PENGUJIAN EFISIENSI PASAR

Sunder (1973) meneliti 110 perusahaan yang berpindah dari metode FIFO ke LIFO dan 22 perusahaan yang berpindah dari LIFO ke FIFO selama periode 1946 sampai dengan 1966. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa saham-saham perusahaan yang berpindah dari FIFO ke LIFO mengalami kenaikan abnormal return mulai dari 12 bulan sebelum pengumuman. Untuk perusahaan-perusahaan yang berpindah dari LIFO ke FIFO mendapatkan abnormal return yang negative mendukung bahwa investor bereaksi terhadap pengumuman perubahan metode akuntansi dan menggunakan informasi arus kas untuk menilai harga sekuritas. Hal ini konsisten dengan uraian sebelumnya bahwa untuk kondisi ekonomi inflasi, perubahan metode FIFO ke LIFO meningkatkan arus kas dan jika investor menggunakan informasi arus kas, maka akan didapatkan reaksi positif terhadap harga sekuritas (hasil yang berlawanan akan didapat, yaitu penurunan harga sekuritas jika berlawanan akan didapat, yaitu penurunan harga sekuritas jika investor menggunakan informasi laba, karena terjadi penurunan laba). Untuk perubahan dari metode LIFO ke FIFO akan menurunkan nilai arus kas, sehingga akan didapatkan reaksi yang negative terhadap harga sekuritas. Hasil dari sunder ini juga menolak "mechanistic hypothesis", yaitu pasar tidak dapat dikelabui oleh perubahan metode akuntansi.

Hasil ilustrasi ini menunjukkan bahwa karena adanya penggunaan metode akuntansi yang berbeda untuk kondisi ekonomi yang berbeda, dapat menyebabkan perbedaan nilai arus kas dan laba yang berbeda dan bertentangan. Hasil akuntansi terhadap laba dan arus kas yang juga seharusnya mempunyai dampak yang berbeda terhadap harga sekuritas jika diyakini laba atau arus kas menentukan harga dari sekuritas.
Ada dua hipotesis yang berhubungan dengan dampak dari peubahan metode akuntansi yang digunakan. Hipotesis yang pertama disebut dengan "no-effect Hypothesis". Hipotesis ini menyatakan bahwa tidak ada perubahan harga sekuritas disebabkan oleh perubahan dari metode atau prosedur akuntansi. Hipotesi yang kedua yang merupakan lawan dari hipotesis pertama dikenal dengan nama "mechanistic hypothesis" atau "monopolistic hypothesis" atau "functional hypothesis". Hipotesis ini menyatakan ada perubahan harga sekuritas karena pasar secara sistematis dikelabui oleh prosedur akuntansi. Efisiensi pasar bentuk setengah kuat secara keputusan dapat dilihat dari kecanggihan pasar untuk menganalisis dampak dari perubahan prosedur akuntansi terhadap arus kas. Pasar dikatakan efisien bentuk setengah kuat secara keputusan jika pasar bereaksi dengan terhadap perubahan prosedur akuntansi yang mempunyai dampak terhadap arus kas (menolak "mechanistic hypothesis"). Pasar juga dikatakan efisien bentuk setengah kuat secara keputusan jika pasar tidak bereaksi terhadap perubahan prosedur akuntansi yang tidak mempunyai dampak terhadap arus kas (tidak mampu menolak "no effect hypothesis").
Digambar 16.3 terlihat bahwa jika suatu oengumuman tidak mempunyai nilai ekonomis, untuk pasar yang efisien, maka seharusnya pasar tidak bereaksi terhadap pengumuman tersebut. Sebaliknya jika pasar bereaksi untuk pengumuman yang tidaki mempunyai nilai ekonomis, ini berarti pasar tersebut belum efisien, karena tidak dapat membedakan pengumuman yang bernilai informasi ekonomis dengan yang tidak.
Jika memang stock split tidak mempunyai nilai ekonomis, pertanyaannya adalah mengapa perusahaan emiten melakukannya. Kemungkinan alasanya adalah beruhubungan dengan likuiditas harga sekuritas dan yang berhubungan dengan sinyal yang akan disampaikan oleh perusahaan ke public.
Alasan yang pertama adalah perusahaan umumnya melakukan stock split supaya harga sahamnya tidak terlalu tinggi, sehingga dengan harga saham yang tidak terlalu tinggi akan meningkatkan likuiditas perdagangannya. Copeland (1979) menemukan hal yang sebalinya dengan alasan ini, yaitu likuiditas volume perdagangan menjadi lebih rendah dibandingkan sebelumnya, biaya transaksi pialang secara proporsi meningkat dan bid-ask spread (selisih harga bid yang diajukian oleh pembeli dan harga ask yang dimintan oleh penjual) juga lebih tinggi dari sebelumnya. Ohlson dan penman (1985) juga menemukan bahwa deviasi standar return setelah stock split lebih besar sekitar 30% dibandingkan sebelumnya. Baik likuiditas yang menurun dan naiknya risiko sekuritas (meningkatnya deviasi standar return) merupakan biaya yang harus ditanggung dari pemecahan saham.

16.3.1. Hasil Empiris Studi Peristiwa
Beberapa hasil empiris dari studi peristiwa yang pernah dilakukan akan dibahas disini. Diantaranya adalah studi tentang pemecahan saham (stock split). Penawaran perdana (initial public offering), pengumuman deviden (dividend announcement) dan tentang informasi akuntansi (accounting information).
Pemecahan Saham
Pemecahan saham (stock split) adalah saham menjadi n lembar saham. Harga per lembar saham baru setelah stock split adalah sebesar 1/n dari harga sebelumnya. Dengan demikian, sebenarnya stock split tidak menambah nilai dari perusahan atau dengan kata lain stock split tidak mempunyai nilai ekonomis. Misalnya jumlah saham yang beredar adalah 1 juta lembar dengan nilai Rp 1.000,- perlembar. Nilai ekuitas saham adalah sebesar 1 juta x Rp 1.000,-= Rp 1 miliar. Perusahan memecah dari satu lembar saham menjadi 2 lembar saham, sehingga harga saham baru adalah menjadi Rp 500,- dan jumlah saham beredar menjadi sebanyak 2 juta lembar. Nilai ekuitas perusahaan tidak berubah, yaitu tetap sebesar 1 miliar.

Efisiensi pasar bentuk setengah kuat yang hanya ditinjau dari informasi yang dipublikasikan ini disebtu dengan efisiensi pasar secara informasi (informationally efficienr market). Pengujian untuk efisiensi pasar secara informasi ini tidak memperhatikan kecanggihan dari pelaku pasar di dalam meng interpretasikan dan menganalisis informasi lebih lanjut. Pelaku pasa canggih akan dapat membedakan antara "Lemon" dan "Orenge", yaitu mereka dapat membedakan pengumuman yang bernilai ekonomis dan yang tidak bernilai ekonomis. Lebih lanjut, pelaku pasar canggih akan menganalisis lebih dalam informasi yang diterima supaya mereka dapat mengambil keputusan yang tepat sehingga tidak dibodohi oleh pasar. Efisinesi pasar seperti ini disebut dengan pasar keputusan (decisionally efficient market) yang dapat dilihat pada gambar 16.4 berikut ini.

Efisiensi pasar bentuk setengah kuat yang hanya ditinjau dari informasi yang dipublikasikan ini disebtu dengan efisiensi pasar secara informasi (informationally efficienr market). Pengujian untuk efisiensi pasar secara informasi ini tidak memperhatikan kecanggihan dari pelaku pasar di dalam meng interpretasikan dan menganalisis informasi lebih lanjut. Pelaku pasa canggih akan dapat membedakan antara "Lemon" dan "Orenge", yaitu mereka dapat membedakan pengumuman yang bernilai ekonomis dan yang tidak bernilai ekonomis. Lebih lanjut, pelaku pasar canggih akan menganalisis lebih dalam informasi yang diterima supaya mereka dapat mengambil keputusan yang tepat sehingga tidak dibodohi oleh pasar. Efisinesi pasar seperti ini disebut dengan pasar keputusan (decisionally efficient market) yang dapat dilihat pada gambar 16.4 berikut ini.

Pengujian efisiensi pasar secara informasi bentuk setengan kuat seharusnya dilakukan setelah pengujian kandungan informasi dan urutannya dapat dilihat di Gambar 16.3 berikut ini.

Pengujian kandungan informasi hanya menguji reaksi dari pasar, akan tetapi tidak menguji seberapa cepat pasar itu bereaksi. Jika pengujian melibatkan kecepatan reaksi dari pasar untuk menterap informasi yang diumumkan, maka pengujian ini merupakan pengujian efisiensi pasar secara informasi (informationally efficient market)bentuk setengah kuat. Dikatakan seperti itu jika investor bereaksi dengan cepat (quickly) untuk menyerap abnormal return untuk menuju keseimbangan yang baru. Jika investor menyerap pasar dengan lambat, maka pasar dikatakan tidak efisien bentuk setengah kuat secara informasi.
Bagaimana jika peristiwa tidak menimbulkan abnormal return? Pasarnya efisien setengah kuat bentuk informasi. Karena investor tidak mendapatkan keuntungan luar biasa yang merugikan orang lain (fair game). Sebenarnya terjadi abnormal return, tetapi abnormal return ini diserap dengan sangat cepat.
Kesimpulan yang lain menolak pasar efisien jika tidak terjadi abnormal return. Karena jika suatu pengumuman tidak mengandung informasi, bagaimana dapat disimpulkan semudah itu bahwa pasar adalah efisien setengah kuat bentuk informasi. Tidak menimbulkan ebnormal return dapat berarti investor tidak bereaksi, karena reaksi investor terhadap informasi yang baru ditunjukkan oleh abnormal ini. Dari diskusi ini dapat disimpulkan bahwa untuk suatu pengumuman yang tidak menimbulkan abnormal return, maka kesimpulan pasar efisiennya tidak jelas dan tidak terjawab.

Studi tentang stock split yang juga merupakan studi peristiwa (event study) telah dilakukan oleh Fama, Fisher, Jensen dan Roll (1969). Mereka mempelajari 940 stock split yang terjadi diantara January sampai dengan desember 1959. Mereka menghitung cumulative abnormal return mulai bulan -30 sampai bulan +30. Mereka menemukan adanya abnormal return 30 bulan sebelum pengumuman stock split dilakukan. Pada waktu stock split diumumkan dihari-hari setelah hari pengumuman. Hasil ini mendukung pasar NYSE yang efisien bentuk setengan kuat, karena tidaka adanya reaksi pasar dari stock split.
Hasil dari studi FFJR yang menemukan abnormal return mulai dari -30 sulit untuk dipercaya bahwa investor sudah mengantisipasi stock split jauh 30 bulan sebelum diumumkan. Abnormal return yang positif ini kemungkinan terjadi karena perusahaan yang melakukan stock split adalah perusahaan yang sebelumnya sudah mempunyai kinerja yang baik.
Studi yang dilakukan FFJR merupakan studi pertama yang menguji hipotesis pasar efisien bentuk setengah kuat. Studi FFJR menggunakan bulanan. Studi-studi selanjutnya berusaha meningkatkan kekurangan kekurangan dari studi FFJR. Diantaranya adalah studi yang menggunakan data harian dengan argumentasi bahwa data harian lebih dapat meilhat seberapa cepat harga sekuritas menyerap informasi yang diumumkan.
Charest (1978) mengembangkan studi yang dilakukan FFJR dengan menggunakan data harian dan mengamati tidak hanya hari pada waktu stock split diumumkan, tetapi juga pada hari stock split diusulkan oleh manajemen dan pada hari waktu stock split disetujui oleh pemegang saham. Dia menemukan abnormal return hanya terjadi pada hari setelah stock split diusulkan.

Grinblatt, Masulis dan Titman (1984) menggunakan data harian untuk melihat pengaruh dari pengumuman stock split. Sebanyak 125 peristiwa stock split yang bebas dari pengumuman lainnya selama tiga hari sekeliling tanggalpengumuman dijadikan sebagai sampel data. Mereka menemukan reaksi signifikan dari pengumuman stock split. Mereka menginterpretasikan bahwa pengumuman stock split merupakan sinyal positif terhadap aliran kas masa depan perusahaan.
Pengumuman stock split dianggap sebagai sinyal yang positif karena manajer perusahaan akan menyampaikan prospek masa depan yang baik dari perusahaan ke public yang belum mengetahuinya. Alasan sinyal ini didukung dengan kenyataannya bahwa perusahaan yang melakukan stock split merupakan perusahaan yang mepunyai kinerja baik. Jika pasar bereaksi pada waktu pengumuman stock split, bukan berarti bahwa pasar bereaksi karena informasi stock split tersebut tidak mempunyai nilai ekonomis, tetapi bereaksi karena mengetahui prospek perusahaan dimasa depan yang disinyalkan melalui stock split. Supaya suatu sinyal dianggap valid dan dapat dipercaya oleh pasar, maka tidak semua perusahaan dapat melakukannya. Hanya perusahaan yang memberikan sinyal tidak valid akanmendapatkan dampak yang negative. Sesuai dengan yang ditemukan oleh Copeland bahwa stock split mengandung biaya yang harus ditanggung, maka hanya perusahaan yang mempunyai prospek bagus saja yang mampu menanggung biaya ini dan sebagai akibatnya pasar bereaksi positif terhadapnya. Sebaliknya perusahaan yang tidak mempunyai prospek yang baik yang mencoba memberikan sinyal tidak valid lewat stock split akan tidak mampu menanggung biaya tersebut, shingga bukannya stock split akan meningkatkan harga sekuritasnya tetapi akan menurunkannya jika pasar cukup canggih untuk mengetahuinya.
Pengumuman Dividen
Miller dan Modigliani (1961) menunjukkan bahwa dividen sifatnya adalah tidak relevan didalam menentukan nilai dari perusahaan. Jika hal ini benar, pertanaanya adalah mengapa masih banyak perusahaan yang membayar dividen, bahkan meningkatkan nilai dividennya. Hasil studi-studi tentang apakah dividen mengandung informasi berguna untuk pasar juga menghasilkan kesimpulan yang masih tercampur. Watts (1973, 1976), Ang (1975) dan Gonedes ((1978) tidak menemukan bukti bahwa dividen mengandung informasi. Akan tetapi, hasil dari studi-studi yang terbaru lebih mendukung dividen mengandung informasi. Hasil-hasil studi yang menemukan kandungan informasi dari pengumuman dividen misalnya adalah Laub (1976), Charest (1978), Aharony dan Swary (1980), Woolridge (1982), Aquith dan Mullins (1983), Venkatesh dan Chiang (1986), Healy dan Palepu (1988), Chang dan Chen (1991), Eddy dan Seifert (1992), dan Mande (1994).

Untuk metode FIFO, laba bersih perusahaan (Rp105,-) lebih besar dibandingkan dengan laba yang menggunakan metode LIFO (Rp35,-). Hal yang sebaliknya terjadi yaitu untuk metode dengan arus kas yang menggunakan metode LIFO (Rp235,-). Arus kas dihitung sebesar laba bersih ditambah dengan harga pokok. Nilai harga pokok ditambahkan karena harga pokok ini merupakan aliran kas keluar periode yang lalu, bukan aliran kas keluar periode ini.
Untuk kondisi ekonomi inflasi, metode FIFO menghasilkan laba bersih lebih besar dibandingkan dengan metode LIFO dan arus kas lebih kecil dibandingkan metode LIFO. Untuk kondisi ekonomi deflasi, hal sebaliknya yang akan terjadi. Ringkasan dari hasil ini tampak sebagai berikut ini.

tabel
Harga pokok diatas menunjukkan harga pada kondisi ekonomi inflasi, yaitu harga yang selalu meningkat dari waktu ke waktu mulai dari barang masuk awal sebesar Rp 100,- sampai dengan barang yang masuk terakhir sebesar Rp 200,-
Pada tanggal 20/2/98, sebuah barang ini dijual dengan HJ sebesar Rp 250,-. Jika perusahaan menggunakan metode akuntansi persediaan FIFO (first in firs out), maka asumsinya adalah barang yang dijual adalah yang masuk pertama kalinya, yaitu barang yang dibeli pada tanggal 6/5/97 dengan harga pokoknya sebesar Rp 100,-. Sebaliknya jika perusahaan menggunakan metode akuntansi persediaan LIFO (Last In First Out), maka asumsinya adalah barang yang dijual adalah barang yang masuk terakhir kalinya, yaitu barang yang dibeli pada tanggal 18/27/97 dengan harga pokoknya sebesar Rp 200,-. Dengan demikian, untuk metode akuntansi yang berbeda, kemungkinan nilai harga pokok yang berbeda dapat terjadi dan akan berakibat pada perbedaan laba dan arus kas yang terjadi sebagai berikut ini.

Gambar

Informasi Akuntansi
Nilai pasar dari perusahaan merupakan nilai sekarang (present value) dari aliran-aliran kas (cash flows) masa dating. Jika ini benar, maka investor seharusnya menggunakan nilai arus kas unuk menentukan harga dari sekuritas perusahaan bersangkutan. Selain arus kas, informasi akuntansi yang lain juga digunakan oleh pasar. Misalnya, Hughes (1986) menunjukkan bahwa nilai dilaporan keuangan seperti laba bersih perusahaan dianggap sebagai sinyal yang menunjukkan nilai dari perusahaan. Terkadang aliran kas dan laba memberikan informasi yang bertentangan, yaitu kenaikan laba dapat diikuti oleh penurunan aliran kas dan sebaliknya. Jika hal ini terjadi, informasi mana yang seharusnya digunakan oleh investor. Jika informasi aliran kas lebih diyakini mewakili nilai dari perusahaan dibandingkan dengan informasilaba, maka seharusnya investor yang canggih menggunakan informasi aliran kas ini.
Metode akuntansi persediaan merupakan ilustrasi yang baik untuk menggambarkan dampab perbedaan terhadap informasi arus kas dan informasi laba. Berikut ini merupakan contoh dara persediaan suatu barang.

Asquith dan Mullins (1982) mempelajari sampel dari perusahaan-perusahaan yang tidak pernah membayar dividen selama paling sedikit 10 tahun. Asquith dan Mullins berargumentasi bahwa jika perusahaan membayar dividen pertama kalinya setelah lama tidak pernah membayar dividen, pembayaran dividen ini akan merupakan sesuatu kejutan dan akan berakibat reaksi yang kuat dari tahun 1954 sampai dengan 1980. Sama dengan yang dilakukan oleh aharony dan Swary, perusahaan yang mengumumkan laba dan dividen bersamaan dalam waktu 10 hari, tidak digunakan sebagai sampel. Mereka menemukan bahwa pembayaran dividen pertama kalinya tersebut meningkatkan kekayaan pemegang saham sebesar 3.7% selama dua hari. Hasil ini menunjukkan bahwa dividen mengandung informasi.
Healy daan Palepu (1988) juga mempelajari 131 perusahaan yang membayar dividen pertama kalinya (dividend initiation) dan 172 perusahaan yang tidak pernah membayar dividen yang pertama kalinya (dividend omission). Mereka menemukan bahwa divididend initiation dan dividen omission membawa informasi kepasar.
Juga menggunakan model ekspektasi dividen oleh Lintner, Gonedes (1978) membentuk 12 porto folio didasarkan pada kombinasi kesalahan peramalan standarisasi (Standardized forecast errors) rendah dan tinggi dari perubahan laba, perubahan dividen kas (cash dividend) dan item-item luar biasa (extraordinary items) dari 285 perusahaan selama periode 1946-1972. Gonedes menemukan bahwa dividen tidak membawa informasi.
Aharony dan Swary (1980) menggunakan model ekspektasi dividen sederhana (naïve model) dan model ekspektasi Lintner yang dikembangkan. Karena banyak pengumuman laba yang dekat dengan dividen merupakan efek yang murni tidak tercampur oleh efek pengumuman laba, maka sampel yang mengandung pengumuman laba disekitar 10 hari pengumuman dividen tidak digunakan dalam studi. Sampel mereka adalah dividen kuartalan yang meliputi 149 perusahaan industry yang tercatat di NYSE pada periode 1963-1976. Dengan menggunakan indeks pasar S&P, mereka menghitung abnormal return selama 10 hari di sekitar tanggal pengumuman dividen. Mereka menemukan bahwa pasar bereaksi dalam interval waktu 2 hari saja, yaitu sehari sebelum pengumuman dan sehari pada waktu pengumuman dividen. Hasil ini menunjukkan bahwa dividen mengandung informasi dan pasar sudah cukup efisien dalam bentuk setengah kuat terhadap informasi dividen ini yang terlihat bahwa pasar menyerap informasi tersebut dengan cepat.
Woolridge (1982) menggunakan 376 pengumuman dividen selama tahun 1971 sampai dengan 1976. Dia juga mendukung bahwa pasar bereaksi terhadap perubahan positif dan negative dari nilai dividen secara cepat dalam waktu sehari setelah pengumuman.
Beberapa pendekatan telah digunakan untuk menguji kandungan informasi dari dividen. Pendekatan yang pertama adalah memasukkan variabel dividen ke model laba untuk memprediksi laba masa depan (misalnya adalah Laub, 1976). Dividen mempunyai informasi jika kekuatan prediksi model laba menjadi meningkat. Pendekatan yang kedua adalah menguji hubungan antara variabel dividen dan variabel laba, apakah dividen menyebabkan laba atau laba menyebabkan dividen (misalnya adalah Ang, 1975, Olson dan McCann, 1994). Dividen dianggap membawa informasi jika dividen menyebabkan laba. Pendekatan yang ketiga dilakukan dengan mengamati pergerakan harga sekuritas sekitar pengumuman dari perubahan dividen yang diekspektasi (unexpected dividend change). Pendekatan ketiga ini dilakukan dengan melakukan studi peristiwa (event study). Penelitian-penelitian yang menggunakan metode ketiga ini misalnya adalah Watts (1974), Gonedes (1978), Aharony dan Swary (1980), Woolridge (1982), Asquith dan Mullins (1983), Healy dan Palepu (1988), Kane, Lee, dan Marcus (1984), Chang dan Chen (1991), dan Eddy dan seiffert (1992).
Watts (1976) menggunakan sampel sebanyak 310 perusahaan dalam periode 1946-1967 untuk menguji kandungan informasi dari dividen. Dengan menggunakan model ekspektasi dividen oleh lintner, Watts menemukan nilai Abnormal return (dihitung dengan menggunakan model pasar) yang tidak signifikan. Nilai abnormal return ini tidak melebihi biaya transaksi yang harus ditanggung.

16.3 STUDI PERISTIWA
Studi peristiwa (event study) merupakan studi yang mempelajari reaksi pasar terhadap suatu peristiwa (event) yang informasinya dipublikasikan sebagai suatu pengumuman. Event study dapat digunakan untuk menguji kandungan informasi dari suatu pengumuman dan dapat juga digunakan untuk menguji efisiensi pasar bentuk setengah kuat.
Pengujian kandungan informasi dan efisiensi pasar bentuk setengah kuat merupakan dua pengujian yang berbeda. Pengujian kandungan informasi dimaksudkan untuk melihat reaksi dari suatu pengumuman. Jika pengumuman mengandung informasi (Information content), maka diharapkan pasar akan bereaksi pada waktu pengumuman tersebut diterima oleh pasar. Reaksi ini dapat diukur menggunakan abnormal return dan akan dapat dikatakan bahwa suatu pengumuman yang mempunyai kandungan informasi akan memberikan abnormal return kepada pasar. Sebaliknya yang tidak mengandung informasi tidak akan memberikan abnormal return kepada pasar seperti tampak di Gambar 16.2 berikut ini.
Penawaran Perdana
Perusahaan yang pertama kali melemparkan sahamnya ke pasar saham disebut melakukan penawaran perdana ( initial public offering atau IPO). Karena belum pernah tercatat di bursa saham, maka harga sekuritasnya belum diketahui. Underwriter yang menjamin pelemparan perdana akan menanggung risiko untuk menualkan saham ini disebabkan nilai sebenarnya dari sekuritas belum diketahui. Oleh karena itu, underwriter cenderung untuk menjualkannya dengan harga yang murah (undervalued) supaya mengurangi risiko tidak laku terjual. Investor yang dapat kesempatan untuk membeli sekuritas yang undervalued ini akan dapat mei=nikmati abnormal return. Akan tetapi jika pasar sfatnya dalah efisien, abnormal return yang ada hanya terjadi dengan waktu yang cepat dan tidak berkepanjangan. Ini berearti bahwa investor yang membeli beberapa saat setelah pengumuman IPO sudah tidak akan memperoleh abnormal return lagi, karena harga sekuritas sudah mencapai keseimbangannya yang baru. Lebih lanjut tentang penelitian dibidang ini dapat dilihat di Ibbotson, Sindelar dan Ritter (1998)

Alasannya adalah jika harga sekuritas sudah memecah dan mulai menembus batas atasnya, kemungkinan besar harga sekuritas ini akan terus meningkat, sehingga merupakan saat yang tepat untuk membelinya pada waktu ke t* tersebut. Dengan alasan yang sama, jika harga sekuritas sudah mulai menembus batas bawahnya, untuk mengurangi kerugian lebih lanjut, maka investor akan menjual sekuritas tersebut.

Saringan (filter) untuk batas atas harga dan batas bawah harga dapat ditentukan sebesar nilai absolut atau nilai relatif terhadap harga sebelumnya. Misalnya harga sekuritas dinyatakan masih dalam keadaan wajar jika harganya berada di antara Rp10.000,- sampai dengan Rp18.000,-. Harga Rp10.000,- dan Rp18.000,- merupakan nilai-nilai absolut bawah harga dan batas atas harga yang ditentukan. Batas atas (bawah) juga dapat dinyatakan dalam persentase dari nilai terendah (tertinggi) sebelumnya. Misalnya ditentukan besarnya persentase ini adalah 25% untuk beli dan 40% untuk jual. Jika harga sekuritas terendah sebelumnya adalah sebesar Rp8.000,-, maka order untuk membeli sekuritas ini dilakukan jika harga sekuritas sudah menjadi sebesar Rp10.000,- yaitu sebesar Rp8.000,- + 25% x Rp8.000,-.
16.2.1 Pengujian secara Statistik
Pengujian secara statistik dapat dilakukan dengan menguji independensi dari perubahan-perubahan harga sekuritas. Jika hasil pengujian menunjukkan independensi harga-harga, maka implikasinya adalah investor tidak dapat menggunakan nilai-nilai masa lalu dari variabel-variabel penduga (seperti misalnya harga, return, dividend yield, rasio P/E atau suku bunga) untuk memprediksi harga atau return sekarang. Untuk pasar yang efisien secara bentuk lemah, perubahan-perubahan harga sekuritas adalah independen terhadap nilai masa lalu variabel-variabel penduga.
Pengujian statistik yang banyak dilakukan untuk pengujian independensi adalah pengujian hubungan variabel dengan menggunakan korelasi serial atau regresi linier dan pengujian run (run test).

PENGUJIAN-PENGUJIAN PENDUGAAN RETURN
Sebelum tahun 1970, pengujian dari efisiensi pasar bentuk lemah difokuskan pada prediksi return atau harga sekuritas berdasarkan return atau harga masa lalu. Jika HPE (Hipotesis Pasar Efisien) benar, maka perubahan harga masa lalu tidak berhubungan dengan harga sekuritas sekarang, sehingga tidak dapat digunakan untuk memprediksi harga atau return dari sekuritas. Oleh karena itu, pengujian efisiensi pasar bentuk lemah melibatkan pertanyaan apakah informasi yang terkandung di harga-harga sekuritas masa lalu yang berurutan sudah secara penuh mencerminkan harga sekarang. Hipotesis untuk menguji bentuk lemah ini berhubungan dengan hipotesis langkah acak (random walk hypothesis). Jika harga-harga mengikuti pola langkah acak (random walk), maka perubahan harga dari waktu ke waktu sifatnya adalah random atau acak yang independen. Ini berarti bahwa perubahan harga hari ini tidak ada hubungannya dengan perubahan harga kemarin atau hari-hari sebelumnya.
Setelah tahun 1970, pengujian dari efisiensi pasar bentuk lemah tidak hanya difokuskan pada variabel return atau harga masa lalu untuk memprediksi return atau harga sekarang atau masa depam, tetapi juga melibatkan variabel-variabel yang lainnya. Variabel-variabel yang digunakan untuk memprediksi return atau harga sekuritas diantaranya adalah dividen yield, rasio P/E, suku bunga dan lain sebagainya.
Pengujian dari efisiensi pasar bentuk lemah ini dapat dilakukan dengan cara pengujian statistik atau dengan cara pengujian menggunakan aturan-aturan perdagangan teknis (technical trading rules). Kedua cara ini akan dibahas berikut ini.
Ide dari pengujian pasar yang efisien dituangkan dalam suatu hipotesis yang disebut dengan hipotesis pasar efisien (HPE) atau efficient market hypothesis (EMH). Untuk mengetahui kebenaran dari hipotesis dari hipotesis ini, maka perlu dilakukan pengujian secara empiris untuk masing-masing bentuk efisiensi pasar.
Fama (1970) membagi pengujian efisiensi pasar menjadi tiga ketegori yang dihubungkan dengan bentuk-bentuk efisiensi pasarnya sebagai berikut ini:
Pengujian- pengujian bentuk lemah (weak-form tests), yaitu seberapa kuat informasi masa lalu dapat memprediksi return masa depan.
Pengujian-pengujian bentuk setengah kuat (semi-strong-form tests), yaitu seberapa cepat harga sekuritas merefleksikan informasi yang dipublikasikan.
Pengujian-pengujian bentuk kuat (strong-form tests), yaitu untuk menjawab pertanyaan apakah investor mempunyai informasi privat yang tidak terefleksi di harga sekuritas.
PENDAHULUAN
Ide dari pengujian pasar yang efisien dituangkan dalam suatu hipotesis yang disebut dengan hipotesis pasar efisien (HPE) atau efficient market hypothesis (EMH). Untuk mengetahui kebenaran dari hipotesis dari hipotesis ini, maka perlu dilakukan pengujian secara empiris untuk masing-masing bentuk efisiensi pasar.
Fama (1970) membagi pengujian efisiensi pasar menjadi tiga ketegori yang dihubungkan dengan bentuk-bentuk efisiensi pasarnya sebagai berikut ini:
1. Pengujian- pengujian bentuk lemah (weak-form tests), yaitu seberapa kuat informasi masa lalu dapat memprediksi return masa depan.
2. Pengujian-pengujian bentuk setengah kuat (semi-strong-form tests), yaitu seberapa cepat harga sekuritas merefleksikan informasi yang dipublikasikan.
3. Pengujian-pengujian bentuk kuat (strong-form tests), yaitu untuk menjawab pertanyaan apakah investor mempunyai informasi privat yang tidak terefleksi di harga sekuritas.
Muhammad Rizqi Andriyanto (B200122011)
PENGUJIAN EFISIENSI PASAR
Bab
16
Pengujian Menggunakan Korelasi dan Regresi Linier
Pengujian pasar efisiensi bentuk lemah ini dilakukan untuk menguji tidak adanya hubungan antara harga atau return sekuritas masa lalu dengan harga atau return sekarang atau mendatang. Sebenarnya pengujian seperti ini sulit, jika tidak mau dikatakan tidak mungkin untuk dilakukan. Alasannya adalah bahwa harga atau return sekuritas masa lalu yang mana akan digunakan untuk memprediksi harga atau return sekuritas mendatang. Harga atau return tahun kemarin, dua tahun yang lalu, tiga tahun yang lalu atau harga atau return minggu kemarin, dua hari yang lalu dan seterusnya. Misalnya suatu studi menggunakan data harga tahun kemarin untuk memprediksi harga tahun sekarang dan menemukan bukti tidak ada hubungan secara statistik. Pertanyaannya apakah hasil ini dapat digunakan untuk menyimpulkan bahwa pasar sudah efisien secara lemah, padahal kemungkinan lain misalnya jika harga dua tahun kemarin digunakan mungkin akan didapatkan hubungan dengan harga sekuritas tahun ini. Studi yang sudah pernah dilakukan menggunakan perubahan harga periode kemarin untuk memprediksi perubahan harga periode sekarang dengan model sebagai berikut ini.
Sebaliknya jika harga sekuritas tertinggi yang pernah terjadi dalam suatu periode adalah sebesar Rp12.000,- maka order untuk menjual sekuritas akan dilakukan jika harga sekuritas tersebut mulai menembus harga sebesar Rp7.200,- yaitu sebesar Rp12.000,- -40% x Rp12.000,-.
Pengujian strategi filter rule telah dilakukan oleh Alexander (1961) dan menemukan return yang cukup besar terutama untuk saringan yang kecil (misalnya 5%). Akan tetapi, jika biaya transaksi diperhitungkan, maka kelebihan return ini akan hilang.
Demikian juga dengan penelitian yang dilakukan oleh Fama dan Blume (1969). Mereka membandingkan strategi filter rule ini dengan strategi lainnya, yaitu strategi buy and hold. Hasil penelitian mereka menunjukkan bahwa strategi filter rule menghasilkan rata-rata return yang lebih baik untuk saringan kecil (yaitu dengan saringan 0,5%) dibandingkan dengan strategi buy and hold. Akan tetapi selisih return yang dihasilkan tidaklah besar. Bahkan jika diperhitungkan dengan biaya transaksi, strategi filter rule ini nampaknya tidak cukup menguntungkan.
Penelitian lainnya adalah yang dilakukan oleh Beaver dan Landsman (1981). Mereka menguji strategi filter rule ini dengan menggunakan periode sarinagn yang lebih lama, yaitu selama 20 bulan. Selama periode ini mereka membagi sekuritas ke dalam dua portofolio, yaitu sebuah untuk sekuritas-sekuritas pemenang dan yang lainnya untuk sekuritas-sekuritas kalah. Dengan mengamati abnormal return kedua portofolio ini untuk periode-periode selanjutnya, mereka tidak menemukan perbedaan antara kedua portofolio tersebut. Hasil mereka menunjukkan bahwa strategi saringan tidak menghasilkan return lebih baik.

Peneliti ynag lainnya juga menggunakan pengukuran logaritma dari return relatif (lihat bab 6 tentang return relatif) sebagai berikut ini.
Hubungan linier antara dua periode perubahan harga ini dapat diestimasi dengan menggunakan koefisien korelasi atau dengan menggunakan teknik regresi. Cootner (1974) misalnya, menggunakan 45 perusahaan yang tercatat di NYSE. Dia menggunakan pengukuran logaritma dari return relatif. Korelasi logaritma return relatif periode ke-t dengan logaritma return relatif periode seminggu sebelumnya dan 14 minggu sebelumnya adalah sebesar -0,047 dan 0,131. Fama (1965) dengan pengukuran yang sama dan menggunakan 30 perusahaan di NYSE mendapatkan nilai-nilai korelasi sebesar 0,026, -0,039, -0,053, -0,57 berturut-turut untuk interval 1 hari, 4 hari, 9 hari dan 16 hari. Hasil empiris ini menunjukkan bahwa pasar modal NYSE adalah sudah efisien dalam bentuk lemah, karena korelasi antara perubahan harga antar periode tidak signifikan yang menunjukkan adanya independensi harga sekuritas dari satu periode ke periode yang lain.
Pengujian Run
Alternatif lain untuk menguji efisiensi pasar bentuk lemah adalah dengan pengujian runtun (run test). Suatu runtun (run) adalah urutan tanda yang sama dari perubahan-perubahan nilai. Misalnya perubahan-perubahan harga sekuritas yang meningkat diberi tanda positif (+), perubahan harga yang menurun diberi tanda negatif (-) dan harga sekuritas yang tidak berubah diberi tanda nol (0).
16.2.2. Pengujian secara Aturan Perdagangan Teknis
Untuk pasar yang tidak efisien bentuk lemah, pergerakan return atau harga sekuritas dari waktu ke waktu dapat mempunyai pola yang tertentu. Pola yang terjadi dapat berupa bentuk linier atau bentuk cyclical (lihat bab 16.2.1). Jika memang pola seperti ini dapat terjadi, maka investor dapat menggunakannya sebagai strategi perdagangan untuk mendapatkan keuntungan berlebihan. Salah satu strategi perdagangan yang memanfaatkan pola perubahan harga sekuritas ini adalah strategi aturan saringan (filter rule).
Strategi aturan saringan ini merupakan strategi waktu (timing strategy), yaitu strategi tentang kapan investor harus membeli atau menjual suatu sekuritas. Dengan strategi ini, investor akan membeli sekuritas jika harga dari sekuritas meningkat melebihi batas atas yang sudah ditentukan dan menjualnya jika harganya turun lebih rendah dari batas bawah yang sudah ditentukan. Harga sekuritas yang berada di antara dua batas ini dianggap masih merupakan harga sekuritas yang wajar (fair price) yang sekuritasnya belum perlu dibeli atau dijual.
Di gambar 16.1. terlihat bahwa harga sekuritas sampai waktu ke t* masih berada di dalam batas atas dan batas bawah yang sudah ditentukan. Mulai saat t*, harga sekuritas beranjak naik melebihi batas atasnya. Strategi yang menggunakan filter rule ini akan menyarankan investor untuk membeli sekuritas tersebut pada saat waktu ke t*.
Pengujian Cyclical
Pola pergerakan harga atau sekuritas yang tertentu dapat terjadi untuk pasar yang tidak efisien bentuk lemah. Pengujian menggunakan regresi linear sebelumnya juga menguji pola bentuk linear dari harga-harga sekuritas. Pola lain yang mungkin dapat terjadi jika pasar tidak efisien bentuk lemah adalah pola siklikal (cyclical). Misalnya French (1980) menunjukkan bahwa return pada hari Senin lebih rendahdibandingkan dengan return-return di hari lainnya dalam satu minggu. Hasil dari French menunjukkan bahwa return sekuritas mempunyai pola siklikal dengan return terendah di hari Senin.
Gibbons dan Hess (1981) juga menemukan hal yang sama dengan yang ditemukan oleh French, yaitu return hari Senin lebih rendah dibandingkan dengan hari-hari lainnya. Return yang mereka gunakan adalah raw return (return biasa), yaitu (Pt-Pt-1)/P t-1), bukan abnormal return. Gibbon dan Hess selanjutnya menggunakan abnormal return yang dihitung menggunakan risk-adjusted return (atau disebut dengan model pasar, lihat bab 16.3.1) dan mereka menemukan bahwa efek hari Senin tidak signifikan.
Efek lain yang diteliti adalah efek Januari. Rozeff dan Kinney (1976) menunjukkan bahwa return sekuritas pada bulan Januari secara signifikan lebih besar dari return-return bulan-bulan yang lainnya. Return yang mereka gunakan ini adalah raw return. Ketika mereka menggunakan abnormal return yang didasarkan pada model market-based pricing, efek Januari menjadi hilang.

Contoh 16.1 :
Runtun perubahan laba akuntansi untuk suatu perusahaan selama 20 periode adalah sebagai berikut :
++--++-+++--+++--+++
Jumlah dari perubahan laba yang positif (N1) adalah sebanyak 13 buah dan jumlah dari perubahan laba yang negatif (N2) adalah sebanyak 7 buah. Jumlah seluruh perubahan laba (N) adalah sebanyak 20 buah. Dengan menggunakan rumus (16-4), jumlah runtun ekspektasian adalah sebanyak :
dengan deviasi standar sebesar :
Jumlah runtun sesungguhnya yang terjadi (NR) adalah sebanyak 9 runtun, yaitu ++, --, ++, -, +++, --, +++, --, dan +++. Pertanyaannya adalah apakah jumlah runtun sesungguhnya ini (yaitu sebanyak 9 buah) secara signifikan menyimpang dari yang diekspektasi (yaitu sebanyak 10,1). Untuk mengetahui hal ini, maka perlu dilakukan pengujian secara statistik sebagai berikut :

Hasil dari Z-hitung adalah tidak signifikan, menunjukkan bahwa runtun perubahan laba tersebut sifatnya adalah tidak acak.

Koefisien 0 di persamaan (16-1) mengukur perubahan harga yang diekspektasi dan yang tidak berhubungan dengan perubahan harga periode lalu. Koefisien 1 mengukur hubungan antara perubahan harga periode lalu dengan perubahan harga periode selanjutnya. Jika T=0, maka hubungan perubahan harga adalah antara periode ke-t dengan t-1 sebagai berikut :
Pt = 0 + 1. Pt-1+ et
atau : (Pt – Pt-1) = 0 + 1.(Pt-1-T –Pt-2-T)+ et
Untuk T=1, maka hubungan perubahan harga adalah antara periode ke-t dengan periode ke t-2 sebagai berikut :
Pt = 0 + 1. Pt-2+ et
dan seterusnya untuk nilai T=2 dan selanjutnya.
Di dalam penerapannya, beberapa peneliti menggunakan pengukuran perubahan harga yang bervariasi. Beberapa peneliti juga menggunakan return, yaitu perubahan harga relatif terhadap harga periode lalu dan juga memasukkan nilai dividen ke dalamnya sebagai berikut :

Perubahan-perubahan harga sekuritas sebagai berikut: +++00+----- terdiri dari 4 runtun, yaitu runtun pertama berupa tiga perubahan bentuk positif yang sama (+++), runtun kedua berupa dua perubahan bentuk nol yang sama (00), runtun ketiga berupa satu perubahan bentuk positif yang sama (+) dan runtun keempat berupa lima perubahan bentuk negatif yang sama (-----).
Jika perubahan harga sekuritas berkorelasi secara positif dari wkatu ke waktu (yang berarti perubahan tanda akan sama dari waktu ke waktu), maka diharapkan akan terjadi sedikit perubahan tanda atau akan terjadi runtun yang sedikit. Sebaliknya jika perubahan harga sekuritas berkorelasi secara negatif dari waktu ke waktu, maka akan banyak terjadi perubahan tanda dari negatif ke positif atau dari positif ke negatif atau akan terjadi banyak runtun.
Pengujian runtun telah dilakukan oleh Fama (1965) dan juga Ball dan Watts (1972). Fama menguji runtun perubahan harga saham, sedang Ball dan Watts menguji runtun perubahan laba akuntansi. Umumnya jarang ditemui laba akuntansi yang sama dari satu periode ke periode berikutnya. Biasanya laba akuntansi mengalami kenaikan atau penurunan. Oleh karena itu Ball dan Watts hanya melihat runtun perubahan laba akuntansi "+" dan "-". Jika perubahan runtun sifatnya adalah acak, maka jumlah runtun yang diharapkan adalah sebesar :

Notasi :
E(NR) = jumlah runtun ekspektasian
N1 = jumlah perubahan "+"
N2 = jumlah perubahan "-"
N = jumlah dari perubahan atau sebesar N1+ N2
Deviasi standar dari jumlah runtun adalah sebesar :

Nilai Z-hitung adalah sebesar :

Notasi :
NR = jumlah sesungguhnya dari seluruh runtun.
Jika nilai Z-hitung ini signifikan, berarti perubahan laba tersebut adalah acak. Sebaliknya jika nila Z-hitung tidak signifikan, berarti perubahan laba tersebut adalah tidak acak atau tidak mendukung hipotesis pasar efisien bentuk lemah.

PLACE YOUR TOPIC HERE
Your Description Goes Here

#
PLACE YOUR TOPIC HERE
Your Description Goes Here

#
TRANSITIONAL PAGE

#

Click to edit Master text styles
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level
12/16/2014

#

Click to edit Master title style
ONLINE TEMPLATE
PLACE YOUR TITLE HERE
12/16/2014

#

#
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level

#
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level

#

#
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level

#
Click to edit Master subtitle style

#
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level

#
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level

#

#
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level

#
Click icon to add picture

#
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level

#
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level

#
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level

#

#
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level

#
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level

#

#
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level

#

#
12/16/2014

#
12/16/2014

#
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level
12/16/2014

#
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level
12/16/2014

#
12/16/2014

#
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level
12/16/2014

#
12/16/2014

#
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level
12/16/2014

#
12/16/2014

#
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level
12/16/2014

#

#
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level

#
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level

#

#
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level

#

#
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level
12/16/2014

#

#

#

Second level
Third level
Fourth level
Fifth level

#
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level

#
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level

#

#

#

Second level
Third level
Fourth level
Fifth level

#



#

Second level
Third level
Fourth level
Fifth level

#

#


#

Second level
Third level
Fourth level
Fifth level

#

#
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level

#
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level

#
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level

#

#

PENGUJIAN EFISIENSI PASAR

Recommend Documents