finance and banking journal. vol. 15 no. 1 juni 2013repository.unand.ac.id/22665/1/abdul khaliq -...

1

Finance and Banking Journal. Vol. 15 No. 1 Juni 2013

ISSN 1410-8623

Abdul KhaliqUniversitas Andalas

DAMPAK KREDIT PERBANKAN TERHADAP SEKTORRIIL DAN FINANSIAL: MODEL STRUCTURAL VECTOR

AUTOREGRESSIVE (SVAR) INDONESIA

Abstract

This study aims to estimate a struc-tural vector autoregressive (SVAR)model of interdependent relationshipsof credit with real and financial sectorsin Indonesia. Using monthly data overperiod 2002M01-2013M04, the impulseresponse functions (IRFs), pass-througheffect and forecast error variance de-compositions (FEDVs) are employed totrack the impact of credit to real andfinancial sectors. The empirical resultsof IRFs and pass-through effect showthat credit shock negatively affects realcommodity price dan positively to in-dustrial production growth, real effec-tive exchange rate and stock market.These effects are persistent in the longrun. Moreover, the FEDVs clearly revealsthat the variation in financial sectors arerelatively larger than real sectors dueto credit shock. This implies that creditis an important variable that helps toexpand financial sectors compare toreal sectors in Indonesia. All togetherthis study recommends that creditshould be considered for policy analy-sis and forecasting a real as well as fi-nancial sector responses. The Govern-ment of Indonesia should design an ef-fective policy in order to encourage therole of banking industry to strengthenthe real sectors.

Keywords: Credit, Real andFinancial Sector, SVAR, Pass-

Through Effect

PENDAHULUAN

Hubungan timbal balik kredit perbankandengan kegiatan sektor rii l dan

finansial telah menjadi perhatian akademisidan pengambil kebijakan dalam tiga dekadeterakhir. Meskipun kredit perbankandipercaya memiliki keterkaitan erat dengankegiatan sektor riil dan finansial, faktanyabelum ada konsensus yang kuat tentangarah hubungannya. Pada satu sisi, untukmeningkatkan akselerasi kegiatan sektor riildan finansial memerlukan aliran kredit dariperbankan. Sementara pada sisi yang lain,kemajuan sektor riil dan finansial mendorongperkembangan aliran kredit perbankan.Oleh karena itu, sangat penting untukmengklarifikasi hubungan kredit perbankanterhadap perkembangan sektor riil danfinansial. Pengetahuan hubungan kreditperbankan terhadap sektor riil dan finansialmemberikan implikasi bagi pengambilkebijakan untuk mendorong kredit per-bankan ke sektor riil dan finansial terutamaketika kondisi ekonomi mengalami per-lambatan.

Tidak dapat dipungkiri bahwa funda-mental perekonomian Indonesia sangatbertumpu pada sektor riil dan finansial.Penguatan fundamental ekonomi Indonesiaakan sulit tercapai ketika sektor riil danfinansialnya masih lemah. Penguatan sektorriil dan finansial Indonesia memerlukanperhatian yang besar dari akademisi danpemerintah. Untuk mendorong produk-tivitas sektor riil dan finansial membutuhkanminyak pelumas berupa aliran kredit

2 ISSN 1410-8623

Dampak Kredit Perbankan Terhadap Sektor Riil dan Finansial: Model ... (Abdul Khaliq)

investasi dari perbankan. Pada tataran ini,kredit berfungsi untuk memperluas danmeningkatkan nilai guna dari produk sektorriil dan finansial sekaligus sebagai upayauntuk memperkuat stabilitas perekonomian.

Krisis keuangan global yang terjadipada tahun 2008 telah berdampak signifikanbagi perlambatan perekonomian global.Indonesia sebagai bagian dari pereko-nomian global juga merasakan perlambatankemajuan perekonomiannya. Kondisi initerjadi terutama pada sektor ekonomi yanginput dan ouputnya secara langsungmelekat pada perekonomian global sepertibidang infrakstruktur dan perdaganganserta industri. Sektor riil dan finansialbersamaan merasakan dampak dari krisiskeuangan global melalui munculnya inflasidan rupiah yang terdepresiasi.

Dampak krisis keuangan global terha-dap sektor riil dan finansial dapat diantisipasidengan mengoptimalkan peran perbankansebagai intermediasi kemajuan sektor riildan finansial. Bahkan jauh sebelumnyaBank Indonesia di tahun 2006 telahmembentuk biro informasi kredit untukmembantu pelaksanaan fungsi intermediasiperbankan (Bank Indonesia, 2006). Didugakebijakan ini turut mendorong pereko-nomian Indonesia terhindar dari dampakkrisis keuangan global. Selama periode2002-2013, pertumbuhan kredit perbankandi Indonesia mengalami fluktuasi dimanapertumbuhan terendah sebesar -4,14% dibulan Januari 2010 dan tertinggi sebesar5,47% di bulan Juni 2010 atau rata-ratapertumbuhan penyaluran kredit perbankanke lapangan usaha ekonomi sebesar 1,66persen per bulan (Bank Indonesia, 2013).Pertumbuhan penyaluran kredit perbankansejalan dengan perkembangan pereko-nomian makro Indonesia. Ini berarti bahwauntuk menciptakan stabilitas perkem-bangan perekonomian makro terutamasektor riil dan finansial membutuhkan kreditperbankan, sedangkan ketika stabilitas

makro ekonomi telah tercapai maka saatbersamaan pertumbuhan penyaluran kreditmengalami peningkatan.

Fakta ini memperlihatkan adanyafluktuasi hubungan timbal balik antara kreditperbankan dengan perkembangan sektorriil dan finansial. Hubungan timbal balik inimenarik untuk menjadi kajian. Apalagi arahhubungan timbal balik ini belum mencapaikesepakatan yang jelas terutama bagai-mana dampak kredit perbankan terhadapkegiatan ekonomi riil (Basel Committee onBanking Supervision, 2011). Oleh karenaitu, tujuan studi ini untuk mengestimasi danmenganalisis respons dari sektor riil danfinansial ketika adanya kejutan (shock) darikredit perbankan dan besaran kontribusikejutan kredit perbankan terhadap sektorriil dan finansial. Selain itu, penting pulamengetahui derajat pass-through inovasikredit perbankan terhadap variabilitas sektorriil dan finansial sehingga dapat diketahuivariabel sektor riil dan finansial mana yangrentan terhadap goncangan kredit per-bankan.

Karena kredit perbankan memiliki peranyang vital pada perluasan sektor riil danfinansial di Indonesia, saat bersamaankemajuan sektor riil dan finansial memilikiandil yang besar pula bagi perkembangankredit perbankan, maka penggunaan modelstructural vector autoregressive (SVAR)menjadi sangat relevan. Penggunaan SVARmenjadi penting mengingat adanya hu-bungan endogen antara kredit perbankandengan sektor riil dan finansial. Disampingitu penggunaan model SVAR memilikikeuntungan dengan tidak terlalu banyakpembatasan pada data yang akan diana-lisis. Terkait dengan tujuan dan model yangdigunakan, studi ini bermanfaat bagipengembangan industri perbankan dalammembantu mendorong kemajuan sektor riildan finansial yang bermuara pada ter-wujudnya stabilitas perekonomian makroIndonesia.

3


ISSN 1410-8623

KAJIAN LIETERATURStudi jalur kredit telah menjadi per-

hatian para akademisi dalam tiga dekadeterakhir, namun validitas jalur kreditperbankan masih belum menemukan arahyang jelas dan mengundang perdebatan.Kajian jalur kredit yang dimotori Bernankedan Blinder (1988; 1992) dan diikuti Gertlerdan Gilchhrist (1994), Bernanke dan Gertler(1995), Kashyap dan Stein (2000), Suzuki(2004), dan Hsing (2013) mendukungkeberadaan jalur kredit perbankan dalammengevaluasi transmisi kebijakan moneterke sektor riil dan kegiatan perekonomian.Model yang mereka bangun berdasarkanmodel IS-LM. Sebaliknya, Romer danRomer (1989), Ramsey (1993), dan Morrisdan Sellon (1995) meragukan konsep jalurkredit perbankan ini.

Ketidaksepakatan para peneliti danakademisi tentang jalur kredit perbankantelah melahirkan publikasi yang berkem-bang luas terhadap jalur kredit perbankan.Studi jalur kredit meningkat pesat denganmelibatkan objek negara dan metode studiyang makin berkembang. Pandit danVashisht (2011) melakukan studi jalur kreditdi negara-negara Afrika. Mereka mene-mukan efektivitas jalur kredit dan jalurtingkat bunga sebagai mekanisme transmisikebijakan moneter. Temuan ini didukungoleh Gumata, Kabundi dan Ndou (2013)yang menemukan pentingnya jalur tingkatbunga, nilai tukar, dan jalur kredit dalammekanisme transmisi kebijakan moneterAfrika Selatan.

Studi jalur kredit berkembang tidakhanya dalam kerangka mekanisme transmisikebijakan moneter, tetapi juga peran kreditperbankan dalam pembangunan sektor riildi berbagai negara. Mishra, Das, danPradhan (2009) menemukan dampak positifkredit perbankan terhadap pertumbuhanekonomi India. Cappiello, et al. (2010)meneliti kredit di kawasan Eropa jugamenemukan dampak signifikan kredit

terhadap kegiatan ekonomi riil. Akpansungdan Babalola (2011) mengemukakan kreditke sektor swasta berdampak positif bagipertumbuhan ekonomi Nigeria. Iqbal,Ahmad dan Hussain (2012) menyatakankredit perbankan ke sektor swasta me-mainkan sektor penting dalam pertum-buhan ekonomi dan pembangunan Paki-stan. Studi-studi ini mendukung jalur kreditdalam mekanisme transmisi kebijakanmoneter termasuk sektor riil dan finansial.Untuk menelusuri peran kredit perbankanke sektor riil dan finansial, studi-studi inimenggunakan data produksi industri,tingkat inflasi, tingkat bunga, nilai tukar, danharga saham.

Selanjutnya, kajian empiris Reyes,Gomez-Gonzales, dan Ojeda-Joya (2013)untuk negara Kolumbia menemukan kon-sistensi postulat jalur kredit. Merekamenemukan bahwa pada jangka pendektingkat bunga memiliki hubungan negatifdengan kredit perbankan. Temuan inimengimplikasikan bahwa kenaikan tingkatbunga mendorong penurunan pertumbuhankredit perbankan. Dampak ini terlihat kuatpada kredit bagi konsumen dibandingkandengan kredit komersial bagi sektor riil.

Kajian jalur kredit juga mengemukauntuk negara Slovenia yang dilakukan olehAhtik (2012). Ahtik (2012) menyatakanbahwa jalur kredit merupakan salah satubagian dari mekanisme transmisi kebijakanmoneter. Temuan ini menegaskan kembalieksistensi jalur kredit. Fakta ini meng-informasikan bahwa bank besar dengandukungan modal besar dan lebih likuid dandimiliki pemerintah merespon sedikitperubahan-perubahan kebijakan monetersehingga jalur kredit menjadi lebih efektif.

Studi jalur kredit perbankan yangmenempatkan Indonesia sebagai objekpenelitian juga mengalami perkembangan.Studi jalur kredit yang dilakukan meng-gunakan berbagai data dan metode yangberbeda. Studi Agung (1998) yang meng-

4 ISSN 1410-8623


gunakan metode standard semi structuralVAR mengemukakan bahwa jalur kreditperbankan beroperasi dengan baik di bank-bank swasta kecil di Indonesia diban-dingkan dengan bank-bank pemerintah.Fakta ini menyiratkan bahwa transmisikebijakan moneter tidak bekerja baik padabank-bank pemerintah. Selanjutnya, Agung,Rita dan Nugroho (2002) menemukanfenomena credit crunch di Indonesia.Fenomena ini mengungkapkan tidakbekerjanya mekanisme transmisi kebijakan

moneter melalui jalur kredit di Indonesiasetelah krisis ekonomi tahun 1998.

METODOLOGISpesifikasi Model

Penelitian ini memodifikasi model smallstructural vector autoregression yangkemukakan oleh Kim dan Roubini (1999)dengan mempertimbangkan model yangdiuji oleh Berkelmans (2005) dalam menelitiAustralia. Model SVAR yang terbentuk untukIndonesia adalah:

5


ISSN 1410-8623

Persamaan (1) hingga persamaan (7)dapat diterjemahkan ke persamaan berikut:

Persamaan (8) hingga persamaan (14)dapat ditulis kembali dalam bentuk matriks

mengikuti persamaan SVAR yang ditulisHamilton (1994) dengan membentukmatriks dibawah ini:

Matriks diatas menjelaskan urutanpersamaan sesuai dengan tingkat endo-genitas variabel ekonomi yang digunakan.Persamaan pada baris pertama memper-lihatkan pengaruh shock tingkat harga rillkomoditas terhadap tingkat harga riilkomoditas itu sendiri (RCP). Persamaanbaris kedua menunjukkan shock pertum-buhan produksi industri terhadap shockharga riil komoditas dan pertumbuhanproduksi industri itu sendiri (IPG). Persa-maan baris ketiga menggambarkan shockinflasi terhadap shock harga riil komoditasdan shock pertumbuhan produksi industriserta inflasi itu sendiri (INF). Persamaan bariskeempat menggambarkan shock tingkatbunga terhadap shock harga riil komoditasdan shock inflasi serta tingkat bunga itusendiri (I). Persamaan baris kelima mem-perlihatkan shock kredit perbankan terha-dap shock harga riil komoditas, per-tumbuhan produksi industri, inflasi, tingkatbunga dan kredit itu sendiri (CRE). Persa-maan baris keenam menyatakan shock nilaitukar riil efektif terhadap shock harga riilkomoditas, pertumbuhan produksi industri,inflasi, tingkat bunga, dan shock kredit sertashock nilai tukar riil efektif itu sendiri (REER).Terakhir, persamaan baris ketujuh meng-

ilustrasikan shock harga saham terhadapshock harga riil komoditas, pertumbuhanproduksi industri, inflasi, tingkat bunga, nilaitukar riil efektif, dan shock harga saham itusendiri (JCI).

Selanjutnya, untuk menghitung derajatpass-through mengikuti metode McCarthy(2000) dengan menggunakan Accumulateof Response dari kejutan kredit perbankanterhadap sektor riil dan finansial serta kredititu sendiri. Perhitungan pass-throughsebagai berikut:

Derajat Pass-Through Kredit =

(16)

Dimana:= kumulatif respon sektor riil

dan finansial terhadap ino-vasi kredit perbankan

= kumulatif respon kredit ter-hadap inovasi kredit

Rangkaian Tahapan Pengujian SVARRangkaian tahapan analisis sistem

SVAR dalam studi ini mengikuti Gambar 1berikut:

6 ISSN 1410-8623


Gambar 1 Tahapan Analisis SVAR

Sumber: Halim dan Chandra (2011)

Start

Uji stasioneritas data denganADF/PP-test

Semua peubah stasioner

Penentuan lag model VARdengan kriteria yang telah

ditentukan

Uji stabilitas dan normalitasmodel VAR

Modelstabil dan

normal

Uji Granger-causality modelVAR

Pemilihan model VARterbaik

Cek diagnostic, analisis IRF,FEVD, dan prediksi nilai masa

mendatang

Pembuatan model SVAR(Estimasi matriks A dan B

serta batasan)

Pemilihan model SVARterbaik, analisis IRF dan

FEVD

StasionerSeluruh

peubah nonstasioner

Semua peubah non stasioner Gabungan peubah stasionerdengan non-stasioner

Penentuan hubungankointegrasi dengan Johansen

procedureModel

dengan VARterlebihdahulu

Penentuanlag untuk

VECM

Kointegrasi

Pembuatan modelVECM terbaik

Analisis IRF, FEVD, danprediksi nilai masa datang

Melakukanlangkah VAR danSVAR dilanjutkan

denganpembentukan

model VECM danSVEC

Pembuatan model SVEC(Penambahan asumsi)

Analisis IRF danFEVD

Kausalitaspada

peubah

End

T

T

T

T

T

T

Y Y

Y

Y

Y

Y

7


ISSN 1410-8623

Data dan Sumber DataData indeks harga riil komoditas (RCP)

bersumber dari http://www.bps.go.id/ihpb.php tahun 2002M01-2013M04. Indus-trial Production Growth (IPG) atau Per-tumbuhan Produksi Industri dalam bentukpersentase bersumber dari www.trading-economics.com tahun 2002M01-2013M04.Data inflasi dalam bentuk persentase yangbersumber dari http://www.bps.go.id/aboutus.php?inflasi=1 tahun 2002M01-2013M04. Data tingkat suku bunga (I) dalambentuk persentase dan bersumber darihttp://www.bi.go.id/id/statistik/seki/terkini/moneter/Contents/Default.aspx tahun2002M01-2013M04. Data total kreditperbankan yang diberikan kepada sektorriil (CRE) dalam bentuk satuan milyaran ru-piah yang di-logaritma natural dan bersum-ber dari http://www.bi.go.id/id/statistik/seki/terkini/moneter/Contents/Default.aspx tahun2002M01-2013M04. Nilai tukar riil efektif(REER) memiliki tahun dasar 2000 yangbersumber dari http://www.bis.org/statistics/eer/ tahun 2002M01-2013M04. Satuan nilaitukar riil efektif adalah rupiah/USD danselanjutnya dibentuk logaritma natural.Harga aset dipresentasikan oleh IndeksHarga Saham Gabungan (IHSG) atauJakarta Composite Index (JCI) bersumberdari http://finance.yahoo.com/q/hp?s=^JKSE+Historical+Prices tahun 2002M01-2013M04. Harga saham ditransformasi kedalam logaritma natural.

HASIL DAN PEMBAHASANDiagnostic Test

Sebelum melakukan analisis impulseresponse functions (IRFs) dan forecast er-ror variance decompositions (FEVDs), ujidiagnostik telah dilakukan berupa ujistasioneritas, penentuan panjang selangoptimal, uji urutan variabel dan uji stabilitassistem VAR/VECM/SVAR. Hasil uji sta-sioneritas memperlihatkan bahwa umumnyavariabel penelitian stasioner pada first dif-

ference. Sementara pengujian selang opti-mal diperoleh pada lag 3. Fakta inimemberikan alternatif metode analisis VARterestriksi berupa VECM atau SVAR.Pengujian sistem VECM menemukan hasilyang tidak stabil sehingga pilihan jatuhpada SVAR. Setelah penetapan sistemSVAR maka dilakukan pula pengujian urutanvariabel dan uji stabilitas SVAR. Hasilpengujian urutan variabel bersifat over-iden-tified sehingga tidak ada persoalan padaurutan persamaan. Fakta ini didukung olehhasil uji sistem SVAR yang stabil terlihat daritidak adanya variabel diluar unit circle(Lütkepohl, 2005).

Impulse Response Functions (IRFs) dariKredit Perbankan

Analisis fungsi impuls respon menjadiinti analisis model SVAR. Fungsi impulsrespon menunjukkan bagaimana suatuvariabel sektor riil dan finansial di masamendatang merespon terjadinya gon-cangan/kejutan kredit perbankan (Enders,2010). Analisis IRFs pada bagian inimelacak dampak goncangan kredit per-bankan (CRE) terhadap variabel-variabelsektor riil Indonesia, seperti indeks hargariil komoditas (RCP) dan pertumbuhanproduksi industri (IPG), dan sektor finansialseperti tingkat bunga (I), inflasi (INF), nilaitukar riil (REER), dan harga saham (JCI).Analisis IRFs dilakukan terhadap adanyainovasi berupa peningkatan nilai variabelkredit sebesar satu standar deviasi padaawal periode yang mengakibatkan peru-bahan bulanan selama jangka waktu 3 tahunterhadap variabel sektor riil dan finansial.Pemilihan jangka waktu 3 tahun diper-kirakan relatif tepat untuk mengamatiperubahan variabel sektor riil dan finansialterhadap inovasi kejutan dari kreditperbankan.

8 ISSN 1410-8623


Grafik 1 Impulse Response Functions (IRFs) Terhadap Kredit Perbankan

Sumber: Hasil Olahan, 2013

Hasil penelitian impulse responsememperlihatkan dampak goncangan kreditperbankan terhadap variabel sektor riil In-donesia selama 36 bulan atau 3 tahun padaGrafik 1. Dampak respon yang diterimasektor riil yang diproksikan oleh harga riil

komoditas akibat kredit perbankan (Shock5)selama 36 bulan adalah bersifat divergence.Fakta ini ditunjukkan oleh grafik accumu-lated of RCP to shock5. Pada awalnya,peningkatan atau inovasi kredit perbankandirespon oleh kenaikan harga komoditas,

9


ISSN 1410-8623

tetapi setelah periode keempat indeks riilharga komoditas di Indonesia mengalamipenurunan secara terus menerus selama 3tahun. Titik terjauh berada pada bulan ke31. Artinya kenaikan kredit perbankanberdampak negatif bagi harga riil komo-ditas. Kondisi ini disebabkan inovasi kreditperbankan telah mendorong pertumbuhanproduksi sektor riil. Produksi sektor riil yangmeningkat telah berdampak pada penu-runan harga komoditas yang diperda-gangkan. Kenaikan pertumbuhan produksiindustri dapat dilihat dari grafik accumu-lated of IPG to shock5. Dampak inovasikredit perbankan bersifat divergence padajangka panjang. Inovasi kredit perbankanbelum direspon oleh pertumbuhan produksiindustri diawal periode, tetapi dibulan ketigamemperlihatkan respon yang positif.Respon positif dibulan kedua tidak berlanjutdi bulan ke tujuh hingga bulan ke 14.Respon positif pertumbuhan produksiindustri kembali positif setelah bulan ke 14hingga akhir periode simulasi. Temuan inimendukung hasil studi Ibrahim dan Shah(2012) yang menyatakan hubungan positifkredit dengan output riil dalam jangkapanjang di Malaysia. Hasil yang samadikemukakan oleh Iqbal, Ahmad danHussain (2012).

Peningkatan pertumbuhan produksiindustri telah menurunkan indeks harga riilkomoditas dan berdampak pula padapenurunan inflasi. Perilaku inflasi secaraumum memiliki pola yang berlawanan arahdengan pertumbuhan produksi industri.Pada saat inovasi kredit perbankan dires-pon negatif oleh pertumbuhan produksiindustri maka pada waktu bersamaan inflasimengalami peningkatan. Sebaliknya, ketikainovasi kredit perbankan mendorongpertumbuhan produksi industri maka secarabersamaan inflasi mengalami penurunan.Fakta ini ditunjukkan oleh accumulated re-sponse of INF to shock5. Ketika inovasikredit perbankan terjadi, inflasi meres-

ponsnya secara positif diperiode ketigahingga bulan ke 11. Kondisi ini terjadikarena penurunan pertumbuhan sektorindustri. Inovasi kredit perbankan tidak sertamerta direspon positif oleh kenaikanpertumbuhan produksi industri diawalperiode hingga bulan ke 14. Kredit memangdiperlukan untuk mendorong pertumbuhanproduksi industri, tetapi untuk meningkatkanproduksi membutuhkan waktu. Kreditdiperlukan oleh sektor industri untukmengembangkan usaha-usaha produktif.Untuk berproduksi dan berkembang, usaha-usaha produktif memerlukan waktu antara1-2 tahun. Ketika sudah berproduksi dantumbuh maka harga harga produk danbarang yang dihasilkan menjadi turunsehingga membantu penurunan inflasi.Fakta ini dapat dilihat dari respon inflasi yangdivergence mulai bulan ke 20 hingga akhirperiode simulasi. Kondisi ini memper-lihatkan dampak permanen dari kenaikankredit perbankan terhadap inflasi. Temuanini mendukung temuan Ciccarelli, Mad-daloni, dan Peydró (2010) dimana jalurkredit secara signifikan meningkatkan efekkebijakan moneter terhadap inflasi.

Pada saat yang sama, respon tingkatbunga terhadap goncangan kredit per-bankan terlihat mirip dengan perilaku inflasi.Kondisi ini terlihat jelas pada grafik accu-mulated response of I to shock5. Temuanini sejalan dengan hasil studi Hsing (2013)dan Rahmadiani (2008). Fakta ini dapatdipahami karena pada saat terjadi kenaikaninflasi, pengambil kebijakan monetercenderung meresponnya dengan kebijakanmoneter kontraktif dengan meningkatkantingkat bunga atau mengurangi jumlah uangberedar. Sebaliknya, ketika terjadi penu-runan inflasi pengambil kebijakan monetermeresponnya dengan kebijakan moneterekspansif ataupun penurunan tingkat sukubunga, tetapi penurunan suku bunga tidakbegitu kentara. Kondisi ini disebabkanpengambil kebijakan moneter memandang

10 ISSN 1410-8623


untuk tetap mempertahankan tingkat inflasiyang rendah dalam upaya mendorongpeningkatan investasi dan pertumbuhanproduksi industri. Selain itu, upaya mem-pertahankan tingkat inflasi yang rendah jugasebagai upaya untuk mendorong daya beliatau permintaan efektif masyarakat terhadapbarang dan jasa yang diproduksi olehsektor industri. Kondisi ini juga untukmempertahankan fungsi kredit perbankandalam mendorong kemajuan sektor riilsebagai upaya untuk memperkuat funda-mental perekonomian makro.

Selanjutnya, goncangan kredit per-bankan terlihat pula pada sektor finansialyang diproksikan oleh nilai tukar riil efektif(REER) dan pasar saham (JCI). Inovasikredit perbankan direspon secara negatifoleh nilai tukar riil efektif diawal periodehingga bulan ke 22. Artinya kenaikan kreditperbankan cenderung direspon olehpenurunan kurs rupiah terhadap dollar.Penurunan kurs rupiah terhadap dollarmengimplikasikan terapresiasinya matauang rupiah dan depresiasi dollar. Kondisiini terjadi karena kebutuhan sektor industriterhadap dana investasi tersedia didalamnegeri dan mengurangi ketergantungandengan investor dari luar negeri. Penurunanketergantungan dana investasi dari luarnegeri mendorong menguatnya nilai tukarrupiah terhadap dollar. Dampak selanjutnyadari terapresiasi nilai tukar akan menye-babkan ekspektasi inflasi menurun dantingkat harga akan menurun pula dalamjangka panjang (Mishkin 2001). Penjelasanyang sama juga dikemukakan oleh Lee danPfau (2009) dimana kredit dan nilai tukar riilmenjadi faktor penting dalam mekanismetransmisi kebijakan moneter di Vietnamdibandingkan dengan tingkat bunga.Sementara Ziaei (2012) menunjukkan bahwapertumbuhan kredit perbankan saling terkaitdengan nilai tukar nominal efektif masa lalutetapi peran nilai tukar nominal efektifkurang signifikan dalam mendorong

pertumbuhan kredit perbankan ke sektorswasta di Saudi Arabia.

Temuan penelitian juga memperlihatkaninovasi kredit perbankan mempengaruhiharga pasar saham. Secara akumulatif,inovasi kredit perbankan direspon negatifoleh harga saham. Fakta ini terlihat daridampak inovasi kredit perbankan mulaidiawal periode hingga akhir simulasidirespon negatif oleh harga saham. Artinyagoncangan kredit perbankan meninggalkandampak permanen pada harga saham.Kondisi ini dapat dipahami karena gon-cangan kredit perbankan direspon negatifoleh pertumbuhan produksi industri diawalperiode sehingga menurunkan nilai sahamdari sektor industri yang berproduksimenurun. Tetapi ketika produksi mulaimengalami peningkatan maka secarabersamaan meningkatkan harga sahamindustri bersangkutan. Ini tentunya jugaberpengaruh pada kegiatan ekonomi yangmenyebabkan inflasi mengalami penurunandalam jangka panjang. Untuk mem-pertahankan inflasi yang rendah danpenguatan sektor riil, Bank Indonesiameresponnya dengan mempertahankantingkat bunga rendah. Kondisi tingkatbunga rendah membuat instrumen obligasimenjadi kurang menarik dibandingkandengan saham sehingga harga sahammengalami peningkatan. Pada posisi itu,saham menjadi pilihan investasi yangmenarik. Fakta ini memperjelas bahwarespon harga saham terhadap goncangankredit perbankan bersifat positif setelahbulan ke 36 dan divergence. Temuanpenelitian ini berkebalikan dengan studiIbrahim (2006) yang menemukan kreditperbankan tidak berpengaruh terhadapharga saham di Malaysia. Ini berarti kreditperbankan tidak menaikkan peran yangsignifikan didalam transmisi pasar saham kesektor riil.

Dari temuan empiris dan analisis impulsrespon goncangan kredit perbankan

11


ISSN 1410-8623

terhadap sektor riil dan finansial Indonesiatelah terungkap bahwa respon semuavariabel sektor riil (RCP dan IPG) danfinansial (REER dan JCI) yang ditelititerhadap goncangan kredit perbankanmenunjukkan pergerakan yang semakinmenjauh dari titik keseimbangan (diver-gence). Ini berarti akumulasi respon masing-masing variabel sektor riil dan finansial In-donesia akibat goncangan kredit per-bankan makin lama makin menguat danmemberikan pengaruh yang permanen.

Robustness Test IRFs Terhadap KreditPerbankan

Metode SVAR dapat sangat sensitifterhadap asumsi yang digunakan ketikamengestimasi (Stock dan Watson, 2001).Misalnya, perubahan selang sampel dan lagyang digunakan dapat memberikan peru-

bahan besar pada hasil estimasi SVAR.Oleh karena itu, untuk memperkuat keya-kinan akan hasil estimasi yang telahdiperoleh maka uji robustness perludilakukan. Uji robustness dilakukan denganmengubah panjang selang dan lag sampelmengikuti Berkelmans (2005). Dalampenelitian ini panjang selang dibagi menjaditiga periode yang berbeda, yaitu periode2004M01-2013M04 (mengeluarkan 2 tahunawal dari periode lengkap), periode2002M01-2013M04 (periode lengkap), danperiode 2002M01-2011M04 (mengeluarkan2 tahun terakhir dari periode lengkap).Periode selang lengkap (2002M01-2013M04) adalah basis analisis dalampenelitian ini. Selain itu, perubahan lagdibagi pula menjadi tiga tipe yang berbedapula, yakni lag2, lag3, dan lag4. Lag3merupakan basis analisis dalam studi ini.

Grafik 2 Robustness test IRFs Perubahan Lag

12 ISSN 1410-8623



Grafik 3 Robustness test IRFs Perubahan Periode

13


ISSN 1410-8623


Hasil uji robustness dapat dilihat padaGrafik 2 dan Grafik 3. Grafik 2 mem-perlihatkan hasil uji robustness meng-gunakan lag yang berbeda, sedangkanGrafik 3 menunjukkan hasil uji robustnessmenggunakan panjang selang yang ber-beda. Hasil uji robustness yang meng-gunakan lag yang berbeda memperlihatkanbahwa hasil perubahan lag tidak jauhberbeda dari pola lag optimalnya. Inovasikredit perbankan terhadap variabel sektorriil dan finansial memperlihatkan pola yangmirip dengan lag optimal (Grafik 2). Temuanini membuktikan bahwa metode SVARdalam penelitian ini relatif robust terhadappanjang selang.

Selain penggunaan perubahan panjangselang untuk menguji robustness modelSVAR, perubahan periode penelitian perlupula dilakukan (Grafik 3). Walaupun telahdilakukan perubahan periode penelitian,hasil pengujian robustness memperlihatkanbahwa fungsi kumulatif impuls responmemperlihatkan pola yang tidak jauhberbeda dari pola kumulatif impuls responperiode lengkap yang menjadi basis analisisimpuls respon sebelumnya. Fakta inimendukung ketepatan model SVAR denganperiode yang berbeda. Artinya model SVARyang digunakan dalam penelitian ini robustterhadap periode penelitian.

Dari kedua hasil uji robustness menya-

takan bahwa model SVAR yang digunakandalam penelitian ini untuk melihat dampakgoncangan kredit perbankan terhadapsektor riil dan moneter di Indonesia memilikiketepatan estimasi. Tanda dan waktuakumulasi impuls respon terlihat robustterhadap panjang sampel yang digunakan.Efek dari kredit perbankan terhadap sektorriil dan finansial terlihat persistent dalamjangka panjang. Fakta dan informasi inimemberikan kepercayaan untuk melan-jutkan ke analisis variabilitas (variance de-composition) dan pass-through effect darikredit perbankan terhadap sektor riil danfinansial.

Forecast Error Variance Decompositions(FEDVs)

Analisis Forecast Error Variance Decom-positions (FEVDs) berguna untuk meng-estimasi kontribusi persentase varian suatuvariabel dalam sistem VAR/VECM/SVARkarena adanya goncangan (Enders, 2010).Ini berarti dengan menganalisis FEVDs makaakan diketahui variabel mana dari sektor riildan finansial yang terkena dampak pentingdari goncangan kredit perbankan. Olehkarena itu, analisis tidak memfokuskan padavarian decompositions dari kredit per-bankan, tetapi lebih mengutamakanmenganalisis varian decompositions darivariabel sektor riil dan finansial yang terkena

14 ISSN 1410-8623


dampak dari inovasi kredit perbankan.Dengan demikian, variabel kredit perbankandiperlakukan sebagai variabel eksogen.Simulasi FEVDs ini diproyeksikan selama 36bulan, sesuai dengan periode analisis IRFs,agar dapat dianalisis efek jangka pan-jangnya.

Temuan penelitian memperlihatkankomposisi varian sektor riil (harga komoditasdan pertumbuhan produksi industri) akibatadanya goncangan variabel lainnya.Goncangan kredit perbankan memilikikontribusi relatif kecil terhadap perubahanpertumbuhan produksi industri yaitu sebesar0,03 persen pada bulan 2 dan pengaruhnyasemakin besar hingga bulan 36 yaitusebesar 1,75 persen. Temuan ini sejalandengan Ramsey (1993). Namun kreditperbankan memiliki dampak perubahanrelatif besar terhadap harga komoditas yangberkisar antara 0,44 persen di bulan ke 2dan makin membesar hingga di bulan ke36 sebesar 20,5 persen. Walaupun dampak

kredit perbankan terhadap perubahan hargakomoditas relatif besar, dampak hargakomoditas belum membawa perubahanyang berarti pada pertumbuhan produksiindustri dimana berkisar antara 0,22%-0,62%. Temuan ini mengimplikasikan bahwainovasi kredit perbankan belum mem-berikan perubahan yang besar pada sektorriil. Sektor riil memang merespon inovasikredit perbankan yang terlihat dari IRFs,tetapi dampak yang diberikannya belumcukup signifikan untuk mendorong ke-majuan sektor riil. Fakta ini mendukung studiEspinoza, dan Fornari dan Lombardi (2009).Ini berarti diperlukan upaya yang konsistenmendorong sektor perbankan untukmendukung perluasan usaha-usaha pro-duktif dari sektor riil. Kebijakan pengem-bangan industri perbankan kedepanmenjadi penting untuk mendorong ke-majuan sektor sebagai upaya untukmemperkuat fundamental perekonomianmakro Indonesia.

15


ISSN 1410-8623

Tabel 1 Forecast Error Variance Decompositions (FEDVs)


16 ISSN 1410-8623


Pelacakan dampak goncangan kreditperbankan dapat pula terlihat pada sektormoneter (inflasi dan tingkat bunga). Padasektor moneter, dampak kredit perbankanmenunjukkan proporsi relatif kecil dalamfluktuasi pergerakan inflasi di Indonesia.Kontribusi goncangan kredit dalam peru-bahan pergerakan inflasi memang belumterlihat pada bulan pertama, tetapi padabulan ke 2 makin memperlihatkan kontri-businya dan bersifat permanen. Fakta inidibuktikan dengan peningkatan kontribusiterhadap pergerakan inflasi dari 0,01 persenpada bulan kedua menjadi 12,02 persen dibulan ke 36. Lebih lanjut, kontribusi kreditperbankan terhadap perubahan pergerakantingkat bunga beriringan dengan responinflasi. Ketika dampak inovasi kreditmenaikkan inflasi maka tingkat bunga jugamengalami peningkatan dan sebaliknya.Variabilitas tingkat bunga berkisar antara0,28%-12,36%. Temuan ini menunjukkanbahwa kredit perbankan mempengaruhiperubahan kebijakan target inflasi yangditetapkan oleh Bank Indonesia tetapipengaruhnya tidak begitu kuat. Temuanmendukung hasil penelitian Andriyani (2008)dan Rahmadiani (2008)

Sebaliknya, inflasi dan tingkat bungamemiliki keterkaitan yang erat. Fakta initerlihat dari kontribusi goncangan tingkatsuku bunga terhadap variabilitas perubahaninflasi atau sebaliknya. Pengaruh tingkatbunga mendominasi komposisi perubahanpergerakan inflasi hingga mencapai puncak-nya pada bulan ke 27 sebesar 14,94 persen.Bagi Bank Indonesia, tingkat bungamerupakan instrumen penting dalammengendalikan pergerakan inflasi. Pada saatinflasi tinggi, kecenderungan Bank Indone-sia menetapkan kebijakan moneter kontrak-tif yang tercermin dari tingkat suku bungatinggi untuk mengurangi jumlah uangberedar. Sebaliknya, pada saat terjadideflasi Bank Indonesia mendorong pening-katan kegiatan ekonomi dengan kebijakan

moneter ekspansif melalui penurunantingkat bunga sehingga mendoronginvestasi. Studi yang dilakukan oleh Erawatidan Llewelyn (2002) menemukan bahwaBank Indonesia sering menetapkan kebi-jakan uang ketat (tight money policy)melalui instrumen kenaikan tingkat bungadalam menurunkan inflasi yang terjadi.

Hasil temuan berikutnya adalah vari-ance decomposition sektor finansial yangtergambar pada nilai tukar riil efektif danharga saham. Variabilitas nilai tukar riilefektif dipengaruhi oleh harga saham, kreditperbankan dan nilai tukar riil efektif itusendiri. Kemampuan kredit perbankanmempengaruhi pergerakan nilai tukar riilrelatif besar dibandingkan dengan terhadapsektor rii l. Inovasi kredit perbankanmempengaruhi nilai tukar riil efektif semakinlama semakin besar. Fakta ini terlihat daripergerakan nilai kredit di bulan kesatuhanya sebesar 3,25 persen dan menjadi12,15 persen di bulan ke 36. Pengaruhkredit perbankan lebih dominan terhadapperubahan pergerakan nilai tukar riil efektifdibandingkan dengan goncangan tingkatinflasi. Kontribusi inflasi dalam pergerakannilai tukar riil efektif masih dibawah 11,4persen selama periode simulasi. Hasil inisesuai dengan studi Berkelmans (2005) danKhundrakpam (2011) yang menemukandampak inovasi kredit perbankan membuatvariabilitas mata uang terapresiasi.

Pada bagian akhir penelusuran variancedecomposition adalah harga saham yangmerupakan salah satu proksi untuk sektorfinansial. Selain harga saham itu sendiri,variabilitas harga saham dominan dipe-ngaruhi oleh kredit perbankan. Pengaruhkredit perbankan dalam komposisi hargasaham telah terlihat pada awal periodesebesar 4,8 persen. Pengaruh ini kianmeningkat hingga mencapai puncaknyadiakhir periode (bulan ke 36) sebesar 21,64persen. Pengaruh kredit perbankan dalamvariablitas harga saham terlihat jelas

17


ISSN 1410-8623

dibandingkan variabel sektor riil. Fakta inimenunjukkan bahwa kredit perbankanmemiliki pengaruh yang lebih kuat padasektor finansial dibandingkan dengan sektorriil. Kredit perbankan yang diharapkanuntuk mendukung pengembangan sektor riilbelum tercapai secara optimal. Sebaliknya,inovasi kredit perbankan lebih berpengaruhnyata pada sektor finansial. Temuan inimendukung studi yang dilakukan Ibrahimdan Shah (2012) di Malaysia. Ini menyiratkanbahwa industri perbankan telah mampumenjadi salah satu pilar stabilitas sistemkeuangan Indonesia. Kondisi ini berimplikasibahwa pemerintah dan pengambil kebi-jakan moneter untuk lebih mendesainpeningkatan intermediasi perbankan bagiakselerasi kegiatan sektor riil. Untukmewujudkan peningkatan intermediasiperbankan terhadap sektor dapat dilakukandengan meningkatkan kredit investasi danmodal kerja bagi usaha-usaha sektor riilyang produktif. Penyaluran kredit (produktif)perbankan ke sektor riil mesti terusdilakukan dengan tidak hanya mem-fokuskan pada industri besar tetapi jugabagi usaha menengah, kecil dan mikro(UMKM) atau industri-industri berbasis usaharumah tangga. Penyaluran kredit ke sektorproduktif sangat penting mengingat reaksisektor riil terhadap kenaikan pinjaman relatiflambat dibandingkan dengan reaksi rumahtangga dengan menaikkan konsumsinya(Hafidh, 2007). Selain itu, kredit perbankanke sektor swasta memiliki peran signifikanmeningkatkan kegiatan ekonomi rii ldibandingkan dengan kredit ke sektorpublik (Crowley, 2008).

Efek Pass-Through Kredit terhadapSektor Riil dan Finansial

Efek akumulasi perubahan kreditperbankan memperlihatkan dampak yangberbeda-beda terhadap sektor riil danfinansial selama 36 bulan. Pada akhirperiode (bulan ke 36), goncangan kreditperbankan sebesar 1 persen direspon olehpenurunan 0,96 persen harga riil komoditas,kenaikan pertumbuhan produksi industrisebesar 5,36 persen, penurunan inflasisebesar 13,06 persen, penurunan tingkatbunga sebesar 5,67 persen, mendorongterapreseasi-nya rupiah sebesar 0,13 persen,dan menurunkan harga saham sebesar 0,05persen.

Goncangan kredit perbankan sebesar1 persen direspon kenaikan 0,08 persenindeks harga riil komoditas dibulan ke 2hingga bulan ke 4. Tetapi pada bulan ke 5berbalik menjadi penurunan harga riilkomoditas hingga akhir periode simulasi.Pertumbuhan produksi industri meresponpositif goncangan kredit perbankansebesar 0,07 persen dibulan ketiga danberbalik arah di bulan ke 7 hingga bulan ke14 dan berbalik arah lagi menjadi kenaikanpertumbuhan produksi industri di bulan ke15 hingga akhir periode. Kenaikan pertum-buhan produksi industri ini telah mendorongpenurunan harga riil komoditas yangdiperdagangkan. Puncak kenaikan per-tumbuhan produksi industri terjadi di bulanke 27 periode simulasi sebesar 7,28 persen.

18 ISSN 1410-8623


Sementara itu, goncangan kreditperbankan sebesar 1 persen justru diresponoleh terjadinya inflasi pada bulan ke 2sebesar 0,53 persen hingga bulan ke 14.Puncak kenaikan inflasi sebagai responterhadap inovasi kredit perbankan terjadidi bulan ke 7 sebesar 3,08 persen. Setelahmemasuki bulan ke 15, inflasi mengalamipenurunan hingga akhir periode dan bersifatpermanen. Kondisi ini tidak direspon olehbank Indonesia yang tercermin dari tingkatbunga yang relatif tidak mengalamiperubahan. Goncangan kredit perbankanini telah membuat mata uang rupiahterapresiasi.

Selanjutnya, respon harga sahamseiring dengan fluktuasi kredit perbankandan pertumbuhan produksi industri. Inovasikredit perbankan masih direspon negatifoleh pertumbuhan produksi Industri danpenurunan harga saham. Tetapi responnegatif ini perlahan-lahan mengalamiperbaikan ketika dampak kredit menaikkanpertumbuhan produksi industri. Kondisi initerlihat jelas di bulan 36 dimana respon

negatif harga saham menjadi sebesar 0,04persen. Fakta ini mencerminkan bahwainovasi kredit perbankan terhadap hargasaham bersifat fluktuatif. Pada periodesimulasi direspon negatif, tetapi responnegatif terlihat jelas perlahan-lahan ber-kurang dan menuju arah positif setelahbulan ke 36 dan bersifat permanen di jangkapanjang. Temuan ini mendukung studiIbrahim (2006) dan Ibrahim dan Shah (2012)yang menemukan dampak negatif inovasikredit perbankan ke harga saham di jangkapendek dan positif di jangka panjang.Kondisi ini didorong pula oleh pilihan in-vestor membeli saham untuk jangkapanjang dibandingkan dengan membeliinstrumen obligasi karena pertumbuhanproduksi industri menggairahkan pasarsaham sehingga membuat tingkat pengem-balian dari saham lebih tinggi dari obligasi(Mishkin, 2001).

KESIMPULANPenelitian ini bertujuan untuk meng-

investigasi dampak goncangan kredit

Grafik 4 Pass-Through Effect Kredit terhadap Sektor Riil dan Finansial


19


ISSN 1410-8623

perbankan terhadap sektor riil dan finansialdi Indonesia menggunakan model Struc-tural Vector Autoregressive (SVAR) dengandata bulanan periode 2002M01-2013M04.Model SVAR menunjukkan analisis impulseresponse functions (IRFs) dan forecast er-ror variance decompositions (FEVDs) dariharga riil komoditas, pertumbuhan produksiindustri, inflasi, tingkat bunga, nilai tukar riilefektif, dan harga saham terhadap inovasikredit perbankan. Hasil studi juga mem-perlihatkan analisis pass-through effect darigoncangan kredit perbankan.

Analisis impuls respon (IRFs) danderajat pass-through memperlihatkanbahwa goncangan kredit perbankanterhadap variabel sektor riil (RCP dan IPG)dan finansial (REER dan JCI) yang ditelitimemiliki dampak yang berbeda-beda.Inovasi kredit perbankan terhadap sektorriil ditandai oleh respon negatif harga riilkomoditas (RCP) dan positif oleh per-tumbuhan produksi industri (IPG). Semen-tara itu, respon sektor finansial terlihat dariproksi nilai tukar riil efektif (REER) dan hargasaham (JCI) menunjukkan pergerakannegatif pada jangka pendek dan positifpada jangka panjang. Baik respon sektorriil maupun finansial sama-sama mem-perlihatkan pergerakan yang semakinmenjauh dari titik keseimbangan (diver-gence). Ini berarti akumulasi respon masing-masing variabel sektor riil dan finansial In-donesia akibat goncangan kredit per-bankan makin lama makin menguat danmemberikan pengaruh yang permanen (per-sistent).

Selanjutnya, analisis forecast error ofvariance decompostions (FEDVs) mene-mukan bahwa kredit perbankan memilikipengaruh yang lebih kuat pada sektorfinansial dibandingkan dengan sektor riil.Fakta ini ditunjukkan oleh nilai variabilitassektor riil (nilai variance decomposition ofRCP dan IPG) lebih kecil dibandingkandengan nilai variabilitas sektor finansial (nilai

variance decomposition of REER dan JCI)terhadap inovasi kredit perbankan. Faktaini mempertegas dugaan bahwa perankredit perbankan dalam mendukungpengembangan sektor riil belum tercapaisecara optimal. Oleh karena itu, pemerintahdan pengambil kebijakan moneter pentinguntuk mendesain kebijakan industri per-bankan yang mampu mendorong perluasanusaha-usaha ekonomi produktif sebagaibasis penguatan stabilitas fundamentalperekonomian Indonesia.

REFERENSIAgung, J. (1998). Financial Deregulation

and Bank Lending Channel of MonetaryPolicy in Developing Countries: TheCase of Indonesia. Asian EconomicJournal, 12(3), 273-294.

Agung, J., Rita M., dan Nugroho, B.P.(2002). Bank Lending Channel of Mon-etary Transmission in Indonesia. DalamWarjiyo P. dan Agung, J. Transmissionof Monetary Policy in Indonesia. PPSKbank Indonesia.

Ahtik, M. (2012). Bank Lending Channel inSlovenia: Panel Data Analisis. PragueEconomic Papers, 1, 51-68.

Akpansung, A.O, and Babalola, S.J. ( 2011).Banking Sector Credit and EconomicGrowth in Nigeria: An Empirical Inves-tigation. CBN Journal of Applied Sta-tistics, 2(2), 51-62.

Andriyani, D. (2008). Analisis Bank LendingChannel dalam Transmisi KebijakanMoneter Di Indonesia. Skripsi FakultasEkonomi dan Manajemen IPB.

Bank Indonesia (2006). Biro Informasi Kredit.http://www.bi.go.id/id/perbankan/biro-informasi-kredit/Contents/Default.aspxdiakses tanggal 27 April 2013.

Bank Indonesia (2013). Statistik Ekonomidan Keuangan Indonesia. http://www.bi.go.id/id/statistik/seki/terkini/moneter/Contents/Default.aspx diaksestanggal 7 Mei 2013.

20 ISSN 1410-8623


Basel Committee on Banking Supervision(2011). The Transmission Channels Be-tween the Financial and real Sectors: ACritical Survey of the Literature. BISWorking Paper No. 18.

Berkelmans, L. (2005). Credit and MonetaryPolicy: An Australian SVAR. ResearchDiscussion Paper 2005-6, Reserve bankof Australia.

Bernanke, B., and Blinder, A.S. (1988).Credit, Money and Aggregate De-mand. American Economic Review,78(2), 435-439.

Bernanke, B.S., and Blinder, A.S. (1992).The federal funds rate and the chan-nels of monetary transmission. Ameri-can Economic Review, 82(4): 901-921.

Bernanke, B.S., and Gertler, M. (1995). In-side the black box: The credit channelof monetary policy transmission. Jour-nal of Economic Perspectives, 9(4): 27-48.

Cappiello, L., Kadareja, A., Sørensen, C.K.,and Protopapa, M. (2010). Do BankLoans and Credit Standards have aneffect on Output? A Panel Approach forthe Euro Area. European Central BankWorking Paper Series No 1150.

Ciccarelli, M., Maddaloni, A., and Peydró,J.L. (2010) Trusting the Bankers: A NewLook at the Credit Channel of MonetaryPolicy. European Central Bank Discus-sion Paper Series No. 1228.

Crowley, J. (2008). Credit Growth in theMiddle EAST, North Africa and CentralAsia Region. IMF Working Paper No:08/184.

Enders, W. (2010). Applied EconometricTime Series (3rd ed.). John Wiley &Sons, Inc.

Erawati, N., & Llewelyn, R. (2002). AnalisaPergerakan Suku Bunga dan LajuEkspektasi Inflasi Untuk MenentukanKebijakan Moneter di Indonesia. JurnalManajemen & Kewirausahaan, 4(2), 98– 107.

Espinoza, R.A., Fornari, F., and Lombardi,M.J. (2009). The Role of Financial Vari-ables in Predicting Economic Activity.ECB Working Paper No.1108.

Gertler, M., and Gilchrist, S. (1994). Mon-etary policy, business cycles, and thebehavior of small manufacturing firms.Quarterly Journal of Economics,109(2): 309-340.

Gumata, N., A. Kabundi and Ndou, E.(2013). Important channels of transmis-sion monetary policy shock in SouthAfrica, Working Paper No 375. pp: 1-30.

Hafidh, A.A. (2007). Peran Pinjaman BankTerhadap Sektor Riil (Pendekatan Vec-tor Autoregressive). Jurnal Ekonomi danPendidikan, 4(1), 15-33.

Halim, S., dan Chandra, A. (2011). Pe-modelan Time Series Multivariat secaraAutomatis, Jurnal Teknik Industri, 13 (1),19-26.

Hamilton, J.D. (1994). Time Series Analy-sis. Princeton University Press, Prin-ceton.

Hsing, Y. (2013). Test of the Bank LendingChannel: The case of Poland. EurasianJournal of Business and Economics,6(12), 143-149.

Ibrahim, M.H. (2006). Stock Prices and BankLoan Dynamics in a Developing Coun-try: The Case of Malaysia. Journal ofApplied Economics, 9(1), 71-89.

Ibrahim, M.H., and Shah, M.E. (2012). BankLending, Macroeconomic Conditionsand Financial Uncertainty: EvidenceFrom Malaysia. Review of DevelopmentFinance, 2, 156-164.

Iqbal, M., Ahmad, N., and Hussain, Z.(2012). Impact of Savings and Crediton Economic Growth in Pakistan. Pa-kistan Journal of Social Sciences(PJSS), 32(1), 39-48.

Kashyap, A.K., and Stein, J.C. (2000). Whatdo a million observations on banks sayabout the transmission of monetary

21


ISSN 1410-8623

policy? American Economic Review,90(3): 407-448.

Khundrakpam, J.K. (2011). Credit Channelof Monetary Transmission in India-HowEffective and Long is the Lag? RBIWorking Paper No.20.

Kim, S., and Roubini, N. (1999). ExchangeRate Anomalies in the Industrial Coun-tries: A Solution with a Structural VARApproach. Journal of Monetary Eco-nomics, 45, 561-586.

Lee, H.V., and Pfau, W.D. (2009). VAR Analy-sis of the Monetary TransmissionMechanisms in Vietnam. AppliedEconometrics and International Devel-opment, 9(1), 165-179.

Lütkepohl, H. (2005). New Introduction toMultiple Time Series Analysis. New York:Springer.

McCarthy, J. (2000). Pass-Through of Ex-change Rate and Import Prices to Do-mestic Inflation in Some IndustrializedEconomies. Staff Reports, 111, Re-search Department Federal ReserveBank of New York.

Mishkin, F.S. (2001). The TransmissionMechanism and the Role of AssetPrices in Monetary Policy. NBER Work-ing Paper Series, Massachusetts.

Mishra, P.K., Das, K.B., and Pradhan, B. B.(2009). Credit Market Development andEconomic Growth in India. Middle East-ern Finance and Economics, ISSN:1450-889, Issue 5.

Morris, C.S., and Sellon, G.H. (1995). Banklending and monetary policy: Evidenceon a credit channel. Federal ReserveBank of Kansas City Economic Review,80(2), 59-75.

Pandit, B.L., and Vashisht, P. (2011). Mon-etary policy and credit demand in In-dia and some EMEs. Indian council forresearch on international economic re-lations, Working Paper No 256, 1-22.

Rahmadiani, G. (2008). Analisis MekanismeTransmisi Kebijakan Moneter Melalui

jalur Kredit Perbankan (Bank LendingChannel) Di Indonesia (Periode 2002.I-2007.4) Tesis Universitas Airlangga,Surabaya.

Ramsey, V.A. (1993). How important is thecredit channel in the transmission ofmonetary policy? Carnegie-RochesterConference Series on Public Policy, 39,1-45.

Reyes, N.R., Gomez-Gonzales, J.E., andOjeda-Joya, J. (2013). Bank Lending,Risk-Taking, and the Transmission ofMonetary Policy: New Evidence forColumbia. Borradores de ECONOMIA,772, 1-18.

Romer, C.D., and Romer, D.H. (1989). Doesmonetary policy matter? A new test inthe spirit of friedman and Schwartz.NBER Macroeconomic Annual 1989, 4,121-184.

Stock, J.H., and Watson, M.W. (2001). Vec-tor Autoregression. Journal of Eco-nomic Perspectives, 15(4), 101-115.

Suzuki, T., 2004. Credit channel of monetarypolicy in Japan: Resolving the supplyversus demand puzzle. Applied Eco-nomics, 36(21), 2385-2396.

Ziaei, S.M. (2012). Transmission Mecha-nisms of Monetary Policy in SaudiArabia: Evidence From SVAR Analysis.Journal of Modern Accounting andAuditing, 8(7), 990-1012.

Website:h t t p : / / f i n a n c e . y a h o o . c o m / q /hp?s=^JKSE+Historical+Priceshttp://www.bps.go.id/ihpb.phph t t p : / / w w w . b p s . g o . i d /aboutus.php?inflasi=1http://www.bi.go.id/id/statistik/seki/terkini/moneter/Contents/Default.aspxhttp://www.bis.org/statistics/eer/www.tradingeconomics.com

finance and banking journal. vol. 15 no. 1 juni 2013repository.unand.ac.id/22665/1/abdul khaliq -...

Documents