeda dan telah membandingkan kualitas prediksi ini kepada investor dari

untuk analisis teknis tradisional termasuk mengikuti tren dan strategi kontrarian.

Signifikansi statistik Hasil kami telah dinilai dengan menghasilkan 1000 series

waktu pengganti untuk masing-masing dua belas aset dengan sifat statistik yang

128

tepat sama kecuali kemungkinan waktu ketergantungan, oleh return reshuffle

setiap hari. Penerapan tiga strategi peramalan ini 1000 kali seri pengganti

menunjukkan bahwa keterampilan prediksi kami memiliki keseluruhan tingkat

signifikansi statistik tinggi. Selanjutnya, kami menemukan bahwa hal itu kuat atas

semua fase pasar. Ini adalah Constrast dengan strategi mengikuti tren yang

ditemukan untuk melakukan dengan baik hanya selama percepatan tren kuat

(dikategorikan sebagai "super-banteng" dan "super-beruang"). Hal ini juga Berbeda

dengan strategi kontrarian yang ditemukan untuk melakukan dengan baik hanya

selama perlambatan tren (dikategorikan sebagai "seimbang-banteng" dan

"seimbang-beruang"). Probabilistik kerangka kami sedemikian rupa sehingga

memberikan skema otomatis dalam mendeteksi dan memilih jenis strategi yang

merupakan pemain terbaik. Optimasi ini bergantung pada perhitungan scenarii

stabilitas yang berbeda: yang paling stabil adalah yang paling mungkin dalam

mengontrol strategi (mengikuti tren atau kontrarian) yang terbaik yang disesuaikan

dengan fase tertentu dari pasar.

Kerangka ini dapat dilihat sebagai generalisasi dari standar "Newton"

deterministik analisis teknis untuk sebuah (statistik) mekanika Gibbsian, dengan

kata lain, untuk pandangan probabilistik masa depan. Munculnya probabilitas

harus ditekankan dalam Constrast ke tampilan deterministik masa depan.

Kerangka probabilistik menangkap inhomogeneity pelaku pasar yang dapat

menghasilkan perkiraan yang berbeda berdasarkan informasi yang setara. Hal

demikian dapat memberikan sebuah forum untuk rekonsiliasi perseteruan on-

going antara "Efisien pemasar" dan "teknisi", dengan menunjukkan bahwa

paradigma acak berjalan dan pandangan determinisme dunia adalah kasus

membatasi berbeda jauh lebih luas dan pasar evolusi yang kompleks.

Saya yakin Anda telah mendengar tentang kedua Fundamental dan analisis

Teknikal sis, dan sekarang Anda yang tersisa merenungkan, "Mana yang bekerja

untuk saya?" Setiap- seseorang memiliki pendapat mereka sendiri dan dengan

keras akan mempertahankan pandangan mereka. Saran Saya adalah untuk

mempertimbangkan baik dalam perdagangan harian Anda. analisis Teknikal dapat

menunjukkan contoh setelah contoh mengapa jenis analisis ini adalah satu yang

harus anda gunakan, tetapi, jika Anda pernah menyaksikan apa yang terjadi pada

pasar pada Non Farm Payroll Jumat, maka Anda tidak dapat menyangkal kekuatan

Analisis Fundamental. Lihat mengapa saya menyarankan Anda

mempertimbangkan baik?

Mari kita lihat lebih dekat. Anda trading pada hari Jumat pertama bulan.

Pasangan mata uang yang Anda pilih berada dalam uptrend, semua indikator

Anda mengatakan membeli dan data ekonomi datang dalam positif. Anda harus

129

merasa yakin tentang akan panjang selama pengumuman baru. Anda bahkan bisa

merasa yakin tinggal di perdagangan Anda melalui akhir pekan dan ke minggu

depan.

Sekarang, jika tren pendek, dan indikator yang dikatakan menjual, tetapi

eko- Data ekonomi datang dalam positif, Anda dapat memilih untuk pergi lama

selama pengumuman berita, tapi kemungkinan akan keluar dari perdagangan ini

segera setelah Anda membuat keuntungan yang Anda inginkan. Menurut analisis

teknikal Anda, harga sedang menuju ke bawah, sehingga Anda benar-benar tidak

harus tinggal di akhir pekan.

Membatasi diri untuk satu gaya analisis adalah kesalahan. Semakin banyak

informasi Anda dapat mengumpulkan mengenai pasangan mata uang Anda,

semakin baik dilengkapi Anda akan untuk perdagangan di pasar yang sangat

volatile.

ANALISIS FUNDAMENTAL

Setiap kali Anda mendengar seseorang berbicara tentang analisis

fundamental dalam pasar Forex Anda mungkin memperhatikan bahwa sering ada

sangat sedikit informasi yang memberitahukan Anda bagaimana melakukan

analisis Fundamental Anda sendiri.

Kebanyakan pedagang (termasuk saya) yang tersisa dengan pertanyaan

seperti, "Aku tidak mengerti itu, apakah ada rasio PE dari Jepang? "Yah, semacam.

hanya sedikit berbeda pada Analisis fundamental untuk pasar Forex, tetapi

beberapa dasar prinsip- Prinsip utama berlaku.

Analisis fundamental untuk pasar Forex memeriksa indicator makro

ekonomi, pasar aset, dan pertimbangan politik satu bangsa terhadap mata uang

sebagai lawan lain. Indikator makroekonomi meliputi hal-hal seperti: tingkat

pertumbuhan (Produk Domestik Bruto), suku bunga, inflasi, pengangguran,

jumlah uang beredar, cadangan devisa, dan produktivitas. Indikator

makroekonomi lainnya termasuk CPI, sebuah langkah- Pakar, pengukuran dari

biaya hidup, dan PPI, pengukuran dari biaya memproduksi barang. Pasar aset

yang terdiri dari saham, obligasi, dan real estat. Pertimbangan politik

mempengaruhi tingkat kepercayaan dalam bangsa pemerintah, iklim stabilitas, dan

tingkat kepastian.

Ada aturan dasar praktis yang mengatakan mata uang dapat menjadi lebih

berharga dalam dua cara utama: ketika jumlah mata uang yang tersedia dalam

dunia pasar berkurang (misalnya, ketika pemerintah AS meningkatkan suku bunga

dan menyebabkan pengurangan pengeluaran), atau ketika ada peningkatan dalam

permintaan untuk mata uang tersebut. Tapi ada juga hal-hal kecil yang dapat

130

dorongan nilai mata uang itu cukup untuk pedagang ritel Forex untuk membuat

(atau kehilangan) dalam jumlah besar.

Mari kita luangkan waktu untuk memeriksa beberapa informasi

fundamental yang memiliki potensi untuk memindahkan pasar Forex.

MENDAPATKAN LIHAT EYE SEBUAH BURUNG

Jika Anda ingin tampilan ekonomi solid yang mendorong perdagangan

pasangan mata uang Anda, akan sangat membantu untuk mendapatkan gambaran

yang baik dari kedua mata uang. Salah satu cara untuk melakukan pemecahan

mendasar yang lebih lengkap dari pasangan mata uang adalah untuk

mengkompilasi informasi berikut:

Mengisi formulir ini dapat membantu Anda memeriksa kesehatan pilihan

pasangan mata uang Anda.

MEMERIKSA PADA KONDISI MAKRO

Jumlah yang menarik yang dapat diamati ketika Anda memeriksa makro-

ekonomi suatu negara adalah tingkat bunga. Hati-hati untuk tidak melompat ke

keputusan prematur karena, suku bunga bekerja seperti kepribadian ganda dan

dapat memiliki penguatan terhadap keduanya dan efek melemahnya terjadi pada

mata uang Anda. Di sisi negatif, investor akan sering menjual kepemilikan mereka

ketika suku bunga meningkat karena mereka percaya tingkat pinjaman yang lebih

tinggi akan berdampak buruk harga saham. Hal ini dapat menyebabkan

penurunan di saham pasar serta dalam perekonomian nasional. Suku bunga tinggi,

namun, cenderung untuk menarik investasi asing, yang memperkuat mata uang

lokal. Satu hal yang perlu Anda perhatikan adalah Neraca Perdagangan

Internasional.

Sebuah neraca perdagangan yang menunjukkan defisit (impor lebih dari

ekspor) biasanya pertanda buruk. Defisit berarti uang yang mengalir ke luar negeri

131

untuk membeli barang buatan luar negeri dan ini dapat memiliki efek

mendevaluasi pada mata uang. Penting untuk diingat bahwa pasar secara umum

akan menentukan apakah perdagangan defisit merupakan berita buruk atau tidak.

Jika rutinitas negara beroperasi dengan defisit, itu mungkin sudah menjadi faktor

dalam harga mata uang. Defisit perdagangan pada umumnya hanya akan

mempengaruhi mata uang ketika mereka dilaporkan lebih tinggi dari konsensus

pasar.

PASAR ASET

Pasar aset memiliki dasi menarik untuk nilai mata uang suatu negara.

Misalnya, di masa lalu, USD telah bergerak sejalan dengan Pasar saham. Bahkan, di

mana-mana Anda melihat orang masih menggembar-gemborkan bahwa

hubungan. Namun, jika Anda melihat grafik, Anda akan menemukan bahwa ini

tidak benar-benar tahan lagi. Kecenderungan akhir-akhir ini telah merusak jika

saham-membersihkan pasar yang sampai, maka biasanya USD turun. Hal ini

mungkin karena fakta bahwa perusahaan-perusahaan AS semakin berasal

pendapatan mereka dari luar US. Kita juga dapat melihat jenis yang sama

pengaruhnya antara Yen Jepang dan Nikkei.

Beberapa mata uang, bagaimanapun, adalah selaras lebih erat dengan

komoditas harga. Empat mata uang utama yang biasanya disebutkan dalam

persimpangan dengan harga komoditas adalah dolar Australia, Kanada dolar,

dolar Selandia Baru, dan Swiss franc. Emas dan minyak di par- khusus mereka,

adalah komoditas yang memiliki pengaruh terbesar di pasar Forex dan beberapa

tout mereka sebagai indikator terkemuka untuk perdagangan Forex.

Melihat harga emas dapat sangat bermanfaat bagi para pedagang Forex,

terutama jika Anda ingat bahwa emas cenderung bergerak pada ketakutan akan

inflasi.

Jika Anda tahu bagaimana pasangan mata uang yang Anda pilih bereaksi terhadap

emas, Anda mungkin harus menarik prediksi dari pergerakan harga. Misalnya, AS

adalah produsen terbesar kedua di dunia emas setelah Afrika Selatan. Jadi, harga

emas dapat memiliki dampak yang kuat pada rupiah. Penting untuk diingat,

meskipun, pergerakan emas yang tidak normal sejalan dengan USD; mereka

cenderung memiliki hubungan terbalik untuk satu sama lain. Dollar Australia juga

memiliki korelasi kuat dengan emas karena Australia adalah eksportir terbesar

ketiga di dunia emas. Bantalan

fakta-fakta dalam pikiran, mudah untuk melihat mengapa pasangan AUD / USD

cenderung mengikuti harga emas yang rendah.

132

The 800-pound gorila lain komoditas di pasar Forex adalah minyak. Euro Itu

adalah mata uang yang paling dipengaruhi oleh naik atau jatuh harga minyak. Jika

Anda memiliki mata untuk USD / CAD, maka menarik untuk dilihat minyak yang

berhubungan dengan berita. Misalnya, beberapa bulan lalu, ada lonjakan dalam

minyak karena kematian mantan seorang penguasa harga Irak. Spike ini

diterjemahkan menjadi gerakan di pasar Forex. Ini adalah contoh klasik dari

penggunaan harga minyak sebagai indikator utama untuk harga Forex.

INI SEMUA TENTANG POLITIK

Politik dapat memainkan peran yang kuat dalam nilai mata uang. Beberapa

misspoken oleh seorang pemimpin politik dapat meningkatkan atau menjatuhkan

nilai mata uang yang dalam hitungan detik. Sebagai aturan umum praktis adalah

semakin stabil politik, lebih tidak stabil mata uang. Netralitas politik Swiss dan

kenyataan bahwa sejumlah besar cadangan mata uangnya memiliki tradisitionally

telah didukung oleh emas sebabnya Swiss franc telah dipuji sebagai safe haven

selama periode ketidakpastian. Ini berarti bahwa EUR / USD akhirnya memiliki

korelasi positif yang kuat dengan harga emas.

ANALISIS TEKNIKAL: PANDUAN PEMULA

Kebanyakan orang telah mendengar tentang analisis teknikal. Ini telah

sekitar untuk baik lebih dari 100 tahun dan telah banyak digunakan dan disebut-

sebut oleh surat berharga dan komoditas pedagang selama beberapa dekade.

Banyak dari kita telah ke presentasi penjualan teknikal iklan analisis. Grafik flash di

layar, poin presenter keluar membeli sempurna dan sinyal jual, dan pada akhir

presentasi, Anda diharapkan untuk uang keluar untuk sebuah program software

yang akan memberitahu anda bagaimana untuk berdagang.

Faktanya adalah bahwa Anda tidak perlu membayar uang besar untuk

belajar bagaimana perdagangan. Analisis teknikal tidak sulit atau menakutkan.

Setelah Anda memahami dasar-dasar, Anda akan menyadari bahwa ada banyak

informasi yang harus dipelajari dari grafik Anda, dan itu semua gratis untuk

mengambil. Sebagian besar dari kita telah melakukan sedikit analisis teknikal

apakah kita tahu atau tidak. Hanya melihat pada chart harga adalah bentuk dasar

analisis teknikal.

Sebelum kita mulai, bagaimanapun, saya ingin mengingatkan Anda bahwa

trading dengan baik merupakan keterampilan yang membutuhkan beberapa tahun

prakteknya, sedikit pelatihan, dan banyak belajar dari kesalahan masa lalu. Saya

tidak akan dengan menawarkan sebuah karangan bunga berlapis jalan menuju

kebijaksanaan pasar dan sukses. Untuk menggunakan analogi umum, ada banyak

133

cara untuk membangun rumah. Anda perlu memutuskan apa jenis rumah cocok

untuk anda.

DEFINISI

Definisi resmi dari analisis teknikal adalah analisis data harga masa lalu

untuk menentukan pergerakan harga di masa depan. Ini adalah studi harga dalam

memerintahkan untuk melakukan trading yang lebih baik. Dasar modern anlisis

teknikal dapat ditelusuri kembali ke Dow Theory, dikembangkan sekitar tahun

1900 oleh Charles Dow. Ini mencakup prinsip-prinsip seperti sifat tren harga,

konfirmasi dan divergensi, dan support dan resistance. analisis Teknikal, atau

chartists, menggunakan sejumlah alat untuk membantu mereka mengidentifikasi

perdagangan potensial, beberapa yang saya akan mencoba untuk menutupi dalam

buku ini.

MENGAPA ANALISIS TEKNIKAL PEKERJAAN (ATAU TIDAK)

Analisis teknikal menggunakan perilaku di masa lalu dan saat ini untuk

memprediksi perilaku masa depan. Anggap saja seperti peramalan cuaca. Para

peramal cuaca (atau weath- erperson, jika Anda mau) melihat pada pola cuaca

yang saat ini muncul dan membandingkannya dengan pola cuaca yang serupa

yang memiliki

muncul di masa lalu. Jika delapan dari sepuluh kasus terakhir dari cuaca ini telah

menghasilkan pola hujan, maka weatherperson yang percaya diri dapat

memprediksi hujan.

Analisis teknikal bekerja karena manusia dapat diprediksi. Orang sering

berperilaku dengan cara diprediksi. Mereka secara konsisten akan mengulangi

perilaku mereka dalam kondisi yang sama.

Analisis teknikal adalah seni dan ilmu untuk mengidentifikasi perilaku

kerumunan

untuk bergabung dalam kerumunan tersebut dan memanfaatkan momentum. Ini

adalah di mana frase yang sering digunakan secara berlebihan "mengendalikan

emosi" datang ke dalam perrmainan. Anda akan ingin untuk peka terhadap apa

yang pasar sedang lakukan tanpa mengalah pada mentalitas kerumunan.

Pedagang Teknikal bekerja keras untuk menghindari politik dan obrolan analis

karena mereka percaya bahwa semua informasi yang mereka perlu tahu sudah

tertanam dalam harga.

Namun, ingat untuk tidak menganalisis secara berlebihihan; setiap tindakan

menyebabkan reaksi. Ada jutaan pedagang menganalisis grafik yang sama seperti

Anda dan yang mengarah ke semacam kucing dan tikus bermain game yang dapat

134

incred- ibly kompleks, penuh dengan menggertak, kecurangan feints, dan

persilangan ganda. Pedagang bisa menjadi sekelompok licik.

KOMPONEN ANALISIS TEKNIKAL

GRAFIK

Sebagian besar analisis teknikal menggunakan grafik sebagai alat utama

mereka. Grafik adalah hati dan jiwa dari alat analisis teknikal, dan mereka datang

dalam segala bentuk dan ukuran. Jenis yang paling umum digunakan adalah grafik

garis, batang, lilin- tongkat, titik dan angka, dan Renko. Setiap gaya memiliki harga

penafsiran yang berbeda interpretasi dan menggunakan, dan setiap orang memiliki

favorit mereka.

TREN

Jika saya mendengar satu orang lagi mengatakan, "Kecenderungan teman

Anda," Saya mungkin akan menjerit. Sayangnya, itu cukup tepat, dan Anda akan

bijaksana untuk mengingat kode bahwa tren tidak aturan. Ada buku tak terhitung

jumlahnya dan ada artikel di luar yang akan memberitahu Anda tren untuk

perdagangan. Jadi kita mengangguk dan tersenyum dan berpikir, "Ya, saya selalu

akan diperdagangkan dengan tren. Yang benar-benar logis. " Dan mereka tampak

begitu logis ketika Anda melihat orang lain menarik satu pada tabel.

Jika Anda seperti saya, Anda berpikir, "Tentu saja! Saya harus menjadi yg

beromong bodoh untuk tidak melihat tren! "Lalu aku pulang dan melihat grafik

dan berpikir, "Hmmm, adalah bahwa uptrend? Atau mungkin itu adalah

kecenderungan untuk menurun? Apakah saya melihat grafik satu jam atau grafik

5-menit? Bagaimana jika mereka berbeda? Yang poin rendah harus saya gunakan?

Dan bagaimana dengan lonjakan aneh? "

Mengidentifikasi tren adalah alat penting untuk pedagang teknikal.

Masalahnya adalah mencari tahu bagaimana Anda akan menentukan tren. Saya

melakukan pencarian di Internet dan menemukan definisi berikut untuk tren:

1. Arus umum atau kecenderungan dalam satu set data;

2. Arah umum, baik ke atas atau ke bawah, di mana harga telah bergerak;

3. Arah (baik atas, bawah atau ke samping) di mana harga dan volume

perdagangan bergerak selama jangka pendek atau panjang secara jangka;

4. Perubahan dalam serangkaian data selama periode tahun yang kembali induk

setelah data telah disesuaikan untuk menghilangkan musiman dan siklus fluktuasi.

Sepertinya saya bahwa definisi tren adalah sedikit kabur. Bahkan setelah

Anda mendefinisikan tren, apa jenis tren yang kamu bicarakan? Apakah ini tren

besar, tren sekuler, tren mikro? Demi kewarasan saya, mari kita menentukan tren

135

sebagai serangkaian tertinggi yang lebih tinggi atau lebih rendah terendah selama

periode waktu, atau arah bahwa harga bergerak.

Tapi grafik tidak selalu bergerak dalam garis halus bagus di satu arah atau

lain. Bahkan, saya belum pernah melihat, baik grafik halus line. Harga miring

cenderung zigzag sepanjang garis kecenderungan umum. Tren memiliki tiga dasar

arah: atas, bawah, dan samping. Sebagian besar alat di pasar hari ini telah

dirancang untuk pasar yang baik bergerak ke atas atau bawah dan cenderung gagal

total ketika pasar memutuskan untuk bergerak ke samping, maka, itu penting

untuk dapat memantau ketika pasar telah mengalami stagnasi.

GARIS TREND

Apakah Anda tahu cara menggambar garis tren Anda sendiri? Apakah

Anda tahu defisinya? Sebuah garis tren didefinisikan sebagai garis lurus yang

dimulai dari tren dan berhenti di akhir trend. Jelas sebagai lumpur, kan?

Pilih terendah terendah dalam bergerak dan menarik garis lurus yang

menghubungkan kedua bagian bawah. Selamat, ada garis tren pertama Anda!

Alasannya bahwa Anda ingin menarik garis tren adalah untuk membantu Anda

mengidentifikasi tempat Anda di grafik di mana tren dapat berubah. Perubahan itu

belum tentu ke bawah. Hal ini dapat berarti sampai ke samping, ke samping untuk

down, atau nomor apapun variasi pada tema. Jadi jangan langsung menyimpulkan

jika harga bar mematahkan garis tren. Itu hanya bisa berarti jeda dalam aksi

sebelum melanjutkan jalan tren yang sama.

Menggambar garis tren membutuhkan latihan dan kepercayaan diri.

Pertama, cari tren yang lebih besar. Jika tabel adalah semua tempat, maka Anda

tidak akan dapat dengan mudah mengidentifikasi tren yang solid, dan saat Anda

mendapatkan kaki Anda basah, jangan membuat diri Anda gila. Anda akan

membutuhkan dua atau tiga posisi terendah yang diidentifikasi.

Ingat, dibutuhkan setidaknya dua titik untuk menarik garis. Jika Anda

hanya memiliki dua titik, tidak dihitung sebagai garis tren perusahaan. Tunggu

bouncing ketiga sebelum Anda memutuskan bahwa itu benar-benar garis tren.

Setelah itu telah menyentuh tiga kali, Anda memiliki garis tren sedikit bagus. Ini

harus mendengar kembali ke Anda kuliah fisika kelas dan pepatah lama bahwa

tubuh bergerak cenderung terus bergerak sampai ditindaklanjuti oleh angkatan

lainnya. Waktu Anda lebih memantul garis trend Harga Anda, semakin signifikan

dapat Anda pertimbangkan

trend line Anda berada. Juga, harus realistis tentang apakah garis trend apakah ada

atau tidak. Seringkali, Anda tidak akan dapat menggambar garis trend pada chart

Anda. Ingat, sebuah garis tren yang valid adalah garis yang membantu Anda

136

mengidentifikasi arah harga bergerak. Sekali Anda mulai menggambar garis tren

pada grafik Anda, Anda tidak akan dapat berhenti. Hal Itu menarik untuk

mengamati gerakan harga ke atas dan sepanjang garis tren, bouncing bersama

seperti bola karet.

Setelah Anda merasa nyaman dengan garis tren Anda, mulai mencari break-

out. Breakout adalah setiap bagian dari bar harga yang menembus garis yang Anda

menarik pada tabel. Anda akan ingin berhati-hati terhadap jerawat palsu,

sekalipun. Breakout palsu dapat sangat merusak karena mungkin Anda otomatis

ingin berasumsi bahwa breakout berarti pembalikan. Yaitu belum tentu benar. Tapi

ini menggoda untuk melompat ke breakout karena periode pertama setelah

breakout sering waktu terbaik untuk masuk pada pasar bergerak. Dalam

pengalaman saya, tampaknya bahwa breakout yang terjadi dalam perjalanan dari

tren volatilitas yang rendah adalah lebih mungkin berarti dari breakout yang

terjadi dalam tren yang sangat volatile.

Anda perlu bereksperimen dengan reaksi Anda terhadap penetrasi tren

baris harga Anda. Beberapa pedagang memilih untuk menunggu lilin setelah

menetralisasi lilin untuk membuat keputusan tentang keabsahan penetralisasi

tersebut. Anda tidak ingin membuat keputusan brengsek lutut dan memiliki pasar

yang kembali ke jalur aslinya.

Periksa Lampiran B untuk Workbook Garis Trend, lengkap dengan sebelum

dan setelah grafik. Apa yang saya ingin Anda lakukan adalah keluarkan pensil

Anda dan lurus tepi dan menarik beberapa garis tren.

DUKUNGAN DAN RESISTANCE

Dukungan dan garis resistensi adalah konsep lain yang valid yang semua

pedagang teknikal yang terhormat. Pikirkan harga sebagai kepala untuk

memimpin pertempuran antara mata uang dalam pasangan Anda trading.

Misalnya, dalam kasus

EUR / USD, bayangkan pedagang euro menarik salah satu cara dan USD pedagang

menarik lainnya. Arah harga benar-benar bergerak mengungkapkan siapa yang

memenangkan pertempuran.

Setiap kali harga mencapai tingkat tertentu, pedagang euro akan menarik

kembali nilai euro 'dan mencegah dari jatuh lebih lanjut. Jenis tindakan harga

disebut dukungan karena pedagang euro mendukung harga. Mirip dengan

dukungan, resistensi

tingkat adalah titik di mana penjual mengendalikan harga dan mencegah mereka

dari naik lebih tinggi. Tingkat dukungan menunjukkan harga di mana mayoritas

investor percaya harga akan bergerak lebih tinggi, dan resistensi tingkat

137

menunjukkan harga di mana mayoritas investor merasa harga akan bergerak lebih

rendah.

Anda dapat mengidentifikasi dukungan dan garis perlawanan dengan

menggambar garis horizontal pada grafik Anda. Itu selalu ide yang baik untuk

mengetahui dukungan dan ketahanann tingkat dari pasangan mata uang Anda

perdagangan. Pengembangan level support dan resistance mungkin yang paling

mencolok dan berulang- cincin acara pada grafik harga, dan mungkin ada tempat

di mana Anda akan ingin menempatkan potensi stop-loss atau take-profit.

Penetrasi ini

level support dan resistance mengarah pada pembentukan dukungan baru dan

tingkat resistensi. Semakin lama bahwa harga tetap pada dukungan atau tingkat

ketahanan yang menjadi lebih signifikan.

PERLAWANAN MENJADI DUKUNGAN DAN WAKIL VERSA

Ketika level resistance berhasil ditembus, tingkat tersebut biasanya datang

menjadi tingkat dukungan yang baru. Demikian pula, jika tingkat dukungan gagal,

bahwa biasanya tingkat menjadi tingkat tahanan yang baru.

INDIKATOR

Indikator adalah perhitungan matematis yang diterapkan pada suatu

sekuritas harga. Hasilnya adalah nilai yang diplot pada grafik dan digunakan

untuk mengantisipasinya- pada perubahan harga. Atau, dengan kata lain, garis dan

grafik yang Anda dapat rencanakan pada grafik harga Anda dalam membantu

Anda mengetahui apa yang terjadi.

Ada ribuan indikator dan banyak buku yang telah diterbitkan tentang

indikator yang berbeda. Saya tidak akan masuk ke semua indikator yang berbeda

di sini, tapi saya akan menyarankan Anda untuk tetap sederhana. Ada empat jenis

dasar indikator: ukuran kecepatan, momentum, volatilitas, dan volume. Volume

tidak terus dalam Forex

pasar karena tidak ada pusat pertukaran yang mengukur volume, tetapi memilih

salah satu indikator dari tiga kategori yang tersisa harus memberikan Anda

pandangan yang seimbang tentang apa yang terjadi dengan grafik Anda.

Jantung dari pengamatan grafik dan analisis harus menjadi indikator Anda.

Setiap orang memiliki indikator favorit mereka. Saya telah melihat banyak orang

menjual mereka indikator untuk tumpukan uang. Pendapat saya adalah bahwa

dengan sedikit perseverance, Anda dapat menemukan hampir semua indikator

yang Anda butuhkan di Internet. Jadi jika Anda bersedia untuk dimasukkan ke

dalam pekerjaan kecil, maka Anda mungkin menemukan apa yang Anda cari tanpa

shelling out uang tunai diterima. Ingat bahwa paling "baru dan luar biasa"

138

indikator benar-benar hanya indikator teratur dengan sebuah tweak beberapa

pengaturan bahwa seseorang telah berubah nama di dalam rangka untuk meminta

sekelompok penjualan. Anda lebih baik melakukan sedikit pekerjaan rumah dan

memahami apa grafik Anda yang mencoba untuk memberitahu Anda.

Untuk review singkat tentang indikator umum lihat Lampiran A.

Konvergensi dan Divergensi

Anda akan sering mendengar kedua istilah ini ketika Anda mendengarkan

menganalisis pasar. Konvergensi mengacu pada dua baris indikator datang lebih

dekat dengan yang lain divergensi dan mengacu pada dua baris indikator bergerak

lebih jauh terpisah. Konvergensi ini paling sering terlihat dalam indikator pada

chart harga, dan umumnya berarti bahwa tindakan harga mulai pergi ke samping

atau memiliki berbagai tinggi-rendah sempit.

Patokan Tingkat

Tingkat benchmark mengacu pada sejarah tertinggi dan terendah pada

grafik harga. Ini bukan indikator yang dapat diterapkan pada grafik tetapi dapat

berfungsi untuk menunjukkan pergerakan harga di masa depan. Ketika harga

membuat sejarah baru tertinggi atau rendah dan kemudian, dapat beberapa waktu

sebelum patokan adalah dilampaui. Tingkat Bersejarah dapat menyebabkan

beberapa perilaku indikator aneh. Jika indikator uptrending mendatar misterius,

memperluas rentang waktu pada tabel Anda untuk melihat apakah harga sudah

dekat tingkat historis. Para market akan menguji tingkat historis. Jika pengujian

gagal, maka Anda mungkin mengharapkan retracement dan mungkin pembalikan.

Retracements

Mengakui bahwa tidak ada yang dapat meramalkan retracement tidak

menghentikan banyak orang dari mencoba. Pedoman berikut sangat membantu

tapi tidak secara statistik suara, jadi lanjutkan dengan hati-hati.

• Sebuah retracement biasanya tidak akan melebihi tinggi sebelum signifikan atau

rendah.

• Perhatikan nomor bulat. Pedagang adalah orang-orang manusia dan sebagai kita

cenderung menyukai angka bulat. Pikirkan tentang hal ini, apakah Anda

menetapkan berhenti di 1,2527 atau 1,2530?

• The 30 persen aturan: Anda dapat mengasumsikan bahwa mayoritas pedagang

akan menempatkan berhenti untuk menghindari kehilangan lebih dari persentase

tertentu, seperti 30%. Satu-satunya masalah dengan hal ini adalah bahwa Anda

tidak tahu mayoritas pedagang di mana yang masuk ke pasar. Tercatat teknikal,

WD Gann digunakan untuk mengatakan bahwa retracement terbaik adalah 50

139

retracement persen. Ini adalah tempat terbaik untuk memasukkan kembali sebuah

tren yang ada. Jika tren dilanjutkan kembali, maka ia akan melebihi tinggi

sebelumnya, yang diidentifikasi-SPPK target minimal keuntungan segera.

Fibonacci

Angka Fibonacci diberi nama Leonardo dari Pisa, juga dikenal sebagai

Fibonacci, meskipun mereka sudah dijelaskan sebelumnya di India. Yang paling

terkenal angka Fibonacci adalah serangkaian angka yang sederhana membentuk

berurutan. Setelah dua nilai awal, nol dan satu, setiap nomor adalah jumlah dari

dua angka sebelumnya. Angka Fibonacci adalah dipelajari sebagai bagian dari

nomor teori dan memiliki aplikasi dalam jumlah obyek matematika seperti set,

permutasi, dan urutan.

Tingkat Fibonacci biasanya ditempatkan pada grafik untuk memprediksi

potensi ulang tracement tingkat. Pasar sarjana, Ralph Nelson Elliot, percaya bahwa

mereka angka Fibonacci juga dapat ditemukan dalam perilaku manusia dan karena

itu dapat memetakan dalam memprediksi perilaku masa depan. Elliott mengamati

bahwa harga sekuritas muncul dalam gelombang seperti bentuk pada grafik, maka

nama Elliott Waves. Elliott gelombang penganut sering menggunakan tingkat

Fibonacci, dengan perhatian khusus pada 38 per-persen dan 62 persen tingkat,

untuk memprediksi perpanjangan retracements.

140

BAB 21. TIPE INVESTASI

Kita mempelajari harga aset dalam ekonomi di mana beberapa investor

mengkategorikan aset berisiko ke style yang berbeda dan dana bergerak antara

style ini tergantung pada kinerja relatif mereka. Di perekonomian kita, aset dalam

comove style yang sama terlalu banyak, aset dalam berbagai style comove terlalu

sedikit, dan reklasifikasi aset ke style baru menimbulkan korelasinya pada style.

Kami juga memprediksi bahwa return style menunjukkan pola kaya sendiri-dan

lintas-autocorrelations sedangkan strategi aset tingkat momentum dan nilai yang

menguntungkan, tingkat style rekan-rekan mereka bahkan lebih begitu. Kami

menggunakan model untuk menjelaskan beberapa style yang berhubungan dengan

anomali empiris.

Setidaknya ada dua alasan mengapa investor baik institusi maupun individu

mungkin mengejar style investasi. Pertama, kekategorisasian dapat

menyederhanakan masalah pilihan dan memungkinkan kita untuk memproses

sejumlah besar informasi yang cukup efisien (Mullainathan, 2000). Mengalokasikan

uang di sepuluh style aset jauh lebih menakutkan daripada memilih di antara

ribuan surat berharga yang terdaftar. Kedua, penciptaan kategori aset membantu

investor mengevaluasi kinerja manajer uang profesional, karena style secara

otomatis membuat kelompok sebaya manajer yang mengejar khususnya style

(Sharpe, 1992). Manajer uang relatif sekarang semakin dievaluasi terhadap patokan

khusus kinerja style mereka, seperti pertumbuhan atau indeks nilai. Manfaat style

investasi ini sangat menarik bagi kelembagaan investor, seperti sponsor rencana

pensiun, yayasan, dan wakaf, yang sebagai pembiayaan yang harus mengikuti

aturan alokasi portofolio yang sistematis. Mungkin untuk alasan ini, minat style

investasi telah berkembang selama bertahun-tahun, sejalan dengan pertumbuhan

investor institusional. Tidak mengherankan, industri jasa keuangan telah merespon

untuk bunga. Kebanyakan dana manajer pensiun, serta beberapa pengelola

reksadana melayani kebutuhan dari investor individu, sekarang mereka

mengidentifikasi diri sebagai suatu style investasi tertentu, seperti pertumbuhan,

nilai, atau teknologi.

Semakin pentingnya kegunaan poin style investasi dalam menilai efek di

pasar keuangan dan penilaian keamanan. Makalah ini menyajikan model

sederhana yang memungkinkan untuk penilaian semacam itu. Model ini

menggabungkan style yang berbasis pemilihan strategi portofolio investor dengan

mekanisme yang masuk akal untuk bagaimana investor memilih di antara style.

Secara khusus, kami mengasumsikan bahwa banyak investor yang mengalokasikan

dana berdasarkan kinerja relatif masa lalu, pindah ke style yang telah dilakukan

141

baik dalam masa lalu, dan pembiayaan pergeseran ini oleh withdrawing funds dari

style yang memiliki kinerja buruk. Kami juga menganggap bahwa aliran - aliran

dana mempengaruhi harga.

Model pasar keuangan yang dibahas dalam makalah ini mirip dengan yang

diusulkan oleh Black (1986). Di satu sisi pasar, finansial dalam perekonomian kita

tidak efisien. Harga menyimpang secara substansial dari nilai-nilai fundamental

sebagai style yang menjadi populer atau tidak populer. Untuk model pialang yang

baik dari harga, ada adalah keuntungan besar harus dibuat dari kombinasi

kontrarian dan momentum perdagangan. Di sisi lain, meskipun fakta bahwa pasar

tidak efisien, harga sangat bising. Pola pada harga sekuritas yang kompleks dan

berubah secara signifikan dari waktu ke waktu. Tanpa mengetahui style atau

model yang disukai, arbitrase adalah berisiko dan konsisten keuntungan sulit

didapat. Untuk beberapa orang, pasar seperti itu bahkan mungkin muncul efisien.

Dalam tulisan ini, kami telah mencoba untuk menunjukkan bahwa pasar ini

tidak sepenuhnya anarkis. Mereka menunjukkan tekanan terhadap fundamental

jangka panjang dan ada empiris seseorang dapat membuat prediksi tentang

mereka, seperti kelebihan comovement dalam style dan non-trivial autokorelasi

pola return style. Selanjutnya eksplorasi style investasi adalah mungkin untuk

menghasilkan prediksi yang banyak lagi, dan mungkin menawarkan cara baru

dalam melihat fakta empiris yang ada.

142

BAB 22. PERILAKU PERDAGANGAN ANTARA SATU

JENIS TIPE DAN MULTI TIPE INVESTOR

Penelitian ini menyelidiki apakah investor cenderung membentuk harapan

tentang berbagai cara mengkategorikan aset dengan, konsisten sama, atau apakah

seorang investor akan menerapkan model yang berbeda untuk membentuk

harapan tergantung pada klasifikasi atau karakteristik aset. Kami menyelidiki

perilaku perdagangan investor yang mengkhususkan diri dalam nilai aset, investor

yang mengkhususkan diri pada pertumbuhan aktiva, dan perdagangan investor

yang baik pada nilai dan pertumbuhan. Kami menemukan perbedaan penting yang

sistematis dalam kecenderungan perdagangan tersebut. Pertumbuhan investor

cenderung mengikuti momentum beli dan strategi penjualan kontrarian dan

cenderung mengandalkan sinyal return jangka pendek sementara investor yang

mengikuti nilai pelawan beli dan strategi momentum jual dan cenderung

mengandalkan sinyal return jangka panjang. Anehnya, perdagangan investor

multi-gaya baik pada nilai dan pertumbuhan, menggunakan strategi yang berbeda

tergantung pada gaya aset yang diperdagangkan. Ketika perdagangan

pertumbuhan, investor multi-gaya menggunakan beli momentum dan strategi

menjual kontrarian. Namun, ketika nilai perdagangan, investor multi-gaya

menggunakan beli pelawan dan strategi momentum jual. Oleh karena itu,

perdagangan investor multi-gaya seperti gaya-investor baik nilai dan

pertumbuhan. Investor memiliki strategi trading yang berbeda tergantung pada

karakteristik aset yang diperdagangkan.

Investor menggunakan pola harga untuk menentukan kapan harus membeli

dan menjual surat berharga keuangan. Sebelumnya telah ditunjukkan bahwa

beberapa investor mengikuti strategi kontrarian sementara investor lainnya

mengikuti strategi momentum. Namun, penting untuk memahami seberapa tingkat

perdagangan didorong oleh kecenderungan cara berdagang investor tertentu yang

diberikan, dan sejauh mana strategi perdagangan bergantung pada aset yang

diperdagangkan.

Dalam tulisan ini kita mempelajari strategi investasi dari tiga kelompok yang

berbeda dari investor: mereka yang mengkhususkan diri pada efek pertumbuhan,

mereka yang mengkhususkan diri pada efek nilai, dan mereka yang berdagang

baik pertumbuhan dan nilai efek/sekuritas. Kami menemukan perbedaan

signifikan dalam bagaimana perdagangan ketiga kelompok tersebut. Nilai investor

cenderung untuk membeli setelah harga jatuh, dan menjual sebagai penurunan

harga. Pertumbuhan investor cenderung membeli setelah kenaikan harga dan

menjual setelah mengamati return positif. Selanjutnya, kami menunjukkan bahwa

143

pertumbuhan investor cenderung mengandalkan sinyal jangka pendek sementara

investor nilai mengikuti sinyal jangka panjang. Nilai dan pertumbuhan investor

menunjukkan perbedaan yang signifikan dalam cara mereka mendekati pembelian

dan penjualan efek. Setelah menetapkan pola perdagangan investor pertumbuhan

dan investor nilai, kita mempelajari investor yang perdagangannya pada keduanya

yaitu nilai dan pertumbuhan. Multi-gaya investor dalam sampel kami

menunjukkan perilaku perdagangan yang berbeda tergantung pada gaya efek yang

diperdagangkan. Multi-gaya investor perdagangan pertumbuhan seperti

pertumbuhan hanya investor, dan mereka berdagang nilai seperti investor nilai

saja.

Tulisan ini menambah literatur yang menjelaskan bagaimana investor

berdagang. Dalam literatur sebelumnya pada perilaku investor perdagangan, harus

telah diasumsikan bahwa investor awalnya diberkahi dengan strategi trading yang

lebih disukai. Hasil penelitian kami menunjukkan bahwa pilihan strategi

perdagangan mungkin tergantung secara signifikan pada karakteristik keamanan

yang diperdagangkan. Individu yang sama menggunakan strategi momentum

ketika perdagangan pertumbuhan assets tetapi memilih strategi kontrarian ketika

perdagangan nilai aktiva.

Secara kolektif, perhatian pentingnya hasil kami tertuju untuk karakteristik

aset dan lingkungan investasi sebagai penentu perilaku perdagangan. Secara

konsisten dengan mental akuntansi, hasil kami menunjukkan, apakah rasional atau

tidak rasional, bahwa investor telah mengidentifikasi gaya aset populer dari nilai

dan pertumbuhan sebagai berbeda dan dengan demikian layak perlakuan berbeda.

144

BAB 23. DETERMINAN PERILAKU INVESTOR

Teori utilitas yang diharapkan memandang keputusan investasi individu

sebagai tradeoff antara konsumsi yang disegerakan dan konsumsi yang

ditangguhkan. Tapi individu tidak selalu cenderung sesuai dengan teori klasik

ekonomi. Studi tentang perilaku investor individu telah menunjukkan bahwa

mereka tidak bertindak secara rasional, bukan karena beberapa faktor yang

mempengaruhi keputusan investasi mereka di pasar saham. Penelitian ini

menganggap sebagai suatu teori irasionalitas investor individu yang menyelidiki

ke dalam perilaku mereka yang berkaitan dengan keputusan investasi. Kami

menyelidiki apakah beberapa faktor psikologis dan factor kontekstual dapat

mempengaruhi perilaku investor individu dan jika ya berarti adalah faktor yang

paling mempengaruhi. Ekstrapolasi dari literatur sebelumnya tentang ekonomi,

keuangan dan psikologi, investor individu yang peneliti survei adalah untuk

menemukan apa dan sejauh mana yang dapat mempengaruhi perilaku investasi

mereka. Konseptual analisis penelitian ini, temuan empiris dan kerangka perspektif

yang kami kembangkan dalam penelitian ini, memberikan lima faktor utama yang

dapat mempengaruhi perilaku investor individu dalam pasar saham India. Temuan

dapat bermanfaat dalam profil investor individu dan merancang strategi investasi

yang tepat yang sesuai dengan karakteristik pribadi mereka, sehingga

memungkinkan mereka mengoptimalkan laba atas investasi mereka.

Dalam tulisan ini, analisis komponen utama dilakukan pada data yang

dikumpulkan dari survei sampel investor individu, untuk mengekstrak faktor yang

mempengaruhi perilaku investor individu di pasar saham India. Terutama bias

psikologis yang dapat mendorong identifikasi perilaku perdagangan mereka.

Makalah ini dimulai dengan tujuan identifikasi kembar dan verifikasi bias

psikologis yang dianggap dapat mengendarai momentum efek dengan

mempengaruhi perilaku investor dalam pasar saham.

Bahkan beragam literatur perilaku keuangan di-scan untuk

Memperhitungkan faktor psikologis dan factor kontekstual yang dapat

mempengaruhi perilaku investor individu perdagangan. Hasil dan kesimpulan

disaring dari literatur perilaku keuangan dan catatan percobaan psikologi, serta

dari diskusi-diskusi dengan praktisi pasar saham dengan tiga belas variabel bias

psikologis yang ada dan bias kontekstual ditangkap oleh tujuh belas variabel.

Kemudian mencoba untuk mengeksplorasi perilaku investor perdagangan dengan

langsung menangani investor itu sendiri . Untuk memenuhi tujuan ini, maka teknik

kuesioner yang akan digunakan. Kuesioner terdiri dari skenario berbasis

pertanyaan yang berhubungan untuk semua bias psikologis dan bias kontekstual.

145

Penawaran tulisan ini dengan data yang dikumpulkan oleh survei sampel

responden berdasarkan NCR di Delhi. Tanggapan survei dikumpulkan kemudian

ditetapkanlah analisis univariat dan multivariat. Analisis komponen utama metode

teknik ini terutama digunakan untuk analisis data multivariat dikumpulkan.

Kesesuaian teknik yang diterapkan dalam penelitian ini diuji melalui berbagai

statistik tes seperti uji KMO dari Kecukupan Sampling dan Uji Bartlett dari

kebulatan. Hasil komponen utama mengungkapkan lima sumbu psikologis yang

mendasari yang muncul mendorong perilaku investor individu India. Kelima

bersangkutan sumbu atas dasar yang mendasari variabel yang disebut sebagai

kehati-hatian dan sikap kewaspadaan, konservatisme, di bawah kepercayaan diri,

informasi asimetri, dan kecanduan keuangan. Hasil mengungkapkan beberapa

sumbu psikologis, seperti konservatisme dan di bawah kepercayaan diri, yang

konsisten dengan literatur sebelum batas tertentu, tetapi ada beberapa sumbu

perilaku sebaliknya dilaporkan oleh analisis multivariat seperti kehati-hatian dan

kewaspadaan sikap dan informasi asimetri yang belum dipertimbangkan dalam

literatur sebelumnya dalam menumbuhkan ekonomi, terutama dalam konteks

India. Komponen-komponen psikologis tampaknya akan mempengaruhi perilaku

investor individu perdagangan di pasar saham India.

146

BAB 24. INVESTOR BERKATA DAN APA YANG

INVESTOR LAKUKAN

Menggabungkan jawaban survei dan catatan perdagangan klien dari broker

sebuah ritel Jerman, tulisan ini mengkaji beberapa penyebab kegagalan yang

tampak untuk membeli dan memegang portofolio yang terdiversifikasi. Atribut

investor subjektif diperoleh dari survei yang membantu menjelaskan variasi dalam

portofolio aktual dan pilihan perdagangan. Keengganan Diri melaporkan risiko

adalah penentu terpenting dari diversifikasi portofolio dan omset; hal-hal lain

sama, investor yang melaporkan risiko menjadi lebih toleran dalam memegang

portofolio yang kurang terdiversifikasi dan perdagangan yang lebih agresif. Sangat

sedikit investor yang mempunyai pengalaman sama yang cenderung churn

portofolio kurang terdiversifikasi. Pengaruh pengetahuan itu dirasakan pada

pilihan portofolio yang dipotong kurang jelas; memegang atribut konstan lain,

investor yang merasa diri knowledgable tentang sekuritas keuangan memang

memegang portofolio yang terdiversifikasi lebih baik, tetapi mereka yang berpikir

sendiri berpengetahuan lebih dibandingkan investor rata-rata churn portofolio

mereka lagi.

Pendekatan neoklasik tidak cukup menjelaskan volume perdagangan yang

sangat besar dan kurangnya diversifikasi yang luas dapat diamati dalam portofolio

investor individu. Pendekatan perilaku menawarkan beberapa harapan untuk

melakukan hal itu, namun tidak akan mudah. Hipotesis perilaku seperti "terlalu

percaya menyebabkan diperdagangkan" secara teoritis menarik tetapi secara

empiris sulit untuk menilai karena pengamatan atribut pribadi yang mendasarinya.

Literatur empiris yang ada pada perilaku investor berfokus pada hubungan antara

perilaku dan atribut investor obyektif seperti umur, jenis kelamin, dan penghasilan

untuk menguji hipotesis perilaku. Tujuan atribut tersebut relatif mudah untuk

mendapatkannya tetapi sedikit yang dapat diperoleh dari konstruk psikologis yang

mendasarinya. Penelitian ini berangkat dari literatur sebelumnya dengan

menghubungkan perilaku investor sebenarnya untuk atribut investor subjektif

{atribut yang membutuhkan penilaian investor seperti apakah dia menghindari

risiko, pengetahuan tentang investasi, atau apakah investasinya Keuntungan dan

kerugian adalah karena keterampilan atau keberuntungan {serta atribut objektif.

Ketika membatasi diri untuk atribut tujuan untuk menjelaskan perilaku investor,

kami mendapatkan hasil yang sama dengan yang dilaporkan dalam makalah

sebelumnya {misalnya, investor lebih muda dan laki-laki perdagangan lebih agresif

daripada investor lebih tua dan wanita (Barber dan Odean (2001)), dan investor

berpendidikan lebih tua atau lebih berpengalaman dan lebih baik konsentrasi

147

memegang portofolio sedikit (Goetzmann dan Kumar (2002)). Dimasukkannya

atribut subjektif yang menawarkan beberapa wawasan. Persepsi Diri investor yang

diungkapkan oleh respons survei mereka cukup akurat. Sebagai contoh, investor

yang melaporkan menjadi lebih luas tentang sekuritas keuangan lebih baik pada

kuis yang menguji pengetahuan tersebut. Variasi penghindaran risiko sendiri yang

dilaporkan membantu menjelaskan variasi dalam risiko sebenarnya yang diukur

memakai dengan volatilitas portofolio dan konsentrasi. Mungkin yang lebih

mengejutkan, variasi yang dilaporkan sendiri risk aversion juga membantu untuk

menjelaskan variasi dalam perputaran portofolio.

Tulisan ini adalah salah satu yang pertama untuk menghadapi perilaku

investor yang sebenarnya dengan tujuan baik dan atribut investor subyektif.

Makalah ini mengungkap peran penting untuk penghindaran risiko yang

dilaporkan sendiri dalam menjelaskan variasi dalam perilaku investor. Sebaliknya,

ada sedikit bukti bahwa perbedaan terlalu percaya diri berhubungan dengan

keragaman dalam perilaku. Hasil ini harus ditafsirkan dalam ukuran sampel,

definisi proxy, dan sifat cross-sectional dari analisis; sampel yang lebih besar, proxy

yang berbeda untuk terlalu percaya diri, dan ketersediaan data panel, dapat

menghasilkan hasil yang berbeda. Mengingat menyajikan data, kesimpulan yang

tepat adalah bahwa risiko sikap investor kunci untuk memahami dua aspek yang

paling membingungkan dari perilaku mereka {diversifikasi miskin dan turnover

tinggi. Pemahaman yang lebih baik dari apa bentuk sikap investor risiko dan

persepsi demikian tampaknya jalan yang menjanjikan dari penelitian masa depan.

148

BAB 20. BEHAVIORAL PORTFOLIO ANALYSIS OF

INDIVIDUAL INVESTORS

Penelitian terbaru (Barber et al, 2009.) Menunjukkan kecenderungan investor

individu untuk underperform relatif terhadap pasar. Untuk saat ini, variabel yang

relatif mudah untuk diteliti, seperti transaksi usia, jenis kelamin dan saluran

digunakan untuk menjelaskan kinerja-kontra dan biasanya digunakan sebagai

proxy untuk psikologis bias yang tidak teramati seperti terlalu percaya

(overconfidence), kehilangan keengganan (Loss Aversion) dan keakraban

(Familiarity). Untuk yang terbaik dari pengetahuan kita, literatur tidak secara

langsung mengukur bias dengan menggunakan metode perilaku konsumen seperti

investigasi investor (Graham et al., 2009). Baik literatur yang ada telah

menempatkan temuan terhadap kinerja yang buruk dalam perilaku portofolio

dengan menggunakan variabel yang mendasari yang kurang mudah untuk

mengamati seperti strategi dan tujuan investasi.

Pendekatan perilaku berfokus pada karakteristik psikologis yang terkait dengan

preferensi dan keyakinan. Dalam makalah ini, penelitian ini berfokus pada peran

tujuan investasi sebagai cerminan dari preferensi investor dan peran strategi

investasi sebagai refleksi dari kepercayaan investor.

Pendekatan perilaku menekankan pilihan portofolio pada motif tambahan

untuk transaksi perdagangan di samping untuk menyeimbangkan dan konsumsi

yang terkait dengan likuiditas. Motif-motif ini terhubung ke serangkaian fenomena

perilaku yang didokumentasikan dalam literature, meliputi:

Probability weighting and reference point effects involving gains and losses,

psychophysics, emotions, and aspirations (Kahneman and Tversky, 1979; Lopes,

1987)

Mental accounting (Thaler, 1985; Thaler, 2000)

Ambiguity aversion (Fox and Tversky, 1995; Heath and Tversky, 1991)

Status quo bias (Mitchell, Mottola, Utkus, and Yamaguchi, 2006).

The disposition effect (Shefrin and Statman, 1985)

The attention hypothesis (Barber and Odean, 2008)

Lack of diversification (Benartzi and Thaler, 2001; Goetzmann and Kumar, 2008)

Realization and evaluation utility (Barberis and Xiong, 2008)

Insufficient saving due to a lack of self-control (Shefrin and Thaler 1988,

Benartzi and Thaler 2007)

Kesenjangan penelitian dapat terlihat dari hasil penelitian yang diperoleh, yaitu

penelitian ini dapat berguna bagi para pembuat kebijakan, yang menunjukkan

149

bahwa "tersangka biasa" dari investor yang melakukan investasi berlebihan tetapi

mungkin berbeda dari investor yang melakukan kejahatan spekulasi yang biasa

terjadi di perdagangan/transaksi investasi yang ada. Dan penelitian ini

menemukan bahwa investor yang tidak menggunakan analisa fundamental, maka

investor tersebut lebih mendasarkan pada analisis teknis, akan berbeda dengan

kepercayaan umum yang berlaku, tetapi merupakan bagian dari perilaku

portofolio Perdagangan investasi . Sampai-sampai investor fundamental "berpikir"

investor tahu prinsip-prinsip dasar yang mendasari tindakan yang drive tapi

benar-benar tidak mengetahui dasar fundamental portofolio investasi tersebut, oleh

karena itu perlu ada pengetahuan dasar-dasar pasar yang benar dan ditawarkan

oleh suatu instansi pendidikan untuk mengelola portofolio-portofolio investor

dengan yang disesuaikan oleh instansi pemerintah atau otoritas keuangan.

Adapun langkah-langkah metodologi penelitian yang dilakukan antara lain,

yaitu :

a. Records Pialang

b. Survey Sampling dan Seleksi

c. Statistik Deskriptif

d. Ukur Kinerja Investor

e. Memberikan atribut Investor

f. Segmentasi Investor

Pada bagian ini kita mengembangkan hipotesis tentang dampak dari strategi dan

tujuan,yaitu :

H1 : Dalam kaitannya dengan investor berdasarkan analisis teknis,

analisis fundamental investor berdasarkan keyakinan akan menjadi

lebih berani dan lebih mendorong terlalu percaya untuk perdagangan

yang lebih sering.

H2 : Dalam kaitannya dengan investor yang bergantung pada

analisis teknis, investor yang bergantung pada analisa fundamental

akan mendapatkan resiko yang lebih rendah dan dapat

menyesuaikan kembali gaya investasi yang mereka lakukan.

H3 : Investor yang berdasarkan analisa fundamental akan

mengadakan sejumlah besar saham yang berbeda dalam portofolio

investor bergantung pada intuisi.

H4 : Investor dengan tingkat aspirasi yang lebih tinggi memiliki profil

risiko yang lebih tinggi dari tingkat aspirasi yang lebih rendah dari

kalangan investor.

H5 : Investor dengan profil risiko yang lebih tinggi memegang

portofolio berisiko (yaitu, dengan eksposur yang lebih besar untuk

150

faktor pasar dan usaha kecil) daripada investor dengan profil risiko

yang lebih rendah.

H6 : Investor yang berdasarkan analisa fundamental akan memiliki

aspirasi terbesar dan profil risiko.

H7 : Investor yang berinvestasi terutama sebagai hobi atau untuk

berspekulasi lebih sering daripada investor komersial yang tujuan

utama investasi adalah untuk membangun buffer keuangan atau

menabung untuk pensiun.

H8 : Investor yang tujuan investasi adalah untuk membangun buffer

keuangan atau menabung untuk pensiun memiliki aspirasi rendah

dan risiko kurang dari investor yang berinvestasi terutama sebagai

hobi atau berspekulasi.

Analisis dalam dokumen ini didasarkan pada catatan transaksi semua

pelanggan dan data dari survei sampel pelanggan dari broker online terbesar di

Belanda. Karena pembatasan perdagangan, rekening properti mengecualikan anak

di bawah umur (usia <18 tahun). Kami juga mengecualikan rekening dengan nilai

awal untuk bulan kurang dari 250 euro dan profesional broker properti untuk

mencoba account aktif yang dimiliki oleh investor individu. Pembatasan ini

meninggalkan 65,325 rekening individu dengan lebih dari 9 juta transaksi dari

Januari 2000 sampai Maret 2006.

Hipotesis penelitian ini berhubungan dengan perbedaan individu di seluruh

spektrum preferensi investor. Dalam hal ini, terlalu percaya diri (overconfidence)

memimpin beberapa investor untuk melakukan perdagangan terlalu banyak,

sementara status quo bias disebabkan oleh investor lain yang melakukan

perdagangan terlalu sedikit (Goetzmann dan Kumar, 2008; Rantapuska, 2006).

Investor yang berlebihan dalam berdagang dapat mengarah ke kesimpulan akan

terlalu berani, sementara status quo bias mengarah pada pilihan yang lebih pemalu

dan kelambanan dalam bertindak melakukan transaksi perdagangan (Kahneman

dan Lovallo, 1993). Seperti dibahas di bawah, dalam kerangka kerja penelitian ini,

kedua fitur dapat dioperasikan secara bersamaan dengan hasil perdagangan yang

investor hanya sesekali, ketika keyakinan mereka cukup berani untuk

mengalahkan bias status quo.

151

BAB 25. BAGAIMANA RESIKO YANG

DIINVESTASIKAN: PERANAN PERLAKUAN

RISIKO, PERSEPSI RISIKO DAN

KEPERCAYAAN DIRI YANG TINGGI

Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk menganalisis faktor-faktor

penentu perilaku berisiko. Con-sistent dengan risiko-return model, kami

menyajikan bukti bahwa pengambilan risiko perilaku dalam konteks di mana sikap

investor terhadap risiko tercermin oleh persepsi subjektif risiko dan pengembalian

di luar harapan-harapan yang diinginkan. Analisis determinan keuangan perilaku

risiko juga penting bagi praktisi. Hal ini terutama benar karena penerapan

instrumen pasar keuangan direktif (MiFID), yang menyerukan lembaga keuangan

untuk memperhitungkan preferensi risiko pelanggan dalam hal mengambil risiko

dan akan profil risiko. Harus menentukan apakah hasil kami untuk keputusan

portofolio hipotetis dapat digeneralisasi dan menyederhanakan keputusan

portofolio yang sebenarnya. Untuk mencapai hal jenis penelitian ini, mungkin

memerlukan wawasan yang bekerja sama dengan bank dan menganalisis

keputusan portofolio klien Bank dalam hasil penelitian ini dengan jelas. Selain itu,

tentu akan menarik untuk menganalisis bagaimana faktor-faktor penentu

mengambil risiko perubahan perilaku dari waktu ke waktu dan bagaimana

perubahan ini berpengaruh dalam mengambil risiko perilaku tersebut, lebih

tepatnya, mungkin menarik untuk menentukan apakah sebelumnya investasi yang

sukses dapat mempengaruhi persepsi risiko atau terlalu percaya diri, seperti yang

diklaim dalam literatur.

Selain itu, penelitian ini telah menunjukkan bahwa terlalu percaya (yaitu,

miscalibration) berdampak pada pengambilan risiko perilaku, maka mungkin

memerlukan wawasan untuk menganalisis kemungkinan dalam mengurangi

tingkat terlalu percaya ini.

Studi dalam literatur psikologis menunjukkan bahwa umpan balik dapat

membantu mengurangi bias terlalu percaya (lihat gambaran sastra yang luas Balzer

et al (1989)), bagaimanapun, jenis komentar tentang isu-isu tampaknya menjadi

penting. Oleh karena itu, penelitian lebih lanjut juga dapat memeriksa cara yang

efektif untuk pelanggan debiasing. Baris lain menjanjikan penelitian akan

memeriksa pertanyaan pengukuran efisien sikap risiko keuangan. Penelitian ini

telah menunjukkan pula bahwa sikap risiko yang tidak setara keselamatan dalam

metode yang efisien untuk mengukur preferensi risiko, akan menarik untuk

152

dianalisis lebih teliti keandalan dan validitas dari alat bagan sikap pengukuran

risiko tersebut (Goldstein dkk (2008)).

Penelitian dan Analisis psy-chology dan keputusan telah memberikan banyak

bukti dari proses (dalam) varians (untuk gambaran tentang topik ini lihat

Lichtenstein, dan Slovic (2006)). Prosedur Varians menyiratkan bahwa metode

yang berbeda untuk mengukur konstruksi diberikan (seperti preferensi atau

persepsi) tidak dapat menyebabkan konstruksi kesatuan. Weber et al. (2005),

Deacon dan Hasseldine (2007) dan dokumen Vrecko dkk. (2009) bahwa format

presentasi mempengaruhi persepsi risiko dan, karenanya, juga mengambil risiko

dampak. Rettinger dan Hastie (2001), Weber dkk. (2002) dan Baucells dan Rata

(2006) menunjukkan bahwa perbedaan dalam risiko meliputi bidang konten yang

berbeda, seperti sektor keuangan (keputusan Investasi misalnya) dan kesehatan

(Gunakan misalnya sabuk pengaman), sebagian besar dapat dijelaskan oleh

perbedaan dalam persepsi risiko. Secara khusus, studi ini menunjukkan bahwa

persepsi risiko sangat bervariasi antara daerah isi yang berbeda.

Kesenjangan penelitian dapat terlihat pada hasil penelitian yang diperoleh yang

tambahkan oleh temuan Weber dan Hsee (1998), menunjukkan bahwa, termasuk

harapan moral hazard selain daripada varians dari hasil dalam tugas lotere yang

dapat meningkatkan kebaikan fit dari analisis regresi tersebut. Selain itu, hasil

penelitian ini juga konsisten dengan Johnson et al (2004) dan. Hanoch dkk. (2006),

yang menunjukkan bahwa harapan return subjektif dapat membantu memprediksi

perilaku mengambil risiko.

Salah satu implikasi dari penelitian ini adalah bahwa langkah-langkah tujuan risiko

seperti volatilitas historis dan return, tidak dapat menentukan keputusan tentang

perilaku risiko dan langkah-langkah subjektif, artinya risiko persepsi subjektif

return; historis return tampaknya menjadi prediktor sangat miskin dalam

mengambil kesimpulan terhadap risiko perilaku sebagai predictor ini. Dan adanya

perbedaan substansial antara persepsi subyektif dari estimasi risiko yang berasal

dari interval dan yang berasal dari skala Likert. Walaupun hasil ini juga

menunjukkan bahwa, konsisten dengan model teoritis (misalnya Odean (1998)),

bias perilaku seperti terlalu percaya diri dan optimisme yang berlebihan secara

signifikan yang dapat mempengaruhi perilaku. Penasihat investasi mungkin

mencoba untuk menggabungkan beberapa hasil ini dalam proses konsultasi

mereka dengan mengoreksi keyakinan investor yang salah. Koreksi ini dapat

dicapai dengan meningkatkan keingintahuan keuangan klien serta menunjukkan

kepada mereka bahwa investasi mereka yang diinginkan dapat lebih berisiko dari

yang dirasakan oleh mereka.

153

Penelitian ini menyajikan gambaran rinci tentang variabel dan langkah-

langkah yang digunakan selama penelitian ini. Semua variabel tersebut disebabkan

sebuah studi oleh kuesioner. Untuk versi pendek dari kuesioner dalam lampiran

yaitu antara lain membahas :

Pertama, kami mengukur persepsi risiko dan mengambil dua

pendekatan yang berbeda undian dan sikap moral hazard dalam risiko

keuangan.

Kedua, dari kuesioner ini digunakan untuk membuat catatan yang

berbeda dari terlalu percaya diri dalam konteks yang lebih luas.

Ketiga, bagian utama dari penelitian ini, subyek ditunjukkan lima

gambar dari pasar saham, yang menunjukkan perkembangan harga

saham selama lima tahun terakhir.

Keempat, bagian ini dirancang untuk mengukur risiko obyektif dan

subyektif dan langkah-langkah kembali dan pilihan portofolio yang

hasil.

Keempat bagian yang disebutkan di dalam bagian desain penelitian yang

akan dilakukan ini akan digunakan untuk mengukur keakraban dengan

pengetahuan investasi, dan variabel pribadi.

Untuk semua lima saham kami menimbulkan variabel-variabel berikut :

Risk Perception (Stocks)

Risk Taking (Stocks)

Risk Taking = f(Perceived Return; Risk Attitude; Risk Perception)

Subjective Expected Return (Stocks)

Subjective Expected Volatility (Stocks)

Better Than Average (Stocks)

Kerangka perilaku pengambilan risiko ini ditentukan oleh tiga komponen

utama, perceived returns, subjects' risk attitudes and perceived risks.

Reffects Persepsi (Saham) risiko yang dianggap berasal dari masing-masing

naik turunnya saham dan diukur pada skala Likert dari 0 sampai 10. Sekali lagi,

nilai yang lebih rendah dari persepsi risiko mengindikasikan bahwa subjek

merasakan risiko saham masing-masing lebih rendah. Untuk mengukur perilaku

pengambilan atau pilihan portofolio pada orang risiko, kami meminta mereka

untuk mengalokasikan 10 000 Euro antara saham tertentu dan aset bebas risiko

yang memberikan return tahunan sebesar 3%, dengan asumsi horizon investasi

setahun. Risiko variabel yang sesuai mengambil (Saham) mengambil nilai-nilai dari

0 hingga 100 dengan titik akhir 0 (100) menunjukkan bahwa subjek menghiasi

seluruh jumlah aset bebas risiko (risiko saham).

154

Untuk mengukur subjektif volatilitas yang diharapkan dan subjektif pengembalian

yang diharapkan dalam domain tindakan, kami meminta individu untuk harga

rata-rata lebih tinggi diharapkan sebagai negara dan batas rendah untuk interval

kepercayaan 90% dari harga dalam setahun. Lebih tepatnya, kami meminta Anda

untuk mempresentasikan apa yang mereka anggap sebagai batas atas dan bawah

sehingga hanya ada 5% kemungkinan bahwa harga dalam setahun akan berada di

bawah batas bawah dan 5% kemungkinan lebih besar dari batas unggul. Transform

semua perkiraan harga tiga untuk setiap mata pelajaran dan untuk semua lima

grafik saham pada perkiraan kembali. Oleh karena itu, skor Anda lebih baik

daripada rata-rata (saham), yang mewakili perbedaan antara dua tanggapan akan

positif.

Kami juga menemukan bukti area domain yang spesifik yang terkandung

dalam data penelitian ini. Mengidentifikasi faktor-faktor penentu pengambilan

perilaku mungkin tidak hanya bervariasi antara dua bidang pembahasan isi yang

sangat berbeda, sebagaimana telah ditunjukkan oleh Weber et al. (2002), tetapi

bahkan dalam bidang investasi. Penelitian ini menunjukkan bahwa faktor-faktor

penentu perilaku berisiko dalam undian yang berformance tidak perlu mampu

memprediksi pengambilan risiko di saham investasi dan sebaliknya.

155

BAB 26. SIAPA, KAPAN DAN MENGAPA MENGHADAPI

RISIKO: DETERMINAN ATAS PERUBAHAN

INVESTOR MENGHADAPI RISIKO

Temuan dalam penelitian ini sangat berguna bagi praktisi perbankan, yang

menunjukkan bahwa sikap terhadap risiko - jika diukur dengan benar dan tanpa

efek membingungkan - tampaknya cukup stabil dan bahwa perubahan dalam

mengambil risiko tampaknya disebabkan oleh perubahan risiko dan ekspektasi

return, tidak disebabkan oleh perubahan dalam sikap risiko dan setidaknya tidak

secara langsung berdampak pada perubahan sikap tersebut, dengan perubahan

yang ada di pasar atau kinerja yang terjadi baru-baru ini dapat bersifat pribadi.

Jadi, praktisi dapat mendesak (mis. Dengan MiFID di Uni Eropa (2006)) untuk

mendapatkan profil risiko klien mereka dan preferensi risiko yang dapat

mengklaim sikap memicu risiko yang seharusnya tidak dilakukan secara

triwulanan.

Data penelitian ini menunjukkan risiko investor dan ekspektasi return investor

dipengaruhi oleh peristiwa baru-baru saja terjadi dan berubah secara drastis dari

waktu ke waktu yang dapat membuat sejumlah cara yang konsisten dengan teori

yang tidak rasional. Maka penelitian ini harus dapat menyelidiki variabel lain

dalam pengambilan unit perilaku risiko. Kita tahu dari penelitian sebelumnya yang

terlalu percaya diri dan optimisme (Nosic dan Weber 2010) dan optimisme bahkan

dapat mengantisipasi orang lain harus dapat mengambil risiko yang lebih besar.

Mungkin ada faktor psikologis lain yang belum diselidiki.

Bukti yang bersifat anekdot menunjukkan bahwa mengambil risiko investor

pribadi, yaitu, distribusi kekayaan terhadap risiko dan bebas risiko aset, dapat

bervariasi secara substansial dari waktu ke waktu dalam menanggapi peristiwa.

Menurut Deutsche Aktieninstitut (2008), 6,2 juta orang di Jerman diadakan

beberapa kekayaan mereka di saham secara langsung pada tahun 2000 pada

puncak boom internet, sedangkan jumlah ini turun menjadi hanya 3,5 juta akhir

2008, selama krisis keuangan. The Wall Street Journal (2008) juga melaporkan

dalam sebuah artikel pada tanggal 5 Desember 2008, sebagai tanggapan terhadap

peristiwa-peristiwa dramatis di pasar keuangan, investor menarik $ 72 juta dana

saham pada bulan Oktober saja dan pindah mereka uang kepemilikan obligasi

pemerintah dan uang tunai.

Hal ini konsisten dengan efek disposisi yang diidentifikasi oleh Odean (1998)

dan M. Weber dan Camerer (1998), di mana investor lebih enggan untuk

kehilangan dengan menjual saham daripada memenangkan saham. Thaler dan

Johnson (1990), di sisi lain, menemukan efek sebaliknya, yaitu peningkatan risiko

156

taking setelah keuntungan kerugian setelah itu, yang mereka sebut efek rumah

uang. M. Weber dan Zuchel (2005) dan kemudian didamaikan terhadap eskalasi

komitmen dan efek rumah uang dengan menunjukkan bahwa pengaturan hal-hal

situasi.

Beberapa studi sebelumnya dalam literatur yang dianalisis hanya mengubah

pengambilan risiko (lihat misalnya Malmendier dan Nagel (2011)), dengan harapan

(lihat misalnya Vissing-Jorgensen (2003)), atau dalam sikap risiko (lihat Sahm

contoh (2007)) ,

Kesenjangan Penelitian ini dapat terlihat dari hasil penelitian yang diperoleh

yang menunjukkan bahwa mungkin ada baiknya bagi para profesional untuk

memperoleh risiko klien mereka dan ekspektasi return yang lebih sering dan

memberikan beberapa komentar korektif pada akhir interval yang teratur

(misalnya pada setiap akhir tahun kalender), karena investor subyektif tampak

terus-menerus diremehkan dan kurang dihargai oleh adanya volatilitas pasar, yang

dengan menempatkan harapan atas ketakutan- ketakutan kerugian atas

perdagangan/ transaksi investasi yang mereka lakukan.

Pengamatan terhadap resiko yang dihadapi, konsisten dengan Hipotesis 1 (a),

bahwa persentase saham mereka untuk £ 100.000 bahwa investor bersedia untuk

dimasukkan ke pasar (Berbagi FTSE-Semua) bervariasi secara substansial. Pada

tingkat individu-subjek, peneltian ini menemukan beberapa variasi yang lebih dari

56% dari mereka yang berpartisipasi dalam semua empat putaran yang dilaporkan

sendiri dimana skor tidak mengubah sikap mereka terhadap risiko yang lebih dari

satu titik pada skala Likert 7 poin. Ini stabilitas sikap risiko yang sejalan dengan

temuan pada saat Sahm (2007) dan Baucells dan Villasis (2010) dengan mendukung

Hipotesis 1 (b). Konsisten dengan Hipotesis 1 (c), ekspektasi risiko berubah drastis

dari waktu ke waktu, dengan cara yang sangat konsisten dengan kegiatan aktivitas

pasar. Ekspektasi return sama-sama variabel yang lainnya dari waktu ke waktu,

konsisten dengan Hipotesis 1 (c), meskipun risikonya kurang daripada yang

diharapkan. Hasil kami konsisten dengan Hipotesis 1 (a) sampai (c).

Ada alasan untuk berharap bahwa orang-orang mengambil risiko bervariasi

September08 June09, termasuk setidaknya satu kecelakaan pasar yang besar di

bulan pertama, dengan hipotesis sebagai berikut:

H1a : Keuangan mengambil risiko bervariasi selama periode survei, yaitu proporsi

alokasi awal dari £ 100.000 diinvestasikan di pasar saham Inggris (FTSE All

Share-) dan tidak bebas risiko aset dengan tingkat yang bunga yang dijamin

sebesar 4% secara statistik berbeda dari waktu ke waktu.

157

H1b: sikap terhadap risiko akan stabil selama periode survei, yaitu, sikap yang

dilaporkan sendiri untuk risiko yang tidak akan berbeda secara statistik dari

waktu ke waktu.

H1c: risiko dan ekspektasi return berfluktuasi selama periode sampel, yang

mengatakan, secara statistik berbeda dari waktu ke waktu.

H1d: perubahan dalam mengambil risiko akan dimediasi oleh perubahan risiko

dan ekspetasi return.

H2: ukuran subjektif risiko dan ekspetasi return memprediksi risiko yang lebih baik

daripada mengambil pengukuran digital, yang mengatakan tindakan subjektif

risiko dan harapan mewakili proporsi yang lebih besar dari varians dalam

mengambil risiko ukuran ekspektasi numerik di seluruh investor.

Kerangka sampling dalam penelitian bertujuan untuk menguji hubungan antara

variabel-variabel penelitian. Hal ini memungkinkan kita untuk memeriksa

mekanisme atau saluran yang mengambil risiko dapat berubah dari waktu ke

waktu. Fitur lain yang kebetulan dari studi kami adalah kenyataan bahwa survei

pertama dilakukan pada awal September08, yaitu, sebelum volatilitas ekstrim di

pasar keuangan. Oleh karena itu, kita bisa menganalisis pengaruh turunnya harga

saham sikap risiko yang besar dan harapan dan sikap dengan membandingkan

harapan hanya sebelum krisis selama dan setelah krisis, menggunakan panel yang

sama investor. Sementara hanya manipulasi langsung dari risiko dan harapan

kembali pasti akan membentuk peran kausal dalam mengubah pengambilan risiko,

dalam-subjek kita berulang langkah-langkah desain dan hasil analisis

menunjukkan bahwa mediasi diamati perubahan risiko selama periode survei

adalah hasil dari perubahan dalam perasaan subjektif tentang risiko pasar masa

depan dan perubahan kembali dan risiko sikap.

Data diperoleh dari

o Survey Respondents and Procedure

o Survey Design

o Differences in Responses between Groups With Different Response Rates

Selain itu, hasil kami sangat kuat, yang mengatakan, tetap pada dasarnya sama jika

kita menganalisis perbedaan kepada investor yang berpartisipasi dalam tiga atau

empat atau jika kita memasukkan semua pengamatan setiap saat. Semakin tinggi

tingkat persepsi risiko pasar dalam siklus saat ini, semakin kecil risiko yang

diambil dalam putaran. Regresi bahkan dengan perkiraan numerik dari harapan

daripada yang subjektif menunjukkan bahwa perubahan dalam ekspektasi tidak

dapat menjelaskan variasi numerik dalam mengambil risiko, mengonfirmasikan

pada hipotesis 2.

158

BAB 27. ASAL – USUL PERILAKU

Penjajaran bukti empiris yang menarik dari efisiensi pasar dengan bukti empiris

dan eksperimental sama menariknya dari irasionalitas yang jelas dan perilaku

yang berlainan yang menyarankan bahwa perilaku manusia tidak dapat ditentukan

semata-mata oleh pertimbangan ekonomi, tetapi adalah, sebaliknya, penggabungan

dari beberapa pengambilan keputusan, termasuk naluri, emosi dan logika - yang

menghasilkan tindakan yang akan diamati. Dan karena kepentingan relatif dari

kekuasaan keputusan ini bervariasi dari waktu ke waktu dan keadaan yang

berbeda-beda, bahkan untuk individu tertentu, tidaklah mengherankan bahwa

meskipun berabad-abad analisis intens dan perdebatan masih sangat sedikit

konsensusnya di kalangan ekonom, psikolog dan ahli biologi tentang bagaimana

model perilaku.

Salah satu ide yang paling berpengaruh dalam ilmu sosial adalah hipotesis

pasar efisien dari Samuelson (1965) dan Fama (1970), pengertian bahwa harga pasar

"secara penuh merefleksikan semua informasi yang tersedia." teori aneh dgn

mudah memperdaya orang awam namun mendalam bahwa telah menjadi subyek

penelitian intens dan perdebatan, melemparkan ribuan penyelidikan empiris

banyak konsekuensi yang spesifik dari perilaku manusia. Hasil ini telah

dikonfirmasi begitu sering dalam banyak konteks yang Jensen (1978)

menyimpulkan bahwa "tidak ada proposisi lain di bidang ekonomi yang memiliki

bukti empiris lebih solid mendukung hipotesis pasar yang efisien."

Beberapa perilaku ini telah menjadi subyek banyak kontroversi, dan ini yang

disebut dengan "bias perilaku" yang diucapkan terutama ketika berhadapan

dengan unsur-unsur risiko dan probabilitas. Dua dari prasangka paling mendasar

adalah penolakan atas suatu kerugian (Tversky dan Kahneman, 1974, Kahneman

dan Tversky, 1979) (kecenderungan untuk mengambil risiko yang lebih besar

ketika memilih antara dua jenis potensi kerugian dan resiko yang kecil dalam

memilih antara dua manfaat potensial) dan kebetulan kesempatan, juga dikenal

sebagai "hukum yang sesuai" atau "Herrnstein Act" (Grant, semacam ikan dan

Hornseth, 1951, Hake dan Hyman, 1953, Herrnstein, 1997, Vulcan, 2000)

(kecenderungan untuk secara acak memilih antara kepala dan antrian ketika

diminta untuk menebak hasil dari serangkaian Toss mata uang parsial, di mana

fungsi acak bertepatan dengan probabilitas mata uang parsial).

Hubungan antara perilaku dan keberhasilan suatu reproduksi dalam suatu

model pemilihan biner adalah kunci sebagai penjelasan evolusioner dari berbagai

perilaku yang biasa terlihat di banyak spesies hewan. Sementara pengambilan

resiko, keengganan rugi, kemungkinan suatu pilihan kebetulan dan bentuk-bentuk

159

perilaku yang lebih umum mungkin tampak acak dan tidak optimal bagi individu,

perilaku yang bertahan sepanjang waktu dan di banyak spesies justru karena

mereka yang optimal dari suatu komunitas penduduk. Selain itu, sebagai

perubahan kondisi lingkungan, Anda juga dapat mengubah perilaku pertumbuhan

yang optimal dalam menanggapi tekanan selektif baru, jadi tindakan misterius

yang tidak menentu terhadap spesies tertentu mungkin akan lebih adaptif dan

bukan hanya tidak rasional.

Desain penelitian menunjukkan hasil penelitian bahwa keengganan kerugian

bukanlah sebuah fenomena yang stabil, namun tergantung pada hubungan antara

resiko tambahan dan total ekuitas. Sebagai kekayaan agregat dalam penurunan

ekonomi, kehilangan perilaku keengganan biasanya lebih umum di populasi, tapi

selama periode kemakmuran, akan ada perilaku lainnya. Pemahaman yang lebih

baik dari pola ini memungkinkan konsumen, investor dan pembuat kebijakan

untuk mengelola risiko secara lebih efektif.

Dari perspektif evolusi, pasar keuangan tidak efisien atau tidak rasional, hanya

beradaptasi (petani dan Lo, 1999; Lo, 2004, 2005). Singkatnya, perilaku yang

dihasilkan dalam rangka evolusi kita dapat menjadi "roh binatang" bahwa Keynes

(Keynes, 1936) melaporkan tujuh dekade yang lalu, dan tampaknya masih

merupakan kekuatan yang harus diperhitungkan saat ini.

Bukti dari psikologi, perilaku ekonomi dan keuangan, ilmu saraf kognitif dan

biologi telah menunjukkan inkonsistensi signifikan dan abadi antara Homo

economicus dan Homo sapiens, ketidakkonsistenan yang mempertanyakan

predikat teori utilitas, keseimbangan ekspektasi rasional, termasuk hak untuk

harga, yang merupakan dasar pasar efisien dan jauh dari sisa ekonomi neoklasik

dan keuangan. Krisis keuangan sekarang (2007 – 2009) hanya menambah bahan

bakar lebih banyak kebakaran kini yang mengancam bangunan pasar yang efisien.

Ide pengacakan perilaku ini sangat sulit untuk berdamai dengan paradigma

ekonomi standar dari teori utilitas yang diharapkan di mana perilaku individu

tidak sepenuhnya stokastik dan ditentukan oleh fungsi utilitas, keterbatasan

anggaran dan hukum probabilitas yang mengatur lingkungan investasi. Kedua

jenis melibatkan prasangka yang jelas tidak rasional, yang mengatakan, pilihan

suboptimal individu, namun perilaku ini telah diamati dalam ribuan subyek

manusia geografis selama beberapa decade.

Kerangka penelitian ini juga dapat menjelaskan beberapa kontradiksi dan

ketidakstabilan dalam tes percobaan tentang loss aversion tersebut. Salah satu

sumber ketidakstabilan yang potensial adalah kenyataan bahwa desain

eksperimental yang khas menawarkan set yang tetap sama pilihan perilaku

tersebut untuk semua thread dalam percobaan tertentu, sebuah protokol standar

160

yang mempertahankan identik "perawatan di subjek untuk memproses hasil yang

sebanding antar individu dalam suatu komunitas

Model penelitian ini terdiri dari sebuah populasi individu awal (tidak harus

manusia) yang hidup tanpa batas waktu dan terlibat dalam keputusan biner

tunggal yang memiliki konsekuensi sebagai jumlah hasil keturunan yang acak.

Sejauh ini bahwa perilaku mereka berkaitan dengan perilaku yang berkelanjutan

terus menerus, perilaku yang lebih reproduktif karena adanya kekuatan seleksi

alam. Meskipun jelas dari pengamatan sudut pandang biologi, ini memberikan

implikasi yang mengejutkan khususnya untuk jenis perilaku yang berkelanjutan

dari waktu ke waktu, perilaku yang mungkin merupakan bawaan untuk organisme

hidup. Seperti perilaku individu yang tidak sepenuhnya stokastik dan ditentukan

oleh fungsi utilitas, keterbatasan anggaran dan hukum probabilitas yang mengatur

lingkungan.

161

BAB 28. PERILAKU INVESTOR YANG ASIMETRIK

ANTARA SISI PEMBELI DAN PENJUAL

Pengujian terhadap perilaku investor asing dan domestik institusional dan

individu, dalam membeli dan menjual operasi di pasar negara berkembang

menjadi semakin beragam. Beberapa studi menunjukkan bahwa beberapa investor

seperti investor asing adalah pedagang umpan balik positif, sementara yang lain

yang bertindak sebaliknya. Bukti tentang manfaat informasi tentang berbagai jenis

Investor juga bervariasi dan kontroversial. Beberapa studi menunjukkan bahwa

investor asing lebih banyak informasi daripada investor dalam negeri, sementara

yang lain berpendapat bahwa investor domestik memiliki keunggulan informasi.

Mengingat pesatnya pertumbuhan investasi portofolio internasional dan

meningkatnya integrasi pasar modal dunia, investor mengkaji perilaku berbagai

jenis keuntungan perdagangan dan untuk memahami implikasi untuk informasi

investor sangat penting.

Hasil ini memiliki implikasi penting bagi informedness jenis yang berbeda pada

investor. Dalam semangat model asimetri informasi, ini bukti perbedaan dalam

Surat Pemberitahuan sebelum pembelian dalam jumlah besar dan penjualan untuk

jenis tertentu investor dapat diartikan sebagai arti informedness relatif investor

tersebut. Mereka juga berspekulasi bahwa harapan investor asing kurang

informasi lebih sensitif terhadap informasi baru dan, akibatnya, mereka bereaksi

untuk informasi lebih elastis dari investor domestik lebih banyak informasi.

Seorang investor lebih banyak informasi memiliki sinyal yang lebih rinci dan

informasi lebih berkualitas. Oleh karena itu, teori informasi asimetris berarti bahwa

seorang investor yang lebih tepat adalah lebih mungkin untuk membeli saham

setelah periode singkat sebelum pasar saham setelah peningkatan tajam dalam

pembelian. Akibatnya, pembelian kembali sebelum dilakukan oleh investor

informasi lebih kemungkinan akan kembali sedikit sebelum membeli oleh investor

telah memberitahukan sedikit.

Penelitian ini melaporkan bukti perdagangan umpan balik positif oleh semua

jenis investor pada perdagangan buyside, kecuali penjual adalah investor institusi

asing. Penelitian sebelumnya menunjukkan perdagangan umpan balik positif oleh

investor institusi asing di pasar berkembang dan pasar emerging (Froot et al., 1998),

investor institusi di Amerika Serikat (Badrinath dan Wahl, 2002), penduduk non-

investor institusi asing di Korea (Kim dan Wei, 2002), investor asing di Korea (Choe

et al, 1999.), investor asing di Finlandia (Grinblatt dan Keloharju, 2000a), investor

asing di Jepang (Karolyi, 2002) dan investor asing Swedia (Dahlquist dan

Robertsson, 2004). Temuan penting lainnya dari studi ini adalah bahwa jenis

162

investor, kecuali investor institusi asing, pedagang meniadakan Sellside tersebut.

Ada temuan sebelumnya meniadakan perilaku investor asing dan investor

domestik (Choe et al, 1999.), Investor asing di Jepang (Hamao dan Mei, 2001),

investor asing di Korea (Choe et al. 1999 ), investor domestik di Finlandia (Grinblatt

dan Keloharju, 2000a dan 2000b), Jepang institusional investor (Karolyi, 2002),

investor institusi asing yang berada di Korea (Kim dan Wei, 2002) dan investor

individu di Amerika Serikat (Barber dan Odean2000). heterogen perilaku investor

telah ditemukan di Amerika Serikat juga. Sebagai contoh, De Bondt (1993) meneliti

dampak keterwakilan terhadap perilaku dan melihat bahwa beberapa orang

bertindak sebagai pengikut trend dan hukum lain sebagai melawan arus. Pada

pertanyaan tentang jenis informedness relatif investor, Grinblatt dan Keloharju

(2000a), Froot dan Ramodorai (2001) dan Seasholes (2004) menunjukkan bahwa

orang asing lebih informasi dari investor lokal, sementara Choe dkk . (2001) dan

Hau (2001) memberikan bukti bahwa investor asing kurang informasi dari investor

domestik. Jadi, dengan menggunakan metode yang berbeda, penelitian

sebelumnya menunjukkan bukti berbagai jenis investor dengan perdagangan

umpan balik perilaku positif dan denier di banyak pasar, baik pasar negara maju

dan berkembang di seluruh dunia.

Informasi asimetris model Brennan dan Cao (1997) dan Brennan et al (2005),

ketika investor domestik lebih informasi daripada informasi investor asing kurang

lebih investor asing investor bullish (bearish) dan domestik membeli (jual) ketika

kembali kenaikan (penurunan), sehingga dalam perilaku mengikuti tren investor

asing.

Kesenjangan penelitian terlihat pada hasil empiris yang diperoleh dari

penelitian ini yang berpangkal pada pertanyaan tentang hubungan antara return

dan arus yang menghasilkan bukti perilaku yang luar biasa dari investor. perilaku

Investor bervariasi tergantung pada apakah perdagangan berada pada Buyside

atau Sellside. Kecuali penjual adalah investor institusi asing, semua empat kelas

investor menunjukkan bukti kuat perdagangan ketika mereka membeli umpan

balik positif dan perdagangan meniadakan saat mereka jual.

Dalam konteks hasil yang dilaporkan, tingkat pengembalian yang berbeda pada

sellside menyiratkan bahwa investor domestik lebih informasi dari investor asing,

investor individu lebih informasi dari investor institusi, investor institusi domestik

lebih informasi dari investor institusi investor individu asing yang lebih tepat dari

investor individu domestik. investor institusi asing tidak menunjukkan perilaku

yang jelas menunjukkan bahwa mereka adalah yang paling informasi tentang

sellside tersebut.

163

Mengapa investor asing akan lebih informasi dan pembeli informasi kurang

pada Sellside? Alasan masuk akal adalah bahwa investor asing akan menghabiskan

waktu yang relatif lebih banyak dan upaya untuk benar-benar, data dari penelitian

ini menunjukkan bahwa 78% dari nilai transaksi investor asing telah disalurkan

melalui empat broker berafiliasi dengan luar negeri selama akuisisi contoh period.

information akuisisi sampel, analisis keamanan, dan seleksi sebelum masuk ke

posisi daripada ketika mereka keluar dari posisi. Mereka harus membenarkan

alasan keputusan pembelian berdasarkan faktor-faktor seperti proyeksi laba dan

penilaian. Namun, ada kemungkinan bahwa faktor lain, seperti keputusan alokasi

aset dan negara, bisa menjelaskan ini terhadap perilaku investor institusi asing.

Informasi hipotesis asimetri dapat diperpanjang untuk menjelaskan perbedaan

dalam perilaku dalam tipe investor sellside sebaik mungkin. Seorang investor lebih

banyak informasi dapat menjual saham dengan harga yang lebih tinggi bahwa

seorang investor memiliki sedikit informasi, yang menghasilkan keuntungan yang

lebih besar sebelum dijual oleh penanam modal informasi yang paling. Besarnya

perbedaan harga bisa berfungsi sebagai proxy untuk asimetri informasi antara dua

jenis investor. asimetri informasi lebih lanjut semakin tinggi perbedaan antara

harga di mana investor informasi paling informasi dan kurang menjual saham.

Permasalahan metode penelitian dari studi ini menemukan bahwa pembelian

dan penjualan dari semua kelas investor abnormal return positif yang terkait

dengan simultan dapat diandalkan, kecuali ketika investor institusi asing jual. Hal

ini masuk akal bahwa efek positif dari harga atau informasi yang terkandung

dalam pembelian mendominasi informasi berpotensi negatif atau harga yang

berhubungan dengan penjualan, menyisakan saldo positif. Tidak ada bukti yang

dapat diandalkan momentum harga atau penyesuaian akibat pembelian dan

penjualan oleh setiap kelas investor. Pembelian dan penjualan menunjukkan efek

positif kecil di harga permanen, kecuali ketika investor institusi asing jual.

Penjualan oleh investor institusi asing tidak menyebabkan harga efek yang jelas

setelahnya.

Dengan demikian, ada bukti kuat perilaku asimetris investor pada buyside dan

sellside. investor institusi asing berperilaku berbeda dari semua investor lain dalam

penjualan mereka tidak terpengaruh oleh kinerja pendapatan saham baru-baru ini.

Temuan ini menunjukkan bahwa keputusan penjualan mereka didorong oleh

faktor lain, seperti perubahan di negara ini, dan keputusan alokasi aset.

Dataset unik ini digunakan yang berasal dari pasar yang sedang berkembang

Sri Lanka, studi ini meneliti hubungan antara return dan arus modal yang

mewakili investor institusi domestik, investor individu domestik, investor institusi

dan investor asing dengan tujuan utama untuk memahami perilaku investor

164

Buyside Sellside dan individu. Penelitian ini dissects omset seluruh matriks di

pasar menjadi 16 perdagangan antara investor mungkin dan memeriksa dinamika

hubungan antara return saham dan arus. Hubungan antara return dan aliran

diselidiki dengan pendekatan event-studi untuk antar-hari.

Selain data yang digunakan dalam penelitian ini adalah unik, makalah ini

dimotivasi oleh hasil empiris yang menunjukkan sejumlah pandangan penting ke

dalam perilaku dari berbagai jenis investor komersial di pasar yang sedang

berkembang.

Pertama, hasil memberikan bukti meyakinkan perilaku investor pada

perdagangan Sellside Buyside versus asimetris.

Kedua, berbeda dari penelitian sebelumnya, kemampuan untuk memeriksa

perdagangan semua jenis investor dan perdagangan antara jenis investor (antar-

investor perdagangan) memungkinkan buku ini untuk sepenuhnya

menggambarkan kekuatan relatif dari umpan balik positif dan perilaku negator

antara jenis investor.

Ketiga, studi ini memberikan wawasan penting dalam perdagangan oleh

investor institusi. Sementara investor institusi asing bertindak sebagai pedagang

umpan balik positif dalam Buyside ketika membeli dari investor individu,

investor institusi domestik dan investor individu domestik, tidak menunjukkan

perilaku ini ketika mereka membeli dari investor institusi asing lainnya.

Data berisi semua kegiatan operasional harian semua investor, yaitu asing dan

domestik, masing-masing dibagi menjadi institusional dan individu, selama 12

tahun antara tahun 1993 dan 2004. Data merupakan hari terpanjang data terpilah

alam ini telah dibahas dalam surat berharga pasar berkembang. Frekuensi yang

tinggi data penelitian membuatnya lebih menarik dan statistik handal dalam

mendeteksi hubungan antara return dan arus yang dinyatakan tersembunyi di

dalam data bulanan atau kuartalan digunakan dalam pekerjaan yang paling

sebelumnya. Data memungkinkan klasifikasi perdagangan masing-masing dengan

identitas pembeli dan penjual pada empat jenis investor, investor institusi

domestik, investor individu domestik, investor institusi asing dan investor individu

(lihat Gambar 1). Perpotongan tiap Buyside investor dan inverter sellside

menghasilkan matriks 16 transaksi yang mungkin terjadi antara keempat jenis

investor. Kemampuan untuk mengkaji perilaku arus modal melalui semua jenis

investor dalam pasar tunggal membuat penelitian ini sangat unik dan menarik.

Gambar. 1. matriks turnover harian pasar saham Sri Lanka

165

Kontribusi perdagangan antara investor masing-masing kelas untuk turnover

harian pasar (nilai saham yang diperdagangkan). Kelas investor adalah investor

institusi domestik (DC), investor individu domestik (DI), investor institusi asing

(FC), dan investor individu asing (FI).

166

BAB 29. ANALISIS FUNDAMENTAL, TEKNIKAL DAN

PROGRAM METASTOCK

Apa yang harus dilakukan oleh seseorang yang mempunyai uang?

Menyimpan uangnya dibank dalam ujud deposito dan dapat tidur nyenyak

ataukan diinvestasikan kebidang lainnya. Investasi dapat dilakukan di riil asset

seperti tanah, rumah, emas, membuka toko, warung, membeli lukisan dan riil asset

lainnya. Investasi juga dapat dilakukan di financial asset seperti valas, obligasi,

saham, SBI, dan financial asset lainnya (di capital market maupun di money market).

Investasi di pasar modal merupakan alternatif yang perlu dipertimbangkan

oleh orang yang ingin melakukan investasi di financial assets. Penilaian harga

sekuritas yang diperdagangkan di pasar modal perlu dianalisis baik secara

fundamental maupun teknikal. Para akademisi lebih cenderung menggunakan

analaisis fundamental yang menggunakan ratio-ratio keuangan, prestasi earnings,

dan dividen daripada menggunakan analisis teknikal atau sering disebut sebagai

tape watcher/chartist yang menitikberatkan pada grafik-grafik yang lebih disukai

oleh para praktisi. Dasar pemikirannya adalah pada asumsi yang digunakan.

Akademisi lebih mempercayai bahwa harga yang terjadi di pasar saham

bersifat Identically Independent Distributed (IID) atau terdistribusi secara identik dan

independen, tidak ada hubungan kausalitas antara harga historis, harga sekarang,

maupun harga dimasa akan datang. Harga yang terjadi benar-benar saling asing

karena dasar pemikirannya pada teori random walk. Teori ini menyatakan bahwa

harga yang terjadi bersifat random dan tidak berpola serta tidak dapat dipengaruhi

dan tidak dapat diprediksikan. Dalam jangka panjang untuk menilai harga saham

diperlukan prediksi berdasarkan atas harga teoritis atau nilai intrinsiknya. Future

earning merupakan pedoman yang penting yang tercermin pada ekspektasi

dividen. independen, tidak ada hubungan kausalitas antara harga historis, harga

sekarang, maupun harga dimasa akan datang.

Kebalikannya, para praktisi lebih mempercayai pada analisis teknikal yang

tidak terlalu risau dengan pertimbangan future earning dan dividen. Dasar

pemikirannya adalah tidak seorangpun yang tahu secara pasti apa yang akan

mempengaruhi prospek earning maupun pembayaran dividen (Malkiel, 1990: 31).

Yang terpenting adalah bagaimana memprediksikan rata-rata opini yang akan

terjadi dan belajar dari hal-hal dimasa lalu agar tidak mengalami hal yang

sama dimasa depan. Artinya, kecenderungan atau trend harga merupakan faktor

penting dari analisis teknikal. Selain trend rata-rata pergerakan (moving average)

juga dipergunakan untuk menaksirkan rata-rata opini yang tercermin pada

gerakan harga.

167

Untuk mendapatkan hasil yang optimal kedua pendekatan tersebut

biasanya digunakan dalam menilai harga saham dan membantu membuat

keputusan investasi. Untuk analisis fundamental dapat dipelajari pada text book

investasi, teori portfolio dan manajemen risiko. Analisis teknikal banyak dipelajari

dalam training-training pasar modal. Paper ini, penekanan pada kiat-kiat menilai

saham dan bagaimana teknik untuk memperoleh gain di pasar modal dengan

menggunakan analisis fundamental dan analisis teknikal serta software yang biasa

digunakan dalam analisis teknikal, yaitu Metastock.

Paper ini disusun dengan urutan bab I adalah Pendahuluan, dilanjutkan bab

II. mengungkapkan kiat-kiat dalam berinvestasi di pasar saham. Bab III mengenai

analisis fundamental, Bab IV analisis teknikal diteruskan dengan bab V

pengoperasian program metastock.

II. KIAT-KIAT BERINVESTASI DI PASAR SAHAM

Sebelum membicarakan kiat-kiat berinvestasi di pasar saham perlu

diketahui lebih dahulu mitos-mitos yang terjadi di pasar saham yang sering

menjerumuskan calon investor dan investor dalam pengambilan keputusan

berinvestasi (Diliddo, 1998).

A. Mitos dalam Pasar Saham

Ada lima (5) buah mitos dalam pasar saham.

1. Price to earning ratio (P/E) memberikan informasi bahwa apakah suatu

saham mahal atau murah.

Rasio P/E mudah diketahui baik dari koran, majalah, ataupun publikasi

laporan saham (misal, Bisnis Indonesia, Warta Ekonomi, Wall Street Journal)

tetapi P/E tidak memberikan arti apapun untuk menilai saham. Tidak bisa

dengan mudahnya membandingkan suatu perusahaan A yang mempunyai

P/E 7 dengan saham B yang mempunyai P/E 14 dan kemudian dikatakan

bahwa perusahaan dengan P/E 14 mencerminkan harga yang lebih murah

atau justru lebih mahal. Dibutuhkan informasi lainnya. Yang dibutuhkan

investor adalah value to price ratio. Dengan value to price ratio investor dapat

menentukan dengan cepat apakah suatu saham dijual dengan harga yang

murah atau mahal. Untuk mengetahui value to price ratio dibutuhkan rumus

dan teori mengenai nilai intrinsik yang cukup komplek dan membutuhkan

lebih banyak waktu. Untuk keputusan segera value to price ratio tidak cocok

untuk digunakan.

168

2. Adanya asumsi bahwa risiko yang tinggi diperlukan untuk membuat

banyak uang dalam pasar saham.

Persepsi mengenai risiko tinggi dalam melakukan investasi tidak semata-

mata tanpa alasan. Menginvestasikan uang dalam saham adalah jalan yang

terbaik dari rata-rata orang untuk meningkatkan kesejahteraannya. Kadang

lebih aman daripada menginvestasikan uang pada real estate, lukisan atau

benda-benda antik, ataupun pada real assets lainnya. Investor dapat

memperoleh banyak uang dalam membeli saham pada risiko yang rendah

jika:

a. membeli saham dengan konsisten dengan predictable earning growth;

b. membeli saham dengan earning growth rates yang sama atau lebih

besar dari jumlah tingkat inflasi sekarang dan tingkat bunga yang

berlaku;

c. jangan investasikan lebih dari 10% uangmu dalam satu buah saham

saja;

d. jangan memiliki lebih dari 2 saham dalam industri yang sama;

e. jangan masukkan seluruh uangmu dalam pasar saham tetapi

distribusikan ke investasi lain sepanjang waktu;

f. membatasi risiko dengan menggunakan stop-sell order dan stop-loss

(prosentase dalam menanggung rugi untuk menghindari kerugian

lebih banyak).

Saham dengan predictable earnings growth yang konsisten adalah saham

teraman yang dapat dibeli. Sebuah portofolio dengan rata-rata earnings

growth rate paling minim 14% per tahun mempunyai kemungkinan nilainya

akan menjadi dua kali lipat dalam lima tahun. Dalam 20 tahun nilainya akan

meningkat 1.500 %. Jika anda membeli 10 buah saham dan memberi batasan

kerugian pada setiap saham maksimal 10% dengan menggunakan stop-sell

orders, maka risiko portofolio totalnya hanya 10% karena risiko untuk setiap

saham hanya 1%. Adakah investasi lain yang seaman ini?

3. Membeli saham pada saat harga turun dan menjualnya pada saat harga

naik

Mitos ini adalah kata-kata bijak kumo yang menyatakan bagaimana

memperoleh uang dalam pasar saham, yaitu membeli rendah dan menjual

tinggi. Hal ini tidak benar. Persoalan ini timbul karena investor bingung

dengan pendapat konvensional yang mengasumsikan bahwa jika harga

saham bergerak turun berarti harga rendah dan jika harga bergerak naik

berarti harga tinggi. Sebagai konsekuensinya, investor membeli saham pada

saat harga turun dan menjualnya pada harga tinggi. Hal ini merupakan

169

suatu keputusan yang buruk. Seharusnya, saham dibeli karena ada

ekspektasi harga akan naik, dan sebaliknya jika ekspektasinya harga akan

turun. Jadi logika yang benar adalah membeli saham pada saat harga mulai

naik dan menjualnya pada saat harga mulai turun. Yang terbaik untuk

membeli saham adalah pada saat harga dititik balik ke atas (concave) di atas

harga old high-nya. Pada saat ini jika saham dinilai dengan benar (fairly

valued) maka tidak akan terjadi kerugian dan harga akan melaju naik.

4. Untuk menghindari inflasi dilakukan hedging

Bertahun-tahun para broker saham dan salesmen danareksa selalu

menyatakan bahwa saham sebaiknya di hedge untuk menghindari risiko

adanya inflasi. Pernyataan tersebut dapat dikatakan benar tetapi juga dapat

dikatakan salah, tergantung darimana kita melihatnya. Kenaikan inflasi

akan menyebabkan kenaikan suku bunga. Pada kondisi demikian investor

dapat mengatakan behwa “saya bisa memperoleh uang banyak dengan

bunga obligasi yang tinggi (sebagai catatatan: obligasi dengan floating rate)

sehingga mengapa saya harus tetap menginvestasikan uang saya di saham?”

Sebagai akibatnya investor akan menjual sahamnya dan harga saham akan

turun. Hal lain akibat adanya inflasi yang pasti akan menyebabkan tingkat

bunga meningkat (Fisher effect) dan menyebabkan cost of business juga

meningkat, lanjutannya corporate earning akan turun dan harga saham akan

turun pula. Jika demikian halnya mengapa disebutkan bahwa saham harus

di hedge untuk menghindari inflasi? Hal itu disebabkan orang akan dapat

memperoleh uang lebih cepat daripada inflasi itu sendiri. Yang harus

dilakukan justru menginvestasikan uangnya pada saham yang mempunyai

earning growth rates yang lebih tinggi daripada jumlah inflasi dan tingkat

bunga jangka panjangnya. Bila hal ini dilakukan maka harga saham akan

naik lebih cepat daripada kenaikan inflasi dan selalu satu langkah di depan

kenaikan inflasinya.

5. Orang muda dapat menerima risiko yang lebih tinggi

Mitos ini salah besar dan terbodoh dari semua mitos-mitos lainnya. Orang

yang lebih tua memang lebih hati-hati dan konservatif dalam melakukan

keputusan karena earnings power mereka yang lebih terbatas, tetapi bukan

berarti yang muda akan menerima risiko lebih banyak. Orang yang lebih

muda justru lebih memperhatikan rupiah demi rupiah uangnya karena

mereka membutuhkan untuk memulai kehidupan keluarga dan kariernya.

170

Semua orang tidak menginginkan untuk menerima risiko yang lebih besar

baik orang tua maupun orang muda (in finance we always say “we are risk

averter”).

Ada beberapa kiat yang dapat dilakukan dalam berinvestasi di pasar saham

(Krass, 1999).

1. Gunakan pialang yang bonafit

Ada empat jenis pialang dalam pasar modal, yaitu (1) perantara, (2)

penasihat investasi, (3) manajemen investasi, dan (4) underwriter (penjamin

emisi). Dalam memilih satu dari 186 pialang di Indonesia perlu diingat

bahwa pialang yang berpengalaman dan dapat dipercaya, sesuai dengan

kebutuhan, didukung oleh permodalan yang cukup dengan sistem

operasional yang baik serta fasilitas kemudahan akan amat membantu

investor melalukan investasinya

2. Membeli saham secara bijaksana

Dalam membeli saham harus bijaksana, realistis, dan tidak dipengaruhi oleh

emosi dan sifat serakah. Bersikap bijaksana dan hati-hati adalah konsep

yang harus selalu diingat dalam berinvestasi. Dalam pasar modal disebut

prinsip caveat emptor. Ada empat jenis saham yang dapat dibeli, yaitu: (1)

income stock, saham dengan pembayaran dividen yang tinggi dan ajeg,

disukai oleh investor dari dana pensiun, asuransi, dan institusi yang

membutuhkan kepastian pendapatan; (2) total return stock, perusahaan

dengan kebijakan membagikan dividen tinggi sekaligus juga sedang masuk

dalam periode primadona, merupakan perusahaan besar yang sedang naik

daun; (3) growth stock, saham yang lebih menitik beratkan pada

pertumbuhan dan investasi perusahaannya dan tidak pada pertumbuhan

dividen, biasanya dari perusahaan berskala kecil-menengah yang sedang

tumbuh; dan (4) speculative stock, saham yang volatilitasnya besar selalu

berfluktuasi dan bersifat tidak stabil, investor yang memilih jenis saham ini

harus hati-hati karena dapat memberikan gain besar sekaligus juga dapat

memberikan loss tinggi. Pengaturan waktu “masuk” dan “keluar” perlu

diperhatikan.

3. Lebih menggunakan otak daripada luck

Berinvestasi bukanlah judi sehingga perlu persiapan pengetahuan lebih

dahulu daripada hanya sekedar mendasarkan pada “keberuntungan”

semata. Overtrading melebihi margin yang dimiliki amat tidak dianjurkan

karena mendorong investor bersifat addict (kecanduan), denda yang

dikenakan jika overtrading/overlimit adalah 36% pertahun. Untuk melakukan

171

investasi jika tidak mempunyai kemampuan yang cukup sebaiknya meminta

bantuan manajer investasi yang berlisensi atau membeli reksadana.

Melakukan diversifikasi investasi amat dianjurkan sesuai konsep “don’t put

all your eggs in one basket.” Risiko harus dibagi ke dalam beberapa jenis

investasi agar dapat mengurangi kerugian yang harus ditanggung. Ada tiga

faktor yang diantisipasi oleh seorang investor (Sheimo, 1999): (1) real factor,

faktor yang senyatanya mendorong pergerakan harga saham, yaitu tingkat

suku bunga dan laba emiten, (2) imagined factor, merupakan opini, sikap,

dan analis ekonomi, dan (3) fabricated factor, sikap investor menanggapi

kedua faktor di atas yang tercermin dalam keputusan membeli/menjual

karena persepsi, emosi, reaksi, dan antisipasi para investor (sering menjurus

pada reaksi yang berlebih/overreact).

4. BerInvestasi dalam jangka panjang

Bursa efek merupakan tempat berkumpulnya orang-orang yang mempunyai

optimisme tinggi. Bila investor percaya akan harga saham selalu berulang

mengikuti pola tertentu (berkebalikan dengan sifat IID), maka berinvestasi

dalam jangka panjang akan menghindari adanya sentimen dan tekanan

fluktuasi jangka pendek. Time horizon panjang akan menyebabkan

compounding effect dapat bekerja secara optimum. Sentimen dan tekanan

jangka pendek yang mengaburkan dapat dinetralisir dengan investasi

jangka panjang. Investasi dalam 1 tahun merupakan pilihan yang cukup

baik bagi para investor dan lebih pendek untuk para spekulator.

5. Membiasakan diri untuk mengikuti perkembangan informasi di bursa

saham

Mencari informasi dari internet, koran, TV, dan summary pasar modal amat

dianjurkan. Mengikuti investment club atau perkumpulan yang membahas

dan mempelajari kiat-kiat bisnis di pasar saham amat membantu

meningkatkan pengetahuan Di USA ada National Association of Investors

Corporation (NAIC) dan di Indonesia Masyarakat Investor Sekuritas

Indonesia (MISI) merupakan asosiasi yang membantu para investor

membentuk serta mengoperasikan klub investasi. Kursus-kursus security

analyst, investment management, dan technical analysis dapat membantu

menambah pengetahuan investor. Konsep “your best financial planner is you,”

merupakan konsep bijak yang perlu diikuti.

172

6. Memperoleh undervalued gain di IPO (Initial Public Offering)

Berdasarkan atas riset di USA, Eropa, dan di emerging capital market, saham

yang dijual pada IPO atau pasar primer, harganya hampir selalu

undervalued. Strategi undervalued dilakukan agar saham baru ini mempunyai

god signal, mempunyai prospek baik. Instant gain yang diperoleh pada pasar

perdana dapat hanya dalam hitungan hari atau minggu. Banyaknya

permintaan pada IPO dengan harapan akan mendapatkan instant gain sering

menyebabkan adanya oversubscription, adanya penjatahan pembelian.

Oversubscription memberikan kesan pada pembeli yang tidak mendapatkan

sejumlah besar saham yang diinginkan untuk menaikkan harganya di gray

market.

7. Memilih saham dalam prospek industri yang akan menjadi primadona

Pengalaman Fidelity Magelland Fund, sebuah perusahaan Danareksa di

USA melalui CEO-nya, Peter Lynch, Morris Smith, dan Jeffrey Vinik, amat

sukses memperoleh tenbagger atau keuntungan 10 kali lipat dari industri

berbasis teknologi di tahun 1995 yang pada saat itu menjadi primadona di

USA serta mengungguli pendapatan S&P 500 (Bruner, 2003). Keberhasilan

Magelland Fund tidak semata-mata karena faktor luck tetapi karena

dukungan 100 orang periset yang dimilikinya. Melihat posisi product life

cycle suatu industri akan membantu investor untuk memprediksikan

prospek saham yang dibeli.

8. Menanti technical rebond untuk mendapat gain besar

Pada saat pasar lesu dan kondisi kacau yang dipicu oleh overreact investor,

laba besar masih mungkin untuk diperoleh. Buy when there is blood in the

street, pepatah itu banyak dilakukan oleh Magelland fund yang justru

membeli saham pada saat orang panik yang dipicu oleh emosi yang

berlebih. Dalam pasar modal ada suatu pola yang selalu terjadi yaitu bila

saham sudah turun pasti suatu saat nanti akan berubah arah (technical

rebound) dan akan naik, sebaliknya jika harga saham naik suatu saat akan

berbalik arah dan akan turun. Investor tetap dapat memperoleh keuntungan

dari kondisi seperti ini asalkan investor sabar menunggu saatnya tiba.

Investasi jangka panjang dapat menetralisir penurunan yang terjadi dengan

menanti terjadinya rebound. Pertanyaannya, untuk berapa lama investor

harus menunggu? Buy on the rumors and sell on the news, jika yakin bahwa

173

penurunan yang terjadi lebih-lebih diakibatkan rumors, maka membeli

saham yang dijual karena kepanikan dan menjualnya kembali pada saat

kondisi membaik. Sebagai catatan: jika harga turun sampai 30% perhari akan

ada otomatic rejection oleh bursa (suspend)

9. Beware! The thundering herd will be blundering herd

Investor institusi (dana pensiun, kesejahteraan karyawan, asuransi, dan

reksadana) dengan dananya yang amat besar mendominasi perdagang-an.

Diasumsikan investor institusi sebagai kawanan hewan yang bergemuruh

menuju kesuatu arah, thundering herd. Gemuruhnya investor institusi banyak

mengundang investor individu untuk mengikutinya (hal ini terjadi juga bagi

investor domestik yang mengikuti investor asing). Kesalahan analisis

investor institusi yang dengan mudah mengalihkan dananya akan menjadi

bumerang bagi investor individu yang mengikutinya karena akan menjadi

blundering herd, tergilas. Saham yang dibeli oleh investor institusi yang tidak

bergerak atau bergerak amat tipis, tetap dapat menguntungkan bagi investor

institusi karena jumlah dana yang besar. Untuk perusahaan individu,

perubahan yang amat kecil hanya cukup untuk menutup biaya transaksi

(0,3% untuk beli dan 0,4% jual dengan biaya transaksi minimal sebesar

Rp20.000) dengan perubahan tick. Kenaikan/penurunan satu tick berbeda-

beda sesuai dengan harga saham:

0 - Rp500 = Rp5,-

Rp500 - Rp5000 = Rp 25

>Rp 5000 = Rp 50

10. Membeli saham yang menawarkan buyback

Buyback artinya ada opsi dibeli kembali oleh emiten yang mengeluarkan

saham tersebut. Opsi ini menjadi suatu tawaran yang menarik karena

memberikan indikasi bahwa saham tersebut cukup menarik dan

menjanjikan dimasa depan. Contoh saham Aqua yang banyak menawarkan

buyback walaupun banyak investor yang lebih menyukai untuk

mempertahankannya (hold) daripada menjualnya kembali. Strategi buyback

ini sering digunakan oleh emiten untuk meningkatkan harga. Buyback

berdasarkan aturan bursa hanya dibatasi 10% dari jumlah saham yang

beredar untuk menjaga likuiditas. Perlu diwaspadai bahwa strategi buyback

174

digunakan emiten untuk melakukan window dressing, menutupi kondisi

fundamental emiten senyatanya.

B. Bagaimana Memilih Saham?

Aturan-aturan yang masuk akal berikut ini merupakan pedoman dalam

memilih saham yang akan dibeli di pasar.

1. Sebaiknya memilih saham yang undervalued

Bijaksana jika memilih saham yang mempunya pengalaman memberikan

earnings yang konsisten dan growing earning yang cepat. Jika nilai saham

lebih tinggi dari harganya maka harga disebut undervalued, maka saham

jenis ini adalah kandidat untuk dipilih. Saham yang undervalued akan

memberikan kesempatan sebagai “winner” dan menghindari dari risiko bila

dibandingkan dengan saham yang overvalued.

2. Sebaiknya memilih saham yang aman

Harga beberapa saham bagaikan sebuah yoyo yang naik-turun (di Indonesia

misalnya pada tahun 2002, Tambang Timah/TINS dan saham-saham bank)

dan selalu menimbulkan berita, tetapi ada pula saham yang selalu stabil

tenang tidak terlalu berfluktuasi (contoh misalnya, Uniliver, dan HM

Sampurna). Kelompok saham pertama mempunyai volatilitas tinggi sebagai

pencerminan ketakutan, kekawatiran, dan ketidakpastian dimasa depan,

sedangkan kelompok lainnya mempunyai track records earnings performance

yang stabil. Volatilitas harga dan peningkatan risiko disebabkan oleh

berbagai macam hal seperti, rumors (di Indonesia amat kental nuansanya),

pembunuhan secara politik, bencana alam, kondisi keamanan dan lain

sebagainya yang menimbulkan kekalutan dan ketidakpastian. Shareholders

dengan tingkat kepercayaan yang kecil akan mudah sekali overreact dengan

adanya bad news ini. Akibatnya, harga saham dengan earnings performance

yang tidak konstan akan lebih menderita bila hal-hal buruk tersebut terjadi.

Saham dengan earning yang dapat diprediksikan dan kontinyu akan lebih

kuat bertahan dari semua goncangan tersebut. Jelasnya, akan kurang

berisiko jika membeli saham dengan kondisi finansial yang stabil daripada

perusahaan yang labil (sebagai catatan: saham-saham bukan first layer dapat

pula memberikan gain lebih besar jika terjadi overreact hyphotesis).

3. Sebaiknya memilih saham yang harganya sedang naik

175

Yang paling sulit bagi para investor adalah membeli saham pada saat harga

sedang naik. Sebagian dari para investor akan berfikir untuk menunggu

sampai harga saham turun sebelum membelinya. Ide membeli saham pada

harga rendah masuk akal tetapi itu merupakan kesalahan. Pertama, investor

akan kehilangan kesempatan karena saham yang baik tidak akan turun

begitu harganya naik. Membeli saham pada harga rendah dan menjualnya

pada harga tinggi memang impian setiap orang tetapi seringkali kita tidak

pernah tahu kapan titik terendah terjadi dan kapan titik tertinggi dapat

diraih.

III. ANALISIS FUNDAMENTAL

A. EFFICIENT MARKET THEORY

Efficient Market Theory (Teori Pasar Efisien) mengatakan bahwa harga

sekuritas dinilai secara pas dan benar serta merefleksikan semua informasi dan

ekspektasi investor. Teori ini menyatakan bahwa investor tidak dapat

mendapatkan keuntungan dari pasar saham secara konsisten karena pasar

mengikuti IID (Identically Independent Distributed). Pasar bereaksi sesuai dan segera

setelah informasi baru datang. Oleh karena itu diasumsikan bahwa pasar

mempunyai harga yang pas/tepat tidak terjadi undervalued atau overvalued untuk

semua sekuritas dalam jangka waktu lama sehingga dapat diperoleh keuntungan

dari transaksi beli/jual.

Menurut teori pasar efisien, harga mencerminkan semua informasi yang

tersedia dan informasi datang secara random/acak sehingga investor tidak akan

mendapatkan keuntungan walau menggunakan semua tipe teori yang ada, baik

fundamental maupun teknikal. Pasar efisien jika informasi sempurna atau simetris.

Informasi disebut sempurna jika memenuhi tiga syarat, yaitu (1) secara kualitas

(quality), (2) waktu (time), dan persepsi (perception) diterima sama oleh semua fihak.

Informasi simetri jika diasumsikan bahwa setiap detail informasi telah

dikumpulkan dan diproses oleh ribuan investor dan informasi tersebut (baik yang

lama atau baru) sudah dinilai secara tepat yang tercermin pada harga yang

terbentuk.

Dalam kenyataanya informasi tidak bisa fully efficient tetapi economically

efficient, yaitu secara weak-form bila informasi pasar yang diketahui; semi-strong form

berdasarkan atas informasi yang dipublikasikan; dan strong-form jika semua

informasi baik pasar, publik, maupun privat diketahui. Pengujian weak-form

efficient dengan melihat anomali pasar (overreact hypothesis). Pengujian semi-strong

melalui event study dengan melihat abnormal return sebelum, saat dan sesudah event

176

terjadi. Pengujian strong-form dilakukan dengan memasukkan semua unsure

informasi yang ada.

Return tidak dapat ditingkatkan dengan mempelajari data saham historis,

baik menggunakan fundamental maupun teknikal karena data lampau tidak

berpengaruh terhadap harga kini dan harga diwaktu yang akan datang.Persoalan

yang timbul pada analisis fundamental dan teknikal adalah keduanya melakukan

ekspektasi berdasarkan pada harga saham masa lampau. Menurut teori pasar

efisien, return tidak dapat diperoleh walaupun investor telah menggunakan

indikator analisis teknikal yang mempunyai track record hebat, kondisi oversold,

maupun menggunakan trend industri dls. Sebaliknya, informasi tidak simetri atau

pasar tidak efisien jika ekspektasi investor dapat mengendalikan harga. Artinya,

harga masa lampau mempunyai pengaruh yang signifikan mempengaruhi harga

yang akan datang.

B. FUNDAMENTAL ANALYSIS

Fundamental analysis (analisis fundamental) merupakan analisis mengenai

ekonomi, industri, dan perusahaan yang menentukan nilai saham perusahaan.

Analisis fundamental memfokuskan pada statistik laporan keuangan perusahaan

untuk menentukan harga saham dinilai secara tepat. Sebenarnya, dalam

menganalisis nilai suatu saham akan lengkap jika menggunakan analisis

fundamental dan analisis teknikal.

Analisis fundamental digunakan sebagai penunjuk arah/baromenter jangka

panjang (long-term point of view). Analisis fundamental melihat perkembangan

rasio-rasio keuangan dari sisi likuiditas, solvabilitas, profitabilitas, market to book

value analysis, turnover, dan kebijakan keuangan perusahaan dalam melakukan

investasi dan pendanaan. Selain itu, perkembangan kinerja dan kebijakan dividen

dapat melengkapi analisis fundamental.

Analisis teknikal lebih bersifat jangka pendek karena hanya menggunakan

harga saham historis (merupakan last done) sebagai pedoman. Sering terjadi

mengaplikasikan analisis teknikal ke grafik dengan menggunakan data

fundamental, misalnya membandingkan trend tingkat bunga dengan perubahan

harga sekuritas. Juga populer menggunakan analisis fundamental untuk memilih

sekuritas dan kemudian menggunakan analisis teknikal untuk melihat

perdagangan secara individual. Investor akan mendapatkan keuntungan jika

menggunakan kedua analisis.

Kebanyakan informasi fundamental memfokuskan pada statistik ekonomi,

indusrtri, dan perusahaan. Ada empat konsep dasar dalam melakukan analisis.

Pendekatan yang digunakan untuk menganalsis sebuah perusahaan dilakukan

melalui empat tahap (top-down analysis)

177

1. melihat kondisi ekonomi secara umum (economic aspect);

2. melihat kondisi industri (industry aspects);

3. melihat kondisi perusahaan (company aspects);

4. melihat nilai saham perusahaan (stock valuation).

1. Economic Analysis (Analisis Ekonomi)

Ekonomi dipelajari untuk menentukan kondisi secara makro/keseluruhan

untuk melihat lingkungan pasar saham pada saat ini kondusif/tepat atau tidak.

Apakah inflasi perlu diwaspadai? Apakah tingkat bunga cenderung naik atau

turun? Berapa penghasilan rata-rata masyarakat saat ini yang mampu untuk

investasi? Berapa konsumsi masyarakat saat ini? Bagaimana neraca pembayaran

negara saat ini, defisit atau surplus? Apakah money supply saat ini diperbanyak atau

dikurangi (tight money policy)? Pertanyaan-pertanyaan di atas adalah hal-hal yang

perlu diketahui untuk menentukan kondisi ekonomi, apakah kondusif untuk

berinvestasi di pasar saham.

Aspek ekonomi dapat bersifat internasional, regional, dan nasional baik

secara makro maupun mikro. Lingkungan ekonomi internasional, lingkungan

ekonomi domestik, dan lingkungan bisnis. Contoh harga minyak dunia; harga

emas dunia; tingkat bunga dunia, regional dan nasional; inflasi; nilai tukar; kondisi

politik; neraca pembayaran; cadangan devisa; dan bencana alam.

2. Industry Analysis

Industri perusahaan jelas mempengaruhi perusahaan. Analisis industri

merupakan lingkungan industri untuk melihat prospect of industry. Misal, tahun

2006: jangka panjang: pertambangan, gas, dan energi; telekomunikasi; jangka

menengah: infrastruktur dan properti serta pendukungnya; jangka pendek:

tergantung fluktuasi musiman, seperti pertanian, makanan). Jangka panjang dan

menengah digunakan untuk real gain, jangka pendek digunakan untuk netting.

Mengetahui kondisi industri perusahaan amat penting. Walaupun saham

yang bagus tetapi jika berada dalam industri yang sedang mengalami kesulitan,

maka return yang diperoleh hanya cukup saja. Ada suatu pepatah yang

menyatakan bahwa a weak stock in a strong industry is preferable to a strong stock in a

weak industry. Jadi, saham yang tidak bagus tetapi dalam industri yang bagus lebih

menguntungkan daripada saham bagus dalam industri buruk.

3. Company Analysis

Analisis perusahaan digunakan untuk mengetahui kesehatan finansial

perusahaan yang bersangkutan. Untuk mengetahui kesehatan keuangan

178

perusahaan dilakukan dengan mempelajari laporan keuangan. ratio keuangan, dan

cash flow.

Rasio-rasio keuangan dihitung dari laporan keuangan. Ada lima kelompok

rasio keuangan, yaitu profitability (keuntungan), price (harga), liquidity (likuiditas),

leverage (hutang), dan efficiency (efisiensi). Untuk melihat kinerja perusahaan

melalui rasio keuangan, biasanya dibandingkan dengan perusahaan lainnya dalam

industri yang sama untuk menentukan posisi perusahaan apakah "normal" atau

“tidak normal.” Selain di bandingkan dengan perusahaan lain, kinerja keuangan

juga dapat dibandingkan dengan pasar (diwakili dengan indeks). Berikut ini

adalah rasio-rasio yang biasa populer digunakan.

a. Net Profit Margin (NPM).

Rasio profitabilitas NPM dihitung dari Net Income (laba bersih) dibagi

dengan Total Sales (jumlah penjualan).

Net Income

NPM = ---------------

Total Sales

Rasio ini mengindikasikan berapa banyak keuntungan perusahaan yang di

dapatkan dari setiap rupiah penjualan yang terjadi. Sebagai contoh, NPM = 30%

mengindikasikan bahwa Rp0,30 dari setiap Rp1 penjualan menghasilkan

keuntungan.

b. P/E Ratio (Price/Earnings ratio).

Rasio P/E adalah rasio harga yang dihitung dari current stock market price

(harga pasar saham saat ini) dibagi dengan earnings per share (EPS) atau

(pendapatan perlembar saham) 4 triwulan yang lalu. EPS diperoleh dari net income

(laba bersih) atau earning after tax (EAT) dibagi dengan total share outstanding

(jumlah lembar saham yang beredar).

Current stock market price Net Income (EAT)

P/E = ------------------------------------ EPS = ------------------------

EPS Total share outstanding

Rasio P/E memperlihatkan berapa yang harus dibayar oleh investor untuk

“membeli” Rp1 earning perusahaan. Sebagai contoh, jika harga pasar sekarang dari

sebuah saham adalah Rp2000 dan EPS 4 triwulan yang lalu adalah Rp 200, maka

rasio P/E adalah 10 (Rp2000 / Rp200 = 10). Artinya, investor harus membayar

Rp10 untuk “membeli” Rp1 earning perusahaan. Tentunya, ekspektasi investor

terhadap kinerja perusahaan diwaktu yang akan datang memegang peranan

penting dalam mementukan rasio P/E perusahaan. Pendekatan umum yang biasa

digunakan adalah dengan membandingkan dengan P/E perusahaan lain dalam

industri yang sama. Jika hal lainnya tetap, maka perusahaan dengan rasio P/Eyang

rendah mempunyai nilai lebih baik.

179

c. Book Value Per Share.

Book Value (nilai buku) perusahaan adalah rasio harga yang dihitung dengan

membagi total net assets (aset dikurangi hutang) dengan total shares outstanding

(jumlah lembar saham yang beredar). Nilai buku tergantung pada metode yang

digunakan dan umur aset. Nilai buku berguna untuk menentukan apakah saham

overpriced (dinilai terlalu tinggi) atau under-priced (dinilai terlalu rendah). Apabla

sebuah sekuritas dijual pada harga jauh di bawah nilai buku, maka diindikasikan

bahwa sekuritas tersebut adalah under-priced.

Total net assets

Book Value per share = --------------------------------

Total shares outstanding

Total net assets = Total assets-liabilities

Bila market value (harga pasar) > book value, maka saham overpriced/ overvalued

strategi: jual saham

Bila market value < book value, maka saham under-priced/undervalued

startegi: beli saham

d. Current Ratio

Current ratio adalah rasio likuiditas, dihitung dari current assets (aset lancar)

dibagi dengan current liabilities (hutang lancar). Rasio ini digunakan untuk

mengetahui kemampan perusahaan dalam memenuhi kewajiban jangka

pendeknya. Makin tinggi rasio, maka perusahaan makin likuid. Sebagai contoh

current ratio 3.0, artinya aktiva lancar perusahaan jika dilikuidasi dapat digunakan

untuk membayar 3 kali hutang lancar perusahaan.

Current Assets

Current Ratio = ------------------------

Current Liabilities

e. Debt Ratio

Debt ratio perusahaan adalah leverage ratio (rasio hutang) dihitung dari total

liabilities di bagi dengan total assets. Rasio ini mengukur seberapa besar aset total

yang didanai oleh hutang. Sebagai contoh, debt ratio 40% mengindikasikan bahwa

40% aset perusahaan telah didanai oleh hutang. Hutang bagaikan pedang bermata

dua. Pada kondisi ekonomi buruk (resesi) atau tingkat bunga tinggi, maka

perusahaan dengan rasio hutang tinggi akan mengalami problem keuangan.

Sebaliknya, dalam keadaan ekonomi baik (boom), maka hutang dapat digunakan

180

untuk memacu mendapatkan keuntungan lebih besar melalui tingkat pertumbuhan

keuangan pada biaya rendah.

Total liabilities

Debt ratio = ------------------

Total assets

f. Inventory Turnover

Inventory turnover perusahaan adalah rasio efisiensi yang dihitung dengan

membagi cost of goods sold (harga pokok penjualan) dengan inventories (persediaan

barang dagangan). Rasio ini mencerminkan efektifitas manajer perusahaan dalam

memanajemeni persediaan barang dagangannya melalui berapa kali per tahun

persediaan beralih tangan. Tentu saja rasio ini tergantung pada industrinya. Toko

seperti Alfa, Makro, Indo Grossir, atau Carrefour mempunyai turnover yang lebih

tinggi daripada perusahaan penerbangan. Oleh karena itu amatlah penting untuk

membandingkan dengan perusahaan lain dalam suatu industri yang sama.

Cost of goods sold

Inventory turnover = ------------------------

inventories

Cost of goods sold = persediaan awal + pembelian – persediaan akhir

Selain rasio-rasio di atas, masih banyak rasio-rasio lain yang digunakan

untuk menilai kinerja perusahaan seperti:

Kelompok liquidity ratio (short-term solvency)

Current assets Current assets-Inventory

Current ratio = ------------------- Quick ratio = ---------------------------------

Current liabilities Current liabilities

Cash Current assets

Cash ratio = -------------------------- Interval measure= ------------------------

Current liabilities Average daily operating cost

Net working capital

Net working capital to total assets = ---------------------------

Total assets

Kelompok long-term solvency atau financial leverage ratio

Total assets-Total equity Total debts

Total debt ratio = --------------------------- Debt-equity ratio = -------------------

Total assets Total equity

181

Total assets EBIT + Depreciation

Equity multiplier = ------------------- Cash coverage ratio= ------------------------

Total equity Interest

Long-term debt

Long-term debt ratio = -----------------------------------

Long-term debt + total equity

EBIT

Times interest earned ratio = -----------------

Interest

Kelompok asset utilization (turnover) ratio

Cost of goods sold 365

Inventory turnover = ----------------------- Days’ sales in inventory = --------------

Inventory Inventory turnover

Sales 365

Receivable turnover = --------------------- Days’ sales in receivables = ------------

Account receivable Receivable turnover

Sales Sales

Net working capital turnover = --------- Fixed asset turnover = -------------------

NWC Net fixed assets

Sales

Total asset turnover = -------------------

Total assets

Kelompok profitability ratio

Net income Net income

Profit margin= -------------------- Return on assets (ROA) = ------------------

Sales Total assets

Net income Net income

Return on equity (ROE) =--------------- Return on Investment (ROI) = -----------

Total equity Total investment

182

Du Pont Identity

Du Pont identity membagi ROE ke dalam 3 bagian, yaitu operating

efficiency (diukur dengan profit margin), asset use efficiency (diukur dengan total

asset turnover) dan financial leverage (diukur dengan equity multiplier)

NI NI Assets NI Assets

ROE = --- = ------- X -------- = --------- X --------

TE TE Assets Assets TE

Sales NI Assets NI Sales Assets

ROE = --------- X -------- X -------- = --------- X --------- X ------

Sales Assets TE Sales Assets TE

ROA

ROE = Profit margin X Total assets turnover X Equity multiplier

ROE = ROA X Equity multiplier = ROA X (1 + Debt-equity ratio)

Kelompok market value ratio

Price per share

Price-earning ratio = ------------------------

Earnings per share

Market value per share

Market-to-book ratio = ------------------------------

Book value per share

C. PENILAIAN HARGA SAHAM

Setelah melihat kondisi ekonomi, industri, dan perusahaan, analis

fundamental memperkirakan saham perusahaan apakah overvalued, undervalued,

atau correctly valued (pas/tepat/wajar). Beberapa model penilaian dapat digunakan

untuk menilai harga suatu saham. Dalam penilaian tersebut termasuk juga

183

menggunakan model dividen (dividend model) yang memfokuskan pada harga

sekarang melalui besarnya saham yang diekspektasikan; model earning (earnings

model), fokus terhadap ekspektasi earnings; dan model aset (asset model), fokus

terhadap nilai aset perusahaan.

Dividen perusahaan merupakan pencerminan atas current performance

(kinerja perusahaan sekarang) dan future prospect (prospek dimasa depan). Earnings

merupakan pencerminan prestasi perusahaan dalam menghasilkan pendapatan.

Earnings berasal dari dividend (pembagian keuntungan perusahaan) dan capital gain

(kenaikan harga saham dihitung pada saat saham di jual dikurangi saat saham di

beli). Aset memperlihatkan harta yang dimiliki oleh sebuah perusahaan, makin

tinggi aset makin berkembang perusahaan tersebut.

Dividend model Dividend growth model

D D1

P0 = ---------- P0 = --------

k k-g

P0 = intrinsic value/theoretical value/expected value (nilai intrinsik/nilai ekspektasi)

D = Dividend

D1 = Dividend pada tahun ke 1= D0 (1 + g)

k = required return (return yang diinginkan)

g = dividend growth

Bila Market Value > Intrinsic Value, maka harga saham overvalued strategi: jual

Bila Market Value < Intrinsic Value, maka harga saham undervalued strategi: beli

Tidak diragukan bahwa analisis fundamental memegang peranan penting

dalam penentuan harga saham. Walaupun ekspektasi harga berdasarkan pada

faktor-faktor fundamental memberikan arah jangka panjang, penting juga untuk

mengetahui histori harga sehingga dapat diketahui bahwa saham yang undervalued

tersebut memang tetap undervalued.

Keunggulan analisis fundamental

1. Analisis fundamental amat berguna dalam menentukan arah jangka panjang

2. Lebih mencerminkan keadaan yang sebenarnya

3. Bisa menjelaskan lebih tepat mengenai alasan mengapa harga naik atau

turun

4. Mampu memberikan dasar yang logis dalam pengambilan keputusan

investasi

184

Kelemahan analisis fundamental

1. Memakan banyak waktu

2. Sulit berfungsi pada pasar modal tidak efisien karena asumsi dasarnya

adalah pasar efisien

3. Asumsi pasar efisien sulit diterapkan karena informasi dapat sempurna

berdasarkan atas kualitas dan waktu, tetapi tidak mungkin sama dalam

persepsi. Fully effisien tidak mungkin terjadi, hanya economically effisien (weak-

form; semi-strong form; dan strong-form).

4. Tidak dapat menggambarkan psikologi pasar dan investor saat itu

5. Tidak fleksibel untuk menentukan periode waktu yang diinginkan

IV. ANALISIS TEKNIKAL

Kunci sukses dalam investasi adalah pengetahuan dan action. Awalnya,

analisis teknikal diaplikasikan di equity market tetapi kemudian secara bertahap

kepopulerannya dikembangkan di pasar komoditi, instrumen-instrumen hutang,

mata.uang, dan pasar-pasar internasional lainnya (Pring, 2002). Tidak alasan

mengapa seseorang tidak dapat memperoleh keuntungan dipasar keuangan.

Analisis teknikal amat berguna untuk memprediksi dan mengidentifikasikan

emerging trends

“Not earnings, nor dividends, nor risk, nor gloom of high interest rates stay the

chartist from their assigned task: studying the price movements of stocks.” Kata-kata

tersebut sering dilontarkan orang di Wall Street (Malkiel, 1990: 130). Para praktisi

melihat bahwa dalam membeli saham yang terpenting adalah melihat

kecenderungan dari “crowds” yang tercermin pada grafik-grafik (charts) seperti:

trend following indicators, oscillator indicators, dan miscellaneous indicators.

Pendekatan teknikal untuk keputusan investasi merefleksikan ide bahwa

harga bergerak dalam trends yang dicerminkan dengan perubahan perilaku

investor dalam menaksirkan ekonomi, moneter, politik, dan psikologi. Seni

pendekatan teknikal adalah identify trend changes at an early stage and to maintain an

investment posture until the weight of the evidence indicates that the trend has reversed

(Pring, 2002: 2). Dasar pemikirannya adalah manusia sebagai makluk pada

dasarnya kurang lebih konstan dan trend bereaksi pada situasi yang kurang lebih

sama dengan cara yang konstan. Dengan mempelajari titik balik pasar sebelumnya

akan dimungkinkan untuk melihat beberapa karakteristik yang dapat membantu

mengidentifikasikan titik tertinggi dan titik terendah pasar.

Analisis teknikal berdasarkan atas asumsi bahwa orang akan selalu

melakukan kesalahan yang sama seperti yang pernah dilakukan sebelumnya.

Hubungan manusia amat komplek dan tidak pernah sama satu sama lainnya. Pasar

185

yang merefleksikan keinginan orang tidak pernah identik dalam performance-nya

tetapi kesamaan karakteristiknya dapat digunakan untuk menentukan major

juncture points. Analisis teknikal membuat alat sebagai indikator dalam menangkap

dan mengisolasi titik-titik yang mencerminkan cyclical market juncture.

Analisis teknikal dapat dibagai ke dalam 3 area pokok, yaitu: (1) sentiment,

(2) flow-of-funds, dan (3) market structure indicators. Sentimen merupakan

expectational indicators yang memonitor emosi para investor. Jadi indeks sentimen

bergerak dari satu titik ekstrem pada bear market bottom ke bull market top. Asumsi

indikator ini adalah kelompok investor yang berbeda konsisten dengan aksinya

pada major market turning points. Flow-of-funds indicators menganalisis posisi

finansial dari berbagai macam kelompok investasi untuk mengetahui potensinya

dalam membeli dan menjual saham. Harga dimana transaksi tersebut terjadi harus

sama antara pembeli dan penjual. Sehingga jumlah uang yang mengalir ke luar

harus sama dengan uang yang mengalir masuk. Pendekatan flow-of-funds amat

peduli dengan before-the-fact balance antarpenawaran dan permintaan atau disebut

hubungan ex ante.

Market structure indicators atau character of the market indicators memonitor

trend dari berbagai indeks harga, market breadth, siklis, volume dan hal-hal lain

dalam rangka mengevaluasi “kesehatan” bull dan bear markets. Biasanya, waktu,

harga dan ukuran internal seperti market breadth, momentum, dan volume naik dan

turun secara bersama-sama tetapi pada akhir gerakan pasar indikator-indikator ini

akan menyimpang dari harganya. Analisis teknikal berdasarkan atas teori yang

menyatakan bahwa harga merefleksikan psikologi masa (the crowd) dalam

aksinya. Oleh karena itulah gerakan harga dimasa yang akan datang juga

mendasarkan atas psikologi massa yang bergerak diantara rasa panik, ketakutan,

dan rasa tidak percaya diri disatu sisi dengan rasa percaya diri, terlalu optimis,

dan keserakahan disisi lainnya.

Pergerakan harga dapat diklasifikasikan dalam: (1) gerakan pokok atau

primary/cyclical yang merefleksikan sikap investor terhadap siklus bisnis dengan

periode 1 sampai 3 tahun; (2) intermediate dengan periode 3 minggu sampai

beberapa bulan; dan (3) short term movement dengan periode 3 atau 4 minggu

cenderung bersifat random.

A. Konsep Dalam Technical Analysis

186

1. Market action discounts everything, “never what they (stocks) are worth but

what people think they are worth” (Drew, 1968: 18). Gerakan yang pokok dalam

obligasi, saham, dan harga komoditas disebabkan oleh trend jangka panjang

oleh emosi investasi yang dilakukan publik. Emosi ini mencerminkan

tingkat antisipasi dan tingkat perkembangan aktiviras ekonomi dimasa

datang dan sikap para investor terhadap aktivitas tersebut.

2. Prices move in trends. Pasar keuangan bergerak dalam trend yang

disebabkan oleh adanya perubahan sikap dan ekspektasi investor terhadap

siklus bisnis. Analisis teknikal mencoba untuk mengidentifikasi-kan titik

belok (turning point) dari price trend secara rata-rata yang diakibatkan oleh

kekuatan dan kelemahan laten struktur pasar. Trend dari optimisme

investor mempengaruhi pergerakan harga. Aspek emosi dapat dilihat dari

empat (4) dimensi, yaitu price, time, volume, dan breadth. Perubahan harga

merefleksikan tingkat perubahan sikap investor. Waktu mengukur

panjangnya siklus psikologi investor. Makin lama seorang investor untuk

bergerak dari elemen bullish ke bearish, makin besar pula perubahan harga

tersebut menuju kesuatu arah. Volume merefleksikan intensitas perubahan

sikap investor. Breadth, mengukur lamanya emosi investor. Analisis teknikal

mengukur dimensi psikologi dalam berbagai cara. Kebanyakan indikator

memonitor dua atau lebih aspek secara simultan. Tidak ada satu

indikatorpun yang dapat mengekspektasikan sinyal dari semua perubahan

trend, maka amat perlu untuk menggunakan sejumlah indikator secara

bersama-sama untuk membangun konsensus mengenai apa yang akan

terjadi.

3. History repeats itself. Analisis teknikal mempercayai bahwa data historis

mempengaruhi harga saham sekarang dan yang akan datang. Harga saham

mempunyai pola yang selalu berulang-ulang sepanjang masa. Pola tersebut

mengikuti pola peak-and-trough (puncak dan lembah) yang amat sederhana

tetapi efektif mengidentifikasikan pergerakan saham.

B. Jenis-Jenis

1. DOW THEORY

Teori ini didasarkan atas penemuan Charles H. Dow yang mendasarkan

pada arah sebuah trend dan tidak pada nilai prediksi durasi puncak atau ukuran

dari trend. Dow menggunakan perilaku pasar saham sebagai barometer kondisi

bisnis dan tidak pada prediksi harga saham itu sendiri. Asumsi teori Dow adalah

mayoritas saham mengikuti trend pasar yang ada pada waktu itu. Untuk mengukur

“pasar” Dow membuat dua buah indeks, yaitu Dow Jones Industrial Average (DJIA),

yang merupakan saham-saham papan atas (blue-chip/first layer) dan Transportation

187

Average (dulu bernama Dow Jones Rail Average, hanya untuk saham-saham dari

perusahaan kereta api).

Pasar mempunyai tiga buah gerakan, yaitu primary movement, secondary

reactions, dan minor movement. Yang terpenting adalah primary/major trend yang

biasanya dikenal dengan sebutan bull (rising) atau bear (falling) market

*Major Trend/primary trend: 1th-2 th atau lebih, seperti air pasang (tide)

a. accumulation stage (harga bergerak lambat), peserta mulai ikut ambil posisi

beli

b. bull market model (beli)/markup phase, harga ↑ karena ada akumulasi beli

c. bear market model/distribution stage (jual), terjadi anti klimak (over priced)

Long-term investor pada prinsipnya lebih memperhatikan arah primary trend

karena dalam menentukan prespekstif pada bull atau bear market. Jika

kenaikan membutuhkan waktu lebih lama daripada waktu penurunan,

maka terjadinya bull market biasanya lebih lama daripada bear market.

Kerugian trading terjadi karena trader dalam posisi yang berlawanan dengan

posisi trend utama.

*Intermediate trend: 3 minggu-6 bulan, seperti gelombang (wave)

*Minor Trend: 1 minggu-3 minggu, seperti riak air (ripples) Untuk transaksi jangka

pendek dalam pasar futures lebih memperhatikan perubahan harga yang

lebih kecil tetapi juga tetap membutuhkan arah primary dan intermediate

trend. Kejutan muncul biasanya pada upside pada bull market dan dowside

pada bear market. Kenaikan trend jangka pendek diantara bull market lebih

besar dalam ukuran daripada downtrends jangka pendek, dan sebaliknya.

Untuk memperjelas lihat Gambar 1 yang mencerminkan ketiga macam trend

tersebut di atas.

4 s/d 4 ½ tahun

major movement

Accumulation

stage

Bull market

Bear market

Anti klimak

Intermediate

movement

188

Gambar 1. Jenis trend dalam teori Dow

Catatan:

~ Trend ditunjukkan oleh trading volume, pergerakan naik bisa

dipertimbangkan sebagai trend naik (up trend) bila diikuti dengan

kenaikan volume secara bersamaan menandakan trend tersebut signifikan.

~Trend akan terus berlanjut sampai ada sinyal tertentu yang menunjukkan

adanya titik balik (reversal).

Selain trend naik ada pula trend turun (down trend), jika trend turun tetapi

volume naik menunjukkan penurunan tersebut tidak signifikan, dan

sebaliknya. Data tetap disebut sideways. “Harga bergerak dalam Trend” –

The trend is your friend, go with your trend. Makin panjang jangka waktu

trend, maka makin mudah untuk diidentifikasikan.

1. Semakin banyak harga saham yang menyentuh garis trend, semakin

valid/kuat garis trend tersebut.

2. Semakin besar sudut kemiringan garis trend semakin kuat garis trend

tersebut.

3. Kuat/arah trend ditentukan oleh volume yang terjadi pada saat harga

saham bergerak.

4. Penembusan (breakout) dari garis trend yang diikuti pula dengan volume

yang tinggi merupakan sinyal perubahan trend dapat terjadi.

5. Trend yang telah berlangsung selama 2 tahun lebih mempunyai arti

daripada yang baru terjadi selama 2 bulan.

Dengan adanya intraday data melalui automatic trading mechanism, maka

intraday trend juga dapat diperoleh berdasarkan atas real-time trading.

Pergerakan yang amat pendek tetap dapat dianalisis dengan konsep trend

yang sama, hanya harus diperhatikan ada dua macam berbedaan:

1. pembalikan dalam grafik menit atau jam hanya mempunyai implikasi

sangat pendek dan tidak signifikan untuk pembalikan harga jangka

panjang,

2. harga pasar yang sangat pendek lebih-lebih karena pengaruh

psikologi dan reaksi instant semata yang diakibatkan oleh berita

/rumor sesaat. Keputusan yang diambil hanya atas dasar tendensi

189

emosi sesaat akan tidak menguntungkan. Aksi harga intraday lebih

bersifat manipulasi (saham gorengan/hot stock).

2. ELIOT WAVE PRINCIPLE

Menurut Eliot ada 5 wave, 3 naik dan 2 turun. Jika harga bergerak naik,

kemudian turun, naik lagi tetapi lebih tinggi dan kemudian turun lagi, maka

kejadian ini memberikan indikasi harga bersifat HEAD AND SHOULDER (H&S)

sehingga harapannya pola akan berulang lagi diwaktu akan datang. H&S

merupakan grafik pola yang paling reliabel. Formasi H&S muncul pada market tops

maupun pada market bottoms Pasar REBOUND-bergerak naik, kemudian pasar

akan BEARISH (turun). Pola ini terdiri atas “kepala” yang dibagi ke dalam dua

buah “bahu” berujud lembah (though) yang tidak persis sama. Bahu yang pertama

muncul pada bull market dan bahu kedua mempengaruhi awal bear market (lihat

Gambar 2). Pola H&S dapat terbentuk dalam 3 sampai 4 minggu atau dapat juga

beberapa tahun dalam pembentukannya.

Pola H&S merupakan formasi yang amat cocok untuk melihat indikasi trend

yang membalik (trend reversal). Umumnya, volume akan menjadi relatif tinggi pada

dasar bahu kiri dan selama pembentukannya pada kepala. Faktor utama yang

penting adalah melihat aktivitas bahu kanan yang menurun ke lembah dan

melebar secara berarti pada titik patahnya. Mengukur implikasi dan karakteristik

volume dalam H&S adalah sama seperti jika melihat pada titik balik trend, bedanya

pola H&S terjadi “selama” trend berlangsung sedangkan pada pembalikan trend

biasanya terjadi pada akhir periode.

Gambar 2. Head and Shoulder

Elliott Wave Principle disusun pada tahun 1930 an oleh R.N. Elliott dan

kemudian sebagaian besar popularitasnya karena usaha Hamilton Bolton, former

president of the National Federation. Menurut Eliot, semua perubahan pasar saham

dapat dibagi ke dalam gelombang-gelombang atau siklus-siklus dari berbagai

magnitudes (besaran) dan masing-masing gelombang dapat dibagi lagi ke dalam

S

H

S

N

190

gelombang-gelombang dari magnitude yang lebih kecil. Elliott memberikan

terminology untuk menggambarkan magnitude ini dan menyebutnya dalam urutan

menurun atas dasar pentingnya, yaitu Grand Super Cycle, Super Cycle, Cycle,

Primary, Intermediate, dan Minor.

Prinsip (tenet) yang paling penting dari Ellliot Wave Principle adalah gerakan-

gerakan utama terjadi dalam lima gelombang. Dalam suatu major bull market,

gelombang pertama adalah ke atas, kedua menurun, ketiga ke atas, keempat

menurun, dan kelima dan tahap final ke atas. Menurut teori ini, masing-masing

gelombang ke atas tersebut lebih lanjut dapat dibagi lagi menjadi lima pola

gelombang (wave patterns), dan seterusnya ad infinitum (terus menerus, tidak

berhenti). Gelombang kedua dan keempat dibagi secara berbeda. Gelombang-

gelombang tersebut dibagi menjadi hanya tiga gelombang: gelombang pertama

menurun, kedua naik, gelombang ketiga dan final menurun.

Elliot’s Principle merupakan suatu alat yang sangat menarik untuk

memberikan prespektif sejarah secara garis besar atas pergerakan-pergerakan

pasar. Kesulitan muncul karena sering diperlukan revisi interpretasi jika analist

berusaha mengetahui intermediate wave dan minor wave karena yang dapat diketahui

langsung adalah major wave. Prinsip ini penting jika ingin mendapatkan prespektif

mengenai pasar kaitannya pasar dengan trend jangka sangat panjang.

3. BREADTH INDEX (BI)

Breadth Index di dasarkankan pada saham-saham yang naik dan turun setiap

hari, pada volume saham yang diperdagangkan pada hari-hari naik dan turun.

Perhitungan BI dapat diilustrasikan sebagai contoh. Misalnya dalam satu minggu

tertentu terdapat 800 saham naik, 400 turun, dan 200 tidak berubah, maka

BI = [(800-400)/200] = 2 total minggu sebelumnya.

Pentingnya BI terletak pada confirmation dan non confirmation dari puncak-

puncak (peak) penting dalam rata-ratnya. Pada umumnya, jika peaks di confirmed

oleh BI berarti market leadership cukup lebar sehingga tidak ada penurunan dalam

waktu dekat. Jika BI menolak untuk mengkonfirmasikan new highs in the averages,

berarti kenaikan tersebut dibatasi oleh relatif sedikit saham dan suatu penurunan

mungkin terjadi. Jika BI gagal melebihi ketinggian pada peak yang baru, maka

penampilan yang buruk ini memberikan suatu peringatan dini atas adanya break

yang sangat tajam

Up side volume adalah volume pada hari-hari lebih banyak saham yang naik.

Dowside volume adalah volume pada hari-hari lebih banyak saham yang turun.

C. Jenis Technical Analysis

191

1. Classical Technical Analysis

a. Line studies

b. Chart pattern

2. Modern Technical Analysis

a. Trend following indicators

b. Oscillator indicators

c. Miscellaneous indicators

V. PENGOPERASIAN METASTOCK PROGRAM

Program ini digunakan untuk menganalisis saham dengan technical analysis

dapat secara on-line ataupun off-line. Versi yang terbaru (2004) adalah versi 9.0.

Versi terbaru ini membutuhkan Microsoft Windows 2000 (Service Pack 3 atau

lebih)/XP, Pentium 3 processor atau yang lebih cepat, CD-ROM drive, Super VGA

(1024 x 768) atau dengan resolusi monitor lebih tinggi serta 256 warna, Microsoft

Internet Exporer 6, Microsoft .NET framework, Microsoft Media Player 7.1 atau

lebih tinggi, Modem atau koneksi internet, link dengan pusat data missal Reuter

DataLink. MAPI Mail compliant program, RAM sebesar 256 megabytes, masih

terdapat space minimal 600 megabytes dalam hard disk (ditambah 200MB untuk

System Testing Reports), dan ada online data vendor dengan DataOnDemandTM

A. Membuka Grafik

Untuk membuka grafik ambil icon OPEN sebelah kiri atas kemudian pilih

pada data sampel. Jika data yang digunakan tidak dari sampel maka harus

dilakukan transfer data lebih dahulu dari data Excel (Microsoft Excel 4.0 Worksheet)

melalui fasilitas THE DOWNLODER icon sebelah kanan atas, muncullah

CONVERT SECURITIES. Data yang tersimpan di Excel harus mempunyai heading

kolom terdiri dari date, high, low, close, dan volume (minimal date dan close). Format

date adalah mm/dd/yy dengan ascending (dimulai dari data yang terlama ke baru)

Program Excel harus ditutup dahulu sebelum dikonversi oleh metastock. Gunakan

browse untuk mencari file yang dimaksud. Source: tipe file adalah EXCEL Folder

dipilih sesuai dengan tempat menyimpan file Excel. Destination: file type dipilih

METASTOCK. Folder adalah lokasi tempat menyimpan file hasil konversi. Ticker

harus diisi sesuai dengan file name yang digunakan. Jika konversi berhasil akan

muncul conversion report . Data siap dipakai oleh metastock melalui open dan find

ticker.

192

B. Menggambar Garis

Agar memudahkan analisis dan kecenderungan grafik, maka dengan

bantuan garis (misal, Trend) akan amat membantu visualisasinya. Cara yang

dilakukan dengan menklik icon TRENDLINE, menahannya dan menariknya

sampai tempat yang sesuai. Grafik ada beberapa macam, dengan menggunakan bar

chart dan klik dapat diperoleh properties berbagai macam jenis grafik yang dapat

digunakan, kemudian apply.

1. Bar Chart

2. Candlestick

long white: bullish long black line

Untuk mengetahui lebih lanjut candle chart dapat dilihat pada lampiran 1

(Appendix A).

3. Point and Figure (P&F)

P&F tidak mempunyai basis waktu. Input P&F hanya terjadi jika ada perubahan

harga, symbol:

Penurunan harga Kenaikan harga

high

low

open

close

high

close

open

low

low close

open high

193

C. Menggunakan Indikator

Indikator merupakan alat utama dari analisis teknikal. Untuk memberikan

pedoman yang lebih akurat, digunakan beberapa indikator sekaligus, misal moving

average indicator, relative strength, dan momentum. Pilihlah INDICATOR QUICKLIST

sebagai indikator analisis yang diinginkan. Klik dan tarik ke tempat grafik yang

sudah terbuka. Akan terlihat option parameter. Dalam option parameter sudah

ditentukan default-nya jika ingin menggantinya dapat dilakukan. Setelah selesai

klik OK. Hasil grafik dan indikator akan memberikan kemudahan analisis bagi

kita.

1. Moving Average (MA)

Moving average (MA) adalah salah satu indikator yang populer dalam

analisis teknikal modern. Moving average digunakan untuk mengidentifkasi sinyal

bahwa trend telah dimulai, sedang berlangsung atau akan segera berakhir. Pada

umumnya penggunaan moving average untuk mengidentifikasi arah trend yang

sedang dan akan terjadi serta digunakan untuk mengidentifikasi sinyal jual atau

beli. Apabila harga aktual (actual price) bergerak naik di atas garis moving average

menunjukkan bahwa pasar bullish akan terjadi (Gambar 3). Sedangkan kondisi

pasar bearish terjadi apabila garis moving average bergerak turun di atas harga asli

(Gambar 4). MA ada tiga jenis, yaitu simple moving average, weighted moving average,

dan exponential moving average.

Gambar 3: Pasar Bullish

(Sumber: Data diolah dengan MetaStock)

194

Gambar 4: Pasar Bearish

(Sumber: Data diolah dengan MetaStock)

Moving average yang panjang atau lebih lama periodenya dapat digunakan

sebagai indikator trend, dan moving average yang lebih pendek periodenya

digunakan untuk menentukan “timing”. Timing berarti menentukan kapan saham

sebaiknya dibeli dan kapan sebaiknya saham dijual. Salah satu tujuan penggunaan

dua garis moving average adalah untuk menghindari adanya whipsawing atau

kesalahan dalam mengidentifikasi trend dan timing.

Penggunaan periode dalam moving average juga bermacam-macam

tergantung dari jenis pasarnya. Namun dalam perdagangan saham biasanya

terdapat periode-periode yang populer dikalangan analis, seperti periode 9 atau10

untuk jangka pendek, dan 10 atau 20 untuk jangka panjang. Periode lain yang

sering digunakan adalah 18 atau 20, 40 atau 50, dan 100 atau 200.

Sinyal beli dalam penggunaan dua moving average terjadi apabila harga asli

berada di atas moving average dengan periode pendek bergerak memotong dari

bawah ke atas moving average periode panjang. Sinyal jual terjadi jika moving average

periode pendek bergerak memotong dari atas ke bawah moving average panjang

serta harga asli terjadi di bawah persilangan (cross-over) tersebut (Gambar 5).

195

Gambar 5: Sinyal Beli dan Jual Melalui Indikator Moving Average

Sinyal jual atau beli akan menjadi lebih signifikan apabila persilangan antara

kedua moving average yang digunakan memiliki arah yang sama. Jika kedua garis

moving average bergerak ke atas disebut Golden Cross dan sebaliknya, jika bergerak

ke bawah disebut Death Cross (Pring, 2002).

2. Oscillator (momentum indicators)

Oscillator (momentum indicators) mempunyai banyak manfaat. Manfaat utama

oskilator untuk memberi gambaran yang jelas tentang aktivitas pasar. Oskilator

relatif mudah dibangun dan diinterpretasikan. Salah satu keunggulan oskilator

dapat digunakan dalam kondisi harga sedang bergerak naik, turun, maupun

menyamping. Banyak alat teknikal lainnya tidak mampu memberikan indikasi bila

harga bergerak ke samping.

a. Momentum (Mo)

Momentum mengukur percepatan atau perlambatan harga. Oskilator

momentum dibentuk untuk mengukur kecepatan atau tingkat perubahan.

Oskilator momentum diciptakan dengan mengurangi harga penutupan dengan

harga periode yang lalu yang dipilih Setelah harga setiap periode dikurangkan

maka hasilnya digambarkan di sekitar garis nol.

Sebagai contoh, oskilator momentum lima hari adalah perbedaan antara

harga penutupan sekarang dengan harga penutupan lima hari yang lalu. Hasil

pengurangan setiap harinya baik yang bernilai positif maupun negatif

digambarkan disekitar garis nol. Oskilator momentum bereaksi berdasarkan

keuntungan dari selisih harga sekarang dengan keuntungan dari selisih harga N

periode yang lalu. N adalah jumlah periode yang dipilih. Keunggulan oskilator

momentum dapat memberi arah aktivitas harga pada titik balik pasar. Tabel 1 di

bawah adalah reaksi oskilator momentum untuk memberi arah pada aktifitas harga

melalui titik balik pasar.

Tabel 1

beli jual

MA - periode

panjang

MA - periode pendek

Jual

196

Reaksi Oskilator Momentum

Oskilator Momentum Deskripsi

Naik Harga di periode sekarang naik

lebih banyak (turun lebih sedikit)

dari N periode yang lalu.

Datar Harga naik atau turun di periode

sekarang jumlahnya sama

dengan N periode yang lalu.

Turun Harga di periode sekarang naik

lebih kecil (turun lebih banyak)

dari N periode yang lalu.

Sumber: MetaStock user’s manual versi 9.0 ( 2004)

b. Relative Strength Index (RSI)

Relative Strength Index merupakan indikator momentum harga yang

dikembangkan oleh J. Welles Wilder, Jr. RSI harus digunakan sejalan dengan grafik

pergerakan harga tetapi tidak bersama-sama dengan indikator sejenis lainnya. RSI

umumnya disebut dengan indikator relative strength merupakan rangkaian

momentum. RSI tidak boleh dipengaruhui oleh principle of relative strength saat

suatu seri dibagi dengan yang lain. RSI ini merupakan rasio weighted price velocity

untuk suatu sekuritas relatif pada dirinya sendiri dan dengan demikian juga relatif

pada kinerja masa lalu (Pring 2002).

RSI secara khusus didesain untk mengatasi tiga kelemahan oscillator.

Pertama, oscillator bergerak secara tidak beraturan karena tidak menggunakan data

lama dalam kalkulasnya. Sebagai contoh, jika seseorang memiliki oscillator 10 hari

dan 10 hari lalu harga sekuritas naik-turun secara dramatis, oscillator saat ini akan

salah mengartikan dengan terlalu tinggi atau terlalu rendah. Kedua, terkait dengan

skala oscillator, yaitu seberapa tinggi-rendah oscillator akan menjadi tanda untuk

membeli atau menjual. Ketiga, kebutuhan untuk menjaga jumlah data yang sangat

besar untuk perhitungan oscillator.

RSI digunakan untuk menghitung rasio rata-rata kenaikan harga penutupan

dengan rata-rata penurunan harga penutupan dalam periode tertentu.

RSI = 100 - 100/(100 + RS)

RS = Average upclose value/ Average downclose value

197

RSI berkisar antara 0 – 100, harga di atas level index 70 adalah bullish, atau saham

overbough oleh para investor. Harga di bawah 30 disebut kondisi bearish dan dinilai

oversold.

Jika RSI pada level 70 atau lebih disebut technical rebound, karena minat beli

sudah reda. Kebalikannya di bawah 30 artinya harga oversold, karena minal jual

sudah reda. Overbought adalah sinyal jual dan oversold adalah sinyal beli (lihat

Gambar 6).

Catatan: biasanya digunakan 9 hari dan 21 hari basis waktu. Para analist cenderung

memilih 80/20 daripada 70/30 untuk batas kondisi overbough/oversold

Gambar 6. Peak (puncak) and Trough (lembah)

c. Commodity Channel Index (CCI)

Commodity Channel Index (CCI) dihitung dengan menentukan perbedaan

antara harga rata-rata komoditas dan tingkat harga rata-rata pada periode tertentu

yang telah ditetapkan. Perbedaan tersebut kemudian dibandingkan dengan rata-

rata perbedaan pada suatu periode waktu. Hasil yang diperoleh kemudian

dikalikan dengan konstanta yang di desain untuk menyesuaikan CCI sehingga

menjadi sesuai dengan tingkat perdagangan yang berkisar ±100.

d. Stochastic Oscillator

Pendekatan ini diperkenalkan oleh George C. Lane. Stochastic oscillator

sangat populer bagi para investor, terutama yang berorientasi jangka pendek.

Stochastic oscillator adalah teknik kecepatan harga yang didasarkan pada teori

bahwa bila harga naik, maka harga penutupan mempunyai tendensi mendekati

harga tertinggi hari ybs. Begitu juga harga bergerak turun, maka harga

penutupannya kecenderungan mendekati harga terendah hari itu.

oversold 70/30

80/20

overbought

198

3. Market Strength Indicators

Indikator kekuatan pasar digunakan untuk mengukur kekuatan suatu pasar.

Asumsi yang digunakan dalam mengukur kekuatan suatu pasar adalah apabila

volume perdagangan bertambah secara signifikan, maka akan diikuti oleh

banyaknya pembeli (buyers). Sebaliknya apabila volume perdagangan bergerak

turun menunjukkan bahwa tingkat partisipasi pasar semakin kecil yang ditandai

dengan sedikitnya pembeli.

a. Money Flow Index

Indikator Money Flow Index (MFI) untuk mengukur kekuatan arus uang dari

suatu sekuritas. Hal ini sangat dekat hubungannya dengan Relative Strength Index

(RSI), perbedaannya adalah bahwa money flow index dapat memperkirakan

pergerakan volume, sedangkan RSI hanya berhubungan dengan pergerakan harga

saja. Money Flow Index dihitung dengan menentukan harga rata-rata dalam sehari,

kemudian membandingkannya dengan harga rata-rata hari sebelumnya. Apabila

harga rata-rata hari ini lebih tinggi dari harga rata-rata hari sebelumnya, maka hal

ini disebut dengan positive money flow dan apabila harga rata-rata hari ini lebih

rendah dari harga rata-rata hari sebelumnya, maka hal ini disebut sebagai negative

money flow. Money Flow secara spesifik untuk hari tertentu dihitung dengan cara

mengalikan harga rata-rata dengan volume.

b. Negative Volume Index

Negative Volume Index (NVI) berkaitan dengan menurunnya volume

terhadap perubahan harga suatu sekuritas. Pada saat volume menurun dari hari

sebelumnya, NVI disesuaikan (adjusted) dengan perubahan persentase harga suatu

sekuritas.

Optimisasi sistem dilakukan dengan menggunakan berbagai jenis indikator

dengan cara melakukan test yang bevariasi sesuai dengan trading rules. Setiap

perdagangan dengan satu jenis saham dapat menggunakan optimisasi variable’s

range ke dalam kategori: minimum, maximum dan step diikuti dengan melakukan

optimisasi terhadap periode waktu yang digunakan sebagai basis perhitungan.

Sinyal beli-jual diperoleh dengan mengamati garis perpotongan masing-masing

indikator maupun untuk kombinasi antara indikator (Tabel 2).

Formula sinyal beli-jual menggunakan software MetaStock untuk

mendapatkan return atas data yang diproses. Brokerage fee dan tax setiap transaksi

dilakukan sebesar 0,5 persen untuk order beli (0,2%) dan order jual (0,3 % termasuk

pajak 0,1%).

199

Tabel 2

Sinyal Beli dan Jual

Trend Indicators

Indikator Sinyal Beli Sinyal Jual

Simple Moving Average

(SMA)

Cross(C,Mov(C,opt1,S))

SMA memotong ke atas

grafik harga saham

Cross(Mov(C,opt1,S),C)

SMA memotong ke bawah

grafik harga saham

Weighted Moving

Average (WMA)

Cross(C,Mov(C,opt1,W))

WMA memotong ke

atas grafik harga saham

Cross(Mov(C,opt1,W),C)

WMA memotong ke bawah

grafik harga saham

Exponential Moving

Average (EMA)

Cross(C,Mov(C,opt1,E))

EMA memotong ke atas

grafik harga saham

Cross(Mov(C,opt1,E),C)

EMA memotong ke bawah

grafik harga saham

Momentum Indicators

Indikator Sinyal Beli Sinyal Jual

Momentum

(Mo)

Cross[Mo(opt1),100]

Mo memotong ke atas

garis horizontal 100

(seratus)

Cross[100,Mo(opt1)]

Mo memotong ke bawah

garis horizontal 100 (seratus)

Relative Strength Index

(RSI)

Cross[RSI(opt1),30] OR

Cross[RSI(opt1),70]

RSI memotong ke atas

garis horizontal 30 atau

garis 70

Cross[70,RSI(opt1)] OR

Cross [30,RSI(opt1)]

RSI memotong ke bawah

garis horizontal 30 atau garis

70

Commodity Channel

Index (CCI)

Cross[CCI(opt1),-100]

CCI memotong ke atas

garis horizontal -100

(minus seratus)

Cross[100,CCI(opt1)]

CCI memotong ke bawah

garis horizontal +100

(plus seratus)

Stochastic Oscillator

(Stoch)

Cross[Stoch(opt1,opt2),20]

Stochastic Oscillator

memotong ke atas garis

horizontal 20

Cross[80,Stoch(opt1,opt2)]

Stochastic Oscillator

memotong ke bawah garis

horizontal 80.

200

Market Strength Indicators

Indikator Sinyal Beli Sinyal Jual

Money Flow Index

(MFI)

Cross[MFI(opt1),20]

OR

Cross[MSI(opt1),80]

MFI memotong ke atas

garis horizontal 20 atau

80

Cross[MFI(opt1),20] OR

Cross[MFI(opt1),80]

MFI memotong ke bawah

garis horizontal 20 atau 80

Kombinasi Indikator antara Oscillator (Momentum Indicators) dengan Trend

Indicators

Indikator Sinyal Beli Sinyal Jual

Momentum

& Simple

Moving Average

(Mo&SMA)

Cross[Mo(opt1),{Mov(Mo(opt1),

opt2,S)}]

Momentum memotong ke atas

garis SMA dari Momentum

Cross[{Mov(Mo(opt1),opt2,S)},

{Mo(opt1)}]

Momentum memotong ke

bawah garis SMA dari

Momentum

Momentum

& Weighted

Moving Average

(Mo&WMA)

Cross[Mo(opt1),{Mov(Mo(opt1),

opt2,W)}]

Momentum memotong ke atas

garis SMA dari Momentum

Cross[{Mov(Mo(opt1),opt2,W)},

{Mo(opt1)}]

Momentum memotong ke

bawah garis WMA dari

Momentum

Momentum

& Exponential

Moving Average

(Mo&EMA)

Cross[Mo(opt1),{Mov(Mo(opt1),

opt2,E)}]

Momentum memotong ke atas

garis SMA dari Momentum

Cross[{Mov(Mo(opt1),opt2,E)},

{Mo(opt1)}]

Momentum memotong ke

bawah garis EMA dari

Momentum

Relative

Strength Index

& Simple

Moving Average

(RSI&SMA)

Cross[RSI(opt1),Mov{RSI(opt1),

opt2,S)}]

RSI memotong ke atas garis

SMA dari RSI

Cross[{Mov(RSI(opt1),opt2,S)},

{RSI(opt1)}]

RSI memotong ke bawah garis

SMA dari RSI

Relative

Strength Index

& Weighted

Moving Average

(RSI&WMA)

Cross[RSI(opt1),Mov{RSI(opt1),

opt2,W)}]

RSI memotong ke atas garis

WMA dari RSI

Cross[{Mov(RSI(opt1),opt2,W)},

{RSI(opt1)}]

RSI memotong ke bawah garis

WMA dari RSI

Relative Cross[RSI(opt1),Mov{RSI(opt1), Cross[{Mov(RSI(opt1),opt2,E)},

201

Strength Index

& Exponential

Moving Average

(RSI&EMA)

opt2,E)}]

RSI memotong ke atas garis

EMA dari RSI

{RSI(opt1)}]

RSI memotong ke bawah garis

EMA dari RSI

Kombinasi Indikator antara Market Strength Indicators dengan Trend Indicators

Indikator Sinyal Beli Sinyal Jual

Money Flow

Index &

Simple Moving

Average

(MFI&SMA)

Cross[MFI(opt1),{Mov(MFI(

opt1),

opt2,S)}]

MFI memotong ke atas garis

SMA dari MFI

Cross[{Mov(MFI(opt1),opt2,S)

},

{MFI(opt1)}]

MFI memotong ke bawah

garis SMA dari MFI

Money Flow

Index & Weighted

Moving Average

(MFI&WMA)

Cross[MFI(opt1),{Mov(MFI(

opt1),

opt2,W)}]

MFI memotong ke atas garis

WMA dari MFI

Cross[{Mov(MFI(opt1),opt2,W

)},

{MFI(opt1)}]

MFI memotong ke bawah

garis WMA dari MFI

Money Flow

Index & Exponential

Moving Average

(MFI&EMA)

Cross[MFI(opt1),{Mov(MFI(

opt1),

opt2,E)}]

MFI memotong ke atas garis

EMA dari MFI

Cross[{Mov(MFI(opt1),opt2,E)

},

{MFI(opt1)}]

MFI memotong ke bawah

garis EMA dari MFI

Negative Volume

Index & Simple

Moving Average

(NVI&SMA)

Cross(NVI(),Mov(NVI(),opt

1,S))

NVI memotong ke atas garis

SMA dari NVI

Cross(Mov(NVI(),opt1,S),NVI(

))

NVI memotong ke bawah

garis SMA dari NVI

Negative Volume

Index & Weighted

Moving Average

(NVI&WMA)

Cross(NVI(),Mov(NVI(),opt

1,W))

NVI memotong ke atas garis

WMA dari NVI

Cross(Mov(NVI(),opt1,W),NV

I())

NVI memotong ke bawah

garis WMA dari NVI

Negative Volume

Index & Exponential

Moving Average

(NVI&EMA)

Cross(NVI(),Mov(NVI(),opt

1,E))

NVI memotong ke atas garis

EMA dari NVI

Cross(Mov(NVI(),opt1,E),NVI

())

NVI memotong ke bawah

garis EMA dari NVI

Sumber: Ringkasan.dari Pring (2002) dan MataStock User’s manual versi 9.0 (2004)

202

D. SUPPORT versus RESISTANCE

SUPPORT (batas bawah) garis harga minat beli cukup kuat untuk menahan

tekanan jual, harga murah untuk dibeli →posisi beli (long) →P↑

RESISTANCE (batas atas) garis harga minat jual lebih besar daripada minat beli

untuk merealisasikan keuntungan (profit taking) → posisi jual (short) → P↓

Harga turun karena aksi jual yang signifikan (over supply saham), merupakan

downward pressure hingga menyentuh titik support level.

S & R menggambarkan bahwa naik dan turunnya harga saham pasti

memiliki batas (batas atas dan batas bawah). Contohnya harga saham mengalami

penurunan karena adanya aksi jual yang cukup signifikan, maka akan terjadi over

supply oleh saham tersebut. Akibatnya downward pressure hingga menyentuh titik

yang disebut support level.

Pada saat harga menyentuh titik support level, para pelaku pasar melihat

bahwa harga undervalued, murah untuk di beli, aksi beli terjadi. Akibatnya harga

naik dan menyentuh titik resistance. Pada saat itu harga terlalu overvalued pelaku

pasar akan melakukan aksi jual, harga turun, demikian selanjutnya (lihat Gambar

7).

Gambar 7. Support dan Resistance

E. Pattern

Head and shoulder, top and bottom, pennants (dibentuk dari dua trend line yang

menyatu), flag (trend volume yang menurun yang diganggu oleh penurunan atau

kenaikan yang tajam), dan wedges (membentuk segitiga pada garis yang menyatu

dibentuk dari sejumlah puncak dan lembah), akan lebih jelas digambarkan dengan

RSI daripada grafik aslinya (lihat Gambar 8).

support

resistance

long

short

Actual price Actual

price

Actual

price

203

Flag Pennant Wedges

Gambar 8. Pattern

F. Divergence (Failure swing)

Penyimpangan antara harga asli dengan RSI merupakan indikasi kuat akan

adanya reversal (pembalikan). Jika harga pada trend naik membuat titik tertinggi

baru tetapi RSI malah bergerak turun, maka ini biasanya mengidentifikasikan akan

adanya pembalikan. Biasanya digunakan 9 hari dan 21 hari basis waktu, dengan

price field: close dan menggunakan (clik) horizon line.

volume

volume volume

204

DAFTAR PUSTAKA

Ahmad Naimzada and Giorgio Ricchiuti, 2007, “Heterogeneous Fundamentalists

and Imitative Process”, Workshop on Kinetic Theory and Socio-Economical

Equilibria Modelling, Orléans (France)

Asher Curtis, July, 2011, “A Fundamental-Analysis-Based Test for Speculative

Prices”, (Email: asher.curtis@business.utah.edu), Forthcoming, The Accounting

Review.

Arvid O. I. Hoffmann, Hersh Shefrin, 2012, “Are Individual Investors Abandoning

Fundamental Analysis?”, School of Business and Economics, Department of

Finance, P.O. Box 616, 6200 MD, The Netherlands. Tel.: +31 43 38 84 602. E-mail:

a.hoffmann@maastrichtuniversity.nl.

Belgibayeva Adiya, 2011, “Discuss the main theories underlying the valuation of

the stock. Critically asses the role of fundamental and technical analysis in stock

market valuation”, EC 247 Term Paper.

Bence Tóth and Enrico Scalas, 2007, “The value of information in financial

markets:An agent-based simulation”, Italy.

Barberis, N., A. Shleifer, 2003, “Style investing”, Journal of Financial Economics 68

161–199

Cheng-Few Lee, Wei K. Shih, and Hong-Yi Chen, November, 2011, “Technical,

Fundamental, and Combined Information for Separating Winners from

Losers, Electronic copy available at: http://ssrn.com/abstract=1590460

Chaudhari Kailas Nanabhau Mba-Ii And Prof. Mahesh Halale, 2006-2008, “Equity

Research: Fundamental and Technical analysis and its impact on stock

prices”, PROJECT REPORT ON.

Christian Bauer, Bernhard Herz, 2003, “Technical trading and exchange rate

regimes: Some empirical evidence”, University of Bayreuth, D-95440 Bayreuth,

Germany, tel. +49-921-552912, fax +49-921-552949, email Bernhard.Herz@uni-

bayreuth.de

Daniel Kahneman,Phd And Mark W.Riepe, 1998, “Aspect Of Investor

Psychology”, Journal Of Portfolio Management, Vol.24, No.4.

Douglas W. Blackburn, William N. Goetzmann and Andrey D. Ukhov, 2011, “

Trading Behavior of Style and Multi-Style Investors”, the Rotterdam

Conference on Professional Asset Management and the SunTrust FSU Finance

Spring Beach Conference, New York.

Evgenia Passari, 2009, “Revisiting the Chartists and Fundamentalists Model for

the Exchange Rate: A Forecast Combinations Approach”, United Kingdom. E-

mail: Evgenia.Passari.1@cass.city.ac.uk.

205

Fundamental Value Investors: Characteristics And Performance, January 27, 2009,

Preliminary Work, Comments Welcome

Fabio Tramontana, Frank Westerhoff and Laura Gardini, “A simple financial

market model with chartists and fundamentalists: market entry levels and

discontinuities”.

Ghassan Dibeh, 2007, “Contagion effects in a chartist–fundamentalist model with

time delays”, Department of Economics, Lebanese American University, P.O.

Box 36, Byblos, Lebanon

Gerben J. de Zwart, Thijs D. Markwat, Laurens A. P. Swinkels, Dick van Dijk,

January 2007, “Chartists and Fundamentalists in Emerging Currency

Markets”.

Gerben de Zwart, Thijs Markwat, Laurens Swinkels, and Dick van Dijk, January

2008, “The Economic Value of Fundamental and Technical Information in

Emerging Currency Market”, Den Haag, The Netherlands. E-mail addresses

are gzwart@rsm.nl,arkwat@few.eur.nl,lswinkels@few.eur.nl,and

djvandijk@few.eur.nl

Gerwin Griffioen, August 4, 2004, “An Evolutionary Adaptive LearningModel

with Fundamentalists andMoving Average Traders”, Working paper

Gunter Strobl, October 2003, “Information Asymmetry, Price Momentum, and the

Disposition Effect”, Job Market Paper.

Helen Allen; Mark P.Taylor, 1990, “Charts, Noise And Fundamentals In The

London Foreign Exchange Market”, The Economic Journal, Vol.100, No.400,

Conference Paper.

Imad Moosa and Larry Li, 2009, “Modelling The Behaviour Of Technicians And

Fundamentalists In The Shanghai Stock Market”, International Journal of

Banking and Finance, Volume 6.

Jenni L. Bettman, Stephen J. Sault, Emma L. Welch, “Fundamental and Technical

Analysis: Substitutes or Compliments?”, Canberra, ACT, 0200, Australia,

Electronic copy of this paper is available at: http://ssrn.com/abstract=899879

J. V. Andersen1, S. Gluzman2 and D. Sornette, 1999, “Fundamental Framework for

Technical Analysis”.

Jeffrey A. Frankel And Kenneth A. Froot, 1990, “The Rationality Of The Foreign

Exchange Rate, Chartist, Fundamentalist, And Trading In The Foreign

Exchange Rate”, AEA papers nd proceedings.

Lalith P. Samarakoon, 2010, “Asymmetric investor behavior between buyside and

sellside: Evidence from investor classes in the Sri Lankan stock market”,

Electronic copy available at: http://ssrn.com/abstract=1650027

Leonardo Becchetti and Maria I. Marika Santoro, 1996, “Stock price dynamics: an

empirical test of the chartistfundamentalist Hypothesis”, Università Roma

206

Tor Vergata, Facoltà di Economia, Dipartimento di Economia e Istituzioni, Via

Columbia 2, 00133 ROMA. Tel +39-6-72595706. Fax +39-6-20206500, E-mail:

Becchetti@economia.uniroma2.it.

Lukas Menkhoff, Rafael R. Rebitzky, Michael Schr¨oder, “Heterogeneity in

exchange rate expectations: evidence on the chartist-fundamentalist

approach”, Journal of Economic Behavior & Organization, Volume 70, Issues 1–2,

May 2009, Pages 241-252

Marie BESSEC, François-Mathieu ROBINEAU, 2002, “Chartist and fundamentalist

analysis : interaction or alternative reference in the foreign exchange

market?”,

Martin Weber, and Alen Nosić, 2010, “How Risky Do I Invest: The Role of Risk

Attitudes, Risk Perceptions and Overconfidence”, Electronic copy available at:

http://ssrn.com/abstract=1004002

Martin Weber, Elke U. Weber, and Alen Nosić, 2011, “Who takes risks when and

why: Determinants of changes in investor risk taking”, Electronic copy

available at: http://ssrn.com/abstract=1441273

Michael Frenkel, 1997, “Exchange Rate Dynamics with Chartists,

Fundamentalists, and Rational Speculators in the Foreign Exchange Market”,

INTERNATIONAL JOURNAL OF BUSINESS, 2(1), 1997 ISSN: 1083-4346.

Milan Lovric, Uzay Kaymak And Jaap Spronk, 2008, “A Conceptual Model Of

Investor Behavior”, Ssrn-Id1144293

Messod D. Beneish, Charles M. C. Lee, Robin L. Tarpley, 2001, “Contextual

Fundamental Analysis Through the Prediction of Extreme Returns”, Review

of Accounting Studies, 6, 165–189, Kluwer Academic Publishers. Manufactured

in The Netherlands.

Ming Guo and Albert S. Kyle, September 26, 2011, “Fundamental analysis Versus

Technical analysis In the Presence of Risk-averse Liquidity Providers”.

Mikael Bask, and Jarko Fidrmuc, 2006, “Fundamentals and technical trading:

behaviour of exchange rates in the CEECs”, Suomen Pankki Bank of Finland.

P.O.Box 160. FI-00101 HELSINKI, Finland, � + 358 10 8311, http://www.bof.fi.

Professor Veroljub Dugalić, PhD, “Fundamental And Technical Analyses Of

Share Prices”, Megatrend Review.

Patricia M. Fairfield, and J. Scott Whisenant, 2000, “Using Fundamental Analysis

to Assess Earnings Quality: Evidence from the Center for Financial Research

and Analysis”, Washington, D.C. 20057 email: whisenas@msb.edu.

Patrick Artus, 2012, “The major problem in the financial markets:

"Fundamentalists" and "chartists", economic research.

Ron Jongen, Willem F.C. Verschoor, Christian C.P. Wolff, Remco C.J. Zwinkels,

March, 2009, “Chartists, Fundamentalists, and Dispersion in the Foreign

207

Exchange Market”, Electronic copy available at:

http://ssrn.com/abstract=1359220.

Robert Schmidt and Timo Wollmershäuser, 2004, “ Sterilized Foreign Exchange

Market Interventions in a Chartist-Fundamentalist Exchange Rate Model”.

Robert Vigfusson, 1996, “Switching Between Chartists and Fundamentalists: A

Markov Regime-Switching Approach”, E-mail: rvigfusson@bank-banque-

canada.ca, International Department, Bank of Canada Ottawa, Ontario, Canada

K1A 0G9

Sandrine Jacob Leal, 2010, “Fundamentalists, chartists and asset pricing

anomalies”, E-mail address: jacob@gredeg.cnrs.fr.

Stephanus R.W. and Hendra S., 2010, “The Complementary nature of fundamental

and technical analysis”, evidence from Indonesia, Integritas-jurnal

manajemen bisnis, Vol.3 No.2.

Stefan Reitz, Jan-Christoph Rülke, and Georg Stadtmann, 2012, “Nonlinear

Expectations in Speculative Markets – Evidence from the ECB Survey of

Professional Forecasters”, Discussion Paper No. 311, ISSN 1860 0921.

Stefan Reitz, Frank Westerhoff, 2003, “Nonlinearities and Cyclical Behavior: The

Role of Chartists and Fundamentalists”, CFS Working Paper No. 2003/10.

Scott Richardson, İrem Tuna, Peter Wysocki, September 2009, “Accounting

Anomalies and Fundamental Analysis: A Review of Recent Research

Advances”.

Tongkui Yu and Honggang Li, “Dynamic Regimes of a Multi-agent Stock Market

Model”, Department of Systems Science, Beijing Normal University, Beijing,

100875, P.R.China

Tony Cooper, March 2011, “Optimal Rotational Strategies using Combined

Technical and Fundamental Analysis”, tonyc@ddnum.com

Thomas J. Brennan and Andrew W. Lo, 2010, “The Origin Of Behavior”, Electronic

copy available at: http://ssrn.com/abstract=1506264

Thomas Oberlechner, “Importance Of Technical And Fundamental Analysis In

The European Foreign Exchange Market”, International Journal Of Finance

And Economics Int. J. Fin. Econ. 6: 81–93 (2001)

U.Bonenkamp • c.Homburg • A.Kempf, 2009, “Fundamental Information in

Technical Trading Strategies”, CFR-Working Paper NO. 08-12, Electronic

copy available at: http://ssrn.com/abstract=1267190.

Venkatesh. C. K. and Madhu Tyagi, “The use of Fundamental and Technical

Analysis by Stock Exchange Dealers: Indian Evidence”, Middle Eastern

Finance and Economics, ISSN: 1450-2889 Issue 14 (2011), ©EuroJournals

Publishing, Inc. 2011, http://www.eurojournals.com/MEFE.htm

208

INDEKS

A

aktiva, 7, 18, 19, 114, 144, 145, 181

APT, 17, 18, 19

arbitrase, 17, 72, 102, 143

aset, 5, 6, 7, 8, 14, 16, 22, 25, 27, 43, 48, 58, 59, 62, 72,

75, 101, 124, 126, 127, 129, 131, 133, 142, 144, 145,

155, 157, 158, 165, 181, 185

B

bearish, 46, 50, 110, 164, 188, 195, 199

beta, 9, 10, 14, 15, 62

biaya modal, 23, 24, 31, 33, 36

bisnis, 2

Bisnis, 21, 169

Brokerage fee, 200

bullish, 46, 50, 110, 164, 188, 194, 195, 199

C

capital asset pricing, 5, 8

Capital Market Line, 5, 6

CAPM, 2, 3, 8, 9, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20,

21, 27, 30, 59, 62, 121

cashflows, 26, 27

constant returns to scale, 24

D

deposito, 73, 114, 168

diminishing returns, 24

divdend, 33

dividen, 33, 34, 36, 37, 47, 49, 58, 59, 60, 61, 62, 102,

104, 105, 106, 107, 115, 168, 172, 178, 185

downward pressure, 204

E

earning, 8, 168, 169, 170, 171, 176, 180, 184, 185

efek, 2, 5, 6, 20, 23, 31, 33, 34, 36, 37, 58, 64, 81, 99,

100, 102, 114, 115, 117, 127, 132, 133, 142, 144,

146, 157, 165, 173

Efek, 2, 33, 37, 79, 100

efisiensi, 11, 12, 16, 20, 47, 99, 100, 101, 103, 160,

180, 182

ekspektasi, 5, 58, 99, 157, 158, 159, 161, 168, 171,

177, 178, 180, 185, 188

ekuitas, 29, 31, 35, 36, 42, 44, 49, 50, 54, 59, 63, 161

EPS, 41, 180

Expexted return, 5

F

financial assets, 168

fundamental, 2, 11, 12, 38, 39, 40, 41, 42, 44, 45, 46,

47, 48, 49, 50, 55, 56, 58, 59, 64, 65, 66, 67, 68, 69,

70, 71, 72, 74, 76, 77, 82, 83, 85, 86, 87, 88, 89, 91,

94, 96, 98, 99, 100, 104, 105, 106, 107, 108, 109,

113, 114, 122, 123, 129, 131, 132, 143, 151, 152,

168, 169, 176, 177, 178, 184, 185, 186, 206, 209

G

grafik, 38, 48, 52, 54, 64, 66, 67, 70, 71, 82, 83, 84, 89,

90, 94, 109, 110, 113, 114, 133, 134, 135, 136, 137,

138, 139, 140, 141, 156, 168, 178, 186, 190, 191,

193, 194, 195, 198, 201, 204

I

inflasi, 14, 19, 60, 63, 74, 75, 98, 114, 131, 133, 170,

171, 179

Investor, 2

K

kontrarian, 118, 129, 143, 144, 145

L

Leverage, 29, 31

likuiditas, 43, 117, 118, 119, 150, 175, 178, 180, 181

M

manajemen, 2

metastock, 169, 193

momentum, 41, 44, 48, 97, 122, 123, 135, 139, 142,

143, 144, 146, 165, 187, 195, 197, 198

momentum perdagangan, 143

Money Flow Index, 200, 202, 203

moral hazard, 154, 155

N

neraca perdagangan, 74, 132

nilai buku, 42, 43, 181

nilai intrinsik, 47, 169, 185

nilai tukar, 49, 68, 70, 71, 72, 74, 76, 78, 80, 81, 84, 86,

87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 179

O

obligasi, 15, 19, 21, 27, 29, 30, 72, 100, 106, 114, 115,

129, 131, 157, 168, 171, 188

opini, 168, 173

optimal, 23, 24, 27, 161, 169

Oscillator, 193, 197, 199, 201, 202

over supply, 204

overvalued, 176, 177, 181, 184, 185, 204

P

pasar modal, 5, 6, 11, 12, 14, 22, 23, 29, 33, 34, 54, 55,

66, 102, 114, 163, 168, 169, 172, 173, 174, 186

pasar saham, 39, 41, 46, 66, 105, 106, 114, 115, 120,

121, 146, 163, 169, 179

pembiayaan, 12, 22, 23, 29, 31, 33, 142, 143

pemegang saham, 22, 33, 34, 35, 40, 107, 115

perilaku, 38, 39, 40, 64, 69, 70, 82, 86, 87, 88, 100,

108, 109, 110, 118, 119, 120, 121, 124, 125, 126,

127, 135, 140, 141, 144, 145, 146, 147, 148, 149,

150, 151, 153, 154, 155, 156, 157, 160, 161, 162,

163, 164, 165, 166, 186, 188

209

perilaku investor, 120, 121, 124, 126, 146, 147, 148,

149, 164

perilaku keuangan, 124, 125, 146

perilaku perdagangan, 146

pola perdagangan, 117, 145

portofolio investor, 5, 142, 148, 151

prediksi keuangan, 98

Profitabilitas, 50

psikologi, 105, 109, 110, 146, 161, 186, 187, 188, 190

psikologis, 66, 102, 109, 125, 146, 147, 148, 150, 153,

157

R

rasional, 17, 48, 69, 99, 103, 107, 124, 128, 145, 146,

157, 161

rate of return, 21, 25, 31

regresi timeseries, 15

reksadana, 54, 142, 173, 175

Relative Strength Index, 198, 200, 201, 202

required rate of return, 21

resistance, 135, 139, 204

return saham, 2

risiko portofolio, 6, 14, 170

RSI, 198, 199, 200, 201, 202, 204, 205

S

saham, 2, 9, 10, 11, 12, 19, 21, 27, 30, 33, 34, 36, 37,

38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 50, 51, 55,

57, 58, 59, 60, 62, 63, 64, 66, 72, 86, 89, 98, 99, 100,

101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 111, 112,

114, 115, 116, 117, 120, 121, 122, 126, 127, 131,

132, 133, 146, 147, 151, 155, 156, 157, 158, 159,

163, 165, 166, 167, 168, 169, 170, 171, 172, 173,

174, 175, 176, 177, 178, 179, 180, 181, 184, 185,

186, 187, 188, 190, 191, 192, 193, 196, 199, 200,

201, 204

Security Market Line, 6

sekuritas, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19,

20, 21, 22, 23, 25, 29, 33, 35, 36, 48, 65, 98, 114,

122, 139, 141, 143, 144, 148, 149, 168, 177, 178,

181, 198, 200

standard deviasi, 7

Stochastic oscillator, 199

strategi investasi, 57, 71, 77, 83, 85, 144, 146, 150

strategi kontrarian, 130

strategi momentum, 122, 144, 145

Struktur Modal, 30

style, 142, 143

support level, 204

surat berharga keuangan, 144

T

technical, 11, 67, 173, 174, 193, 199, 206, 208, 209

trend, 102, 109, 129, 137, 164, 168, 178, 186, 187, 188,

189, 190, 191, 192, 195, 196, 204, 205

U

utilitas, 9, 146, 161, 162

V

Volume Index, 200, 203

volume perdagangan, 64, 65, 136, 148, 200

W

wedges, 204

Weighted Moving Average, 201, 202, 203

210

TENTANG PENULIS

Dr. Musdalifah Azis, A.Md, SE., M.Si lahir di

Ujung Pandang tanggal 1 Mei 1980 adalah alumni SMU Negeri

05 Bandung lulus tahun 1999, Alumni Fakultas Teknik D3

Arsitektur Universitas Hasanuddin di Makassar lulus tahun

2002, Alumni Fakultas Ekonomi Manajemen Universitas

Hasanuddin di Makassar lulus tahun 2004, Kemudian tahun

2009 menyelesaikan studi S2 di Program Magister Sains,

Konsentrasi Manajemen dan Keuangan di Universitas

Hasanuddin di Makassar.

Studi jenjang pendidikan S3 pada Program Pascsarjana Ilmu Ekonomi Universitas

Hasanuddin di Makassar lulus tahun 2013.

Penulis menjadi dosen tetap sejak tahun 2005 di Universitas Mulawarman

Samarinda dan diberi amanat untuk memegang jabatan Ketua Program Studi

Manajemen dan Keuangan Universitas Mulawarman. Dari pengalaman

mengajar S1 dan S2 MM Universitas Mulawarman di Samarinda serta

menulis jurnal dan mengkaji jurnal – jurnal nasional maupun internasional

memotivasi penulis untuk membukukan ide dan inspirasi mengenai ESENSI

DAN HIRARKI RISIKO-RETURN PASAR, dari sudut pandang perilaku

investor.

Saat ini, penulis tinggal bersama suami tercinta, Muhammad Amin dan anak

kesayangan mereka Fahrul Rozy Amin, Faradillah Putri dan Farel Aditya Amin.

Penulis dapat dihubungi via email : musdalifah.azis@gmail.com.