JurnalKeuangandanAnalisisInvestasi,vol.1,tidakada.4,2012,5365ISSN:22410998(versicetak),22410996(online)ScienpressLtd2012MarketTimingdenganGEYRdiBursaEmergingMarket:BuktidariBursaEfekThailandNopphonTangjitprom1AbstrakMakalah ini bertujuan untuk menguji apakah pasar strategi waktu dengan Yield Ratio GiltEquity atau GEYR dapat membuat abnormalreturn di pasar saham Thailand. AturanperdaganganmenggunakanGEYRditetapkandan strategiberalih antara obligasi danekuitasdiimplementasikan. Outofsampleprofitabilitasstrategi yang beralih dibandingkan dengan strategi buyandhold sederhana. Hasil penelitian menunjukkan bahwa strategi beralih menggunakan GEYR dapat memberikan pengembalian yang lebih tinggi tetapi risiko yang lebih rendah daripada membelidanterus portofolio ekuitas, bahkan setelah biayatransaksi dianggap. Meskipun strategi beralih tidak dapat sepenuhnya dimanfaatkan dalam beberapa jenis danakarenaadabeberapapembatasandi bawahkebijakaninvestasi, hasilnya menunjukkan bahwa beralih portofolio masih bisa lebih efisien daripada portofolio membelidantahanJEL:.nomorklasifikasiG11Keywords:StrategiTrading,PemasaranTiming,Ekuitas,GiltEquityYield1Pendahuluanhipotesis pasar yang efisien mengusulkan bahwa semua informasi yang tersedia harus tercermin dalam harga saham. Oleh karena itu, setiap investor tidak bisa mengalahkan pasar dengan informasi publik. Salah satu strategi perdagangan populer aktif market timing,1MartindeToursSchoolofManagementdanEkonomi,AssumptionUniversity,Bangkok,Thailand,email:tnopphon@gmail.comPasalInfo:Diterima:27Juli2012.Revisi:September112012.Diterbitkanonline:12Desember201254NopphonTangjitprommanainvestorbisamengalahkanpasardenganmembuatposisidipasardalamwaktuyangtepat.Strategiumumuntukmelakukannyaadalahuntukberalihantarapasarsahamdanpasarobligasi.Secaraumum,investoringinmengambilposisidipasarsahamketikakinerjayanglebihbaikdibandingkandenganpasarobligasidanberalihuntukmengambilposisidipasarobligasisaatkinerjapasarsahamyanglebihburuk.Jikaberhasil,strategiswitchingdapatmengunggulistrategibuyandholdpasif.Dalamtulisanini,strategiberalihakanditandaidenganRasioYieldGiltEquity.Tigaaturanperdagangandiimplementasikandanoutofsampelkinerjaportofolioakandibandingkandenganstrategibuyandholdsederhana.Hasilnyatelahmengungkapkanbahwakinerjaberalihportofoliolebihbaikdariportofolioekuitassatunyadalamrangkameanvariance.Dengankatalain,portofolioswitchinglebihefisienkarenamerekadapatmemberikankeuntunganyanglebihtinggisedangkanvarianyanglebihrendah.HasildalammakalahinimendukungkegunaanmenggunakanRatioGiltEquityYieldkewaktupasarekuitas.GarisbesarmakalahiniadalahsebagaiberikutBagian2membahasYieldRatioGiltEquitydalamliteratur,Bagian3merangkummetodologiempiristermasukdatadanbagaimanaaturanperdaganganterbentuk,Bagian4laporanestimasimodeldankinerjaportofolio,Bagian5hadiahadalahkesimpulandaripenelitianini.2literaturtentangGEYRGEYRsingkatanRatioYieldGiltEquity.IniadalahrasioantarayieldSUN(yangdikenalsebagaiemasdipasarInggris)dandividendyieldpadaefekekuitas.Sepertiyangfundamental,GEYRrendahberartiyieldobligasirelatiflebihrendahdibandingkandenganhasilekuitasdandapatsinyalwaktuyangtepatuntukmembelisaham.Sementaraitu,GEYRtinggidapatdiartikandisisilaindansinyalwaktuuntukmembeliobligasi.Mill(1991)menemukancointegrasiantarahargasaham,dividen,danyieldobligasipemerintah.EkuilibriumjangkapanjanginidapatmenyiratkankegunaanGEYRuntukmemprediksikembalinyamasadepanantaraobligasidanekuitaspasar.HoareGovett,brokersahamInggristerkenalmengembangkanaturanperdaganganuntukGEYRdipasarsahamInggrisdanmenunjukkanbahwaGEYRkurangdari2adalahsinyaluntukmembeliekuitas.JikaGEYRlebihbesardari2,4,ituadalahsinyaluntukberalihdariekuitaskeobligasipemerintah(HoareGovett,1991).Clare,Thomas,Wickens(1994)menggunakanperamalantimeseriespengembalianekuitasdenganinformasitentangGEYRuntukmembuataturanperdagangan.Jikapengembalianekuitasdiperkirakanlebihbesardariimbalhasilobligasi,efekekuitasharusdibeli.Jikapengembalianekuitasdiperkirakankurang,ituadalahsinyaluntukberalihkeobligasipemerintah.Berdasarkanaturanperdagangandiatas,merekamenunjukkanbahwastrategiberalihdapatmengunggulistrategibuyandhold.LevindanWright(1998)menyesuaikanaturanperdagangandenganmemasukkanpengaruhvariabellain,yangdapatmembantuuntukmenangkapfaktorwaktubervariasidariGEYR,untukmeramalkanexcessreturnekuitasMarketTimingdenganGEYRdiThailand55lebih imbal hasil obligasi. Hasil yang sama tentang kegunaan GEYR disimpulkan. Brook dan Persand (2001) mengusulkan perkiraan GEYR menggunakan kerangka rezimswitching. Mereka menyederhanakan model dalam rezim tinggi dan rendah dan menggunakan Markov beralih teknik dan diri menarik ambang autoregresi model rezim switching. Meski menggunakanGEYRdalamrezimberalihdapat menghasilkan pengembalian yang lebih tinggidaripada membelidanterus portofolio, profitabilitas menghilang setelah mempertimbangkan biaya transaksi yang dikeluarkan oleh seringnyaperdaganganberalihstrategi.3empirisMetodologi3.1DataDatatentangkembalinyamodalyangdikumpulkandariBursaEfekdariThailand.IndeksSET50digunakansebagaiacuanreturnpasarekuitaskarenalebihmungkinuntukmenirukembalidariSET50Indeksmisalnyaberinvestasidalamdanaindeksatauexchangetradedfund(ETF).ImbalhasilobligasipemerintahsatutahunadalahdariThaiObligasiMarketAssociation,yangmerupakanpasarobligasiagenutamadiThailand.DatadikumpulkanberdasarkansecarabulananmulaidariJanuari2001sampaiDesember2011.YieldRatioGiltEquityatauGEYRdihitungdarirasioantaraimbalhasilobligasidanhasildividen.Setelahitu,informasitentangGEYRdigunakanuntukmembangunaturanperdaganganyangberbedamewakiliberalihportofoliountukmembandingkankinerjadenganportofolioekuitasbuyandholddanmembelidanterusportofolioobligasi.EkuitaskembalidihitungberdasarkanSET50JumlahKembalikarenasudahtermasukhasildarikeduacapitalgaindandividen.Logperbedaanindeksdigunakanuntukterusmeneruskembalisenyawa.Menurutstrategiberalihdidasarkanpadabasisbulanan,kembalidaripasarobligasiakandiukurdenganimbalhasiltreasurybillssatubulan,yangjugadiubahuntukterusmeneruskembalisenyawa.3.2PerdaganganAturanAturanpertamaperdagangantelahmengikutiClare,Thomas,danWickens(1994).MerekamenyebutkanbahwainformasitentangGEYRtelahmemasukkanforecastabilitypengembalianekuitasmasadepan.MerekamenggunakankhususdarilagdidistribusikanGEYRuntukmeramalkankembalisahamdimasadatangsebagaiberikut.rt=o+GEYRt1+kiGEYRitu+t(1)i=1Dimanartkontinu senyawa pengembalian ekuitas dan k adalah jumlah tertinggal dari perubahanGEYR dalam model.Kriteria InformasiAkaike (AIC)digunakan untuk memilih jumlah optimaltertinggal. Yang pertama 60 pengamatan digunakan untuk memperkirakan model peramalan ini. Setelah itu, model diperkirakan akan digunakan untukmeramalkan56NopphonTangjitprompengembalianekuitasmasaoutofsampeluntuksisa72pengamatan.Misalnya,informasiterakhirtentangGEYRdanperubahanGEYRdigunakanuntukmemprediksireturnsahampadabulan1selamaperiodeoutofsample.Jikapengembalianekuitasdiperkirakanlebihtinggidarihasilpadasatubulantreasurybillsyangdikenalpadaawalperiode,aturanperdaganganakanmenyarankanuntukinvestasiekuitas.Jikapengembalianekuitasdiperkirakanlebihrendahdari,tagihantreasuryharusdiinvestasikanbukan.Strategiberalihinidilaksanakandiseluruhoutofsample72pengamatan.AturanperdagangankeduatelahdiadopsidariLevindanWright(1998).Kelebihanpengembalianekuitaslebihimbalhasilobligasipemerintahdiperkirakan.Kemudian,bahwakelebihankembaliakandiperkirakanolehtertinggalperubahanGEYRdanvariabellainyangdapatmembuatperubahanGerytapibukankarenamispricing..Modeladalahsebagaiberikutrt*=o+1GEYRt1+2TPt1+3DYt1+14Zt+t(2)Dimanart*adalahperbedaanantarapengembalianekuitassenyawaterusmenerusdanimbalhasilobligasipemerintah.TPadalahpremijangka,yangmerupakanselisihantaraimbalhasilobligasipemerintahsepuluhtahundansatubulanhasiltagihanTreasury.DYadalahpremidividendanZadalahinteraksiantarareturnsahamdanimbalhasilobligasi.Persamaan2diperkirakanberdasarkanpertama60pengamatan.Modeldiperkirakandigunakanuntukmemperkirakanexcessreturnselamaperiodeoutofsample.Kembalikelebihanpositifdiprediksimemicuinvestasiekuitas.Jikatidak,tagihantreasurysatubulanakandiinvestasikansebagaigantinya.AturanperdaganganketigadidasarkanpadarezimswitchingmodelberalihMarkov.MarkovModelberalihdikembangkanolehHamilton(1990),yangdapatmengatasiasumsidasardatatimeseriestentangsaranadanvariansstasioner.DalamMarkovswitching,datatimeseriesseluruhmungkintidakmemilikiberartikonstandanvarianslemburkarenadataberasaldarirezimyangberbeda.Namun,transisiantararezimyangberbedatidakdeterministiktetapistochastic.Dalamhalini,MarkovunivariatberalihmodeluntukGEYRadalahsebagaiberikut.T=s+tt{2,1}(3)StGEYRtdimanasmenentukannegaraataurezim,yangdiasumsikanduarezimdihalinidantransisiantaraduarezimyangstokastikditentukanolehmatrikstransisisebagaiberikut.Ppp(4)p11=pp11211222adalahprobabilitasbahwatidakadaperpindahandarinegara1.p21adalahprobabilitastransisiberalihdarinegara1ke2.p12adalahprobabilitastransisiberalihdarinegara2kekeadaan1danp22adalah probabilitas tidak beralih dari negara 2. Markov beralih model GEYR diestimasi berdasarkan Prosedur yang dikembangkan oleh Perlin(2010).TimingPasardenganGEYRdiThailand57Aturan perdagangan GEYR menggunakan Markov model beralih diusulkan oleh Brook dan Persand (2001). Berdasarkan atas kertas, mereka memperkirakan probabilitas berada di rezim 1 di periode berikutnya berdasarkan formula oleh Engel dan Hamilton (1990)sebagaiberikut|.ttt(5)ttp1,1+=1(p221+ppp11+22),1p()1,1+|probabilitasdiperkirakanberadadirezim1diperiodeberikutnyadiberikaninformasidalamperiodeini+.p1,tadalahprobabilitasdisaringberadadirezim1diperiodeterakhirdarimodel.Menggunakanpertama60pengamatan,kemungkinandiperiodeberikutnyadiperkirakan.Misalkanrezim1adalahrezimtinggiGEYRdanprobabilitasdiperkirakanlebihdari0,5,aturanperdaganganmenunjukkanbahwaGEYRmasihpadarezimtinggidanTreasurybillsharusdiinvestasikan.Namun,jikaprobabilitasdiperkirakanmenunjukkanbahwaGEYRdalamrezimrendahGEYR,memicuberalihkepasarekuitas.Setelahmenambahkansatupengamatanyanglebih,modelinikembalidiperkirakandanprobabilitasdiperkirakansampaipengamatanterakhir.Setelahitu,kembaliportofolioakandihitungberdasarkanberalihstrategiberikutdiatastigaaturanperdagangan.Kinerjaberalihportofoliodibandingkandenganbuyandholdsahamsatunyaportofoliodanmembelidanterusportofolioobligasisatunya.4Analisisdanhasilstatistik 1 laporan deskriptifTabel GEYR. Rerata GEYR adalah 0,8708 dengan standar deviasi 0,4525. Distribusi GEYR tidak normal tetapi ada positifmiring dan leptokurtic. Hal ini tidak mengherankan karena komponen GEYR adalah imbal hasil obligasi dan hasil dividen, yang dapat hanya jumlah positif. The JacqueBera tes juga menegaskan karakteristik nonnormalitas baik GEYR dan hasil dividen. Pengembalian ekuitas lebih simetris dengan kemiringan sedikit negatif dan kelebihan kurtosis lebih rendah. Namun, asumsinormalitas pengembalian ekuitas masih ditolak.Propertitime series telah mengungkapkan bahwa kedua GEYR dan ekuitas kembali seri stasioner berdasarkan menolakujiAugmentedDickeyFuller1:.TabelStatistikdeskriptifGEYRdankembaliekuitasGEYRDividendYieldEkuitasKembaliBerarti0,87083,48271,12280,83003,51501,6045MedianStandarPenyimpangan0,45251,03308,50121,56431,06450,2000SkewnessKurtosisKelebihan3,35013,22941,624758NopphonTangjitpromJB127,114552,2683****15,2817**ADF3,57302,6701***12,0971****Signifikanpada5%,*signifikanpada10estimasi%4.1ModelModelpertamaadalahmodelyanglagyangdimodifikasimendistribusikandimanainformasiterakhirdariGEYRdanperubahanGEYRdigunakanuntukmeramalkanhasilekuitas.Tabel2melaporkanhasiltigamodelestimasi,yangmodeldengansatulagperubahanGEYR,modeldenganduakelambananperubahanGEYRdanmodeldengantigakelambananperubahanGEYR.Ftesmengungkapkanbahwaketigamodelyangpentingsecarakeseluruhan.TidakadamasalahtentangheteroskedastisitasdalammodeliniberdasarkantesumumPutihheteroskedastics.Selainitu,masalahautokorelasitidakterdeteksiberdasarkanBreuschGodfreyujiLMkorelasiserialdanDurbinWatsonstatistiksekitardua.Berdasarkanmodelsatulag,menambahkanlagkeduadapatmemberikanpenjelasanlistrikhanyasedikitlebihdisesuaikanrsquaredhanyasedikitmeningkat.Selanjutnya,menambahkanhasillagketigadisesuaikanrendahrsquared..Olehkarenaitu,modelsatulag,yangmemilikinilaiterendahdarikriteriainformasiAkaike,digunakanuntukaturanperdaganganpertamaTabel2:Hasilestimasimodelyangdidasarkanpadaaturanperdagangan1LagLag123LagConstant2,6699(1,2603)2,7531(1,2490)2,9579(1,3076)GEYR(1)0,9864(0,5045)1,2913(0,6196)1,4422(0,6700)GEYR(1)17,2509(2,4233)**19,8784(3,5957)**21,5050(3,0942)**GEYR(2)6,8562(1,3113)7,3071(1,2967)GEYR(3)3,2259(0,6075)FStat6,241**4,4514**2,7286**AdjustedRsquared0,15530,15600,11176,9214AIC6,94116,98650,70661,44753,4186PutihDW1,96872,26352,2336BG(3)4,67883,15573,7407Catatan:AngkaangkadalamkurungadalahtStat.PutihmewakilistatistikLMtestujiPutihdariheteroskedastisitastanpajangkalintas.DWmerupakanstatistikDurbinWatson.BG(3)merupakanTimingPasardenganGEYRdiThailand59statistikujiBreuschGodfreykorelasiserialujiLMditigatertinggal.**Signifikanpada5%,*signifikanpada10%Model kedua menggunakan lag GEYR dan variabel lain untuk memprediksi excess return on equity lebih Tbills. Tabel 3 melaporkan hasil model diestimasi berdasarkan persamaan 2. Kedua model dengan hanya tertinggal GEYR dan model dengan GEYR dan variabel lain yang signifikan secara statistik. Model multiplevariabel menderita heteroskedastisitas dan tStat adalah ulang diperkirakan berdasarkan standard error yang kuat. Signifikansi variabel lain selain lag perubahan GEYR menunjukkan bahwa model multiplevariabel yanglebihbaik. Thedisesuaikantinggi rsquaredjuga menegaskanunggulmultiplevariabelModel3:.TabelHasilestimasimodelyangdidasarkanpadaaturanperdagangan2variabelTunggalBeberapavariabelkonstan1,5408(1,5508)25,4729(3,1896)**GEYR(1)17,4649(3,5002)**21,5229(3,0944)**DY(1)4,0307(1,6013)*Z(1)0,3559(1,1221)TP(1)3,5491(3,8340)**FStat12,25137,0983****AdjustedRsquared0,16490,29976,89656,7688AICPutih0,634319,6384**DW2,26782,5245BG(3)3,21336,1353Catatan:AngkaangkadalamkurungadalahtStat.PutihmewakilistatistikLMtestujiPutihdariheteroskedastisitastanpajangkalintas.DWmerupakanstatistikDurbinWatson.BG(3)merupakanstatistikujiBreuschGodfreykorelasiserialujiLMditigatertinggal.Tstatistikdalammodelmultiplevariabelyangdiestimasiberdasarkanstandarerroryangkuat.**Signifikanpada5%,*signifikanpada10%Tabel 4 melaporkan hasil Markov beralih model yang didasarkan pada seluruh sampel 132 observasi. Berdasarkan Brook dan Persand (2001), perbedaan ratarata antara dua rezimdanprobabilitastinggi11dan22menunjukkanstabilitasduarezimdanmodelrezimswitchingyangtepat4:.60NopphonTangjitpromTabelHasilMarkovberalihModel(seluruhsampel)untukaturanperdagangan3Rezim1Rezim2Berarti0,9769(0,0423)0,4660(0,0248)Variance0,0692(0,0425)0,0151(0,0049)110,97(0,11)220.99(0.17)Catatan:Angkaangkadalamkurungadalahstandarderror.Kinerja4.2Portofoliopertunjukan switching portofolio berdasarkan tiga aturan perdagangan dihitung untuk membandingkan dengan portofolio ekuitas buyandhold dan membelidanterus Tbills. Tabel 5 melaporkan lima tahun outofsample dan standar deviasi dari lima portofolio. Untuk strategi buydanterus, Tbills memberikan pengembalian tahunan ratarata 2,76%dengan standar deviasi hanya 0,36% sedangkan pasar ekuitas telah memberikan return tahunan yang jauh lebih tinggi dari 11,44% dengan standar deviasi 29,45%. Semua portofolio beralih lebih efisien daripada portofolio ekuitas hanya karena mereka memberikan lebih banyak keuntungan yang rendah namun risiko. Semakin tinggi rasio Sharpe dan positif Jensen Alpha tinggi mengkonfirmasi keunggulan strategi switching. Portofolio beralih ketiga setelah rezimswitching telah jelas menunjukkan angka yang lebih rendah dari switching yang membandingkan dua portofolio beralih lainnya. Perkiraan biaya transaksi jemput dari 0,83% berdasarkan komisi dan ratarata bidask spread dari tickukuran. Kembali bersih setelah dikurangi biayabiaya transaksi menunjukkan hasil yang sama seperti sebelumnya. Semua pengukuran kinerja telah menunjukkan bahwa strategi beralih dapat membuat lebih banyak keuntungan dengan risiko yang lebih rendah. Gambar 1 menunjukkan kinerja lima portofolio diplot pada kerangka meanvariance. Berdasarkan angkatersebut, dapatdilihatdengan jelas bahwa beralih portofolio lebih unggul perbatasanyangefisiensaatinipadakombinasiekuitasdanTbillinvestasi1:.TimingPasardenganGEYRdiThailand61GambarPortofolioMeanVarianceTabel5:outkinerjaportofoliosampel(20062011)BerartiKembali(%)StandarDeviasi(%)SharpeRatioJensenAlphaJumlahberalihBelidantahanEkuitas11,4429,450,295BelidanterusTbills2,760,360,000Switching130.00(28.82)22.301,22221,844(1,169)(20,668)15Switching222.27(20.82)11,971.63017,912(1,509)(16,459)15Switching318,57(17,25)14,151,11813,687(1,025)(12,373)8Catatan:Angkaangkadikurungadalahhasilbersihdaribiayatransaksi.Dalam rangka untuk membandingkan kinerja lima portofolio lebih jelas, kembali tahunan tahun ditunjukkan pada tabel 6. Kita bisa melihat bahwa kinerja pasar ekuitas normal negatif pada tahun 2008 di negatif 76,69 %, yang merupakan efek samping dari krisis subprime di AS. Pada tahun 2009, pasar ekuitas menunjukkan abnormal return sebagai hasil dari pemulihan dari tahun sebelumnya. Meskipun beralih strategi dapat mengungguli portofolio ekuitas hanya dalambertahuntahun, kontribusi utama untukmereka62NopphonTangjitprompengembalian rataunggul dari kemampuanuntuk menghindari ataumengurangi kerugian pada tahun 2008. portofolio Switching tidak bisa secara konsisten mengungguli portofolio ekuitas di setiap tahun. Oleh karena itu, strategi yang beralih dapatlebihbergunadalamhorizoninvestasijangkapanjang6:.TabelReturnportofoliodiklasifikasikantahunTahunBelidanterusTbillsBelidantahanEquitySwitchingSwitching12Switching3,20064,5416,3327,8230,5876,6917,3920073,5020,1932,7738,553,504,5420083,184,113,1820091,2066,0466,041,2059,5920101,3638,6538,6533,7524,7420112,774,1332,1125,4215,862,7611,4430,00rata22.2718.574.3pembatasaninvestasireksadanadiThailandBerdasarkanpembatasaninvestasidariberbagaijenisreksadana,strategiberalihdisebutkandiatastidakdapatdimanfaatkansepenuhnya.Danayangfleksibeladalahportofolioyangbebasdapatberinvestasidalamsetiapproporsiekuitasdanpendapatantetapsekuritas.Olehkarenaitu,danayangfleksibelsepenuhnyadapatmemanfaatkanstrategiiniberalih.Danaekuitasadalahreksadanayangfokusdalamberinvestasidipasarmodal.Merekadiaturuntukmenahansetidaknya65%dariekuitaskapansaja.Halinidimungkinkanuntukmenerapkanstrategiberalihdibawahpembatasandenganmemegangsemuaekuitasselamapasarekuitasbulldanberalihmemeganghanya65%dan35%berinvestasidiTbills.Danayangseimbangdapattahankombinasiantarapasarsahamdanobligasitetapimerekadiaturuntukmemegangekuitasdenganproporsimaksimum65%danproporsiminimal35%.Merekadapatmenerapkanberalihstrategidenganmemegangmaksimal65%dipasarekuitasdan35%diobligasiataumemegangminimal35%dipasarekuitasdan65%diobligasi.Tabel7melaporkanpengembalianportofoliodibawahpembatasanatasuntukdanaekuitasdandanaseimbang.DalampanelAdaritabel7,kitadapatmelihatbahwapengembalianswitchingportofoliotelahberkurangdrastisdanaekuitas.Halinitidakmengherankankarenastrategiberalihkehilangankeuntunganmerekakehilanganpenghindaran.Namun,hasilnyamasihmenunjukkanbahwasemuastrategiberalihdapatmemberikankeuntunganyanglebihtinggidaripadaportofolioekuitassatunya.PanelBdaritabel7menunjukkankinerjaberalihportofoliodenganasumsimerekadanaseimbang.Kembalitelahmengurangibahkanlebihrendahsebagaiswitchingstrategitidakdapatsepenuhnyadimanfaatkan.Merekatidakdapatmengambilkeuntungandaripenurunanpenghindaranbenarbenarselamapasarekuitasberuangkarenamerekamasihperluuntukterusekuitas35%sedangkanmerekatidakdapatmengambilkeuntunganpenuhselamapasarekuitasbullkarenamerekadapatmenahanekuitassampai