formulation of conventional and islamic financial ...

3 downloads 0 Views 632KB Size Report
based on profit and loss sharing. Financial asset serves as contingent claims and not debt instrument with fixed or floating interest rate. Therefore, financial ...
FORMULATION OF CONVENTIONAL AND ISLAMIC FINANCIAL  STABILITY INDICES UNDER DUAL FINANCIAL SYSTEM IN INDONESIA  A s c a r y a  and Diana Yumanita  Center for Central Banking Education and Studies, Bank Indonesia  Jl. M.H. Thamrin 2, Sjafruddin Prawiranegara Tower, 20th fl., Jakarta 10350, Indonesia  Email: [email protected]; Phone: +6221.381.7345; Fax: +6221.350.1912    

ABSTRACT  Indonesia has been implementing dual financial system since 1998 and it is moving towards  full‐fledged dual financial system. Meanwhile, more frequent financial crisis with steeper and  wider  impact  has  made  financial  stability  system  of  a  country  becomes  more  important,  including that of dual financial system in Indonesia. It can be measured in terms of Financial  Stability Index (FSI) that covers performance and volatility.   Objective  of  this  research  is  to  formulate  conventional  and  Islamic  FSI  under  dual  financial  system  that  covers  banking,  money  market,  share  market,  and  bond/sukuk  market.  Moreover, composite FSI is the addition of Performance Index (IK) and Volatility Index (IV).  Methodologies  used  in  this  research  include:  1)  Kalman  Filter,  to  measure  the  volatility  of  each  FSI  indicator;  2)  Bordo,  et  al.  (2001)  Approach  to  calculate  composite  FSI;  3)  Equal  Variance,  Cumulative  Distribution  Function  and  Factor  Analysis  methods  to  assign  weight;  and 4) VECM and Correlation methods to choose the best FSI .   The results show that the best FSI model is using Factor Analysis weighing with addition of IK  and  IV.  Conventional  FSI  has  positive  trend  which  is  lower  than  that  of  Islamic  FSI.  The  average  and  variance  of  conventional  FSI  are  lower  than  those  of  Islamic  FSI,  but  the  differences are not significant, statistically. The only different between conventional FSI and  Islamic FSI is on Volatility Index (VI). This is considered to be normal since total market share  of  Islamic  finance  is  still  around  1.7  percent,  which  is  very  small  compared  to  that  of  conventional market share at 98.3 %.   JEL Classification: E5, G10, G20, G28  Keywords: Financial System Stability, Islamic Financial System, Dual Financial System, Financial  Stability Index 

   



 

 Paper presented in 10th IRSA Conference 2010 “Reintegrating Indonesian Economy in the Global Era,” UNAIR,  Surabaya, July 28‐29, 2010. 



1. Introducttion   

1.1 Baackground d  In the p past few yeaars, international finan ncial system m has been w widely expaanded follow wing the  develop pment of fin nancial institutions and d financial iinstrument  innovation ns that creatted new  risks.  In ndonesia  ass  part  of  in nternationaal  community  is  also  involved  in  the  develo opment.  Islamic  financial  system  s hass  started  to  grow  to ogether  witth  the  conventional  financial  f he implementation of d dual financiial system in n 1998. Rap pid develop pment of  institution since th Islamic  banking  fo ollowed  byy  other  finaancial  instittutions  succh  as  Islam mic  money  market,  Islamic  capital  maarket,  Islamic  bond  or  sukuk,  Islaamic  mutuaal  funds,  Isllamic  multiifinance,  or takaful, aas well as Isslamic micro o finance. Financial sysstem in Indo onesia is  Islamic insurance o growingg towards fu full‐fledged dual financcial system, as illustrateed in Picturee 1.3.  Financiaal  system  in  i Indonesiia  is  mainlyy  dominate ed  by  bankking,  stock  market,  an nd  bond  market  (see  Picturre  1.1.),  thus  dynamicc  movemen nt  of  the  Isllamic  financial  system m  can  be  best deescribed by these threee markets. U Until the en nd of 2008, the bankingg sector reccorded a  stable  growth  g at  15.0‐17.0  1 percent  per  year,  and  seems  s to  be  b unaffecteed  by  the  on‐going  o global ffinancial crisis at the time. On con ntrary, the b banking assset increaseed since Sep ptember  2008. C Capital markket also grew rapidly to o a record h high in whicch compositte stock pricce index  reached d 2.745, witth capitalizaation value of Rp.1.988 8 trillion by December 2007. Howe ever the  compossite index then fell and d reached tthe trough  point at 1,241, wheree capitalizattion was  valued  at Rp.993 ttrillion in November 2 2008. The sh harp decreaase was staarted in Sep ptember  2008, to ogether witth sharp inccrease in baanking asse et. Meanwh hile, bond m market and  banking  seems rrelatively sttable.   5.3% 3.9%

3.6%

4.1%

2500 0

Pasarr Modal

Obligasi

2000 0

46.8% %

13.1% %

Perbankaan

1500 0 1000 0

23.2%

500 0

Pasarr Modal

Obligassi

Asurransi

PP

Lain2

0

SBI/S

2007.1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 2008 1 2008.1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 2009.1

Perb bankan

Figure 1.1 1 Mapping o of Financiall System in Indonesia   Islamic  financial syystem in Ind donesia wass firstly starrted in 1980 0 in the form of Baitutt Tamwil  and coo operative. TThe first Islaamic bank,  Bank Muam malat Indon nesia, was eestablished  in 1992,  followeed by the first Islamic  insurance ((takaful) co ompany in 1 1994 (see P Picture 1.2).. Islamic  financiaal industry  officially staarted in 19 999 with the e issuance  of Islamic B Banking Actt No. 10  Year  1998  1 and  Act  No.23 3  Year  199 99  concern ning  Bank  Indonesia,,  marked  by  the  establisshment of the second  Islamic com mmercial baank and launch of seveeral Islamic  banking  units.  Developmen D nt  of  Islamic  banking  industry  is  expected  to  t grow  evven  faster  with  w the  issuance of Act No o. 19/2008  concerningg Islamic Go overnment  Bond and Islamic Banking Act  No.  21//2008,  as  well  w as  the  issuance  of  o Government/Sovereeign  Islamic  Bond  (Sukkuk)  and  Sovereign Retail Islamic Bond (Retail Sukkuk).   2 

1980

1994

2000

2002

2004

2007

2009

▪ Baitut Tamwil Salman Bdg, Koperasi Ridho Gusti Jkt. ▪ 1st Islamic Bank Bank Muamalat Ind

Islamic banking

▪ 1st Islamic Branch Bank IFI Syh ▪ 2nd Islamic Bank Bank Syh Mandiri

▪ 1st Takaful Company Asuransi Takaful Keluarga

Takaful

▪ 3200 BMT

Money Market

▪ Office Channeling Islamic Banking Act

▪ 1st Takaful Branch ▪ 1st Islamic Re-insurance Assi Great Eastern ReINDO ▪ Islamic Money Market IMA Certificate (Mudharabah)

Capital Market

▪ Islamic Capital Market Jakarta Islamic Index ▪ ICM Master Plan (2005)

Sukuk

▪ 1st Corporate Sukuk Indosat (Mudharabah)

Monetary Management

▪ SWBI (Wadi’ah)

▪ Central Bank Act

1992

1999

▪ 1st Govt Sukuk (Ijarah) 1st Govt Retail Sukuk (Ijarah) ▪ Sukuk Guidelines ▪ Govt. Islamic Bond Act

2001

2003

2006

▪ SBIS (Ju’alah)

2008

 Figure 1.2 Development of Islamic Financial System in Indonesia   From the above stages of development, clearly, Indonesia is moving towards a full‐fledged  dual  financial  system,  although  the  market  size  is  still  relatively  small.  In  general,  main  components of Indonesian financial system are as follows:  1) Banking, with market share of  47.0  percent  (Islamic  banking  market  share  is  currently  2.0  percent  or  Rp49.5  trillion);  2)  Stock market, with market share of 23.0 percent (Islamic capital market share is 0.1 percent  or  Rp0.6  trillion);  and  3)  Bond  market,  with  market  share  of  13.0  percent  (Islamic  bond  market or Islamic corporation bond is 3.0 percent or Rp5.4 trillion). Other Islamic financial  sector  including  that  of  retail  Islamic  bond  is  Rp5.6  trillion,  Islamic  bond  is  Rp4.7  trillion,  Bank  Indonesia  Islamic  certificate  is  Rp2.8  trillion,  Baitul  Mal  wa  Tamwil  is  Rp2.5  trillion,  Islamic Mutual Funds Rp.1.8 trillion, Islamic insurance is Rp1.7 trillion, Islamic Rural Bank is  Rp1.7  trillion,  and  Islamic  pawnshop  (rahn)  Rp1.6  trillion.  As  a  whole,  total  of  Islamic  financial markets share in Indonesia is about 1.7 percent or valued at Rp79.0 trillion, which  is dominated by Islamic banking portion (Rp49.5 trillion or 63.0 percent) and Islamic bond  both corporation and government (Rp15.7 trillion or 20.0 percent), see Picture 1.3. 



Syariah 

Konvensional 

Financial System

Surplus Sector

Financial Market 

Deficit Sector 5,3% 

Money Market 

Direct Financial  Market 

Indirect Financial  Market 

Insurance

46,8% Commercial Bank 97,9% Unit      2,1%  Trusts  3,6% 13,1%  23,2% Finance  Merchant Bank  97,0%  99,9% Bond Market  3,0%  Equity Market 0,1% Company  Capital Market 

Ket:   

Pasar 

 

Syariah 

 

 

Konvensional

  Figure 1.3 Dual Financial System in Indonesia   The success of a financial system can be seen from its performance in allocating economic  resources  at  optimum  level,  and  can  be  distinguished  from  the  role  of  financial  system  stability in facing any financial or macroeconomic shocks. From its financial side, the shocks  can  be  from  its  performance  in  allocating  non‐performing  loan‐NPL/non‐performing  financing‐NPF.  On  the  other  hand,  macroeconomic  shocks  are  largely  due  to  fluctuating  exchange rates.   The current global financial crisis phenomenon has raised number of questions and resulted  in number of analysis about the financial system stability. The financial instability is due to  issues  such  as  bank  failure  that  worsen  the  NPL,  problem  of  liquidity  after  huge  public  withdrawals and high volatility of asset prices together with its uncertainty.   Currently, Islamic economists believe that Islamic financial system is more stable compared  to  the  conventional  system  that  uses  interest  rate  mechanism.  This  is  based  on  the  argument  that  profit‐sharing  scheme  used  in  the  Islamic  financial  system  appears  to  be  shock  absorber  on  various  shocks.  Ascarya  et  al.  (2008a)  suggests  that  empirically  profit‐ sharing system stabilizes money demand more than that of interest rate system. Likewise,  Ascarya  et  al.  (2008b)  also  concludes  that  descriptive  and  deductive  method  of  profit  sharing is more efficient than interest rate in optimizing the output, fair distribution of social  welfare, and improve justice. This research finding is in line with previous studies that are  presented  in  Siddiqui  (2008),  which  in  general  concludes  the  profit  sharing  system  is  inherently stable, thus it can be adopted as monetary instrument.  Further, Ascarya (2009)  also alludes that Islamic monetary system contributes smaller impact to inflation compared  to  that  of  conventional  monetary  system.  Therefore,  financial  sector  will  not  experience  huge  losses  in  the  event  of  negative  shock.  Beside,  Islamic  financial  system  will  not  encounter negative spread unlike the conventional financial system. In the deeper analysis,  some other arguments may be accommodated.   



On the other hand, empirical study that test Islamic financial system either in Indonesia or  other countries is rare. The opinion that Islamic financial system is more stable is not based  on  comprehensive  empirical  study  but  only  from  conclusion  of  the  preceding  events.  For  instance, during financial crisis in 1997 – 1998, Bank Mualamat Indonesia managed to pass  the  crisis  very  well,  when  some  conventional  banks  were  liquidated  and  the  rest  experienced financial difficulty due to negative spread. However, the size of monetary crisis  impact  on  Islamic  financial  system  is  still  unknown.  Based  on  that  statement,  further  research  is  necessary  to  explain  theoretically  and  empirically  the  importance  of  Islamic  financial system in stabilizing financial system as a whole.   As  Islamic  financial  system  serves  as  part  of  Indonesian  financial  system,  which  is  at  the  moment dominated by conventional financial system, the Islamic financial system shall be  compared with its conventional counterpart. Thus, the research will explore the impact of  the  economic  shocks  such  as  economic  growth,  inflation,  exchange  rate  and  interest  rate  towards the stability of the both systems.  Hence, it will ascertain which financial system is  more stable and how to optimize the dual financial system in Indonesia.     1.2 Problem Statements   From  various  problems  faced  by  financial  system  in  Indonesia  currently,  the  research  is  expected to respond to the following questions, as follows:   1. What  are  the  indicators  used  as  a  reference  to  measure  Islamic  financial  system  and  conventional system?   2. How financial stability index of both systems are formulated?   3. Empirically, Is Islamic financial system more stable than conventional financial system?    1.3 Research Objectives   To answer the above problems, the objectives of the research are as follows:   1. To  determine  various  indicators  that  can  be  used  in  the  formulation  of  conventional  and Islamic financial stability index (FSI).  2. To  formulate  conventional  and  Islamic  FSI  based  on  performance  and  volatility  of  the  indicators.  3. To compare the stability of conventional FSI and Islamic FSI.     1.4 Data and Methodology  Data used in this research refers to the data from period of January 2004 to March 2009.  Sources  of  data  are  Indonesian  Banking  Statistics,  Islamic  Banking  Statistics,  Indonesia  Capital  Market,  the  Capital  Market  Supervisory  Agency  (Bapepam‐LK),  and  Census  and  Economic Information Center (CEIC). Monthly real GDP is derived from 3‐months GDP that is  interpolated using the Cubic Spline method.  



Methodologies  applied  are:  1)  Kalman  Filter,  to  measure  financial  stability  indicators  on  both Islamic and conventional systems; and 2) Bordo, et al. (2001) Approach, to formulate  Financial Stability Index (FSI).    

2. Literature Review   

2.1 Theoretical Review   2.1.1 Islamic Financial System   In general, financial system has a purpose as intermediary between surplus spending unit‐ SSU deficit spending unit‐DSU, which become partners in productive activities and improves  welfare of the people. Financial system covers the following: 1) policies and legal aspects; 2)  financial  institution;  3)  money  market;  4)  financial  support;  and  5)  financial  agent.  Good  financial system will lead to more efficient allocation of resources, reduce cost, and curb the  risk.  It  also  ensures  smooth  payment  system,  fairness  of  revenue  distribution,  and  price  stability. Eventually, condition of financial system will accelerate economic growth followed  with improvement of welfare.  There  is  no  major  difference  from  elements  in  conventional  and  Islamic  financial  system.   The difference is in norms and values. Development of conventional economics and finance  leads  to  activities  that  embrace  more  behavioral,  environmental,  ecological,  and  ethical  values, which are embedded in Islamic economics and finance. In sum, principles of Islamic  economic and financial system are as follows (Zabswari, 1984, data has been rearranged);  

Allah is the owner of all Sovereignty (al‐Malikal Mulk) and He is the Satisfier of all needs  as a place for people to rely on for everything (ash‐Shamad). Allah is the Absolute Ruler  (al‐Maalik) (QS Ali Imran [3]:26, QS Ibrahim [14]:2, QS al‐Mulk [67]:1).   



Man is created as khalifah/leader (vicegerent of Allah) on earth, but not the real owner  (QS Al‐Baqarah [2]:30,  QS Faathir [35]:39), with duties to  obey Allah until all creatures  feel the bounty and fairness of Allah. 



Worldly  things  that  human  obtains  are  due  to  Allah,  hence  unfortunate  fellow  human  beings have a right over his wealth in the form of zakat. 



Decent life, not luxurious, and not mubadzir. 



Wealth is not subject for own sake. 



Wealth is to be circulated. 



Economic  exploitation  in  any  form  is  prohibited,  such  as  riba  and  maysir  (speculative  activities). 



Eradication  of  economic  differences  that  are  attached  to  individual,  by  dividing  his  wealth among his heirs, will eliminate conflict of classes.  



Ensure responsibility as obligatory or voluntary to individuals who are willing to help the  poor in the society through zakat, infaq, shadaqah, and waqaf  (ZISWaf). 

From  the  above  analysis,  it  is  clear  that  the  main  pillars  of  Islamic  economy  and  finance  covers: 1) Fairness; 2) maslahah (advantages); 3) zakat obligation; 4) prohibition of interest;  6 

5) prohibition of speculative activities (maysir); 6) prohibition of doubtful activities (gharar)  and 7) division of risk (risk sharing, not risk transfer).   Fairness covers rights and obligation, partnership relationship, (no exploiting and exploited  party), put things in the right place, and uphold the truth. Injustice is happened when SSU  and DSU interact at the same level of partnership in which one party has higher bargaining  position.  For  example,  it  occurs  when  interest  rate  is  determined  at  the  beginning  of  the  contract, while result of the cooperation between SSU and DSU (profit or loss) is only known  at the end of the cooperation.  Benefits  include  orientation  on  public  needs  (public  needs  above  individual  needs),  orientation  that  fulfills  basic  need  of  the  people  (priority  to  fulfill  needs  and  not  wants),  concern on environment, and investment in permissible business. Thus, fulfillment of macro  objectives (such as balance of economy, accelaration of growth, and development of public  amenities/infrastructure, are given priority to micro objectives (such as individual interest).   Zakat  obligation  serves  as  social  safety  net,  in  which  it  motivates  people  to  invest  their  assets  and  bridges  relationship  between  the  rich  (muzakki  or  zakat  payee)  and  the  poor  (mustahik or receiver of zakat), which consists of 8 groups. Zakat obligation is also meant to  mobilize  wealth,  and  not  accumulating  it  in  individual’s  own  pocket,  rather  to  use  it  for  investment activities.   Riba  (usury)  is  prohibited  because  it  creates  uncertainty  and  could  cause  one  party  to  be  exploited.  Riba  prohibition  is  also  an  attempt  to  maximize  investment  by  offering  investment alternatives that negate uncertainty. Rosly (2005) quotes Ibnu Arabi who states  that  economic  transaction  without  ‘Iwad  equals  to  riba.  ‘Iwad  can  be  translated  as  equivalent  counter  value  in  the  form  of  work  (Ghurmi),  make  effort  (Kasb),  and  responsibility (Daman). Thus, riba is not only in usury term, but can exist in other economic  activities  such  as  money  multiplier,  credit  card,  fractional  reserve  banking  system  (added  according to reference), and derivative products.     Maysir or speculative activity is prohibited because it is a kind of zero‐sum game that does  not  add  any  economic  value.  For  instance,  gambling  and  stock  trading  activities  with  the  purpose of earning capital gain in a short time are considered as maysir. The purpose of its  is  to  minimize  speculative  activities  that  are  not  productive  nor  related  to  real  sector  development, instead it tries to motivate people to invest in real sectors with orientation of  long‐term gain.   Gharar is also rejected to avoid asymmetric Information. Each and every transaction has to  be  transparent  to  avoid  agency  problem,  moral  hazard,  and  adverse  selection.  Hence,  prohibition of gharar will anticipate injustice and exploitation.    Risk  sharing  has  a  purpose  to  remind  partners  who  are  involved  in  the  business  that  risk  embeds in the business; therefore any business  requires good planning and management.  The risk is not to be transferred to other party but to be shared equally.   From  the  above  financial  pillars,  Mirakhor  and  Krichene  (1988)  define  Islamic  financial  system  as  a  system  that  treats  asset  as  non  risk‐free  asset  and  all  transactions  must  be  based on profit and loss sharing.  Financial asset serves as contingent claims and not debt  instrument with fixed or floating interest rate. Therefore, financial sector in Islam is actually  a  sector  that  deals  with  productive  activities  in  real  sectors.  In  other  words,  Islamic  economic  style  is  real  sector  activities  supported  by  monetary  sector.    Instruments  that  7 

meet  characteristics  of  real  sector  are  profit  sharing  (mudharabah,  musyarakah),  trading  (murabahah, istisna, salam), rent (ijarah), pawn (rahn), etc.  The  characteristics  of  Islamic  financial  activity  and  their  implication  to  the  economy  are  summarized  on  table  2.1.  Basically,  this  implication  mapping  is  a  guidance  for  shariah  compliance, both in real economic sector and financial application (operational or product  engineering), which avoids possibility of instability to occur in financial/economic system as  experienced by conventional sector.    Table 2.1 Characteristics and Implication of Islamic Financial Activities   Basic Characters 

Intermediate Implication  

Forbidden Financial sectors:  • Riba (usury)   • Maysir (speculative)  •   • Gharar (uncertainty) 

  • No/reduce money multiplier  • No piling  up or concentration of  money  • No segregation between financial  and real sectors   Permissible financial activity:    • Profit Sharing  • Fully support real sector   • Trading  • Mutual trust and understanding  • Safety keeping and Services   in business and partnership    • Social (ZISWaf)  • Motivates the poor to involve in  economy   Object of permissible and    acceptable transactions shall be free    from:  • Eradicate social problems   • Khamr (drugs)  • Curb environmental degradation   • Pork   • Pornography  • Environmental pollution  

Implication (Macro)   • Financial System Stability  

• Create job opportunity   • Economic growth   • Poverty eradication  

  • Social stability   • Environmental conservation 

  Another  important  elements  in  Islamic  financial  application  are  good  governance  and  shariah  compliance.  Good  governance  acts  as  a  guidance  to  manage  and  achieve  micro  targets  of  Islamic  financial  application  that  is  especially  conducted  by  Islamic  financial  institution.  Meanwhile,  shariah  compliance  acts  as  a  guidance  for  regulation,  supervisory  and management in achieving macro targets of the economy.  



Direct Finance 

Surplus  Sector 

Deficit  Sector 

PLS Sukuk Other Sukuk  Stock

Islamic  Investment  Banks 

Islamic Funds

Indirect Finance 

Fund  Units 

Islamic  Insurance Policies

Surplus  Sector

Islamic  Commercial  Banks

Deficit  Sector

PLS Investment  Others 

PLS Financing  Others 

 

Figure 2.1 Blueprint of Islamic Financial System  There are similarities and differences between conventional and Islamic financial system as  described by Obaidullah (2005) that portrays Islamic financial system blueprint as shown in  Figure  2.1.1  From  global  overview,  the  differences  between  conventional  and  Islamic  financial system are as described in Table 2.2.  Table 2.2 Comparison between Conventional and Islamic Financial System     Financial Markets  Financial Institutions 

Basis of Transaction  

Conventional System   Banking, Stock Market, Bond  Market, Money Market   Banking, Insurance, Non‐Banking  Financial Institution, Finance  Company   Interest‐based 

Management 

Based on prudential ethics, market  based  

Production Factor 

Capital has big role   therefore  deserves bigger portion   Creditor vs. Debtor Standard of auditing, accounting,  product design and universal  players  Guaranteed by government and  institution   Saving and Borrowing 

Relationship Between Partners   Common Standards 

Savings  Intermediary   Money/credit creation   Asset‐Liability Management   Money Multiplier 

1

Create money/credit  Mismatch and not liquid Subject to reserve ratio; Very high;  Not limited with securitization  

Islamic System   Islamic Banking, Stock Market,  Bond/Sukuk Market, Money Market  Islamic Banking, Insurance, Non‐ Banking Financial Institution,  Finance Company   Non‐interest based, but equity or  trading based  Based on prudential ethics, market  based, shariah and values based  such as zakat obligation,  prohibition of   riba, maysir, and gharar  Human Capital has important role  Partnership   No universal standards including  auditing, accounting, permissible  product recognition  Treated as stock, and no guarantee  on the value retention  Stock and real asset owner from  investment project   Not to create money/credit  No mismatch and liquid  Subject to savings ratio; very low

 Detailed explaination can be obtained from Obaidullah (2005), page 15‐19. 



Speculation  Return 

Social Impact  Economic Growth  Systemic Risk  Monetary Policy 

High speculation; Gambling;  Trading of debt   Level of interest rate is not related  with real economy; high price  distortion   Social gap; inflation of tax;  redistribution problem   Very cyclical; booms and busts;  uncertain; unexpected growth   Mass bankruptcy; contagion;  bailouts   Interest rate policy; no stability of  policy  

No speculation; No trading of debt  Level of profit is determined by real  economy; no price distortion   Social justice; no inflation of tax; no  redistribution   Stable economic growth; can be  predicted  No systemic bankruptcy; no  bailouts  No interest rate policy; use  monetary aggregate; very stable  policy 

Source: Compiled from various sources. 

2.1.2 Financial System Stability  International Monetary Fund or IMF (2005) defines stable financial as stable system that can  avoid the fall in financial system and disturbance in intermediary system. European Central  Bank  or  ECB  (200x)  states  that  financial  system  is  said  to  be  stable  if  the  system  can  encounter shocks occurred in the market or financial institution without creating significant  negative impact. Meanwhile, Schinasi (2004) defines financial system as a condition when a  financial  system  can  facilitate  and  support  economic  process,  manage  risk  and  encounter  shocks.   Minsky  (1986,  1992)  states  that  financial  instability  embeds  (endogenous)  in  the  conventional financial system. Meanwhile, public consensus from international economists  (Keynes, 1943; Triffin, 1959; Mundell, 2005; Ruef, 1964; etc.) state that financial instability  that spreads over is due to unsustainable fiscal and monetary policies and beg‐thy‐neighbor  trading  policy.  According  to  Mirakhor  and  Krichene  (2009),  conventional  financial  system  with interest basis and has speculative possibility is inherently unstable.   Stable  financial  system  has  two  main  advantages  such  as  smooth  economic  activities  and  effective monetary policies. According to IMF, there are four elements of surveillance that  can  rescue  financial  system  stability;  they  are  financial  markets  surveillance,  macro‐ prudential  surveillance,  macro‐financial  linkages,  and  macroeconomic  conditions  surveillance that can be seem on picture 4.2.2   Financial markets surveillance is to measure risk due to shocks and combination of shocks  that  will  interrupt  financial  sector.  Models  adopted  for  this  surveillance  such  as  Early  Warning  System  (EWS),  as  implemented  by  Kaminsky  and  Reinhart  (1999)  and  Berg  and  Patillo (1999). Indicators used include money market data, macroeconomics data and other  variables.   Macro‐prudential  surveillance  has  a  purpose  to  anticipate  soundness  and  vulnerability  of  financial  system  towards  any  potential  shock.  The  main  analysis  is  Financial  Soundness  Indicators  (FSIs)  and  stress  test.  The  tools  are  used  to  translate  non‐financial  sector  condition into financial sector vulnerability. Other analysis is qualitative in nature, such as to  estimate quality of surveillance and resistance of financial infrastructure.    

2

 Detailed explanation can be read on IMF (2005). 

10 

Analysis of macro‐financial linkages has the main purpose to understand exposure that may  lead to shocks due to macroeconomic conditions transmitted through financial system. This  analysis is conducted by utilizing data, such as balance sheets of various economic sectors,  and accessing indicators to source of financing by private sectors.   Macroeconomic condition surveillance has a purpose to monitor impact of financial system  towards  macroeconomic  condition  as  a  whole,  specifically  towards  the  ability  of  liability  settlement.  Types of Surveillance Surveillance of Current Financial Market Conditions to Assess the Risk of Shocks

Types of Indicators Macroeconomic & Asset Price Shocks Conditions of Non-financial Sectors  Corporate  Real Estate  Household Credit Linkages

Macroprudential Surveillance Framework

Financial Sector Vulnerabilities  Credit Risk  Market Risk  Liquidity Risk

Surveillance of Macroeconomic Conditions

FSIs Monitoring  Leverage  Return on Equity  Forex Exposure  Real Estate Price Structural Information FSIs Monitoring  Asset Quality  Forex & Interest Rate Exposure  (Access to) Liquidity  Market Liquidity Information on Supervision, financial structure, market functioning, the safety net, and monetary operations

Accounting Linkages

Analysis of Macrofinancial Linkages

 Financial Market Data  Early Warning Indicators

Capital Adequacy (Capacity of the Financial Sector to Absorb Losses)

 Capital Ratio FSIs  Return on Equity FSIs

Examples of Macrofinancial Linkages  Access to financing by private sector for investment  Wealth effect from bank deposits at risk in a crisis  Role of banking system in monetary policy transmission  Effect on debt sustainability of banking sector holdings of government debt  Government securities held by the financial sector

 Interest Rates, Credit Spreads  Credit to Private Sector (including BIS data)  Sector Balance Sheet Data  Monetary Data  Other Macroeconomic Data  Structure of Private and Government Debt

Impact on  Macroeconomic Conditions  Debt Sustainability

    

Cost of Capital Productivity and Wage Growth Real Exchange Rate Foreign Growth Macroeconomic Policies

 

Figure 2.2 Analytical Working Framework for Financial Stability System  From classical ulama point of view, Islamic financial system stability exists when distribution  of  saving  to  investment  works  smoothly,  or  no  idle  fund  that  is  not  utilized.  According  to  Mirakhor and Krichene (2009), Islamic financial system with the basis of zakat, production,  interest‐free,  and  speculative‐free  trading  are  inherently  strong  from  instability.   Furthermore,  Mirakhor  and  Kirchene  (2009)  define  stability  of  Islamic  financial  system  as  system that occurs when there is no more risk free assets and all financial infrastructure is  based  on  profit  sharing  mechanism.  All  financial  assets  become  contingent  claim  and 

11 

interest based borrowing instrument will no longer exist.  All liabilities are backed up by real  asset that is owned directly by institutions.  In details, stable financial system features from  Mirakhor’s view are shown on table 2.3.  Table 2.3 Features of Stable Islamic Financial System   Component  Financial Asset  Model   Credit  Paradigm  Liabilities  Central Bank 

Banking 

Growth of Financial  Activity  

Risk 

Features  Contingent claims, no debt instrument with fixed or floating interest rate  Non  speculative  equity  shares,  rate  of  return  reflects  return  from  real    financial  system is always at positive return position   No credit chain creation  Investment = saving AS = AD  Say’s law  Secured with tangible asset and directly owned    Monopoly of money multipliers   Interest rate cannot be used as reference or policy instrument    No financing to the bank through re‐discount    Activities  of  saving  and  payment  that  is  secured  with  100  percent    reserve  requirement   Fee based system   Investment activities are from long‐term deposits, and bank directly shares the  risk,    Short term deposits = short term financing   Long term investment = long term deposits   Return = portion of invested fund    Typical  operation  :  Mudharabah,  Musharakah,  Murabahah,  Istisnaa,  Ijarah  (leasing), and installment of sales operations   New cash flow = new savings   Stable and real economic growth, non speculation and from money multipliers    Money multiplier is 1,25 (currently conventional finance 10)   Money multipliers is determined by real activities    Slow inflation    Resistant to shocks    Individual and non systemic   Credit  risk,  market  risk,  displaced  commercial  risk,    operational  risk  and  governance risk  

Source : Mirakhor and Kirchene (2009) 

Khan (1987) asserts that Islamic financial system will quickly make adjustment in the event  of  shock  compared  to  conventional  financial  system.  This  can  happen  because  Islamic  financial system is based on equity, interest free, and no guarantee on saving, so any event  of  shocks  will  be  quickly  absorbed  by  changes  in  stock  values  (deposits/investment)  itself.  Thus, value of asset and liabilities from a bank will remain the same at all points of time.    

2.2 Previous Studies   From time to time, financial crisis occurs more frequently with higher intensity. After the fall  of Bretton Woods agreement in 1971, there have been more than 96 financial crisis and 176  monetary crisis taken place (Caprio and Klingebiel, 1996). From latest database on financial  crisis  that  occurred  between  1970‐2007  ,  which  can  be  seen  from  Laeven  and  Valencia  (2008),  it  publishes    395  episodes  of  financial  crises  (banking  crisis,  currency  crisis,  and  government debt crisis), including 42 twin crises and 10 triple crises. According to Lietaer et 

12 

al. (2008), crisis strike several countries not due to cyclical or managerial failures, but due to  structural  failure,  regardless  of  regulatory  system  and  stages  of  development  of  the  countries. Further, Lietaer et al. states that solution is taken only to mitigate symptoms but  not to get to the bottom of the systemic cause. This means understanding the instability of  financial system has becomes even more important.   60 50 40 30 20 10 0 1970

1974

1978

1982

1986

1990

1994

1998

2002

2006

Figure 2.1 Frequency of World Financial Crisis   There are a number of studies that record instability of financial system. Lai (2002) identifies  three main matters that are summarized from several literatures on instability of financial  system,  such  as  instability,  source  of  instability,  trigger  of  crisis,  and  design  of  financial  system infrastructure that is adopted to avoid and mitigate impact of financial crisis.   De Bandt, et al. (2007) states that another tool to measure financial system stability is stress  testing. One of the methods is Financial Sector Assessment Program Macro Stress Testing.  The purpose of the stress testing is to discover impact of shock, contagion risk, and feedback  from financial and real sector. There are three frameworks (working frameworks) that can  be  adopted  to  analyze  financial  stability,  namely:  contingent‐claims‐analysis  (CCA)  framework, semi‐structural framework (SSF), and structural financial stability model (SFSM).  Further,  de  Bandt  et  al.  states  that  factors  contributed  the  most  to  financial  system  instability are sudden changes in interest rate and certain less liquid markets.  From  the  working  framework  of  CCA,  payoff  from  financial  asset  depends  on  other  asset  values. The CCA working framework is very beneficial to monitor and quantify default risk.  Nevertheless,  there  are  some  weaknesses  of  this  working  framework,  such  as  it  does  not  explicitly model behavior of economic players and impact of policy instrument. In relation  with credit risk, the CCA working framework is similar with Merton model.  This  working  framework  is  then  further  developed  by  Gray  et  al.  (2008),  to  accommodate  balance sheet that has been adjusted according to the risk at national level. In the working  framework,  financial  sector  is  depicted  as  linkage  between  asset,  liabilities,  and  security.  Souissi (2007) adopts this framework to analyze Canadian mortgage portfolio. He calculates  probability  of  default  for  different  value  of  borrowings  and  combine  it  with  mortgage  distribution  based  on  loan  to  value  (LTV)  with  the  purpose  to  estimate  overall  rate  of  default.    Allenspach  and  Monnin  (2007)  adopt  CCA  working  framework  to  identify  impact  of  global  economic  integration  towards  the  sensitivity  of  bank  due  to  shocks  occurred  between  period of 1993‐2006 and its impact on systemic risk at global banking. Lehar (2005) analyzes  13 

linkage  between  ratio  of  bank’s  asset  to  debt  and  evolution  of  systemic  risk  index.  He  concludes  that:  i)  there  is  no  significant  trend  in  the  size  of  systemic  risk;  and  ii)  common  exposures that are not measured from inter‐bank correlation cannot be relied to determine  systemic risk.   Semi‐structural working framework integrates several potential contagion channels among  the financial institutions. First channel is through direct inter‐relation with balance sheet of  the  financial  institutions.  For  instance,  distress  in  one  bank  will  influence  distress  in  other  bank due to mutual exposures. Second channel is from impact of auction sales of financial  institutions  assets  that  on  the  marked‐to‐market  values  in  their  balance  sheet  and  other  institutions  that  hold  similar  assets.  Semi‐structural  working  framework  accommodates  effect of contagion. However, limitation of this working framework is that it is not based on  the  specification  of  clear  micro  foundation  and  perhaps  it  does  not  quantify  response  impact between financial and real sectors. One of the purposes of this working framework is  to integrate several potential contagion channels that exist between financial institutions.    Allessandri in de Bandt, et al. (2007) integrates the above two channels in one quantitative  framework to measure systemic risk. The framework quantifies impact of macro credit risk,  interest income risk and market risk towards banks’ balance sheet.  SSF working framework is employed by Cifuentes, et al. (2005) to identify banks’ failures in  fulfillment of capital requirement through sales of assets. In the sales of assets, banks prefer  to process liquid asset than non‐liquid assets. If the banks’ assets are not liquid, their prices  would  decline  inconsistently.  This  would  complicate  the  banks  in  fulfilling  their  capital  requirement and diminishing the banks’ assets.   Weaknesses  of  CCA  and  SSF  working  framework  are  solved  by  structural  financial stability  model (SFSM).  This working framework is employed by Goodhart et al. (2004) and Aspachs  et al. (2006). In his study, Goodhart et al. (2004) applies stability model that bases on micro  foundation,  such  as  modeling  endogenous  default  and  heterogeneous  agents,  besides  accommodating  policy  instrument.  This  model  analyses  the  creation  of  contagion  that  occurs  in  the  financial  crisis.  The  finding  of  his  study,  among  others,  shows  the  trade‐off  between  efficiency  and  financial  stability.  This  model  accommodates  fluctuation  of  real  business  cycle  without  estimating  parameter.  The  stressing  main  factor  is  a  strong  micro  economic  foundation,  especially  in  the  forward  looking  context  in  order  to  optimize  the  resources.  Meanwhile,  Laidler  (2006)  stresses  on  the  failure  of  coordination  and  role  of  money in the business cycle and macroeconomic condition. In this matter, he includes role  of  central  bank  as  lender  of  the  last  resort  into  the  model,  by  employing  non  trivial  monetary/financial sector as proxy.  Aspachs  et  al.  (2006)  measures  overall  banking  stability  using  two  factors,  such  as  probability to default and profitability. Banking system stability is closely related with  credit  risk,  which  is  many  cases  can  be  rated  with    probability  to  default  (correlation  with  profitability  or  value  of  equity).  In  this  case,  impact  of  financial  stability  towards  GPD  quantified by adopting vector auto regression (VAR) approach. Variables used in the model  are  probability  to  default,  real  GDP  growth,  banking  equity  index  growth,  and  level  of  inflation. Besides, this study also analyses other variables such as price of property and short  term  interest  rate.  The  finding  of  this  study  shows  that  default  risk  and  the  decline  of  banking  level  of  profitability  give  negative  impact  to  growth  of  GDP.  In  this  case,  the 

14 

feedback effect is also estimated, that is the impact of shocks that occurs on the variables  towards the financial stability.  Bardsen, et al. (2006) supports the SFSM working framework. He asserts that the model to  estimate financial stability must possess several structural characteristics, such as contagion,  default,  missing  financial  market,  role  of  money  and  bank,  heterogeneous  agent,  macroeconomic  condition,  and  structural  micro‐foundation.  This  model  must  be  traceable  randomly  and  empirically  and  can  be  used  for  forecasting  and  policy  analysis,  and  test  financial system condition.   One important step in financial stability study is to formulate financial stability index (FSI).  Van den End (2006) formulates Financial Condition Stability Index (FCSI) based on variables  that are derived from market information and balance sheet from financial institution and  other economic players. This index then is also applied in the case of Netherlands (van den  End and Tabbae, 2005) and in the cases of six OECD countries (van den End, 2006).   On  the  other  hand,  Illing  and  Liu  (2003)  sets  up  an  index  to  measure  financial  stress  in  Canada.  This  index  is  formulated  by  using  two  main  indicators  to  raise  uncertainty  and  changes  in  expectation  of  losses,  both  in  the  market  or  financial  institution.  The  methods  adopted  to  formulate  this  index  are  factor  analysis,  econometric  benchmarking  and  generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GARCH) modeling. For the case of  Indonesia, study on financial soundness index (FSI) is, among others, conducted by Hadad,  et al. (2007). In this study, FSI is established based on four blocks of economic activities such  as  stock  market  block,  bond  market  block,  banking  block,  real  sector  block,  that  are  estimated using simultaneous equation.   Irawan (2006) employs FSI to identify impact of monetary policy towards price stability and  financial  stability.  In  this  case,  FSI  is  formulated  by  combining  NPL  variables  and  Rupiah  exchange  rate.  In  addition,  estimation  is  conducted  to  assess  impact  of  monetary  policy  towards price stability and financial stability by employing VAR method. Variables used are  real GDP, inflation, SBI rate, volume of banking credit, and financial stability index.   In details, previous studies that are related to formulation of financial system stability index  are summarized in the following table 2.4.  Table 2.4 Summary of Previous Studies   No.  1 





Writer 

Description 

Method 

Lai (2002) 

“Modeling Financial  Instability: A Survey of the  Literature”  Survey literature  Bardsen, et al.  “Evaluation of  (2006)  Macroeconomic Models for  Financial Stability Analysis”  This research is to identify  structural characteristics that  must be possessed by a  model that is used in  estimating financial stability.  de Bandt, et al.  “Developing a Framework to  (2007)  Assess Financial Stability:  Conference Highlights and 

15 

Indicators/Variables 

Descriptive

‐‐ 

Descriptive

‐‐ 

Descriptive

‐‐ 





Lessons”  FSAP (Financial Sector  Assessment Program) Macro  Stress Testing  Goodhart, et al.  ”A Model to Analyze Financial  (2004)  Fragility: Applications”  Framework:  Theoretical study with  Structural  simulation   Aspachs, et al.  “Searching for a Metric for  (2006)  Financial Stability”  Framework:  This research is to measure  Structural  banking system stability with  simulation of shock   To try setting up single  measurement for financial  stability.  The empirical result is not  robust hence it returns to  double measurement.  



Bordo, et al.  (2001)  Framework: 



Illing dan Liu  (2003)  Framework: 



van den End  (2006)  Framework:  CCA 

Performance indicators: ‐ aggregate banking profitability  ‐ aggregate default: bank and  household (non pecuniary)  General  Performance indicators: equilibrium Model,  ‐ banking profitability  adopting model in  ‐ banking default rate   Goodhart, et al.    (probability to default)  (2004)   It is not  Performance indicators: mentioned, the  ‐ banking profitability (% change  conclusion is  of equity value of banking  derived from  sector)  descriptive  ‐ banking default rate  statistics.    (probability to default of   banking sector)  To analyze impact of  financial  VAR ‐ probability to default  fragility towards economic  ‐ banking equity (profitability)  welfare  ‐ GDP    ‐ inflation  Performance indicators: “Aggregate Price Shocks and  Indexing in the  ‐ household and firm  Financial Stability: The United  way of :  Kingdom 1796 – 1999”   t  0.5 x t  x t   x bankruptcy rate (bankruptcy per  capita)  This research is to establish    ‐ excess return on housing  financial conditions index  (housing price – market yield of  (FCI) with 5 categories: 1)  consoles)  financial distress; 2) moderate  distress; 3) normal; 4)  financial expansion; and 5)  financial euphoria.   To analyze impact of  Dynamic Probit  ‐ financial condition index aggregate price shock  model  ‐ price level  towards the index  ‐ GDP    ‐ M0   ‐ terms of trade  ”An Index of Financial Stress  Generalized  Performance and volatility  for Canada”  Autoregressive  indicators:  This research is to establish  Conditional  ‐ banking sector  model that measures financial  Heteroscedastic  ‐ foreign exchange market  stress index (FSI). Extreme  (GARCH) model  ‐ equity market  values of FSI referred as  ‐ debt market  financial crisis.   Can adopt  performance/volatility indicator    only, or combination of the two,  based on its performance in  measuring the crisis.   “Indicator and Boundaries of  Reduced form  Performance indicator:  Financial Stability”  aggregate demand  ‐ real interest rate  This research is formulate  function   ‐ real effective exchange rate  Financial Condition Stability  and VAR (to  ‐ house price  Index (FCSI) for Netherlands  determine value of  ‐ stock price  ‐ solvency buffer (capital ratio    each indicators) 

16 

General  Equilibrium Model 



Hadad, et al.  (2007)  Framework: 

”Macroeconomic Model to  Measure the Financial  Stability Index: Indonesian  Case Study”  This research is measure  Financial Soundness Indicator  (FSI) 

Two‐Stage Least  Square 

index from bank and funding  ratio of insurance company or  pension fund)  Volatility Indicator:  ‐ volatility of the stock price   index  Performance indicators: ‐ NPL  ‐ IHSG (composite index)  ‐ Bond yield spread 

   

3. Methodology   

3.1  Conceptual Framework of Discussion  This  discussion  follows  the  scheme  of  conceptual  framework  as  illustrated  in  Figure  2.1.  Specifically,  the  steps  conducted  in  this  research  are:  first,  formulate  FSI  in  dual  financial  system  starting  from  variable  identification,  calculation  of  volatility  and  formulation  of  Islamic  and  conventional  FSI.  Second,  conducting  shock  on  conventional  and  Islamic  FSI  using  macroeconomic  variables  that  influence  both  (common  shocks)  or  specifically  influence these indexes. Third, formulate policy implications from the first and second steps  to produce strategies in order to optimize the stability of dual financial system in Indonesia  both in the short term and long term.   Identification of  Conventional FSI  Variables

1

PM, PO, PU, Bank ‐ Konvensional

Formulation of  Conventional FSI

Identification of  Islamic FSI Variables PM, PO, PU, Bank ‐ Islam

2

Formulation of  Islamic FSI

Dual Financial  System FSI

3

 

Note: PM = Stock Market; PO = Bond Market; PU = Money Market; NPL = Non Performing Loan; NPF = Non  Performing Financing. 

Figure 3.1 Conceptual Framework of Discussion   

3.2 Conceptual Framework of Empirical Study 

17 

As noted earlier, since the inception of Law No. 10 year 1998, financial system in Indonesia  has been operated under dual financial system namely Islamic and conventional system. The  distinction  of  characteristics  between  the  two  systems  can  be  seen  in  their  philosophical  differences, schemes or instruments used and regulations abide by each system.    From theories that have been discussed earlier, financial instability is basically characterized  by  two  aspects,  i.e.  deterioration  in  performance  of  financial  sector  that  is  attributed  by  worsening  of  some  indexes  and  high  uncertainty  of  markets  shown  on  high  volatility  in  indexes.  Thus,  in  conducting  empirical  test  on stability  system  of  Islamic  and conventional  finance,  both  dimensions  are  to  be  considered.  Indicators  that  are  used  for  this  research  are:   a.  NPF/NPL  and  ROE  of  Islamic  and  conventional  banks.  This  indicator  used  as  proxy  for  stability  of  banking  sector3.  The  higher  the  NPF/NPL  and  the  lower  the  ROE  indicates  less stable financial sector. Volatility of both indicators can also be referred as instability  of financial system.  b.   Stock price indices, namely Jakarta Islamic Index, Composite Stock Price Index and bond  index  (Islamic  bond  or  sukuk  and  conventional  bond).  These  indicators  are  used  as  proxy for capital market stability. The weak and fluctuating stock price and bond price  index indicates deteriorating capital market stability in the country.  Specifically, indicators for financial system stability are shown on the following table:  Table 3.1 Indicators of Financial System Instability  Indicator 

Performance 

Volatility 

Banking        NPF and NPL  ↑ ↑       SROE and KROE  ↓ ↑  Capital Market         JII dan CSPI  ↓ ↑  Bond Market         Sukuk Price and Bond index ↓ ↑       PUAS and PUAB  ↑ ↑  Note: The arrow direction indicates changes in indicators that cause financial system instability 

To ascertain the impact of aggregate indicators towards stability of a dual financial system,  it  is  necessary  to  establish  an  index such  as  Financial  Stability  Index  (FSI)  for  each  system.  Thus, it is important to establish scientific procedures to formulate composite index.    

3.3 Data  This  research  generates  monthly  data  from  January  2004  to  March  2009.  Sources  of  data  are  Islamic  Banking  Statistics,  Indonesian  Banking  Statistics,  Indonesia  Stock  Index,  The  Capital  Market  Supervisory  Agency  (Bapepam‐LK)  and  CEIC.  Monthly  GDP  is  obtained  by  interpolating the three‐month GDP data using cubic spline method.  The indicators of financial system stability of banking sector, money market, stock market,  bond market and data of macroeconomic variables can be seen as follows:  3

    This research only uses banking data as the share of LKBB considering indirect financing in Indonesia is  still insignificant 

18 

80

Conventional ROE



Islamic ROE 10

%

Conventional NPL

Islamic NPF

8

60

6 40 4 20

2

0

0 Jul‐04 Jan‐05 Jul‐05 Jan‐06 Jul‐06 Jan‐07 Jul‐07 Jan‐08 Jul‐08 Jan‐09

Jul‐04 Jan‐05 Jul‐05 Jan‐06 Jul‐06 Jan‐07 Jul‐07 Jan‐08 Jul‐08 Jan‐09

 

Figure 3.1 Banking Indicator Data  In  banking  sector,  ROE  (return  on  equity)  of  Islamic  banks  tends  to  increase  while  ROE  of  conventional  banks  remains  relatively  the  same.  During  March  2009,  ROE  of  conventional  banks reached 19.1% while ROE for Islamic banks was 62.5% or three times higher than ROE  of conventional banks. Meanwhile, NPL (non performing loan) of conventional banks tend to  decrease and in contrast, NPF (non performing financing) of Islamic banks tend to increase.  In  March  2009  NPL  of  conventional  banks  was  3.9%  while  NPF  of  Islamic  banks  was  5.1%  (see figure 3.1).  Conventional PUAB 25

Islamic PUAS

BOND Yield

20



20

SUKUK Yield

%

15

15 10 10 5

5

0

0

Jul‐04 Jan‐05 Jul‐05 Jan‐06 Jul‐06 Jan‐07 Jul‐07 Jan‐08 Jul‐08 Jan‐09

Jul‐04 Jan‐05 Jul‐05 Jan‐06 Jul‐06 Jan‐07 Jul‐07 Jan‐08 Jul‐08 Jan‐09

 

 Figure 3.2 Data Indicator of Money Market and Bonds Market  In  money  market,  conventional  inter‐bank  market  interest  rate  (PUAB)  fluctuates  aggressively during the period of 2005‐2008, and in general it tends to decrease slightly. As  for  the  revenue  sharing  among  Islamic  inter‐bank  money  market  (PUAS),  it  did  not  really  fluctuate but tends to increase to some extent. Starting from mid 2008, PUAB interest rate  and  revenue  sharing  of  PUAS  tend  to  move  towards  convergence.  In  bond  market,  during  the  period  of  2004‐2009,  sukuk  yield  tends  to  increase  compared  to  that  of  conventional  yield. Starting from middle of 2008, Islamic and conventional yield in both markets tend to  move towards the convergence (see graph 3.3).  Conventional IHSG

Islamic JII

600

0.2 %

2500

500

0.1

2000

400

0

3000 % 

1500

300

1000

200

500

100

0

0 Jul‐04 Jan‐05

Jul‐05 Jan‐06

Jul‐06 Jan‐07

Jul‐07

Jan‐08

Jul‐08 Jan‐09

Conventional RetIHSG

Islamic RetJII

0.2 0.1

0 Jul‐04

Jan‐05

Jul‐05

Jan‐06

Jul‐06

Jan‐07

Jul‐07

Jan‐08

Jul‐08

Jan‐09

‐0.1

‐0.1

‐0.2

‐0.2

‐0.3

‐0.3

‐0.4

‐0.4

Figure 3.3 Data of Stock Market Indicator 

19 

 

In  stock  market,  the  movement  of  Islamic  stock  price  index  JII  (Jakarta  Islamic  Index)  is  similar  to  movement  of  conventional  Composite  Stock  Price  Index  (IHSG)  and  applies  the  same on both returns.   

3.4 Variables and Operational Definitions  Variables used in this research comprise of banking indicator, money market, stock market,  bond  market  and  macroeconomic  variables  such  as  growth,  inflation,  exchange  rate  and  interest rate/revenue sharing.  a. Banking Indicators  NPF  (Non  Performing  Financing):  default  payment  ratio  (collectability  categories  of  3  –  5)  out of total financing in Islamic banks. The data used is monthly data obtained from Islamic  Banking Statistics, Bank Indonesia.  NPL (Non Performing Loans) is default credit ratio (collectability categories 3‐5) out of total  credit  of  conventional  banks.  The  monthly  data  is  derived  from  Indonesian  Banking  Statistics, Bank Indonesia.  SRO (Islamic Return on Equity) is profit ratio before tax within last 12 months out of average  total  capital  at  Islamic  banks.  The  monthly  data  is  derived  from  Islamic  Banking  Statistics,  Bank Indonesia.  KROE  (Conventional  Return  on  Equity)  is  profit  ratio  before  tax  within  the  last  12‐months  out  of  average  total  capital  of  conventional  banks.  The  monthly  data  is  derived  from  Indonesian Banking Statistics, Bank Indonesia.  b. Money Market Indicators  PUAS  is  weighted  average  of  profit  sharing  rate  for  Mudharabah  Interbank  Investment  Certificate (SIMA) in interbank money market according to Islamic principles. The monthly  data is derived from monthly ending position of daily PUAS and taken from Directorate of  Monetary Management, Bank Indonesia.  PUAB  is  weighted  average  of  interest  rate  for  conventional  interbank  money  market.  The  monthly  data  is  derived  from  monthly  ending  position  of  daily  PUAB  and  taken  from  Directorate of Monetary Management Bank Indonesia.  c. Stock Market Indicators  Jakarta  Islamic  Index  is  stock  price  index  that  fits  the  criteria  of  JII.  The  monthly  data  is  derived  from  monthly  ending  position  and  taken  from  the  Capital  Market  Supervisory  Agency  (Bapepam‐LK).  RETJII  (JII  Return/change  of  price  index  velocity)  is  calculated  using  equation   .   Composite Stock Price Index (CSPI/IHSG). The monthly data is derived from monthly ending  position  of  daily  data  taken  from  Bapepem‐LK.  RETIHSG  (return  CSPI)  is  calculated  using  .   equation  d. Bond Market Indicators 

20 

SUKUKYIELD  is  average  return  from  traded  corporate  sukuk.  The  data  derived  from  Indonesian  Stock  Exchange  (previously  known  as  Surabaya  Stock  Exchange).  The  monthly  data is taken from geometric mean of existing data transaction of the respective month.   BONDYIELD is a yield from government bond, in which the serial number is mentioned. The  monthly data is derived from monthly ending position of daily government yield bond taken  from Indonesian Stock Exchange (previously known as Surabaya Stock Exchange).    

3.5 Research Methodology  As previously discussed, this study is an empirical study consists of three phases and aims to  achieve the following objectives:  a. To measure the volatility of FSI indicators in conventional and Islamic financial systems  by employing Kalman Filter method;  b. To construct an accurate composite index of dual financial system stability which reflect  stability  of  conventional  and  Islamic  financial  systems,  such  as  Financial  Stability  Index  (FSI). To construct FSI, this study uses Bordo, et al. (2001) approach; and  c. In the process of formulating composite FSI, each market of financial system should be  weigh  appropriately  to  reflect  their  real  contribution  to  financial  system  stability/instability.  Several  weighing  methods  will  be  applied,  namely  equal  variance,  cumulative distribution function and factor analysis. Moreover, composite FSI could be a  multiplication or addition of performance index (IK) and volatility index (IV).  d. Several alternative FSIs will be formulated using different weighing methods as well as  different  composition  methods.  To  analyze  and  determine  the  best  FSI  among  several  alternatives, VECM and correlation methods will be used to choose the best FSI.  Meanwhile,  indicators  of  financial  system  stability  which  will  be  covered  in  this  research  include the following sectors:  a. Banking, with NPF/NPL and SROE/KROE indicators;  b. Money market, with PUAS/PUAB indicators;  c. Stock market, with JII/CSPI indicators; and  d. Bond market, with SUKUKYIELD/BONDYIELD indicators.  3.5.1 Kalman Filter  Financial data has a tendency to have huge variability. For certain period, volatility can be  large  while  for  other  period,  volatility  can  be  very  small.  Data  with  no  constant  error  variance condition creates the problem of heteroscedasticity.   Gujarati (2004) reveals that the problem of heteroscedasticity is a problem of cross‐section  data at the first stage and not time series data. For example, income and consumption level  of  household.  For  household  with  high  income,  variability  consumption  will  tend  to  be  bigger  than  household  with  low  income.  Therefore,  in  regressing  cross‐section  data,  the  value of error will tend to be bigger in line with higher income level of the household, or in  other  words,  the  assumption  does  not  fit  the  criteria  of  homocedasticity.  In  general,  this  condition does not occur in time series data, aggregate consumption level and where fixed  aggregate  income  has  constant  variance  error.  In  the  next  process,  the  problem  of  heteroscedasticity  appears  in  time  series  data,  especially  for  financial  data.  With  the 

21 

increasing growth of money market, the financial data tends to denote the value of variance  error not constant from one period to other period.  The  tabulation  of  time  series  data  that  contains  the  problem  of  heteroscedasticity  due  to  employing  estimation  technique  of  Ordinary  Least  Square  still  results  in  unbiased  estimation, but using standard error and narrow confidence interval would result in faulty  sense of precision.4  In  this  research,  the  measurement  of  financial  volatility  value  is  conducted  using  Kalman  Filter method. The chosen technique of this estimation is inherent in the advantage of using  this  analysis,  as  mentioned  by  Brooks,  et  al.  (1998).  Brooks,  et  al.  estimate  the  variation  across the time from financial data by comparing three types of estimation technique which  is  generally  used  to  estimate  the  variation  across  the  time,  namely  Kalman  Filter,  GARCH,  and  Schwert  and  Seguin.  Brooks  et  al.  find  the  estimation  technique  of  Kalman  Filter  is  primary estimation if compared to other estimation technique. Therefore, measurement of  financial  data  volatility  in  this  research  will  be  conducted  by  employing  Kalman  Filter  method.  Kalman  Filter  technique  is  a  technique  developed  to  describe  the  variation  system  across  the  time.  This  technique  uses  a  recursive  algorithm  and  part  of  state  space  framework  model.  This  model  contains  dynamic  equation  with  two  other  equations,  namely  observations/measurement equation and state equation (unobserved dynamic process). In  some  econometrics  literatures,  state  space  model  has  been  applied  for  uncontrolled  variables  such  as  rational  expectation,  error  measurement,  missing  observations,  permanent income, trend, cycles and NAIRU.  The framework understanding of state space model is certainly required to understand the  framework of Kalman Filter. The general form of this state space model is:    zt  Hxt  vt    

Observation Equation: 

 

 

 

 

 

 

 

 

(1) 

State Equation:   

  xt  Axt 1  But 1  wt 1     

 

 

 

 

 

 

(2) 

 

 

With zt  is a variable that analyzes the period of t; H, and B is matrix parameter (using H as  observation  vector  (mxn);  A  is  matrix  transition  (m  x  m),  and  B  (n  x  1)  as  matrix  control  input);  xt    is  a  vector  state  (  m  x  1),  ut‐1  is  a  vector  that  denotes  state  disturbances  with  0  average. Meanwhile, each vt and wt  is considered as error of observation and error of state  equation which is assumed to follow normal distribution with 0 average as follows:  ~

0,

    

~

and   

0,

    

 

 

 

 

(3) 

At this equation, R is error covariance from observation equation and Q is error covariance  from state equation.  Commandeur  and  Koopman  (2007)  explain  the  component  of  state  in  state  space  model  which  is  estimated  through  three  different  ways,  i.e.,  by  using:  1)  smoothed  state,  or  an  estimation using all data and observations; 2) filtered state, is state vector estimation based  on previous and future observation, and 3) predicted state, which is state vector estimation  conducted using previous value only.  

4

Robert Engle, “GARCH 101: The Use of ARCH/GARCH models in Applied Econometrics”, Journal of Economic  Perspective, vol.5 no.4, 2001. 

22 

State  component  estimation  results  in  hyper‐parameters  such  as  irregular  variance  and  state disturbance. This can be resolved by using two ways:  1. Forward pass, from t=1, ...n, using recursive algorithm which is known as Kalman Filter  applied for observed time series data.  2. Backward pass from t=n, ...., 1, using recursive algorithm which is known as state and  disturbance smoothers.   The  combination  of  forward  pass  through  with  Kalman  (1960),  is  used  to  estimate  the  relevancy  of  predicted  or  filtered  state.  The  objective  of  Kalman  Filter  is  to  obtain  the  optimum value of state at time t by considering observation {y1, y2, …, yt‐1}.  Kalman Filter Algorithm  Estimation  of  Kalman  Filter  through  the  form  of  feedback,  which  is  Kalman  Filter  will  estimate  the  process  of  state  at  certain  time  to  obtain  the  feedback  in  the  form  of  noisy  measurement (Welch and Bishop, 2001). The equation of Kalman Filter is divided into two  groups:  1. Time update equations or predictor equation  It  is  an  equation  that  projects  the  future  based  on  value  of  existing  state  vector  and  estimate towards error covariance to derive the value of a priori estimation.  2. Measurement update equations or corrector equation  It  is  an  equation  conducted  for  feedback  process  using  new  measurement  into  previous  estimation (a priori estimation).  Final result, among predictor equations will be similar to that of corrector.    Illustration on estimation process of Kalman Filter can be examined by the following Figure,          Time Update (“predict”)

       

Measurement Update (“correct”)

Project the state ahead  t

xˆ  Axˆt 1  But 1 Project the  error covariance ahead  

Pt  APt 1  A  Q  

xˆ t  xˆ t  K t ( z t  Hxˆ t )  

 

(6) 

 

(7) 

 

(8) 

Update the error covariance 

P t  ( I  K t H ) Pt   

   

K t  Pt  H T ( HPt  H T  R ) 1  

Update estimate with measurement zk  

T

   

Compute the Kalman Gain 

Initial estimation  from

xˆt 1danPt

1

Source: Welch and Bishop (2001), notation is adjusted 

 Figure 3.3 Process of Kalman Picture Estimation  23 

 

Time  update  equation  is  projected  for  state  and  error  covariance  at  time  t  by  considering  the previous value of t. Notation Q denotes first condition, notation A and B denote state  vectors  from  time  t‐1  until  t.  Meanwhile,  the  equation  of  measurement  update  to  obtain  the value of Kalman (Kt)xt, and lastly to obtain an estimation of a posteriori error covariance  (Pt) by integrating equation (2). After comparing time update equation with measurement  update,  the  process  of  estimation  will  be  repeated  by  utilizing  estimation  result  of  a  posteriori to predict the new value of  a priori.   There are six variations of state space or Kalman Filter model:  1. Deterministic Level;  2. Stochastic Level;  3. Deterministic Level and Slope;  4. Stochastic Level and Slope;  5. Deterministic Level and Stochastic Slope; and  6. Stochastic Level and Deterministic Slope.  The  most  suitable  model  of  variable  can  be  seen  from  value  of  AIC,  SIC  or  least  HQ.  Meanwhile, volatility figures are calculated from (original data – predicted data/filtered).2  3.5.2 Formulation of Financial Stability Index  As mentioned earlier, one of the main objectives of this financial stability study is to set up a  single index. This single index reflects the condition of dual financial system stability and can  be used to analyze related factors with instability. To set up single index of FSI, estimation is  conducted  by  following  the  approach  developed  by  Bordo,  et  al.  (2001)  using  banking  indicators, stock market, bonds market and money market.   The first step is calculating composite index to obtain performance index (IK) and volatility  index (IV) from both financial systems (conventional and Islamic), as seen on the equation  (9). The score of each indicator () is based on its role in economy. All indicators will be first  standardized and then added to form composite index to follow the formula below:  I  xit  x i   t    it   i 1   a ,b 

   

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(9) 

 Is composite index IK and IV:   i   is score for each indicator and  xi  is indicator i,  x i is  median value during the period of analysis.  In  this  research,  composite  index  obtained  from  two  elements,  namely  performance  composite index (  ikt ) and volatility composite index (  ivt ). Performance composite index  will be obtained from calculation using variables in the form of nominal size from financial  indicator, while volatility composite index obtained from calculation using volatility value of  financial indicator.   In  calculating  this  composite  index,  variable  standardization  conducted  by  measuring  deviation from its median. Hence, the result will be divided by standard value of deviation (  a,b )  of  each  indicators,  which  is  obtained  by  way  of  calculating  the  distance  of  each  observation  in  a  variable  with  median  value  from  these  variables  during  the  period  of  observation. The value of median is used in this research because the observed distribution  data  is  not  symmetry.  Therefore,  distance  calculation  for  each  observation  estimated  separately  between  data  that  is  below  median  value  and  data  above  median  value.   a   is 

24 

standard  deviation  for  all  values  of  X  that  above  median  value,  while   b is  standard  deviation for all values of X that are below median (see Figure 3.6). Calculation of standard  deviation by this median value conducted by general formula:     a ,b 

(x

i

 Mea ,b ) 2 n

   

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(10) 

Where xi is time series data to i, Me is Media and n is number of data series 

  Source: Illing and Liu (2003) 

Figure 3.4 Hypothetical Visualization of “Standardization” using Bordo, et al. (2000)  After  conducting  standardization,  calculation  of  composite  index  is  continued  by  summing  the  result  of  standardization  of  each  variable  to  form  composite  index.  The  sum  of  each  variables conducted by weighing method. Illing and Liu (2003) reveal that there are several  weighing methods that can be used to calculate FSI, as follows:    1) Weighing using factor analysis;  2) Weighing using aggregate credit basis;  3) Weighing using equal variance technique; and  4) Transformation using sample of cumulative distribution function (CDF).  Based  on  factor  analysis  method,  the  weighing  is  obtained  by  integrating  linear  weighing  combinations from several variables. For weighing with basis of aggregate credit, the score  is  obtained  by  using  credit  share  value  from  each  market  towards  the  total  economy.  By  using  equal  variance  technique,  weighing  is  conducted  by  using  variance  value  of  each  variable, while using sample cumulative distribution, weighing is conducted by transforming  variables to become basis of percentile.   Illing and Liu (2003) conduct evaluation towards the four weighing methods and they find  that the weighing with aggregate credit basis shows the best performance.5 However, since  Illing and Liu adopting Canada as data in the analysis, output of this research cannot be fully  applied to another country. For Indonesia, the use of aggregate credit basis as weighing of  framework  would  not  be  able  to  provide  fair  description  towards  contribution  of  each  market  over  stability  of  Indonesian  financial  system.  Indeed,  banking  credit  share  has  the  5

 This evaluation is based on the degree of fault type I and fault type II in each of weighing method and it is  obtained that the weighing with aggregate credit basis is able to give the smallest level of the fault type I and  type II.  

25 

biggest proportion if compared to stock and bond market, although shocks frequently occur  in the stock and bond markets “disturbing” the stability of the Indonesian financial system  like what happened in the late 2008.  Realizing  this  condition,  the  research  attempts  to  apply  weighing  concept  that  is  able  to  reflect contribution of each market towards stability of the Indonesian financial system.  After calculating performance composite index and volatility composite index by following  the above calculation mechanism, the next step is to combine both types of indices, which is  a crucial step in arranging FSI stability financial index. One alternative approach that can be  used  is  by  multiplying  performance  index  and  volatility  index.  This  can  be  formulated  as  follows: 

 t   ikt .  ivt   or   t   ikt   ivt      

 

 

 

 

 

 

 

 

(11) 

where,  

 t : Financial Stability Index;   ikt : Performance Index; and   ivt : Volatility Index  More  appalling  performance  and  more  volatile  of  a  financial  system  would  lead  to  more  unstable  financial  system.  For  that  analysis,  the  value  of  FSI  can  be  normalized  within  the  value range of 0 – 100. The temporary output is described as follows:  Table 2.3 Indicators of FSI  Indicator 

Islamic FS  Conventional FS  Performance Volatility  Performance  Volatility 

NPF and NPL (x1) 

x1 t  

h x1t  

x1 t  

h x1t  

ROE (x2) 

x 2t  

h x2 t  

x 2t  

h x2 t  

JII and IHSG (x3) 

x 3t  

h x3 t  

x 3t  

h x3 t  

Sukuk and Bond Price  Indices (x4) 

x4t  

h x4 t  

x 4t  

h x4 t  

PUAS and PUAB 

x5t

h x5t

x5t

h x5t

Performance and  Volatility Indices 

 ikt  

 ivt  

 ikt  

 ivt  

Financial Stability Index 

Islamic   t  

 

Conventional   t   

  3.5.3 Vector Auto Regression (VAR) / Vector Error Correction Model (VECM)  In  simultaneous  or  structural  equation,  some  variables  will  be  treated  as  endogenous  variable and some other variables will be treated as predetermined variables6.  Estimation  of the model equation assumes that predetermined variable exist in several equations. To  construct this model, it requires theoretical economic framework. Although in some cases,  theoretical economic framework is not sufficient to establish rigorous and accurate model  specification towards dynamic relationship among variables. In responding to this condition,  Christopher Sims (1980) develops technique analysis of Vector Autoregressive (VAR) as way  out  from  this  problem  since  this  technique  is  theory‐free  method  in  estimating  the  relationship among economic variables.   6

 Lag from exogenous variable or endogenous variable  

26 

VAR  is  an  econom metrics  mod del  used  to  respond  to o  the  progrress  and  inter‐depend dence  of  time series data an nd considerred as generral form of A AR model. TThis model consists of number  of endo ogenous varriables as linear function from previous values. All variaables in VAR R model  are  treaated  as  sym mmetry  by  integratingg  lag  from  dependent  d variables  aand  lag  from m  other  variablees into each h equations as describeed by the fo ollowing equ uation:   

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(12)  (

 

 

 

 

 

(13)  (

Or, in general form m can be written as:    

nt (interceptt), Ai is  k xxk matrix (fo or each of vvalue i=1,2...p), p is  Where, c is vectorr of constan nd    is vecctor of k x 1 from error term that ffulfills the condition:  numberr of lags, an ,  which h means every error teerm has 0 avverage value    

           

(13a)  (

, whicch means co ovariance m matrix is con ntemporaneeous from itts error term m Ω  (deffinitely posiitive matrix n x x)                     (13b)  ( , wh hich means for every in ncreasing vaalue of k no ot equal to zzero, no error term  corrrelation acrross the time                       (13c)  ( When itt is formulaated in matrrix form, equation (13) can be writtten as: 

 

(14)  (

Where, k is the number of endogenous vvariables in the equatio on system.   When  data  d is  not  stationary  at  its  level,  VAR  is  exxercised  at  first  f differeence  that  meets  m its  stationaary.  As  a  result,  r information  on n  long‐term m  relationship  cannott  be  examined.  To  overcom me this pro oblem, Vecttor Error Co orrection Model (VECM M) can be u used with co ondition  that thee data has cco‐integratiion relation nship. That ccan be done by integraating first e equation  into levvel of new eequation succh as the fo ollowing:   k 1

 y t 1   t   y t 1   i  y t  i   t     

 

 

 

 

 

 

(15)  (

i 1

Where, Π and Γ arre functionss of A. Matrix Π can be e divided in nto two maatrices λ and d β with  T (nxr)  diimension.  Π  Π =  λβ ,  where  w λ  callled  adjustm ment  matrixx  and  β  caalled  co‐inte egration  vector. Meanwhilee, r is co‐inteegration ran nk.   The maain function of VAR/VEECM is to trace currentt and futuree response  from each  variable  as  a  result  of  change  or  shock  of  certain  variabless  with  Impulse  Response  Functio on  (IRF).  VAR/VEECM can alsso predict contribution n of variance e percentagge from eacch variable towards  changes of certain variables through Foreecast Error Decomposiition of Variance (FEDV V).  In this rresearch, th he three equ uation systeems (models) that will be tested aare:  1. Convention nal model w with conventional variables; FSI_KO ONV, ER, GDPR, INFLASSI, SBI;  2. Islamic mod del with varriables; FSI__SYH, ER, GDPR, INFLASI, SBIS;  

27 

3. Dual model with variables; FSI_KONV, FSI_SYH, ER, GDPR, INFLASI, SBI, SBIS.   Data  of  FSI,  ER  and  GDP  are  firstly  transformed  into  natural  logarithm  (ln)  format  to  maintain  uniformity  of  data  with  other  data  which  are  already  in  the  form  of  percentage  (growth).   

4. Analysis and Discussion   

4.1 Results of Kalman Filter  Ready monthly data of FSI performance indicators is analyzed using Kalman Filter to obtain  the  volatility  of  each  indicator.  The  results  show  that  stochastic  level  model  is  the  best  model (significant) for all FSI indicators. The result can be seen in table 4.1.   Table 4.1 Results of Kalman Filter  Deterministic Level    NPL   NPF   KROE   SROE   PUAB   PUAS   RETIHSG   RETJII   BONDYIELD   SUKUKYIELD     NPL   NPF   KROE   SROE   PUAB   PUAS   RETIHSG   RETJII   BONDYIELD   SUKUKYIELD  

Stochastic Level  AIC

AIC 

HQ

1.60E+16   3.374109   5.505742   5.65E+142   5.779888   4.373167   ‐1.806488   ‐1.642457   4.519175   3.867028  

1.60E+16  3.387947  5.519579  5.65E+142  5.793726  4.387004  ‐1.792651  ‐1.628619  4.533013  3.880866 

1.596733  1.624408  1.587079  1.614754  4.606466  4.634141  4.938755  4.96643  5.737762  5.765438  3.21359  3.241266  ‐1.823074  ‐1.7954  ‐1.665346  ‐1.63767  3.453444  3.48112  3.719346  3.747021  Deterministic Level and  Stochastic Level and Slope Stochastic Slope  AIC  HQ AIC HQ

1.47E+17   1.47E+17   3.346947   3.360785   5.653863   5.667701   5.448776   3.45E+142  6.176899   6.190737   3.707444   3.721281   ‐1.389233   ‐1.375396  ‐1.227714   ‐1.213876  4.923757   4.937594   4.033264   4.047101   Stochastic Level and  Deterministic Slope  AIC  HQ 

1.952634   1.946312   4.937227   5.161934   6.116837   3.555526   ‐0.193354   ‐1.163326   3.79582   4.096741  

1.994147  1.987825  4.97874  5.203447  6.15835  3.597039  ‐0.151841  ‐1.121813  3.837333  4.138254 

1.923984   1.911829   4.913732   5.127451   6.082354   3.521042   2.64E+19   ‐1.193231   3.761354   4.062258  

2.39232  2.11082  4.910045  5.448776  6.119176  3.713679  2.64E+19  ‐1.193231  3.887107  4.063395 

HQ

Deterministic Level and  Slope  AIC  HQ 

2.419995  2.138496  4.93772  5.476451  6.146851  3.741354  2.64E+19  ‐1.165556  3.914782  4.09107 

1.951659   1.939505   4.941408   5.155126   6.11003   3.548717   2.64E+19   ‐1.165556  3.789029   4.089933  

 

4.2 Standardization for Performance and SSK Variables Volatility  After  obtaining  all  volatility  values  of  FSI  variables,  the  next  step  is  standardizing  these  variables into the following formula: 

28 

 x  xi  xit   it    a ,b 

dan   

 a ,b 

 (x

i

 Mea ,b ) 2 n

 

The result of variables standardization can be seen on Figure 4.1 to 4.5. On the left side is  performance standardization; while on the right side is volatility standardization. Blue color  is conventional variable while red color is Islamic variables.   20

SKROE

SSROE

25

15

svsroe

20

10

15

5

10

0 ‐5 Jun‐04

svkroe

Dec‐04 Jun‐05 Dec‐05 Jun‐06 Dec‐06 Jun‐07 Dec‐07 Jun‐08 Dec‐08

5

‐10

0

‐15 ‐20

‐5

‐25

‐10

Jul‐04 Jan‐05 Jul‐05 Jan‐06 Jul‐06 Jan‐07 Jul‐07 Jan‐08 Jul‐08 Jan‐09

 

Figure 4.1 Performance and Volatility Standardization of Banks ROE    20

SNPL

SNPF

25

15

svnpf

20

10

15

5

10

0 ‐5 Jun‐04

svnpl

Dec‐04 Jun‐05 Dec‐05 Jun‐06 Dec‐06 Jun‐07 Dec‐07 Jun‐08 Dec‐08

5

‐10

0

‐15 ‐20

‐5

‐25

‐10

Jul‐04 Jan‐05 Jul‐05 Jan‐06 Jul‐06 Jan‐07 Jul‐07 Jan‐08 Jul‐08 Jan‐09

 

Figure 4.2 Performance and Volatility Standardization of Banks NPL/NPF     20

SPUAB

SPUAS

15 10

30

svpuab_lp

svpuas

20

5 0 ‐5 Jun‐04

Dec‐04 Jun‐05 Dec‐05 Jun‐06 Dec‐06 Jun‐07 Dec‐07 Jun‐08 Dec‐08

10

‐10 ‐15 ‐20 ‐25

0 Jul‐04 Jan‐05 Jul‐05 Jan‐06 Jul‐06 Jan‐07 Jul‐07 Jan‐08 Jul‐08 Jan‐09

‐10

Figure 4.3 Performance and Volatility Standardization of Money Markets PUAB/PUAS   

29 

 

20

SRETIHSG

SRETJII

15

svretjii

20

10

15

5

10

0 ‐5

svretihsg

25

Jun‐04 Dec‐04 Jun‐05 Dec‐05 Jun‐06 Dec‐06 Jun‐07 Dec‐07 Jun‐08 Dec‐08

5

‐10

0

‐15 ‐20

‐5

‐25

‐10

Jul‐04 Jan‐05 Jul‐05 Jan‐06 Jul‐06 Jan‐07 Jul‐07 Jan‐08 Jul‐08 Jan‐09

 

Figure 4.4 Performance and Volatility Standardization of Share Markets IHSG/JII    20

SBONDYIELD

SSUKUKYIELD

15

svsukukyield

20

10

15

5

10

0 ‐5

svbondyield

25

Jun‐04 Dec‐04 Jun‐05 Dec‐05 Jun‐06 Dec‐06 Jun‐07 Dec‐07 Jun‐08 Dec‐08

5

‐10

0

‐15 ‐20

‐5

‐25

‐10

Jun‐04 Dec‐04 Jun‐05 Dec‐05 Jun‐06 Dec‐06 Jun‐07 Dec‐07 Jun‐08 Dec‐08

 

Figure 4.5 Performance and Volatility Standardization of Bond Markets BOND/SUKUK   

4.3 Weighing Composite Index of FSI Performance and Volatility Variables  After  conducting  standardization  of  performance  value  and  all  SSK  variables  volatility,  the  next step is calculating performance composite index (  ikt ) and volatility composite index (  ivt )  using  three  alternative  weighing  namely  variance‐equal,  cumulative  distribution  function (CDF) and factor analysis. The formula of composite index is as follows:  I  x it  x i   t    it   i 1   a ,b 

   

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(9) 

where,     composite  index  IK  and  IV;   i is  the  weight  for  each  indicator  ;  and  xi   is  indicator of i,  x i  is median value during the period of analysis from indicator  xi , and   a,b  is  standard deviation of each indicator during the period of analysis.  The result of calculation   ikt  and   ivt  with three weighing methods can be seen in figures  4.6, 4.7 and 4.8. Performance index is on the left side, while volatility index in on the right  side. Blue color is conventional index, while red color is Islamic index. 

30 

100

100

80

80

60

60 40

40

20

20

0 0 Jun‐04 Dec‐04 Jun‐05 Dec‐05 Jun‐06 Dec‐06 Jun‐07 Dec‐07 Jun‐08 Dec‐08

 Figure 4.6 Performance Composite Index and Volatility With Variance‐Equal Weighing    100

100

80

80

60

60

40

40

20

20 0

0

Jun‐04 Dec‐04 Jun‐05 Dec‐05 Jun‐06 Dec‐06 Jun‐07 Dec‐07 Jun‐08 Dec‐08

Jun‐04 Dec‐04 Jun‐05 Dec‐05 Jun‐06 Dec‐06 Jun‐07 Dec‐07 Jun‐08 Dec‐08

Figure 4.7 Performance Composite Index and Volatility With CDF Weighing    IK KONVENTIONAL

100

IK SYARIAH

IV KONVENSIONAL

IV SYARIAH

100

80

80

60

60

40

40

20

20

0

0 Jun‐04 Dec‐04 Jun‐05 Dec‐05 Jun‐06 Dec‐06 Jun‐07 Dec‐07 Jun‐08 Dec‐08

Jun‐04 Dec‐04 Jun‐05 Dec‐05 Jun‐06 Dec‐06 Jun‐07 Dec‐07 Jun‐08 Dec‐08

 Figure 4.8 Performance and Volatility Composite Indices using Factor Analysis Weighing  Performance  index  and  volatility  index  are  used  to  calculate  Islamic  and  conventional  financial stability index (FSI) using the following formula: 

 t   ikt .  ivt   or    t   ikt   ivt    

 

 

 

 

 

 

 

(11) 

where,  

 t  : Financial Stability Index;   ikt : Performance Index; and   ivt :  Volatility Index.  The results of   t  multiplication and   t  addition (each for Islamic and conventional FSIs)  can be seen at figures 4.9, 4.10 and 4.11.    t  multiplication is on the left side, while   t   addition is on the right side. Blue color is conventional FSI, while red color is Islamic FSI. 

31 

100

100

80

80

60

60

40

40

20

20

0

0 Jul‐04 Jan‐05 Jul‐05 Jan‐06 Jul‐06 Jan‐07 Jul‐07 Jan‐08 Jul‐08 Jan‐09

Jul‐04 Jan‐05 Jul‐05 Jan‐06 Jul‐06 Jan‐07 Jul‐07 Jan‐08 Jul‐08 Jan‐09

 

Figure 4.9 FSI Multiplication and Addition using Variance‐Equal Weighing     100

100

80

80

60

60

40

40

20

20

0

0 Jul‐04 Jan‐05 Jul‐05 Jan‐06 Jul‐06 Jan‐07 Jul‐07 Jan‐08 Jul‐08 Jan‐09

Jul‐04 Jan‐05 Jul‐05 Jan‐06 Jul‐06 Jan‐07 Jul‐07 Jan‐08 Jul‐08 Jan‐09

 

Figure 4.10 FSI Multiplication and FSI Addition using CDF Weighing     100

Conventional FSI

Islamic FSI

100

80

80

60

60

40

40

20

20

0

FSI KONVENSIONAL

FSI SYARIAH

0 Jul‐04 Jan‐05 Jul‐05 Jan‐06 Jul‐06 Jan‐07 Jul‐07 Jan‐08 Jul‐08 Jan‐09

Jul‐04 Jan‐05 Jul‐05 Jan‐06 Jul‐06 Jan‐07 Jul‐07 Jan‐08 Jul‐08 Jan‐09

 

Figure 4.11 FSI Multiplication and FSI Addition using Factor Analysis Weighing  From  the  above  results  of  FSI  variations,  the  multiplication  versus  addition  and  three  alternative  weighing  cannot  determine  which  model  is  the  most  suitable  model  for  Indonesian case.    

4.4 Choosing The Best FSI  In order to choose or determine the best FSI, it is necessary to conduct two tests. First test is  to  determine  the  suitability  of  VECM  model  especially  the  sign  of  error  correction  term  (ECT). The sign of ECT should be negative for the system to be able to return to its stability  after  some period  of  time.  Table  4.2  shows  the  results  of  ECT  from  VECM  model for  each  alternative  FSI.  It  can  be  concluded  that  factor  analysis  weighing  (addition  and 

32 

multiplication) and variance‐equal weighing (multiplication) are the plausible models which  have negative ECT.  Table 4.2 Results of ECT using VECM Model  Weighing Method 

Composite Formation  Method 

ECT Value 

Conventional Islamic   Conventional Islamic   Conventional Islamic   Conventional Islamic   Conventional Islamic   Conventional Islamic  

Addition  Factor Analysis  Multiplication  Addition  Variance‐Equal  Multiplication  CDF Transformation  Function  

System 

Addition  Multiplication 

‐0.098712  ‐0.024967  ‐0.245930  ‐0.069678  0.055798  0.021667  ‐0.053573  ‐0.090150  ‐0.043197  0.048217  ‐0.077116  0.008992 

  Second  test  is  to  determine  the  correlations  between  FSI  and  macroeconomic  variables  which  influence  the  movement  of  FSI.  The  higher  the  correlation  is  the  better.  Table  4.3  shows the results of correlations between six SFI models with five macroeconomic variables.  Table 4.3 Correlation Results of Multiplication and Addition  VARIABLE  GDP  EXCHANGE   RATE  INFLATION  SBI  SBIS 

Factor Analysis (x) 

Variance‐Equal (x) 

CDF (x) 

Conv FSI  Islamic FSI

Conv FSI  Islamic FSI

Conv FSI  Islamic FSI

0.190  0.154  0.248  0.061  0.252  0.056  ‐0.029  0.832  0.063  0.638 

0.184  0.168 0.230 0.082 0.327 0.012 ‐0.027 0.843 0.075 0.578

0.139  0.299 ‐0.019 0.885 ‐0.043 0.751 ‐0.312 0.017 ‐0.296 0.024

‐0.204  0.125 ‐0.026 0.848 0.439 0.001 ‐0.015 0.913 ‐0.024 0.860

‐0.355  0.006  ‐0.257  0.052  0.234  0.077  0.255  0.053  0.260  0.049 

0.592  0.000  0.709  0.000  0.456  0.000  ‐0.265 0.044  ‐0.003 0.984 

  VARIABLE  GDP  EXCHANGE   RATE  INFLATION  SBI  SBIS 

Factor Analysis (+)  Conv FSI  Islamic FSI 0.299  0.022  0.392  0.002  0.615  0.000  0.652  0.000  0.334 

0.803 0.000 0.335 0.010 ‐0.218 0.099 ‐0.004 0.977 0.778

Variance‐Equal (+)  Conv FSI 

Islamic FSI

‐0.322 0.014 0.217 0.102 0.388 0.003 0.456 0.000 ‐0.210

0.686 0.000 0.400 0.002 ‐0.240 0.069 0.051 0.703 0.726

33 

CDF (+)  Conv FSI  Islamic FSI ‐0.294  0.025  0.249  0.059  0.379  0.003  0.412  0.001  ‐0.227 

0.643 0.000 0.391 0.002 ‐0.236 0.074 0.050 0.708 0.711

0.010 

0.000

0.113

0.000

0.087 

0.000

  The  correlation  results  show  that  CDF  multiplication  and  Factor  Analysis  addition  are  the  most suitable candidates for the best FSI. Therefore, based on the above two tests, it can be  concluded that FSI using Factor Analysis addition is the best FSI.   

4.5 Islamic and Conventional FSI  From previous discussion, the best FSI using Factor Analysis (addition) can be seen on figure  4.12.  FSI KONVENSIONAL

100

FSI SYARIAH

80 60 40 20 0 Jul‐04

Jan‐05

Jul‐05

Jan‐06

Jul‐06

Jan‐07

Jul‐07

Jan‐08

Jul‐08

Jan‐09

 

Figure 4.12 Conventional and Islamic FSI   Based on figure 4.12, it can be seen that Islamic FSI has positive trend which is larger than  that of conventional FSI. The results show that the value of conventional FSI has average of  25.57  and  variance  of  347.59,  while  the  value  of  Islamic  FSI  has  average  of  51.59  and  variance  of  480.24.  ANOVA  result  shows  that  the  difference  between  conventional  and  Islamic FSI is not significant (1.3816