Investasi dan Pasar Modal

A. Estimating the SML (Security Market Line)Untuk menerapkan pendekatan SML dijelaskan di sini, investor membutuhkan perkiraan return dari aset bebas risiko, return yang diharapkan dari indeks pasar, dan beta untuk sekuritas individu. Seberapa sulit hal-hal ini untuk didapatkan?. Return pada aset bebas risiko (risk-free asset), RF, seharusnya menjadi yang paling mudah untuk didapatkan daripada variabel lainnya. Dalam memperkirakan RF, investor dapat menggunakan return dari treasury bills (obligasi jangka pendek, jatuh tempo kurang dari satu tahun) untuk periode yang akan datang.Memperkirakan market return lebih sulit karena return yang diharapkan untuk indeks pasar tidak bisa diamati. Lebih lanjut, beberapa indeks pasar yang berbeda dapat digunakan. Cara lain adalah probabilitas perkiraan market return dibuat, dan nilai yang diharapkan dihitung. ini akan memberikan perkiraan baik return yang diharapkan dan standar deviasi untuk pasar.Pada akhirnya, diperlukan untuk memperkirakan beta untuk sekuritas individual. ini adalah bagian penting dari proses estimasi CAPM (Capital Asset Pricing Model). perkiraan RF dan return yang diharapkan dari pasar adalah sama untuk setiap sekuritas yang sedang dievaluasi. Beta memiliki karakteristik yang unik, menyatukan harapan return investor terhadap saham dengan orang-orang untuk pasar. beta adalah satu-satunya faktor company-spesific di CAPM, oleh karena itu, risiko adalah satu-satunya perkiraan asset-spesific yang harus dilakukan dalam CAPM

Estimating BETAModel yang lebih luas dari model single-index dikenal sebagai market model. Model ini identik dengan model single-index, kecuali asumsi untuk kesalahan pada sekuritas yang berbeda dan tidak berkorelasi tidak dibuat. Rumus market model sama dengan rumus pada bab 8 untuk model single-index (tanpa asumsi membatasi):

Ri = alphai + Betai*Rm + ei

Ri = The return (TR) on security i

Rm = The return (TR) on the market index

alphai = The intercept term

Betai = The slope term

ei = The random residual error

Market model memberikan perkiraan return untuk semua jenis saham

Untuk memperkirakan market model, TR untuk sekuritas i dapat mengalami kemunduran berhubungan dengan TR pada market index. Perkiraan akan diperoleh dari ai (pengembalian konstan pada sekuritas i yang diperoleh terlepas dari tingkat market returns) dan bi (kemiringan koefisien yang mengindikasikan harapan kenaikan return suatu sekuritas untuk peningkatan 1 persen di market return). ini adalah bagaimana estimasi saham beta digambarkan

Figure 9-7The Characteristic line for coca-cola, monthly data

Ketika TR untuk saham diplot terhadap TR market index, garis regresi dipasang di titik-titik ini disebut sebagai garis karakteristik. garis karakteristik coca cola ditunjukkan pada Gambar 9-7.Garis karakteristik sering dipasang menggunakan kelebihan (excess) return. Kelebihan return dihitung dengan mengeluarkan tingkat risk-free, RF,baik dari return saham dan return market.Dalam Kelebihan return, analisis yang sama seperti sebelumnya berlaku. Alpha adalah intercept dari garis karakteristik pada sumbu vertikal dan, dalam teori, harus nol untuk saham apapun. Alpha mengukur kelebihan return saham ketika kelebihan return untuk portofolio pasar adalah nol. Dalam kelebihan return, koefisien beta merupakan slope garis karakteristik. Beta mengukur sensitivitas kelebihan return saham dengan yang ada pada portofolio pasar. Varian dari error term mengukur variabilitas kelebihan return saham yang tidak terkait dengan pergerakan kelebihan return pasar. Diversifikasi dapat mengurangi variabilitas ini.Banyak broker dan jasa penasehat investasi melaporkan beta sebagai bagian dari total informasi yang diberikan untuk saham individu. misalnya kita,nilai garis survei investasi melaporkan beta untuk setiap saham tertutup, seperti halnya perusahaan pialang seperti Merrill Lynch. kedua ukuran risiko yang dibahas di atas, standar deviasi dan beta, yang dikenal secara luas dan dibahas oleh investor. Apakah kita menggunakan model single-index atau model Market, beta dapat diperkirakan dengan menggunakan analisis regresi. Namun, nilai-nilai alpha i dan beta I yang diperoleh dalam cara ini merupakan perkiraan dari parameter benar dan salah. Selanjutnya, beta dapat bergeser

dari waktu ke waktu sebagai perubahan situasi perusahaan. pertanyaan yang muncul, oleh karena itu, seberapa akurat perkiraan beta?Seperti yang diketahui, beta biasanya diperkirakan dengan mencocokan garis karakteristik dengan data. Namun, ini adalah perkiraan beta yang disebut dalam CAPM. proxy pasar yang digunakan dalam persamaan untuk memperkirakan beta mungkin tidak sepenuhnya mencerminkan portofolio pasar yang ditentukan dalam CAPM. Selanjutnya, beberapa hal yang harus diingat:1. CAPM mencoba untuk memperkirakan beta masa depan untuk sekuritas, yang mungkin

berbeda dengan beta historis.2. Dalam teori, variabel independen RM merupakan total seluruh aset berharga dalam

perekonomian. ini biasanya dihubungkan dengan indeks pasar saham, yang, pada gilirannya, adalah perkiraan return atas semua saham biasa.

3. Garis karakteristik dapat dipasang di atas berbagai jumlah observasi dan periode waktu. Tidak ada satu periode yang benar atau jumlah pengamatan untuk menghitung beta. sebagai hasilnya, perkiraan beta akan bervariasi. misalnya, garis survei nilai investasi menghitung beta dari tarif mingguan pengembalian selama lima tahun, sedangkan analisis lainnya sering menggunakan tingkat return bulanan periode yang dibandingkan.

4. perkiraan regresi alpha dan beta dari garis karakteristik hanya merupakan perkiraan dari alpha dan beta yang benar, dan salah. Dengan demikian, perkiraan ini mungkin tidak sama dengan alpha dan beta yang benar.

5. Sebagai variabel fundamental (laba, arus kas) dari perubahan perusahaan, beta harus berubah. Beta tidak sempurna dari waktu ke waktu. Masalah ini cukup penting untuk dipertimbangkan secara terpisah.

Blume menemukan bahwa dalam membandingkan tujuh tahun periode untuk 1,2,4,7,10,21, dan sebagainya, saham dalam portofolio, observasi berikut bisa dibuat:a. Estimasi beta untuk sekuritas individual tidak stabil, yaitu, beta mengandung sedikit

informasi tentang beta masa depan.b. Estimasi beta untuk portofolio yang besar stabil, yaitu, beta mengandung banyak informasi

tentang beta masa depan.

Pada dasarnya, portofolio besar (50 saham) memberikan stabilitas karena efek rata-rata. meskipun beta dari beberapa saham dalam portofolio naik dari periode ke periode, dan yang lain turun, dua gerakan ini cenderung saling bertolak belakang satu sama lain. Selanjutnya, kesalahan yang terlibat dalam mengestimasi beta cenderung dihapuskan dalam portofolio. Oleh karena itu, perkiraan beta portofolio menunjukkan sedikit perubahan dari waktu ke waktu dan jauh lebih dapat diandalkan daripada perkiraan untuk sekuritas individual.Peneliti telah menemukan bahwa beta pada periode perkiraan, rata-rata, lebih dekat ke 1,0 dari perkiraan yang diperoleh dengan menggunakan data historis. Ini berarti bahwa kita bisa meningkatkan perkiraan beta dengan mengukur penyesuaian dalam satu periode dan menggunakannya sebagai estimasi penyesuaian pada periode berikutnya, misalnya, kita bisa menyesuaikan setiap beta terhadap beta rata-rata dengan mengambil setengah beta historis dan menambahkannya ke setengah dari beta rata-rata. Merril Lynch, perusahaan pialang terbesar AS,

melaporkan beta disesuaikan berdasarkan teknik tersebut. metode lain juga telah diusulkan, termasuk teknik estimasi Bayesian

B. Tests of the CAPMKesimpulan dari CAPM sepenuhnya masuk akal:1. Return dan risiko berhubungan positif - risiko yang besar membawa return yang besar2. Risiko yang relevan untuk sekuritas adalah ukuran efeknya terhadap risiko portofolio.

Pertanyaannya adalah seberapa baik teori bekerja. Asumsi pada teori pasar modal sebagian besar tidak realistis. Untuk menilai validitas teori ini atau teori lain, tes empiris harus dilakukan. jika CAPM berlaku, pasar cenderung untuk mengimbangi sehingga diketahui return sekuritas rata-rata dihapuskan untuk sama dengan return yang diharapkan, persamaan untuk ini dapat digambarkan:

Ri = a1 + a2*Betai

Ri = The average return on security I over some number of people

Betai = The estimated beta for security i

Ketika persamaan diatas diperkirakan, a1 harus mendekati tingkat bebas risiko rata-rata selama periode yang diteliti, dan a2 harus mendekati rata-rata premium risiko pasar selama periode yang diteliti. Sebuah literatur yang luas melibatkan tes dari teori pasar modal, khususnya, CAPM. meskipun tidak mungkin untuk meringkas ruang lingkup literatur ini sepenuhnya dan rekonsiliasi temuan dari studi yang berbeda yang tampaknya tidak setuju, poin-poin berikut merupakan konsensus yang wajar hasil empiris:1. SML berbentuk linear, yaitu trade-off antara return yang diharapkan (wajib) dan risiko

merupakan garis lurus miring ke atas (upward-sloping).2. The intercept term, a1 umumnya lebih tinggi daripada RF3. Kemiringan CAPM, a2, umumnya ditemukan kurang curam dari yang diasumsikan oleh teori.4. Meskipun bukti dicampur, ada kasus persuasif yang telah dibuat bahwa risiko unsystematic

adalah premi risiko. dengan kata lain, investor dihargai hanya untuk asumsi risiko sistematis.

Masalah utama dalam pengujian teori pasar modal adalah bahwa hal itu dirumuskan secara ex ante, tetapi dapat diuji hanya secara ex post. kita tidak pernah tahu harapan investor dengan pasti. Oleh karena itu, seharusnya tidak mengejutkan bahwa tes dari model telah menghasilkan hasil yang bertentangan dalam beberapa kasus dan hasil empiris yang menyimpang dari prediksi model. pada kenyataannya, itu menakjubkan bahwa hasil empiris mendukung dasar CAPM serta apa yang mereka lakukan. Berdasarkan data penelitian bertahun-tahun, tampak bahwa harga pasar sekuritas saham atas dasar hubungan linear antara return risiko sistematis, dengan risiko diversifikasi (tidak sistematis) hanya berpengaruh sedikit atau tidak ada dalam mekanisme harga.CAPM belum terbukti secara empiris, juga tidak akan. Pada kenyataannya, banyak yang berpendapat bahwa CAPM adalah tidak dapat diuji karena portofolio pasar yang terdiri dari

semua aset berisiko, yang tidak dapat diobservasi. pada dasarnya, banyak yang berpendapat bahwa tes dari CAPM sebenarnya tes efisiensi rata-rata varians portofolio pasar. Namun demikian, CAPM tetap menjadi cara yang logis untuk melihat return risiko trade-off yang diharapkan serta model yang sering digunakan di bidang keuangan.