Pengaruh variabel makroekonomi..., 24 Serbio Harerio, Universitas FE UI, 2009Indonesia

dokumen-dokumen yang mirip
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun

BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN

BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF

*Corresponding Author:

BAB 2 URAIAN TEORI. waktu yang akan datang, sedangkan rencana merupakan penentuan apa yang akan

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

IDENTIFIKASI POLA DATA TIME SERIES

BAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang

PEMODELAN PRODUKSI SEKTOR PERTANIAN

ANALISIS DIRECT SELLING COST DALAM MENINGKATKAN VOLUME PENJUALAN Studi kasus pada CV Cita Nasional.

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang

BAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi padi merupakan suatu hasil bercocok tanam yang dilakukan dengan

KOINTEGRASI DAN ESTIMASI ECM PADA DATA TIME SERIES. Abstrak

BAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II. Data deret waktu adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB 2 LANDASAN TEORI. Metode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB IV METODOLOGI PENELITIAN

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu ukuran dari hasil pembangunan yang

BAB I PENDAHULUAN. universal, disemua negara tanpa memandang ukuran dan tingkat. kompleks karena pendekatan pembangunan sangat menekankan pada

BAB II LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegiatan yang mengestimasi apa yang akan

BAB 1 PENDAHULUAN. tahun 1990-an, jumlah produksi pangan terutama beras, cenderung mengalami

III. METODE PENELITIAN. Data yang digunakan adalah data sekunder runtun waktu (time series) bulanan

SUPLEMEN 3 Resume Hasil Penelitian: Analisis Respon Suku Bunga dan Kredit Bank di Sumatera Selatan terhadap Kebijakan Moneter Bank Indonesia

BAB 1 PENDAHULUAN. Sumber Daya Alam (SDA) yang tersedia merupakan salah satu pelengkap alat

BAB III. Pada bab ini akan dijelaskan mengenai tahapan perhitungan untuk menilai

IV. METODE PENELITIAN

BAB II TINJAUAN TEORITIS

BAB I PENDAHULUAN. tepat rencana pembangunan itu dibuat. Untuk dapat memahami keadaan

III. KERANGKA PEMIKIRAN

BAB I PENDAHULUAN. Perekonomian dunia telah menjadi semakin saling tergantung pada

IV. METODE PENELITIAN

Sekilas Pandang. Modul 1 PENDAHULUAN

HUMAN CAPITAL. Minggu 16

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa

PENERAPAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK MENGETAHUI JUMLAH PEMBELI BARANG PADA PERUSAHAAN MEBEL SINAR JEPARA TANJUNGANOM NGANJUK.

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Muhammad Firdaus, Ph.D

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA. yang akan datang. Peramalan menjadi sangat penting karena penyusunan suatu

Jurnal EKSPONENSIAL Volume 5, Nomor 2, Nopember 2014 ISSN

PERHITUNGAN VALUE AT RISK (VaR) DENGAN SIMULASI MONTE CARLO (STUDI KASUS SAHAM PT. XL ACIATA.Tbk)

BAB III METODE PENELITIAN

BAB 2 LANDASAN TEORI

III. METODE PENELITIAN

BAB II LA DASA TEORI

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

USULAN PENERAPAN METODE KOEFISIEN MANAJEMEN (BOWMAN S) SEBAGAI ALTERNATIF MODEL PERENCANAAN PRODUKSI PRINTER TIPE LX400 PADA PT X

PENGGUNAAN KONSEP FUNGSI CONVEX UNTUK MENENTUKAN SENSITIVITAS HARGA OBLIGASI

Pemodelan Data Runtun Waktu : Kasus Data Tingkat Pengangguran di Amerika Serikat pada Tahun

BAB III METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN. Konsep dasar dan definisi operasional merupakan pengertian dan petunjuk yang

Peramalan Penjualan Sepeda Motor di Jawa Timur dengan Menggunakan Model Dinamis

BAB 3 LANDASAN TEORI

1999 sampai bulan September Data ini diperoleh dari yahoo!finance.

IV METODE PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN

PEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV SATU WAKTU SEBELUMNYA 1. PENDAHULUAN

BAB 2 LANDASAN TEORI. Pengangguran atau tuna karya merupakan istilah untuk orang yang tidak mau bekerja

PERAMALAN DENGAN MODEL VARI PADA DATA IHK KELOMPOK PADI-PADIAN DAN BUMBU-BUMBUAN (STUDI KASUS KOTA SALATIGA, BULAN JANUARI 2014 JULI 2016)

Penentuan Pelebaran Window Time Optimal Pada Data Deret Waktu

(T.6) PENDEKATAN INDEKS SIKLUS PADA METODE DEKOMPOSISI MULTIPLIKATIF

Perbandingan Metode Winter Eksponensial Smoothing dan Metode Event Based untuk Menentukan Penjualan Produk Terbaik di Perusahaan X

BAB IV PERHITUNGAN NUMERIK

Analisis Model dan Contoh Numerik

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini adalah penelitian Quasi Eksperimental Design dengan

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN

ADOPSI REGRESI BEDA UNTUK MENGATASI BIAS VARIABEL TEROMISI DALAM REGRESI DERET WAKTU: MODEL KEHILANGAN AIR DISTRIBUSI DI PDAM SUKABUMI

TINGKAT KEBUGARAN JASMANI KELAS VIII SEKOLAH MENENGAH PERTAMA NEGERI 1 DONOROJO TAHUN PELAJARAN 2014/ 2015 SKRIPSI. Oleh:

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

Proyeksi Penduduk Provinsi Riau Menggunakan Metode Campuran

I. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI

ISSN : e-proceeding of Engineering : Vol.3, No.2 Agustus 2016 Page 3732

x 4 x 3 x 2 x 5 O x 1 1 Posisi, perpindahan, jarak x 1 t 5 t 4 t 3 t 2 t 1 FI1101 Fisika Dasar IA Pekan #1: Kinematika Satu Dimensi Dr.

1.4 Persamaan Schrodinger Bergantung Waktu

APLIKASI PEMULUSAN EKSPONENSIAL DARI BROWN DAN DARI HOLT UNTUK DATA YANG MEMUAT TREND

III. METODE PENELITIAN

BAB II MATERI PENUNJANG. 2.1 Keuangan Opsi

BAB 2 LANDASAN TEORI

TREND DALAM RUNTUN WAKTU EKONOMETRI DAN PENERAPANNYA

(Indeks Rata-rata Harga Relatif, Variasi Indeks Harga, Angka Indeks Berantai, Pergeseran waktu dan Pendeflasian) Rabu, 31 Desember 2014

III. METODE PENELITIAN. Usahatani belimbing karangsari adalah kegiatan menanam dan mengelola. utama penerimaan usaha yang dilakukan oleh petani.

BAB I PENDAHULUAN. Suatu negara yang memutuskan untuk menempuh kebijakan hutang

BAB 2 LANDASAN TEORI

(T.9) PENAKSIRAN MODEL GARCH DENGAN METODE BOUNDED M-ESTIMATES

Bab IV Pengembangan Model

BAB III DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN

Bab II Dasar Teori Kelayakan Investasi

3 METODE PENELITIAN 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian 3.2 Pengumpulan Data 3.3 Pengolahan dan Analisis Data Analisis catch per unit effort

Bab 2 Landasan Teori

III METODE PENELITIAN

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. dari bahasa Yunani yang berarti Demos adalah rakyat atau penduduk,dan Grafein

MODUL III ANALISIS KELAYAKAN INVESTASI

BAB 2 TINJAUAN TEORI

Transkripsi:

BAB 3 DATA DAN METODOLOGI 3.1 Variabel-Variabel Peneliian 3.1.1 Variabel dependen Variabel dependen yang digunakan adalah reurn Indeks Harga Saham Gabungan yang dihiung dari perubahan logarima naural IHSG sebagai represenasi reurn pasar saham indonesia seperi yang dilakukan Tanner dan Trapani (1977). Daa IHSG yang digunakan adalah adjused close price (harga penuupan yang elah mengalami penyesuaian) yaiu keseluruhan penyesuaian harga penuupan saham perusahaan-perusahaan yang erjadi karena corporae acion. 3.1.2 Variabel independen Variabel-variabel independen yang digunakan dalam peneliian ini adalah sebagai beriku: 1. Perumbuhan ekonomi yang dihiung dari perubahan logarima naural Produk Domesik Bruo (PDB) seperi yang dilakukan Hu (1993) dan Phelps, Zoega, Benolila, dan Sco (2001) yang menggunakan perubahan logarima naural GDP kuaralan unuk mendapakan angka perumbuhan ekonomi, dan Shin (1997) yang menggunakan perubahan logarima naural GNP sebagai pendekaan uama perumbuhan ekonomi. Daa PDB yang digunakan adalah PDB riil (PDB harga konsan) dengan ahun dasar 2000. Alasan penggunaan daa ersebu karena PDB riil mengukur produksi barang dan jasa yang dinilai pada harga konsan erenu sehingga idak erpengaruh perubahan harga (Mankiw, 2004: 508). 2. Perumbuhan jumlah pengangguran yang dihiung dari perubahan logarima naural jumlah pengangguran seperi yang dilakukan Junankar (1981). Daa jumlah pengangguran yang digunakan adalah seluruh angkaan kerja yang berumur lima belas ahun ke aas yang idak bekerja dan mencari pekerjaan menuru golongan umur dan pendidikan eringgi yang diamakan. Definisi daa ersebu berdasarkan Bulein Angkaan Kerja Indonesia bulan Agusus ahun 1998. Alasan penggunaan daa berdasar definisi ersebu karena kelengkapannya dalam hal keersediaan daa dan mencakup umur dan Pengaruh variabel makroekonomi..., 24 Serbio Harerio, Universias FE UI, 2009Indonesia

25 pendidikan dari enaga kerja yang ersedia di Indonesia. Daa jumlah pengangguran pada definisi ersebu ersedia dalam renang waku pengamaan. 3. Inflasi yang dihiung dari perubahan logarima naural Indeks Harga Konsumen (IHK) seperi yang dilakukan Henry (2002). Daa IHK yang digunakan adalah IHK ahun dasar 2007. Persamaan yang digunakan unuk merubah IHK dari ahun dasar erenu ke ahun dasar lainnya adalah sebagai beriku: n 1 *...(3.1) n adalah IHK dengan ahun dasar baru. adalah IHK dengan ahun dasar lama. 1 adalah IHK sebelumnya dengan ahun dasar lama. n dan berada pada ahun yang sama namun ahun dasar berbeda. Secara umum, persamaan yang digunakan unuk mengubah daa IHK ersebu sama dengan yang digunakan unuk merubah daa PDB dari ahun dasar erenu ke ahun dasar lainnya. Alasan menggunakan IHK dengan ahun dasar 2007 adalah karena unuk konsisensi keseragaman ahun dasar IHK. IHK ahun dasar 2007 sudah dierapkan mulai ahun 2006 bulan Okober. 4. Keempa adalah reurn suku bunga riil yang direpresenasikan dengan reurn Serifika Bank Indonesia (SBI) dikurang inflasi. Alasan menggunakan suku bunga riil adalah unuk mengeluarkan efek inflasi pada suku bunga. Selain iu apabila suku bunga ersebu digunakan unuk acuan imbal hasil, maka angka ersebu mencerminkan daya beli riil. 5. Kelima adalah reurn nilai ukar Rupiah Terhadap Dolar Amerika Serika yang dihiung dari perubahan logarima naural kurs engah Rupiah BI erhadap Dolar Amerika Serika. Alasan penggunaan kurs engah BI adalah karena dianggap lebih mencerminkan nilai ukar anpa unsur spkulasi valua asing. 6. Keenam adalah persenase perumbuhan jumlah uang beredar (M 1 ) yang dihiung dari persamaan (2.3). Alasan memilih M 1 adalah karena uang ini adalah uang yang paling likuid dalam perekonomian.

26 3.2 Daa dan Pengolahannya Daa yang digunakan adalah daa sampel bulanan selama dua belas ahun dari ahun 1996 sampai dengan ahun 2007. Alasan menggunakan daa bulanan adalah karena hampir semua variabel yang digunakan mempunyai benuk daa bulanan. Sekalipun ada yang idak ersaji bulanan, masalah iu relaif mudah diaasi. Alasan menggunakan renang daa selama dua belas ahun adalah agar kombinasi rolling regressions menjadi lebih meraa. Sumber daa dari seluruh variabel baik dependen maupun independen dapa diliha pada abel 3.1 di bawah ini. Tabel 3.1 Sumber Daa Variabel-Variabel dalam Peneliian Variabel IHSG Produk Domesik Bruo (PDB) Jumlah pengangguran Inflasi Suku Bunga Nilai Tukar Peredaran uang M 1 Sumber Daa Yahoo Finance BI Depnakerrans BI BI BI BI Ada dua dari variabel-variabel makroekonomi ersebu yang idak ersaji dalam benuk bulanan yaiu PDB dan jumlah pengangguran. Daa PDB ersaji dalam benuk iga bulanan dan daa jumlah pengangguran ersedia dalam benuk ahunan. Dua variabel makroekonomi ersebu idak ersedia dalam benuk bulanan karena pengambilan aau perhiungan daa ersebu oleh Badan Pusa Saisik (BPS) akan menjadi sanga mahal bila dilakukan bulanan. Keidakersediaan PDB dan jumlah pengangguran dalam benuk bulanan dapa diaasi dengan manipulasi daa. Perangka lunak (sofware) EViews digunakan unuk manipulasi daa ersebu. Daa dua variabel ersebu diubah menjadi bulanan secara oomais melalui meode yang disebu Quadraic Mach Sum. Meode ini membagi iga daa quaralan (unuk PDB) dan membagi dua

27 belas unuk daa ahunan (unuk jumlah pengangguran) dengan meode inerpolasi. Hasil dari inerpolasi ersebu idak sama anara yang sau dengan yang lain, namun apabila hasil daa bulanan dijumlahkan maka jumlahnya akan sama seperi daa aslinya. Quadraic Mach Sum idak akan merubah sifa dan benuk dari daa dan mengasumsikan penyelarasan daa PDB yang kuaralan dan daa jumlah pengangguran yang ahunan menjadi bulanan bersifa linear (EViews manual, 2005: 118). Seelah memasikan bahwa seluruh daa sudah dalam benuk bulanan, penulis melakukan validasi daa dari bulan ke bulan karena semua variabel yang digunakan harus sudah lengkap dan dalam inerval yang sama. Apabila ada sau aau lebih varabel yang daanya idak lengkap, dengan mngasumsikan bahwa pasar saham di Indonesia efisien, maka daa periode sebelumnya akan dipakai unuk melengkapi keidaklengkapan ersebu. Tahap berikunya, seluruh variabel dalam peneliian ini akan diuji sasionerias daanya. Uji sasionerias adalah uji unuk mengeahui apakah mean, variance, dan covariance daa konsan sepanjang waku. Suau series dapa dikaakan saioner pada ingka mean apabila idak ada kecenderungan mean dari series ersebu unuk naik aau urun secara erus menerus. Sedangkan suau series dapa dikaakan saioner pada ingka variance apabila range flukuasi series ersebu sabil. Implikasi penggunaan daa yang idak saioner adalah meode sandar ekonomeri idak dapa dierapkan secara akura. Regresi anar variabel yang daanya idak sasioner akan menyebabkan hubungan yang diemukan erjadi hanya karena rend, bukan karena hubungan saisik aau empiris. Ada dua meode dalam menguji sasionerias daa informal dan formal. Perama adalah meode grafik yaiu meode informal dengan memplo daa erhadap waku. Kedua adalah meode formal yaiu dengan melakukan uji uni roo. Uji sasionerias daa yang akan dilakukan penulis hanya uji formal. Uji Augmened Dickey Fuller dengan inercep dan rend yang akan digunakan unuk mengeahui keberadaan uni roo pada variabel-variabel yang erliba dalam peneliian ini. Hipoesis nol (H 0 ) dari uji ADF ini adalah variable daa has a uni roo (nonsasionary) dan hipoesis alernaifnya (H 1 ) adalah variable daa hasn a uni roo (sasionary). Apabila uji ADF menunjukkan -sa < -cri maka olak

28 hipoesis nol (H 0 ) yang arinya bahwa daa series sudah idak memiliki uni roo jadi dapa disimpulkan bahwa daa sudah sasioner. Suau daa series sasioner erdiferensiasi dikaakan erinegrasi, dinoasikan dengan I (d) dengan d adalah order inegrasi. Order inegrasi adalah jumlah uni roo yang erdapa dalam suau daa series, aau jumlah operasi diferensiasi yang dilakukan unuk membua daa series ersebu menjadi sasioner. Seelah memasikan bahwa uji sasionerias sudah dilaksanakan dengan baik, penulis akan menganisipasi pelanggaran asumsi klasik yang mungkin imbul dalam proses rolling regressions. Penulis menggunakan meode Heeroskedasiciy and Auocorrelaion (HAC) Consisen Covariances Newey- Wes unuk meningkakan kualias inferensi dari persamaan regresi yang sudah diesimasi. Hal yang perlu diinga bahwa dengan menggunakan Heeroskedasiciy and Auocorrelaion (HAC) Consisen Covariance Newey- Wes, regresi yang diesimasi akan memiliki kualias inferensi yang lebih valid karena penyesuaian sandard error dari variabel yang diesimasi. Namun, hasil koefisien regresi walaupun konsisen belum enu yang paling efisien (EViews manual, 2005:472). 3.3 Meode analisis Penulis menggunakan meode Rolling Regressions Fama-MacBeh (1973) unuk meliha konsisensi signifikansi pengaruh dan anda koefisien variabel makroekonomi erhadap pasar saham. Ada dua kombinasi rolling regressions yang akan digunakan dalam peneliian ini. Perama adalah inerval 1999-2001 diambah sau ahun lalu diregresi erus menerus hingga regresi 1999-2007. Alasan menggunakan inerval ersebu adalah karena daa saa krisis ekonomi banyak mengandung oulier sehingga inferensi idak valid. Inferensi ersebu idak dapa digunakan unuk pengambilan kepuusan. Kedua adalah inerval-inerval yang erbenuk dari fakor dua belas (sesuai jumlah ahun yang diamai) yang memenuhi krieria minimum sampel regresi. Fakor-fakor ersebu yaiu iga, empa, enam, dan dua belas. Inerval-inerval ini digunakan unuk meliha siklus dari pergerakan makroekonomi dalam mempengaruhi reurn pasar saham.

29 Sau dan dua sebenarnya adalah fakor-fakor dari dua belas. Namun apabila sau dan dua digunakan, syara yang hanya boleh meregresi minimal iga puluh daa akan dilanggar. Sau ahun hanya akan memiliki dua belas sampel, dan dua ahun hanya akan miliki dua puluh empa sampel karena daa yang digunakan dalam benuk bulanan. Hal ini dapa membua hasil pengukuran kurang dalam hal akurasi. Oleh karena iu, sau dan dua idak diikuserakan dalam fakor-fakor kombinasi dari rolling regressions. Kombinasi rolling regressions perama adalah inerval 1999-2001 diambah sau ahun lalu diregresi erus menerus hingga regresi 1999-2007. Inerval-inerval ersebu selengkapnya adalah 1999-2001, 1999-2002, 1999-2003, 1999-2004, 1999-2005, 1999-2006, dan 1999-2007. Inerval iga ahun, yaiu periode regresi berinerval iga ahun dengan masing-masing inerval berjarak sau ahun yaiu 1996-1998, 1997-1999, 1998-2000, 1999-2001, 2000-2002, 2001-2003, 2002-2004, 2003-2005, 2004-2006, dan 2005-2007. Masih dalam inerval iga ahun, jarak masing-masing inerval dirubah menjadi dua ahun yaiu 1996-1998, 1998-2000, 2000-2002, 2002-2004, 2004-2006, dan ambahan 2004-2007. Tambahan regresi erakhir ampak sediki berbeda, api hal ini memang perlu dilakukan. Hal ini dilakukan karena regresi erakhir hanya sampai 2004-2006 sehingga 2007 dalam regeresi dirasa perlu diambahkan agar ahun ersebu masuk dalam pengamaan. Seelah iu, jarak masing-masing inerval dirubah menjadi iga ahun yaiu 1996-1998, 1999-2001, 2002-2004, dan 2005-2007. Inerval empa ahun, yaiu periode regresi berinerval empa ahun dengan masing-masing inerval berjarak sau ahun yaiu 1996-1999, 1997-2000, 1998-2001, 1999-2002, 2000-2003, 2001-2004, 2002-2005, 2003-2006, dan 2004-2007. Masih dalam inerval empa ahun, jarak masing-masing inerval dirubah menjadi dua ahun yaiu 1996-1999, 1998-2001, 2000-2003, 2002-2005, dan 2004-2007. Seelah iu, jarak rolling regression masing-masing inerval dirubah menjadi iga ahun yaiu 1996-1999, 1999-2002, 2002-2005, dan ambahan 2002-2006 dan 2002-2007. Terakhir, jarak rolling regression masing-masing inerval dirubah menjadi empa ahun yaiu 1996-1999, 2000-2003, dan 2004-2007.

30 Inerval enam ahun, yaiu periode regresi berinerval enam ahun dengan masing-masing inerval berjarak sau ahun yaiu 1996-2001, 1997-2002, 1998-2003, 1999-2004, 2000-2005, 2001-2006, dan 2002-2007. Masih dalam inerval enam ahun, jarak masing-masing inerval dirubah menjadi dua ahun yaiu 1996-2001, 1998-2003, 2000-2005, dan 2002-2007. Seelah iu, jarak rolling regression masing-masing inerval dirubah menjadi iga ahun yaiu 1996-2001, 1999-2004, dan 2002-2007. Selanjunya, jarak rolling regression masing-masing inerval dirubah menjadi empa ahun yaiu 1996-2001, 2000-2005, dan ambahan 2000-2006 dan 2000-2007. Terakhir, jarak rolling regression masing-masing inerval dirubah menjadi enam ahun yaiu 1996-2001 dan 2002-2007. Terakhir inerval dua belas ahun, penulis akan melakukan regresi dengan inerval dua belas ahun yaiu 1996-2007. Tabel 3.2 memperlihakan ringkasan kombinasi-kombinasi inerval dan jarak regresi iap inerval rolling regressions yang digunakan unuk melakukan analisis uji konsisensi.

31 Tabel 3.2 Ringkasan Kombinasi Rolling Regressions Inerval 1999-2001 diambah sau ahun lalu diregresi hingga inerval 1999-2007 99-01 99-02 99-03 99-04 99-05 99-06 99-07 1 2 3 4 6 12 Inerval Tahun 96-98 96-98 96-98 3 97-99 Inerval Tahun 98-00 98-00 99-01 99-01 00-02 00-02 01-03 02-04 02-04 02-04 03-05 04-06 04-06 05-07 04-07 05-07 1 2 3 4 6 12 4 96-99 96-99 96-99 96-99 Inerval Tahun 97-00 98-01 98-01 99-02 99-02 00-03 00-03 00-03 01-04 02-05 02-05 02-05 03-06 02-06 04-07 04-07 02-07 04-07 1 2 3 4 6 12 6 96-01 96-01 96-01 96-01 96-01 97-02 98-03 98-03 99-04 99-04 00-05 00-05 00-05 01-06 00-06 02-07 02-07 02-07 00-07 02-07 1 2 3 4 6 12 Inerval Tahun 12 96-07 Kedua kombinasi adi masing-masing akan mengalami uji kelengkapan (validias) daa, uji sasionerias, dan diregresi dengan sudah memenuhi asumsi klasik. Lalu, hasil dari rolling regressions dianalisis sau persau.

32 3.4 Model Peneliian Pendekaan model yang penulis pilih dalam peneliian ini adalah pendekaan umum yang pernah dilakukan oleh Chen, Roll, dan Ross (1986) yaiu fakor-fakor risiko yang bersifa makroekonomi. Variabel-variabel yang penulis gunakan dalam peneliian ini mirip dengan yang digunakan oleh Chen, Roll, dan Ross (1986), namun dengan modifikasi erenu. Model yang digunakan penulis adalah sebagai beriku: RIHSG, = α IHSG + IHSG,1 ln GDP + IHSG,2 lnur + IHSG,3 ln IHK + IHSG, 4 + +...(3.1) IHSG, 5 ln ER + IHSG,6% GM1 ε IHSG, Keerangan: R IHSG, : imbal hasil IHSG selama periode α IHSG : inercep aau konsana regresi IHSG,1 : reaksi pada imbal hasil pasar saham erhadap pergerakan dari perumbuhan ekonomi aau sensiivias dari fakor risiko perama yang mempengaruhi pasar saham ln GDP : perumbuhan ekonomi bulanan sampai dengan periode. IHSG,2 : reaksi pada imbal hasil pasar saham erhadap pergerakan dari perumbuhan jumlah pengangguran aau sensiivias dari fakor risiko kedua yang mempengaruhi pasar saham lnur : perumbuhan jumlah pengangguran bulanan sampai dengan periode IHSG,3 : reaksi pada imbal hasil pasar saham erhadap pergerakan dari inflasi aau sensiivias dari fakor risiko keiga yang mempengaruhi pasar saham ln IHK : inflasi bulanan sampai dengan periode IHSG,4 : reaksi pada imbal hasil pasar saham erhadap pergerakan dari IR IR suku bunga riil aau sensiivias dari fakor risiko keempa yang mempengaruhi pasar saham : suku bunga riil bulanan sampai dengan periode

33 IHSG,5 : reaksi pada imbal hasil pasar saham erhadap pergerakan dari nilai ukar Rupiah erhadap Dolar USA aau sensiivias dari fakor risiko kelima yang mempengaruhi pasar saham ln ER : reurn nilai ukar Rupiah erhadap Dolar USA bulanan sampai dengan periode IHSG,6 : reaksi pada imbal hasil pasar saham erhadap pergerakan dari jumlah Rupiah beredar aau sensiivias dari fakor risiko keenam, yaiu jumlah Rupiah beredar, yang mempengaruhi pasar saham % GM1 : persenase perumbuhan jumlah Rupiah beredar bulanan sampai dengan periode ε IHSG, : risiko unik pada imbal hasil iap-iap ase di dalam IHSG selama periode yang diasumsikan erdiversifikasi secara sempurna karena IHSG dapa dianggap sebagai porofolio yang mendekai nilai porofolio pasar sehingga error memiliki raa-raa nol 3.5 Pengujian Hipoesis Model dalam peneliian ini akan menguji konsisensi anara variabel dependen (IHSG) dan variabel independen (variabel-variabel makroekonomi) sepanjang waku namun dalam inerval ahun peneliian yang digunakan. Uji konsisensi pengaruh variabel makroekonomi erhadap pasar saham adalah sebagai beriku: 1. Meliha konsisensi signifikansi pengaruh iap-iap variabel makroekonomi erhadap pasar saham seluruh fakor ahun berinerval erenu dengan inerval jarak erenu yang digunakan dalam meode rolling regressions. Hal ini dapa dilakukan dengan meliha -sa dan -able dengan level signifikansi (α) yang digunakan adalah 1%, 5%, 10%. Apabila -sa berada dalam inerval -able (-able < -sa < -able) dengan level signifikansi yang penulis gunakan (α = 1%, 5%, 10%) maka H 0 idak dapa diolak yang arinya koefisien dari variabel independen sama dengan nol aau dengan kaa lain variabel yang koefisiennya sama dengan nol idak signifikan mempengaruhi variabel dependen.

34 2. Menganalisis perubahan anda koefisien (apakah berbanding lurus aau berbanding erbalik) variabel makroekonomi dalam mempengaruhi pasar saham apakah sama dari ahun ke ahun selama proses rolling regressions aau apakah berbeda dalam inerval dua belas ahun pengamaan. 3. Meranking aau mengurukan variabel-variabel makroekonomi mulai dari yang paling sering konsisen hingga yang paling idak konsisen mempengaruhi pasar saham unuk menenukan variabel-variabel makroekonomi unuk dijadikan landasan analisis dalam memprediksi pergerakan pasar saham sehingga pengambilan kepuusan invesasi mencipakan nilai bagi invesor.