Nilai CV yang semakin kecil (minimum) berarti semakin baik karena contoh; ....
Setelah mendapatkan hasil Return, Risk dan CV portofolio dengan alokasi ...
BAB IV PEMBAHASAN
IV.1 Pemilihan Saham untuk Portofolio Dalam penelitian ini, penulis memilih saham yang nantinya akan masuk ke dalam portofolio. Langkap pertama yang digunakan adalah penulis memilih sahamsaham yang terpilih selama 3 periode LQ45 berturut-turut selama Februari 2007- Juli 2008 (lampiran 1) hasil yang didapat adalah 29 saham sebagai berikut. Tabel IV.1 29 Saham Yang Terpilih Oleh LQ45 Periode Februari 2007-Juli 2008 No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Kode Efek AALI ANTM ASII BBCA BBRI BDMN BLTA BMRI BNBR BNGA BNII BTEL BUMI CTRA ENRG INCO INDF INKP ISAT KLBF
Nama Emiten Astra Agro Lestari Aneka Tambang Astra Internasional Bank Central Asia Bank Rakyat Indonesia Bank Danamon Berlian Laju Tangker Bank Mandiri Bakrie & Brothers Bank CIMB Niaga Bank Internasional Indonesia Bakrie Telecom Bumi Resources Ciputra Development Energi Mega Persada International Nickel Indonesia Indofood Sukses Indah Kiat Pulp & Paper Indosat Tbk Kalbe Farma
Jenis Industri Pertanian Pertambangan Aneka ndustri Keuangan Keuangan Keuangan Infastruktur, Utilitas dan Transportasi Keuangan Perdagangan, Jasa dan Investasi Keuangan Keuangan Infastruktur, Utilitas dan Transportasi Pertambangan Properti dan Real Estate Pertambangan Pertambangan Industri barang Konsumsi Industri Dasar dan Kimia Infastruktur, Utilitas dan Transportasi Industri barang Konsumsi
(Lanjut ke halaman Berikut)
38
(Lanjutan dari tabel halaman 38)
21 22 23 24 25 26 27 28 29
KIJA MEDC PGAS PNLF PTBA SMCB TLKM TOTL UNSP
Kawasan Industri Jababeka Medco Energi Perusahaan Gas Negara Panin Life Tambang Batubara Holcim Indonesia Telekomunikasi Indonesia Total Bangun Persada Bakrie Sumatra Plantations
Properti dan Real Estate Pertambangan Infastruktur, Utilitas dan Transportasi Keuangan Pertambangan Industri Dasar dan Kimia Infastruktur, Utilitas dan Transportasi Properti dan Real Estate Pertanian
Selanjutnya dari 29 saham tersebut penulis mengambil saham-saham yang memiliki data transaksi utuh selama periode penelitian. Saham yang tidak memiliki data transaksi utuh antara lain saham Bakrie and Brother (BNBR), Bank Internasional Indonesia (BNII), Bakrie Telecom (BTEL), Bumi Resources (BUMI), Energi Mega Persada (ENRG), Bakrie Sumatra Plantations (UNSP)*. Data transaksi yang tidak utuh tersebut disebabkan oleh terjadinya suspend atau penghentian transaksi sementara oleh bursa dan juga disebabkan adanya auto rejection karena selama periode penelitian, saham tersebut turun dan melewati batas dibawah standar minimum bursa. Selanjutnya, dengan 23 saham tersebut penulis menghitung Return Average, Standar deviasi dan CV (Coefficient of Variation) masing-masing saham. CV yang didapat adalah hasil pembagian Standar deviasi dengan Return Average. Nantinya hasil CV 23 saham tersebut diurutkan sesuai peringkat minimum-maksimum CV, lalu mengambil 10 saham teratas dari peringkat itu. Berikut adalah tabel hasil perhitungan Return Average, Standar deviasi dan CV 23 saham
*
Berita mengenai susepend &auto rejection 6 saham terdapat di lampiran 2
39
Tabel IV.2 Return Average, Standar deviasi dan CV 23 saham Periode 1 Agustus- 28 November 2008 No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
Kode Efek BLTA CTRA INKP INDF BNGA AALI ASII BMRI ANTM BDMN INCO BBRI PGAS TOTL MEDC KIJA SMCB KLBF TLKM PNLF PTBA ISAT BBCA
Jenis Industri Infastruktur, Utilitas dan Transportasi Properti dan Real Estate Industri Dasar dan Kimia Industri barang Konsumsi Keuangan Pertanian Aneka ndustri Keuangan Pertambangan Keuangan Pertambangan Keuangan Infastruktur, Utilitas dan Transportasi Properti dan Real Estate Pertambangan Industri Barang Konsumsi Properti dan Real Estate Industri Dasar dan Kimia Infastruktur, Utilitas dan Transportasi Keuangan Pertambangan Infastruktur, Utilitas dan Transportasi Keuangan
Retrun Average -1.86% -1.26% -1.76% -1.08% -1.06% -1.20% -1.00% -0.90% -1.14% -0.91% -1.06% -0.72% -2.39% -1.60% -1.18% -1.25% -1.25% -0.84% -0.35% -1.22% -0.88% -0.28% -0.10%
Std Dev 4.57% 4.62% 7.20% 5.19% 5.11% 7.07% 6.27% 5.69% 7.50% 6.22% 7.77% 5.93% 21.05% 15.39% 13.28% 14.78% 14.93% 11.80% 5.45% 20.08% 17.40% 8.30% 4.58%
CV -2.46 -3.67 -4.09 -4.81 -4.82 -5.90 -6.27 -6.32 -6.58 -6.84 -7.33 -8.24 -8.81 -9.62 -11.25 -11.82 -11.94 -14.05 -15.57 -16.46 -19.77 -29.64 -45.80
Dari tabel dapat dilihat industri yang paling banyak adalah jenis industri keuangan dibanding jenis industri lainnya. Sebanyak 6 dari 23 saham dari industri keuangan (26,09%). Lalu masing-masing terdapat 4 saham dari industri pertambangan (17,39%) dan industri infastruktur, utilitas dan transportasi (17,39%). 3 saham berasal dari sektor properti dan real estate (13,04%), 2 saham berasal dari industri barang konsumsi (8,70%), 2 saham berasal dari industri dasar dan kimia (8,70%) dan masingmasing satu saham berasal dari aneka industri (4,35%) dan pertanian (4,35%).
40
Untuk hasil perhitungan tabel diatas Return average seluruh saham tersebut negatif sehingga mengakibatkan CV seluruh saham tersebut ikut negatif, maka untuk tahap selanjutnya, penulis menghitung CV mutlak.
Tabel IV.3 Hasil Perhitungan CV Mutlak 23 Saham
No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
Kode Efek BLTA CTRA INKP INDF BNGA AALI ASII BMRI ANTM BDMN INCO BBRI PGAS TOTL MEDC KIJA SMCB KLBF TLKM PNLF PTBA ISAT BBCA
Return Average 1.86% 1.26% 1.76% 1.08% 1.06% 1.20% 1.00% 0.90% 1.14% 0.91% 1.06% 0.72% 2.39% 1.60% 1.18% 1.25% 1.25% 0.84% 0.35% 1.22% 0.88% 0.28% 0.10%
σ 4.57% 4.62% 7.20% 5.19% 5.11% 7.07% 6.27% 5.69% 7.50% 6.22% 7.77% 5.93% 21.05% 15.39% 13.28% 14.78% 14.93% 11.80% 5.45% 20.08% 17.40% 8.30% 4.58%
CV 2.46 3.67 4.09 4.81 4.82 5.90 6.27 6.32 6.58 6.84 7.33 8.24 8.81 9.62 11.25 11.82 11.94 14.05 15.57 16.46 19.77 29.64 45.80
Setelah mendapatkan hasil CV mutlak, maka seperti yang telah dituliskan dihal penulis memilih 10 saham teratas dari hasil CV mutlak yang telah dibuat peringkat berdasarakan nilai minimum sampai maksimum ke 23 saham tersebut.
41
Tabel IV.4 Sepuluh Saham Terpilih dengan Kriterian CV Minimum No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Kode Efek BLTA CTRA INKP INDF BNGA AALI ASII BMRI ANTM BDMN
Return Average 1.86% 1.26% 1.76% 1.08% 1.06% 1.20% 1.00% 0.90% 1.14% 0.91%
σ 4.57% 4.62% 7.20% 5.19% 5.11% 7.07% 6.27% 5.69% 7.50% 6.22%
CV 2.46 3.67 4.09 4.81 4.82 5.90 6.27 6.32 6.58 6.84
Nilai CV yang semakin kecil (minimum) berarti semakin baik karena contoh; pada saham BLTA dengan resiko yang dimiliki saham tersebut 4,57% dibanding dengan tingkat pengembaliannya sebesar 1,86%, saham tersebut memiliki CV hasil 2,46 sedangkan pada saham BDMN dengan resiko total saham 6,22% dan return hanya 0,91% CV yang dihasilkan sebesar saham tersebut 6,84. Dari sini diketahui bahwa CV yang bagus adalah saham yang memiliki resiko seminimal mungkin dengan tingkat pengembalian yang besar. Apabila dilihat dari beta masing-masing saham. Peringkat pertama dengan beta terendah adalah saham BLTA (0,37), lalu peringkat dua saham INKP (0,58), peringkat ketiga saham CTRA (0,61), peringkat keempat dan kelima BNGA (0,79), INDF (0,88), peringkat keenam BDMN (1,03), peringkat tujuh peringkat kedelapan, BMRI (1,03) dan ASII (1,08) peringkat kesembilan ANTM (1,25), peringkat terakhir saham AALI (1,40). Beta merupakan ukuran resiko sistematis atau resiko pasar yang tidak dapat direduksi dengan proses diversifikasi. Besarnya indeks beta dipengaruhi oleh pergerakan variabel yang melekat pada aset beresiko yang berkaitan dengan kondisi perekonomian makro
42
suatu negara. Saham- saham yang indeks betanya mendekati satu, maka saham tersebut termasuk Cyclical Stock dimana kelompok saham ini pergerakannya mengikuti kondisi makro ekonomi. Sedangkan saham-saham yang memiliki indeks beta yang tinggi maka saham tersebut memiliki risiko sistematis melebihi risiko pasarnya.
IV.2 Alokasi Saham untuk Portofolio yang Optimal Setelah mendapatkan 10 saham, penulis membuat alokasi atau bobot (weight) masing-masing saham yang akan terbentuk menjadi suatu portofolio. Weight masingmasing saham tersebut nantinya dihitung menggunakan program linier menggunakan solver add-ins pada Microsoft Excel. Untuk tahap pertama, dengan menggunakan alokasi saham sementara penulis menghitung Return portofolio, selanjutnya menghitung standar deviasi portofolio dan CV Portofolio. Pada tahap terakhir alokasi 10 saham dapat dihitung menggunakan solver.
IV.2.1 Optimalisasi Portofolio 10 Saham Alokasi saham sementara untuk menghitung Return Portofolio dan standar deviasi portofolio yaitu 10% per masing-masing saham (Agar total portofolio alokasi = 100%). Sedangkan untuk Return masing-masing saham dapat dilihat pada tabel IV.4. Berikut adalah tabel hasil perhitungan Return portofolio menggunakan alokasi saham sementara.
43
Tabel IV.5a Return Portfolio 10 Saham S 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Saham BLTA CTRA INKP INDF BNGA AALI ASII BMAN ANTM BDMN Total
Weight 10.00% 10.00% 10.00% 10.00% 10.00% 10.00% 10.00% 10.00% 10.00% 10.00% 100.00%
Return 1.86% 1.26% 1.76% 1.08% 1.06% 1.20% 1.00% 0.90% 1.14% 0.91%
Return Contribution 0.19% 0.13% 0.18% 0.11% 0.11% 0.12% 0.10% 0.09% 0.11% 0.09% 1.22%
Sedangkan untuk Standar deviasi portofolio memiliki rumus sebagai berikut
σp = W1²σ1 ² + W2²σ2 ² + W3²σ3 ² + W4²σ4² + W5²σ5² + W6²σ6² + W7²σ7² + W8²σ8² + W9²σ9² + W10²σ10² + 2W1W2 σ1σ2 ρ1.2 + 2W1W3σ1σ3 ρ1.3 + W1W4 σ1σ4 ρ1.4 + 2W1W5 σ1σ5 ρ1.5 + 2W1W6 σ1σ6 ρ1.6 + 2W1W7 σ1σ7 ρ1.7 + 2W1W8 σ1σ8 ρ1.8 + 2W1W9 σ1σ9 ρ1.9 + 2W1W10 σ1σ10 ρ1.10 + 2W2W3 σ2σ3 ρ2.3 + 2W2W4 σ2σ3 ρ2.4 + 2W2W5 σ2σ5 ρ2.5 + 2W2W6 σ2σ6 ρ2.6 + 2W2W7 σ2σ7 ρ2.7 + 2W2W8 σ2σ8 ρ2.8 + 2W2W9 σ2σ9 ρ2.9 + 2W2W10 σ2σ10 ρ2.10 + 2W3W4 σ3σ4 ρ3.4 + 2W3W5 σ3σ5 ρ3.5 + 2W3W6 σ3σ6 ρ3.6 + 2W3W7 σ3σ7 ρ3.7 + 2W3W8 σ3σ8 ρ3.8 + 2W3W9 σ3σ9 ρ3.9 + 2W3W10 σ3σ10 ρ3.10 + 2W4W5 σ4σ5 ρ4.5 + 2W4W6 σ4σ6 ρ4.6 + 2W4W7 σ4σ7 ρ4.7 + 2W4W8 σ4σ8 ρ4.8 + 2W4W9 σ4σ9 ρ4.9 + 2W4W10 σ4σ10 ρ4.10 + 2W5W6 σ5σ6 ρ5.6 + 2W5W7 σ5σ7 ρ5.7 + 2W5W8 σ5σ8 ρ5.8 + 2W5W9 σ5σ9 ρ5.9 + 2W5W10 σ5σ10 ρ5.10 + 2W6W7 σ6σ7 ρ6.7 + 2W6W8σ6σ8 ρ6.8 + 2W6W10 σ6σ10 ρ6.10 + 2W7W8 σ7σ8 ρ7.8 + 2W7W9 σ7σ9 ρ7.9 + 7W10 σ7σ10 ρ7.10 + 2W8W9 σ8σ9 ρ8.9 + 2W8W10 σ8σ10 ρ8.10 + 2W9W10 σ9σ10 ρ9.10
44
Dimana : Nomor : 1. Saham BLTA
6. AALI
2. Saham CTRA
7. ASII
3. Saham INKP
8. BMRI
4. Saham INDF
9. ANTM
5. Saham BNGA
10. BDMN
W = Alokasi saham sama dengan alokasi saham pada perhitungan Return portofolio
σ = Standar deviasi masing-masing saham dapat dilihat pada Tabel IV.4 ρ = Korelasi antara 2 saham
Hasil Perhitungan Korelasi
SAHAM 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1 1.00
2 0.32 1.00
3 0.25 0.38 1.00
4 0.26 0.62 0.26 1.00
5 0.39 0.28 0.24 0.41 1.00
6 0.34 0.51 0.37 0.62 0.51 1.00
7 0.35 0.59 0.38 0.65 0.44 0.68 1.00
8 0.33 0.48 0.46 0.60 0.54 0.67 0.77 1.00
9 0.40 0.42 0.25 0.52 0.40 0.69 0.42 0.51 1.00
10 0.34 0.52 0.28 0.52 0.40 0.69 0.42 0.51 0.31 1.00
ρ1.2 memiliki pengertian yaitu selama 78 hari periode perhitungan saham, saham 1 mempengaruhi 32%
pergerakan saham 2. Keduanya saham ini bergerak lurus
pergerakannya. Apabila saham 1 mengalami penurunan, saham 2 juga akan mengalami
45
penurunan. Berikut adalah tabel hasil perhitungan standar deviasi portofolio dan CV portofolio menggunakan alokasi sementara pada 10 saham.
Tabel IV.5B Portfolio Risk dan CV Portofolio 10 saham S 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Saham BLTA CTRA INKP INDF BNGA AALI ASII BMRI ANTM BDMN Total
Weight 10.00% 10.00% 10.00% 10.00% 10.00% 10.00% 10.00% 10.00% 10.00% 10.00% 100%
σ 4.57% 4.62% 7.20% 5.19% 5.11% 7.07% 6.27% 5.69% 7.50% 6.22% Total Partial Risk Relation Risk Total risk Risk Portfolio CV
(Wσ)² 0.00209% 0.00213% 0.00519% 0.00269% 0.00261% 0.00499% 0.00393% 0.00324% 0.00563% 0.00386% 0.03636% 0.001441 0.00180 4.25% 3.49
IV.2.2 Alokasi Saham Portofolio Menggunakan Solver Setelah mendapatkan hasil Return, Risk dan CV portofolio dengan alokasi saham sementara, selanjutnya adalah menggunakan solver untuk mencari alokasi (by changing cell) masing-masing saham, sehingga mencapai CV minimum (target cell) yang diharapkan. Dengan menggunakan constraints antara lain; Jumlah alokasi kesepuluh saham = 1 atau 100%, dan masing-masing saham alokasi ≥ 0, solver tersebut tidak mengubah nilai Return dan Risk pada saham tersebut. Solver hanya mengubah nilai alokasi masing-masing saham sehingga CV yang dihasilkan minimum. Hasil perhitungan alokasi saham menggunakan solver adalah sebagai berikut.
46
Tabel IV.6 Hasil Perhitungan CV Portofolio 10 Saham Menggunakan Solver S 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Saham BLTA CTRA INKP INDF BNGA AALI ASII BMRI ANTM BDMN Total
Weight 61.70% 20.46% 12.83% 2.42% 2.59% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 100.00%
S 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Saham BLTA CTRA INKP INDF BNGA AALI ASII BMRI ANTM BDMN Total
Weight 61.70% 20.46% 12.83% 2.42% 2.59% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 100.00%
Return 1.86% 1.26% 1.76% 1.08% 1.06% 1.20% 1.00% 0.90% 1.14% 0.91%
Return Contribution 1.15% 0.26% 0.23% 0.03% 0.03% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 1.69%
σ
(Wσ)²
4.57% 4.62% 7.20% 5.19% 5.11% 7.07% 6.27% 5.69% 7.50% 6.22% Total Partial Risk Relation Risk Total risk Risk Portfolio CV
0.07947% 0.00892% 0.00855% 0.00016% 0.00017% 0.00000% 0.00000% 0.00000% 0.00000% 0.00000% 0.09727% 0.000452 0.00142 3.77% 2.24
CV yang dihasilkan menggunakan Solver berubah menjadi 2,24 dari 3,49. Namun hasil perhitungan tersebut menunjukan 5 saham dari 10 saham (AALI, ASII, BMRI, ANTM, BDMN) tidak memiliki alokasi (0%). Ini menyatakan bahwa 5 saham tersebut tidak lagi digunakan pada perhitungan portofolio selanjutnya. Dengan menggunakan cara yang sama, portofolio dihitung lagi menggunakan solver untuk
47
mencari alokasi (by changing cell) masing-masing saham, sehingga mencapai CV minimum (target cell) yang diharapkan. Dengan menggunakan constraints antara lain; Jumlah alokasi kesepuluh saham = 1 atau 100%, dan masing-masing saham alokasi ≥ 0, solver. Tabel IV.7 Hasil Perhitungan Portofolio Optimal 5 Saham Menggunakan Solver Saham BLTA CTRA INKP INDF BNGA Total
Weight 61.99% 19.55% 13.15% 3.42% 1.89% 100%
Return 1.86% 1.26% 1.76% 1.08% 1.06% Total
Return Contribution 1.153% 0.246% 0.231% 0.037% 0.020% 1.688%
Saham
Weight
σ
W²σ²
BLTA CTRA INKP INDF BNGA Total
61.99% 19.55% 13.15% 3.42% 1.89% 100%
4.57% 4.62% 7.20% 5.19% 5.11%
0.08024% 0.00816% 0.00896% 0.00032% 0.00009%
Partial risk Relational Risk
0.09777%
Total risk Port risk
0.413% 3.778%
CV
2.24
0.04497%
IV.3 Analisis Kinerja Portfolio Optimum 5 saham Setelah mendapatkan hasil alokasi masing-masing saham dalam portofolio maka pada tahap selanjutnya dapat dilakukan pengalokasian dana pada lima saham di dalam
48
portofolio. Dengan asumsi investasi awal 200 Juta maka alokasi dana untuk portofolio tersebut adalah sebagai berikut. Tabel IV.8 Alokasi Dana pada Portofolio 5 Saham
Saham BLTA CTRA INKP INDF BNGA
Bobot 62% 20% 13% 3% 2%
Alokasi Dana 124,000,000 40,000,000 26,000,000 6,000,000 4,000,000
Jumlah
100%
200,000,000
Harga Saham Awal 1880 500 3100 2225 950
Lot 131.91 160.00 16.77 5.39 8.42
Pembulatan Lot 132 160 17 5 8 Investasi awal
Alokasi Dana 124,080,000 40,000,000 26,350,000 5,562,500 3,800,000
Bobot 62% 20% 13% 3% 2%
199,792,500
100%
Investasi awal portofolio adalah sebesar Rp 199.792.500 maka dalam tahap selanjutnya dihitung daily return 5 saham yaitu tingkat pengembalian portofolio selama periode perhitungan yaitu 1 Agustus 2008 sampai 28 November 2008 (78 hari). Data yang digunakan adalah data close price (harga penutupan) harian saham. Dalam perhitungan portofolio ini, penulis tidak mengubah jumlah investasi awal maupun Lot masing-masing saham terhitung mulai dari tanggal 1 Agustus sampai dengan tanggal selesai 28 November 2008 (lampiran 3 dan 4). Setelah mendapatkan hasil daily return masing-masing saham maka selanjutnya yaitu menghitung portofolio daily return yaitu total dari jumlah dari seluruh daily return 5 saham selama periode penelitian mulai 1 Agustus- 28 November 2008 (78 hari) dan menghitung daily return pasar dalam peneltian ini daily return yang digunakan adalah LQ45 (data yang digunakan adalah harga penutupan LQ45). Berikut adalah grafik Portofolio dan Market Daily Return selama 1 Agustus- 28 November 2008 (78 hari). 49
Gambar IV.1 Return Portofolio dan LQ45 Return Periode 1 Agustus- 28 November 2008 Max port 3-Nov-08, Max LQ45 14-Oct-08, 10.55% 8.75%
12.00% 10.00% 8.00% 6.00% 4.00%
Return
2.00% 0.00% -2.00% 1- 11- 21- 31- 10- 20- 30- 10- 20- 30- 9- 19Aug- Aug- Aug- Aug- Sep- Sep- Sep- Oct- Oct- Oct- Nov- Nov-4.00% 08 08 08 08 08 08 08 08 08 08 08 08 -6.00% -8.00% Min Port 06-Okt-08, -10.41%
-10.00% -12.00% -14.00%
min LQ45 8-Oct-08, 12.63%
Date Portfolio
LQ 45
Sumber: hasil penelitian
Grafik diatas menunjukan hasil perhitungan Portofolio selama 4 bulan terhitung 1 Agustus sampai 28 November 2008 (78 hari). Pergerakan return keduanya searah, atau dengan kata lain indeks market (LQ45) dan portofolio berbanding lurus. Untuk Beta Portofolio yang dihasilkan dari portfolio return dan market return adalah 0,48 yang berarti pergerakan portofolio selama periode penelitian searah dengan indeks pasar (LQ45) karena nilainya positif dan angka ini menunjukan bahwa return portofolio 0.48 (atau 48%) sensivitasnya terhadap LQ 45 (market return). Berikut adalah grafik dari nilai portofolio selama periode penelitian.
50
Gambar IV.2 Nilai Portofolio Periode 1 Agustus- 28 November 2008 Portofolio Daily Value IDR 199,792,500.0 0
200000000 180000000 160000000 140000000 120000000 100000000 80000000 60000000 40000000 20000000 0
21-Nov-08
7-Nov-08
24-Oct-08
10-Oct-08
26-Sep-08
12-Sep-08
29-Aug-08
15-Aug-08
1-Aug-08
IDR 55,725,000.0 0
Portofolio Daily Value
Sumber: hasil peneltian Untuk Portofolio pada awal investasi total portofolio senilai Rp 199.792.500 sedangkan pada akhir nilai investasi hanya Rp 55.725.000 berarti Portofolio mengalami defisit sebanyak Rp 144.067.500. Sedangkan pada indeks LQ45 pada awal periode 467,831 dan akhir periode 241,352 mengalami penurunan sebanyak 226,334 poin. Data perhitungan selengkapnya ada dilampiran 4. Dari hasil Perhitungan diatas maka kinerja portofolio dapat diukur menggunakan ukuran Sharpe (Sharpe’s measure). Diketahui Risk Free Rate (suku bunga acuan Bank Indonesia) selama periode penelitian (1 Agustus- 28 November 2008) adalah 9% atau 0,04% (harian).
Portfolio Return 1,68% (diasumsikan portfolio return masih
menggunakan angka mutlak) dan Portfolio Risk 3.77% maka
51
Sharpe Measure = ( Rp-Rf )/ σp = (1,68%-0,04%) / 3.77% = 0,43 atau 43% Sharpe’s Measure merupakan ukuran untuk penilaian kinerja portofolio dalam rata-rata pengembalian dibanding dengan resiko total portofolio tersebut. Dengan kata lain, dapat dilihat (Rp-Rf)/ σp yaitu berapa return portofolio diatas SBI rate (resiko nol) dibandingkan dengan resiko total dari portofolio tersebut. Nilai Sharpe semakin besar menunjukan kinerja portofolio tersebut semakin baik.
IV.4 Hedging Portofolio Menggunakan Mini LQ Futures Lindung nilai (Hedging) pada portofolio dilakukan pada saat yang bersamaan saat portofolio 5 saham mulai dilakukan (1 Agustus 2008). Sesuai dengan tujuan penelitian ini lindung nilai portofolio dilakukan menggunakan Mini LQ Futures. Alasan mengapa digunakannya Mini LQ Futures karena saham portofolio tersebut merupakan saham-saham yang termasuk dalam LQ45, selain itu Mini LQ Futures merupakan instrumen derivatif yang tepat digunakan pada saat situasi makro tidak menentu sehingga instrumen ini mampu memproteksi pergerakan harga. Mini LQ Futures adalah bentuk mini dari LQ45 Futures. Mini karena multiplier futures ini harganya lebih murah daripada LQ45 Futures biasa. Pada LQ45 Futures untuk setiap kenaikan satu poin indeks maka akan dikalikan Rp 500.000,00 sedangkan Mini LQ Futures hanya Rp 100.000. Dalam Penelitian ini, penulis menggunakan 2 bulan kontrak Mini LQ Futures karena lama periode penelitian ini 4 bulan maka akan dilakukan 2 kali hedging dengan 2
52
bulan kontrak Mini LQ Futures. Saat pembentukan portofolio saat itu pulalah kita mengambil posisi untuk melakukan hadging menggunakan Mini LQ Futures. Tabel IV.9 Total Portofolio dan LQ 45 Periode 1 Agustus- 28 November 2008 Date Beginning Port Ending Port Beginning LQ45 Ending LQ45
1 Aug - 29 Sept 2008
Rp 199.792.500 Rp 136.780.000 467,831 369,140
6 Oct - 28 Nov 2008
Rp 123.255.000 Rp 55.725.000 326,970 241,497
IV.4.1 Hedging Portofolio 1 Agustus - 29 September 2008 Diperkirakan bahwa harga indeks akan mengalami penurunan, maka dalam kondisi seperti ini Short (posisi jual) pada kontrak futures digunakan untuk melindungi portofolio. Diketahui jumlah dana portofolio yang akan di-hedging adalah sebesar Rp 199.792.500,00 (s). Dengan beta portofolio per 1 Agustus - 29 September 2008 adalah sebesar 0,39 (β) dan indeks LQ pada 1 Agustus adalah 467,831, berikut adalah perhitungan jumlah kontrak (N*) Mini LQ Futures yang dibutuhkan
Diketahui = Resiko sisetematik (β) Portofolio : 0,39 (2 bulan pertama portofolio) Nilai LQ45 (spot)
: 467,831
Nilai Multiplier Mini LQf
: 100.000
Nilai Portofolio
: Rp 199.792.500
Return Market (Rm)
: -23,69%
Risk Free Rate (BI rate)
: 9% dalam 2 bulan 1,5%
53
N* = β s f N* = 0,39
199.792.500 (467,831 * 100.000)
N* = 1,7 atau 2 kontrak Atau bisa juga dihitung dengan cara berikut Jumlah portofolio sebesar Rp 199.792.500 dengan beta 0,39. Indeks Mini LQ Futures saat ini diperdagangkan pada 467,831. penurunan indeks sampai tingkat 369,140 akan mencerminkan kejatuhan sebesar 23,7 %. Dengan beta dari portofolio diperkirakan kerugian sebesar 23,7% x 0.39 = 9,24%. Perubahan nilai portofolio 9,24%x 199.792.500 = 18,461,455.56 Akibatnya, sensitivitas terhadap pergerakan pasar adalah 18.461.455,56 per 98,691 poin pergerakan indeks saham LQ45. Dengan pengali kontrak sebesar Rp 100.000. laba atas kontrak futures indeks LQ45 akan berubah menjadi Rp 9.869.100,00 untuk setiap 98.691 indeks. Rasio lindung nilai sebagai berikut :
H = Perubahan nilai Portofolio
= 18.461.455,56 = 1,8 kontrak (jual)
Laba atas satu kontrak futures
9.869.100,00
Dari perhitungan diatas maka dibutuhkan 2 kontrak Mini LQ Futures untuk melindungi portofolio selama 2 bulan. Dua kontrak tersebut akan jatuh tempo dalam dua bulan. Setelah futures mencapai maturity date atau jatuh tempo maka hedging Portofolio yang diperoleh adalah sebagai berikut.
54
= N* x (spot –futures) x multiplier = 2 x (467,831- 369,140) x 100.000 = Rp 19.738.200 Sedangkan Imbal hasil yang diestimasikan pada portofolio (%) pada 29 September 2008 adalah E(r) = Rf + β( Rm – Rf) E(r) = 1,5% + 0,39 (-23,69%-1,5%) E(r) = -8,325% Nilai dari imbal hasil yang diestimasikan pada portofolio pada akhir periode atau jatuh tempo dari kontrak futures adalah = Rp 199.792.500 x (1 – 8,325%) = Rp 183.159.146
Maka total Portofolio dengan hedging Mini LQ Futures adalah = Rp 183.159.146 + Rp 19.738.200 = Rp 202.897.346.
Hedging Portofolio yang dilakukan menggunakan 2 kontrak Mini LQ Futures periode 1 Agustus - 29 September 2008 menghasilkan Rp 19.738.200 sedangkan portofolio pada akhir periode adalah Rp 183.159.146 maka total portofolio yang telah di hedging adalah Rp 202.897.346.
IV.4.2 Hedging Portofolio 6 Oktober – 28 November 2008 Pada tahap selanjutnya, kembali dilakukan hedging menggunakan Mini LQ Futures dengan kontrak 2 bulan kontrak periode 6 Oktober – 28 November 2008. 55
Karena masih diasumsikan bahwa Indeks Pasar masih akan mengalami penurunan maka diposisikan short (jual) atas futures tersebut. Futures akan jatuh tempo dalam 2 bulan. Diketahui = Resiko sistematik (β) Portofolio : 0,49 (Selama 2 bulan kedua portofolio) Indeks LQ45
: 326,970
Nilai Multiplier Mini LQf
: 100.000
Nilai Portofolio
: Rp 123.255.000
Return Market (Rm)
: -30,30%
Risk Free Rate (BI rate)
: 9,5% dalam 2 bulan 1,6%
N* = β s f N* = 0.39 123.255.000 (326,970 * 100.000)
N* = 1,9 atau 2 kontrak Alternatif cara kedua Jumlah portofolio sebesar Rp 123.255.000 dengan beta 0,49. Indeks Mini LQ Futures saat ini diperdagangkan pada 326,970. Penurunan indeks sampai tingkat 241,497 akan mencerminkan kejatuhan sebesar 30.30 %. Dengan beta dari portofolio diperkirakan kerugian sebesar 30,30% x 0.49 = 14,8%. Atau dalam perubahan portofolio tersebut 14,8%x 123.255.000 = 18.300.357 Akibatnya, sensitivitas terhadap pergerakan pasar adalah Rp 18.300.357 per 85.473 poin pergerakan indeks saham LQ45. Dengan pengali kontrak sebesar Rp 100.000. Laba atas kontrak mini futures indeks LQ45 akan berubah menjadi Rp
56
8.547.300 untuk setiap 85.473 poin indeks. Sehingga, untuk mencegah eksposure pasar selama 2 bulan maka rasio lindung nilai sebagai berikut:
H = Perubahan nilai Portofolio
= 18.300.357 = 2,1 atau 2 kontrak (jual)
Laba atas satu kontrak futures
8.547.300
Dibutuhkan dua kontrak Mini LQ Futures untuk melindungi portofolio selama 2 bulan. Setelah futures mencapai maturity date atau jatuh tempo maka manfaat hedging yang diperoleh adalah sebagai berikut = 2 x ((326,970- 241,497) x 100.000) = Rp 17.094.600
Sedangkan Imbal hasil yang diestimasikan pada portofolio (%) pada 29 September 2008 adalah E(r) = Rf + β( Rm – Rf) E(r) = 1,6% + 0,49 (-30,30%-1,6%) E(r) = -14,03%
Nilai dari imbal hasil yang diperikirakan, pada akhir periode atau jatuh tempo dari kontrak futures selama 2 bulan adalah
= Rp 123.255.000 x (1 -14,03%) = Rp 105.960.404
57
Maka total aset portofolio dengan hedging Mini LQ Futures adalah = Rp 105.960.404 + Rp 17.094.600 = Rp 123.055.004 Hedging Portofolio yang dilakukan menggunakan 2 kontrak Mini LQ Futures periode 6 Oktober – 28 November 2008 menghasilkan
Rp 17.094.600 sedangkan
portofolio pada akhir periode adalah Rp 105.960.404 maka total portofolio yang telah di hedging adalah Rp 123.055.004
IV.4.3 Hedging Benefit pada Portofolio 1 Agustus – 28 November 2008 Hedging terhadap Portofolio 5 saham yang dilakukan selama periode 1 Agustus – 28 November 2008 dibagi dalam dua periode hedging menggunakan Mini LQ Futures. Pada periode pertama transaksi futures menghasilkan Rp 19.738.200 dan periode kedua menghasilkan Rp 17.094.600. Berikut adalah tabel mengenai keuntungan dari Hedging menggunakan Mini LQ Futures Tabel IV.10 Hedging Portofolio Periode 1 Agustus- 28 November 2008
Hedging Period
Total Portofolio
Portofolio dengan Mini LQ Futures
Hedging Benefit
1 Aug - 29 Sept 08
Rp 199.792.500
Rp 202.897.346
Rp 3.104.845,82
6 Oct - 28 Nov 08
Rp 123.255.000
Rp 123.055.004
Rp (199.995,92)
58
IV.4.3 Membandingkan Kinerja Portofolio Dengan dan Tanpa Mini LQ Futures Portofolio yang tidak di hedge pada akhir periode penelitian 1 Agustus - 29 September 2008 turun sebanyak Rp 63.012.500 dari awal portofolio Rp 199.792.500 menjadi Rp 136.780.000. Sedangkan Portofolio yang tidak menggunakan
sebagai
sarana hedging pada akhir periode penelitian 6 Oktober - 28 November 2008 turun sebanyak Rp 67.530.000 dari awal portofolio Rp 123.255.000 menjadi Rp 55.725.000.
Tabel IV.11 Kinerja Portfolio Dengan dan Tanpa Mini LQ Futures
Periode 1-Aug-08
Total Portofolio Rp 199.792.500
Periode 29-Sep-08
Total Portofolio Dengan Mini LQ Tanpa Mini LQ Futures Futures Rp 202.897.346 Rp 136.780.000
6-Oct-08
Rp 123,255.000
28-Nov-08
Rp 123.055.004
Rp 55.725.000
Pada periode pertama 1 Agustus- 29 September 2008 dengan portofolio sebesar Rp 199.792.500 di hedge dengan Mini LQ Futures (biaya margin terdapat di lampiran 7) pada akhir periode menjadi Rp 202.897.346 (101.55%) sedangkan apabila portofolio tidak melakukan hedging dengan Mini LQ Futures portofolio hanya Rp 136.780.000 (68,46%) pada akhir periode. Pada periode kedua 6 Oktober-28 November portofolio sebesar Rp 123.255.000 yang di hedge dengan Mini LQ Futures sebesar Rp 123.055.004 (99,46%) sedangkan apabila tidak hedging portofolio turun sebesar 45,21% dari portofolio awal menjadi Rp 55.725.000 (biaya margin Mini LQ futures terdapat di lampiran 7).
59
Mini LQ Futures merupakan salah satu instrumen derivatif yang tepat digunakan pada saat pergerakan harga pasar sulit diperkirakan. Saat portofolio dibentuk saat itu pulalah kita menentukan posisi futures kita. Pada penelitian ini, posisi futures yang diambil untuk dua periode hedging adalah short(jual). Pada posisi short yang diuntungkan adalah ketika harga underlying aset (LQ45) kita mengalami penurunan karena kita sudah terlebih dahulu menjual (short) dengan harga yang tinggi. Namun apabila yang terjadi adalah sebaliknya maka akan mengalami kerugian.
60
