Beta

BETA

A.  PENGERTIAN BETA

Beta merupakansuatupengukurvolatilitas (volatility) return suatusekuritasatau return portofolioterhadap return pasar. Beta sekuritaske-imengukurvolatilitas return sekuritaske-idengan return pasar. Beta portofolio mengukur volatilitas return portofolio dengan return pasar. Dengan demikian Beta merupakan pengukur risiko sistematik dari suatu sekuritas atau portofolio relative terhadap risiko pasar. Volatilitas dapat didefinisikan sebagai fluktuasi dari return-return suatu sekuritas atau portofolio dalam suatu periode waktu tertentu.

B.  MENGESTIMASI BETA

Beta suatu sekuritas dapat dihitung dengan teknik estimasi yang menggunakan data historis. Beta yang dihitung berdasarkan data historis ini selanjutnya dapat digunakan untuk mengestimasi Beta masadatang. Bukti-bukti empiris menunjukkan bahwa Beta historis mampu menyediakan informasi tentang Beta masa depan^[1]. Analis sekuritas dapat menggunakan faktor-faktor lain yang diperkirakan dapat mempengaruhi Beta masa depan.

Beta historis dapat dihitung dengan menggunakan data historis berupa data pasar (return-return sekuritas dan return pasar), data akuntansi (laba-laba perusahaan dan laba indeks pasar) atau data fundamental (menggunakan variabel-variabel fundamental). Beta yang dihitung dengan data akuntansi disebut dengan Beta akuntansi dan Beta yang dihitung dengan data fundamental disebut dengan Beta Fundamental.

C.  BETA PASAR

Beta pasar dapat diestimasi dengan mengumpulkan nilai-nilai historis return dari sekuritas dan return dari pasar selama periode tertentu, misalnya selama 60 bulan untuk return bulanan atau 200 hari untuk return harian. Dengan asumsi bahwa hubungan antara return-return sekuritas dan return-return pasar adalah linier, maka Beta dapat diestimasi secara manual dengan memplotgaris di antara titik-titik return atau dengan teknik regresi.

D.  BETA AKUNTANSI

Data akuntansi seperti misalnya laba akuntansi (accounting earnings) dapat juga digunakan untuk mengestimasi Beta. Beta akuntansi ini dapat dihitung secara sama dengan Beta pasar (yang menggunakan data return), yaitu dengan mengganti data return dengan data laba akuntansi. Beta akuntansi dengan demikian dapat dihitung dengan rumus:

                        σ_laba,iM

h_{i            =σ}²_laba,M

Notasi  :

h_i         = Beta akuntansisekuritaske-i

σ_laba,iM   = Kovarian antara laba perusahaan ke-I dengan

indeks laba pasar.

_σ²_laba,M   = variandariindekslabapasar.

Indeks laba pasar dapat dihitung berdasarkan rata-rata laba akuntansi untuk portofolio pasar.

E.     BETA FUNDAMENTAL

Beta menggunakan beberapa variabel Fundamental^[2]. Variabel-variabel yang dipiliholeh mereka variabel-variabel yang dianggap berhubungan dengan risiko, karena Beta merupakan pengukuran dari risiko. Dengan argumentasi bahwa risiko dapat ditentukan menggunakan kombinasi, karakteristik pasar dari sekuritas dari nilai-nilai fundamental perusahaan, maka kombinasi ini akan banyak membantu mengerti Beta dan untuk memprediksinya. Oleh karena itu Beaver, Kettlerdan Scholes menggunakantujuhmacamvariabel yang merupakan variabel-variabel fundamental. Sebagian besar dari variabel-varibel tersebut secara umum dianggap bervariasi dengan risiko, tetapi secara teori mungkin tidak semuanya berhubungan dengan risiko. Ketujuh variabel-veriabel yang digunakan adalah sebagai berikut:

1.      Dividend Payout                    

2.      Accounting Beta

3.      Asset Growth

4.      Leverage

5.      Liquidity

6.      Asset Size

7.      Earnings Variability

F.     BETA PASAR DAN BETA FUNDAMENTAL

Beta return pasardan Beta Fundamental masing-masing mempunyai kelebihan dan kekurangannya. Kelebihan dari Beta return pasar adalah Beta ini mengukur respon dari masing-masing sekuritas terhadap pergerakan pasar. Kelemahannya dari Beta return pasar adalah tidak langsung mencerminkan perubahan dari karakteristik perusahaan karena Beta return pasar dihitung berdasarkan hubungan data pasar (return perusahaan yang merupakan perubahan dari harga saham dengan return pasar) dan tidak dihitung berdasarkan data karakteristik (fundamental) perusahaan, seperti misalnya data fundamental pembayaran dividen. Beta pasar mungkin mencerminkan pembayaran dividen secara langsung.

Di lain pihak, Beta fundamental mempunyai kebaikan bahwa Beta ini secara langsung berhubungan dengan perubahan karakteristik perusahaan, karena Beta ini dihitung menggunakan data karakteristik tersebut. Beta fundamental juga mempunyai kelemahan, yaitu variabel-variabel karakteristik perusahaan mempunyai efek terhadap Beta fundamental yang sama untuk semua perusahaan mempunyai efek terhadap Beta fundamental yang sama untuk semua perusahaan.

Gabungan data return pasar dan data karekteristik perusahaan untuk menghitung Beta^[3]. Dengan menggabungkan ini diharapkan kelemahan masing-masing perhitungan Beta tertutup dan semua kebaikannya tergabung, sehingga diharapkan daya prediksinya untuk menghitung Beta dimasa mendatang lebih akurat.

Terdapat perbedaan yang kuat antara Beta untuk industri –industri yang berbeda^[4]. Karena hasil menambahkan efek dari industry sebagai variabel-variabel didalam perhitung Beta yang sudah dilakukan. Hasil akhir dari perhitungan Beta ini melibatkan Beta ini melibatkan 101 variabel sebagai berikut: 14 variabel untuk variabilitas pasar (misalnya volume perdagangan dan range dari harga saham), 7 buah variabel variabilitas laba, 8 buah variabel untuk evaluasi kesuksesan (ratio dari nilai buku dengan nilai pasar, pertumbuhan laba dan lain sebagainya), 9 buah variabel pengukur besranya perusahaan (misalnya logaritma dari total aktiva), 9 variabel yang berhubungan dengan orientasi pertumbuhan (misalnya dividend yield, P/E ratio), 9 variabel mengukur risiko keuangan (misalnya leverage dan likuiditas), 6 variabel karakteristik perusahaan (misalnya tipe dari bisnis) dan 39 variabel merupakan dummy variables. Variabel-variabel dummy menunjukkan sebanyak 40 industri yang ada di dalam sampel dan variabel ini bernilai 1 jika perusahaan yang diobseravasi masuk kedalam kategori industrinya dan bernilai 0 jika sebaliknya.

G.    BETA PORTOFOLIO

Beta portofolio dapat dihitung dengan cara rata-rata tertimbang (berdasarkan porporsi) dari masing-masing individual sekuritas yang membentuk portofolio sebagai berikut:

β_{P           =}

Notasi

β_{P           =} Beta portofolio

β_i            = Beta individual sekuritaske-i

w_i        = proporsisekuritaske-i

Beta portofolio umunya lebih akurat dibandingkan dengan beta tiap-tiap individual sekuritas. Alasannya adalah sebagai berikut:

1.      Beta individual sekuritas diasumsikan konstantan dari waktu kewaktu. Kenyataanya Beta individual sekuritas dapat berubah dari waktu kewaktu. Perbedaan Beta individual sekuritas dapat berupa perubahan naik atau perubahan turun. Beta portofolio akan meniadakan perubahan Beta individual sekuritas denngan perubahan Beta individual sekuritas yang lainnya. Dengan demikian jka Beta tidak konstantan dari waktu kewaktu, maka portofolio akan lebih tepat dibandingkan dengan Beta individual sekuritas.

2.      Perhitungan Beta individual sekuritas juga tidak lepas dari kesalahan pengukuran (meansurement error) atau kesalahan acak (random error). Pembentukan portofolio akan mengurangi kesalahan acak ini, karena kesalahan acak ini, karena kesalahan acak satu sekuritas mungkin akan ditiadakan oleh kesalahan acak sekuritas yang lainnya. Dengan demikian, Beta portofolio juga diharapkan akan lebih tepat dibandingkan dengan Beta individual sekuritas.

---

[1]Elton, J., Martin J. Gruber., Modern Portofolio Theory and Invesment Analysis, Singapore: John Wiley & Sons, Inc., fourth edition,1994.

[2]Beaver,W.H.,PKettler., dan M. Scholes., “The Association Between Market Determined and Accounting Determined Risk Meaures,” Accounting Review 45 (October 1970), hal. 654-682

[3]Rosenberg, B., dan V. Marathe., “Prediticiton of Investment Risk: Systematic and Residual Risk;” Proceedings of the Seminar on the Analysis of Security Prices, Chicago: University of Chicago, November 1975.

[4]Rosenberg, B., dan W. McKibben, “The Prediction of Systematic and Specific Risk in Common Stocks, “Journal of Financial and Quantitative Analysis 8 (March 1973), hal. 317-333.