PENGARUH MONDAY EFFECT TERHADAP RETURN 9 SEKTOR

SAHAM BURSA EFEK INDONESIA (BEI) TAHUN 2008

PENDAHULUAN

LATAR BELAKANG• Secara konvensional, para peneliti berasumsi

bahwa imbal hasil yang diharapkan (expected return) dari saham terdistribusi secara merata untuk setiap hari perdagangan.

• Pada kenyataannya, distribusi return saham dalam satu minggu berbeda tiap harinya.

• Monday effect berdampak terhadap return hari Senin yang cenderung negatif dan terendah dibandingkan dengan hari perdagangan lainnya.

• Pembuktian mengenai efek hari perdagangan masih terus dilakukan dan mengalami penyesuaian. Efek ini pun tidak lagi terkonsentrasi pada hari Senin.

LATAR BELAKANG• Fenomena efek hari perdagangan tidak selalu

ditemukan pada setiap minggu. • Week-four effect merupakan suatu fenomena yang

mengungkapkan bahwa Monday effect hanya terjadi pada minggu keempat untuk setiap bulannya.

• Di Indonesia, sejumlah penelitian untuk mengetahui ada atau tidaknya Monday effect juga sudah dilakukan dengan sampel dan pendekatan variabel yang berbeda-beda, hasilnya pun berbeda-beda.

• Penelitian ini akan menguji apakah Monday effect terjadi pada semua sektor saham di Bursa Efek Indonesia.

PERMASALAHAN Apakah terjadi Monday effect di semua sektor

saham Bursa Efek Indonesia? Apakah Monday effect hanya terjadi pada

minggu keempat dan minggu kelima? Apakah return tiap sektor di hari Senin

berkorelasi positif dengan return hari Jumat sebelumnya?

TUJUAN PENELITIAN Menguji adanya Monday effect. Menguji apakah Monday effect hanya terjadi

pada minggu keempat dan minggu kelima. Menguji apakah return tiap sektor pada hari

Senin berkorelasi positif dengan return pada hari Jumat.

MANFAAT PENELITIAN• Investor dapat memperoleh gambaran mengenai

strategi yang tepat dalam memilih investasi saham terkait dengan resiko dan imbal hasil yang diinginkan.

• Emiten dapat memperoleh gambaran mengenai strategi pembiayaan yang akan dipilih untuk mendapatkan dana yang diharapkan dari pasar modal.

• Sebagai pelengkap dari penelitian-penelitian sebelumnya berkaitan dengan efisiensi pasar modal.

• Sebagai sumber informasi untuk penelitian selanjutnya mengenai pasar modal.

LANDASAN TEORI

SAHAM INDEKS LQ45

Kriteria suatu saham untuk dapat masuk dalam perhitungan indeks LQ45 adalah sebagai berikut:

1. Telah tercatat di Bursa Efek Indonesia (BEI) minimal 3 bulan

2. Masuk dalam 60 saham berdasarkan nilai transaksi di pasar reguler

3. Dari 60 saham tersebut, 30 saham dengan nilai transaksi terbesar secara otomatis akan masuk dalam perhitungan indeks LQ45

4. Untuk mendapatkan 45 saham akan dipilih 15 saham lagi dengan menggunakan kriteria Hari Transaksi di Pasar Reguler serta Frekuensi Transaksi di Pasar Reguler dan Kapitalisasi Pasar. Metode pemilihan 15 saham tersebut adalah:

i. Dari 30 sisanya, dipilih 25 saham berdasarkan Hari Transaksi di Pasar Reguler.

ii. Dari 25 saham tersebut akan dipilih 20 saham berdasarkan Frekuensi Transaksi di Pasar Reguler

iii. Dari 20 saham tersebut akan dipilih 15 saham berdasarkan Kapitalisasi Pasar, sehingga akan didapat 45 saham untuk perhitungan indeks LQ45

5. Selain melihat kriteria likuiditas dan kapitalisasi pasar tersebut di atas, akan dilihat juga keadaan keuangan dan prospek pertumbuhan perusahaan tersebut.

SAHAM SEKTORAL

• Saham SektoralSemua saham yang tercatat di BEI diklasifikasikan ke dalam sembilan sektor

A. Sektor-sektor Primer (Ekstraktif)

Sektor 1 : Pertanian

Sektor 2 : Pertambangan

B. Sektor-sektor Sekunder (Industri Pengolahan / Manufaktur)

Sektor 3 : Industri Dasar dan Kimia

Sektor 4 : Aneka Industri

Sektor 5 : Industri Barang Konsumsi

C. Sektor-sektor Tersier (Industri Jasa / Non-manufaktur)

Sektor 6 : Properti dan Real Estate

Sektor 7 : Transportasi dan Infrastruktur

Sektor 8 : Keuangan

Sektor 9 : Perdagangan, Jasa dan Investasi

HIPOTESA PASAR EFISIEN

“Pasar dimana harga selalu merefleksikan secara penuh informasi yang tersedia disebut efisien” (Fama, 1970).

Tiga bentuk efisiensi pasar :

1. Pasar Efisiensi Lemah~ past information

2. Pasar Efisiensi Semi-Kuat~ past information, public information

3. Pasar Efisiensi Kuat ~ past information, public information, private information

ANOMALI PASAR EFISIEN

1.Day of the week effect2.Monday effect3.Week-four effect4.P/E (price earning ratio) effect5. January effect

PENELITIAN TERDAHULU

• Monday Effect Fama (1965) Godfrey, Granger, dan Morgenstern (1964) Cross (1973) French (1980) • Week-Four Effect Wang, Li dan Erickson (1997) • Korelasi Abraham dan Ikenberry (1994)

HIPOTESIS• H1 : Imbal hasil yang terjadi pada hari Senin

negatif secara signifikan.• H2 : Imbal hasil pada hari Senin minggu

keempat dan kelima negatif secara signifikan sedangkan imbal hasil minggu pertama sampai ketiga tidak berbeda secara signifikan dengan nol.

• H3 : Imbal hasil negatif yang terjadi pada hari Senin didahului oleh adanya imbal hasil

yang negatif pada hari Jumat minggu sebelumnya.

METODOLOGI PENELITIAN

DATA PENELITIAN

1. Sektor Aneka Industri (Astra International Tbk)

2. Sektor Industri Barang Konsumsi (Indofood Sukses Makmur Tbk)

3. Sektor Industri Dasar dan Kimia (Indah Kiat Pulp & Paper Tbk)

4. Sektor Infrastruktur, Utilitas, dan Transportasi (Telekomunikasi Indonesia

Tbk)

5. Sektor Keuangan (Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk)

6. Sektor Perdagangan, Jasa, dan Investasi (Bakrie & Brothers Tbk)

7. Sektor Petambangan (Bumi Resources Tbk)

8. Sektor Pertanian (Bakrie Sumatra Plantations Tbk)

9. Sektor Properti dan Real Estate (Bakrieland Development Tbk)

METODE ANALISIS DATA

Data penelitian dibagi menjadi 9 kelompok besar berdasarkan sektor industri.

Pemilihan data sampel yang terpilih adalah berdasarkan tingkat kapitalisasi pasar yaitu jumlah saham beredar dikalikan dengan harga saham.

Data return saham dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut:

rt = ln (Pt/Pt-1)

METODE PENGOLAHAN DATA1. Statistika Deskriptif

6 macam indikator: mean, standard deviation, skewness, kurtosis, minimum dan maximum.

2. Uji FUntuk mengetahui apakah ada perbedaan return pada masing-masing interval.

METODE PENGOLAHAN DATA3. Regresi OLS Tidak ada multikolinieritas Error-term mempunyai nilai harapan nol Tidak ada heteroskedastisitas Tidak ada otokorelasi Error-term terdistribusi normalPengujian data stasioneritas

METODE DAY OF THE WEEK EFFECT Abraham dan Ikenbery (1994) menemukan

bahwa keseluruhan rata-rata return Senin adalah negatif dan secara substansial merupakan konsekuensi dari informasi yang diumumkan pada sesi perdagangan sebelumnya atau dapat disebut juga terdapat Monday effect.

Monday effect digerakkan oleh return negatif yang terjadi pada hari Jumat sebelumnya. Dengan kata lain, terdapat adanya Monday effect dan korelasi antara return hari Senin dengan hari Jumat sebelumnya.

METODE DAY OF THE WEEK EFFECTrt = β1D1 + β 2D2 + β 3D3 + β 4D4 + β 5D5 + et

rt = Daily return per-harinya pada masing-masing emiten

D1 = Dummy variable untuk hari Senin. D1 = 1 untuk hari Senin dan D1 = 0 untuk hari lainnya

D2 = Dummy variable untuk hari Selasa. D2 = 1 untuk hari Selasa dan D2 = 0 untuk hari lainnya

D5 = Dummy variable untuk hari Jumat. D5 = 1 untuk hari Jumat dan D5 = 0 untuk hari lainnya

et = Error-term

METODE WEEK-FOUR EFFECTWang, Li, dan Erickson telah menemukan bahwa fenomena Monday Effect secara aktual terkonsentrasi terutama pada minggu keempat setiap bulan. Hal tersebut disebut sebagai week-four effect.

METODE WEEK-FOUR EFFECT

rt = β1W123 + β 2W45 + et

rt `= Daily return per-harinya pada masing-masing emiten

W123 = Dummy variable untuk hari Senin pada minggu pertama, kedua, dan ketiga. W123 = 1 untuk hari Senin pada minggu pertama, kedua, dan ketiga dan W123 = 0 untuk hari Senin pada minggu lainnya

W45 = Dummy variable untuk hari Senin pada minggu keempat dan kelima. W45 = 1 untuk hari Senin pada minggu keempat dan kelima dan W45 = 0 untuk hari Senin pada minggu lainnya

et = Error-term

ANALISIS DAN HASIL PENELITIAN

 

ASII INDF INKP

SENIN SELASA RABU KAMIS JUMAT SENIN SELASA RABU KAMIS JUMAT SENIN SELASA RABU KAMIS JUMAT

 Mean -0.00812 -0.00425  0.001022 -0.00533 -0.00253 -0.00964 -0.0007 -0.00248 -0.00887  0.000100 -0.00227 -0.01685  0.000762  0.006415  0.010444

 Maximum  0.180537  0.103797  0.105361  0.109399  0.181253  0.086473  0.169075  0.082011  0.089614  0.081916  0.247097  0.177206  0.296493  0.265703  0.172613

 Minimum -0.10536 -0.10399 -0.22314 -0.10651 -0.10632 -0.09925 -0.14842 -0.16908 -0.10414 -0.10457 -0.18924 -0.13947 -0.19736 -0.11333 -0.27625

 Std. Dev.  0.044010  0.043064  0.047553  0.045209  0.048624  0.036926  0.045562  0.041414  0.040285  0.032694  0.070783  0.060767  0.070739  0.061375  0.074615

 Skewness  1.534870  0.103356 -1.98988 -0.02442  0.656490  0.493440  0.116572 -1.41315 -0.34936 -0.0069  0.657269  0.952812  0.980553  1.470993 -0.52757

 Kurtosis  9.437782  3.482019  11.47671  3.545167  6.676563  3.648610  7.263281  7.581934  3.356323  4.704362  7.119438  5.176961  8.639738  8.792476  7.142599

                               

 

TLKM BBRI BNBRSENIN SELASA RABU KAMIS JUMAT SENIN SELASA RABU KAMIS JUMAT SENIN SELASA RABU KAMIS JUMAT

 Mean 0.000562 -0.00223 -0.00161 -0.00417  0.000770 -0.00138 -0.00692  0.004021 -0.00237 -0.00249 -0.02668 -0.01545 -0.00845 -0.00623 -0.00128

 Maximum 0.093932  0.127931  0.053584  0.057158  0.067823  0.151231  0.104442  0.119959  0.145417  0.173663  0.061875  0.147325  0.092373  0.178248  0.138836

 Minimum-0.09786 -0.06766 -0.10303 -0.06501 -0.10451 -0.10451 -0.09786 -0.11583 -0.1039 -0.10332 -0.52452 -0.12629 -0.23767 -0.10228 -0.09812

 Std. Dev. 0.035615  0.037649  0.027586  0.027014  0.029880  0.047320  0.046680  0.040493  0.045609  0.052087  0.089978  0.044066  0.052527  0.047107  0.036521

 Skewness-0.04225  1.045054 -0.89103 -0.20199 -1.11612  0.605225  0.240230 -0.08886  0.659028  0.617867 -4.37223  0.421882 -1.83519  1.014646  0.517842

 Kurtosis 4.913626  5.205018  5.949756  2.627984  6.054803  4.733587  2.701560  4.393019  4.643130  4.800157  24.75686  6.406661  9.972476  7.664989  8.081077

                               

 

BUMI UNSP ELTY

SENIN SELASA RABU KAMIS JUMAT SENIN SELASA RABU KAMIS JUMAT SENIN SELASA RABU KAMIS JUMAT

 Mean -0.01719 -0.01197 -0.00677 -0.00521 -0.00206 -0.01791 -0.01323 -0.01246 -0.00215 -0.00058 -0.02521 -0.0074 -0.01278 -0.00031  0.000445

 Maximum  0.088412  0.179971  0.182322  0.076961  0.202784  0.169884  0.173723  0.157626  0.095310  0.182329  0.177983  0.129678  0.156004  0.090972  0.138836

 Minimum -0.38612 -0.10789 -0.12095 -0.14914 -0.10536 -0.43404 -0.12588 -0.1888 -0.13641 -0.10536 -0.44895 -0.12014 -0.12675 -0.10295 -0.10536

 Std. Dev.  0.077614  0.053413  0.061695  0.053854  0.057878  0.083665  0.058823  0.055341  0.059434  0.058265  0.084509  0.052617  0.055667  0.044581  0.049877

 Skewness -2.37453  0.713249  0.877553 -0.74558  0.863019 -2.51602  0.566717  0.037212 -0.39675  0.996987 -2.45289  0.220742  0.685615 -0.61344  0.392616

 Kurtosis  12.68110  5.279192  4.318612  2.893043  5.117566  15.14666  3.909045  5.723516  2.534488  5.151948  15.14543  3.319763  4.312583  3.195286  3.547673

Statistika Deskriptif

 

ASII INDF INKP

MINGGU 1,2,3 MINGGU 4,5 MINGGU 1,2,3 MINGGU 4,5 MINGGU 1,2,3 MINGGU 4,5

 Mean  0.002128 -0.019825 -0.009055 -0.010299  0.003825 -0.01074

 Maximum  0.180537  0.025318  0.074901  0.086473  0.247097  0.061244

 Minimum -0.071096 -0.105361 -0.063368 -0.099251 -0.189242 -0.09953

 Std. Dev.  0.049447  0.034343  0.038037  0.036539  0.087416  0.038203

 Skewness  2.029763 -0.916873  0.626732  0.314621  0.502318 -1.013963

 Kurtosis  8.494618  3.322933  2.737033  4.842731  5.131290  4.446225

             

 

TLKM BBRI BNBR

MINGGU 1,2,3 MINGGU 4,5 MINGGU 1,2,3 MINGGU 4,5 MINGGU 1,2,3 MINGGU 4,5

 Mean-0.001338  0.002936  0.001275 -0.004709 -0.043995 -0.005526

 Maximum 0.093932  0.092373  0.151231  0.052186  0.061875  0.057158

 Minimum-0.091667 -0.097856 -0.087011 -0.104513 -0.524524 -0.097374

 Std. Dev. 0.034080  0.038205  0.054517  0.037554  0.115114  0.036641

 Skewness 0.145292 -0.248933  0.842377 -0.735201 -3.480847 -0.94611

 Kurtosis 5.229069  4.668235  4.134793  3.649639  15.21238  3.930364

             

 

BUMI UNSP ELTY

MINGGU 1,2,3 MINGGU 4,5 MINGGU 1,2,3 MINGGU 4,5 MINGGU 1,2,3 MINGGU 4,5

 Mean -0.036401  0.008097 -0.017751 -0.018106 -0.042433 -0.010566

 Maximum  0.086384  0.088412  0.169884  0.061556  0.177983  0.058269

 Minimum -0.386124 -0.112266 -0.434038 -0.102131 -0.44895 -0.101254

 Std. Dev.  0.088882  0.051666  0.106384  0.043752  0.103888  0.046895

 Skewness -2.341048 -0.571909 -2.237939 -0.551254 -2.159421 -0.434435

 Kurtosis  10.81320  2.811564  10.76655  2.947359  11.14966  2.446039

Statistika Deskriptif

Uji-FRETURN SENIN-JUMAT F - STATISTICS PROBABILITY

ASII 0.261747 0.902256

INDF 0.619722 0.648881

INKP 1.13436 0.341079

TLKM0.189911 0.943511

BBRI 0.352504 0.842142

BNBR 1.253038 0.289708

BUMI 0.485802 0.746161

UNSP0.633154 0.639336

ELTY 1.522539 0.196308

RETURN SENIN F - STATISTICS PROBABILITY

ASII2.907568 0.09538

INDF0.01244 0.911711

INKP0.43717 0.51219

TLKM0.156972 0.693919

BBRI0.174392 0.678316

BNBR1.849018 0.181912

BUMI3.777714 0.05866

UNSP0.000196 0.988897

ELTY1.612863 0.210919

Uji Stasioneritas (ADF)

SAHAM ADF TEST CRITICAL VALUE

ASII -13.531 -3.458225

INDF -15.8234 -3.458104

INKP -14.9748 -3.458594

TLKM -15.006 -3.458104

BBRI -16.5682 -3.458104

BNBR -12.8526 -3.46103

BUMI -14.3857 -3.459231

UNSP -15.1776 -3.458719

ELTY -17.1725 -3.457515

SAHAM SENIN SELASA RABU KAMIS JUMAT

ASII

-0.008117 0.003868 0.009139 0.002786 0.005587

(-1.190471) -0.411577 -0.972453 -0.288954 -0.582561

INDF

-0.009635 0.008932 0.007159 0.00077 0.009736

(-1.625488) -1.093182 -0.876199 -0.091802 -1.167714

INKP

-0.002272 -0.014582 0.003033 0.008687 0.012716

(-0.219698) (-1.029198) -0.215115 -0.600767 -0.879397

TLKM

0.000562 -0.002792 -0.002169 -0.004736 0.000209

-0.118149 (-0.426186) (-0.331019) (-0.704529) -0.03125

BBRI

-0.001384 -0.005533 0.005405 -0.000986 -0.001101

(-0.199766) (-0.579232) -0.565807 (-0.100575) (-0.112969)

BNBR

-0.026684 0.011237 0.018233 0.020453 0.025407

(-2.987793)** -0.915434 -1.47754 -1.638991 (2.047564)*

BUMI

-0.017186 0.005212 0.010419 0.012089 0.016374

(-1.860170) -0.403311 -0.801891 -0.93045 -1.273714

UNSP

-0.017909 0.004677 0.00545 0.01576 0.017327

(-1.883713) -0.353455 -0.411845 -1.165533 -1.295754

ELTY

-0.025212 0.017814 0.012435 0.024901 0.025657

(-2.931541)** -1.479835 -1.027798 (2.047349)* (2.141889)*

Regresi Monday-Effect

SAHAM

Senin Minggu ke 1

- 3

Senin Minggu ke 4

- 5

ASII

0.021953 -0.019825

-1.705159 (-2.108558)*

INDF

0.001245 -0.010299

-0.111535 (-1.263731)

INKP0.014565 -0.01074-0.661188 (-0.639396)

TLKM-0.004274 0.002936

(-0.396196) -0.365145

BBRI0.005985 -0.004709-0.417602 (-0.440868)

BNBR-0.038469 -0.005526

(-1.359786) (-0.263385)

BUMI-0.044498 0.008097

(-1.943634) -0.469209

UNSP0.000355 -0.018106-0.013997 (-0.956769)

ELTY-0.031866 -0.010566

(-1.269985) (-0.564978)

Regresi Week-four

ASII SENIN JUMAT INDF SENIN JUMAT INKP SENIN JUMAT

SENIN  1.000000 -0.16415 SENIN  1.000000 -0.37591 SENIN  1.000000  0.548796

JUMAT -0.16415  1.000000 JUMAT -0.37591  1.000000 JUMAT 0.548796  1.000000

                 

TLKM SENIN JUMAT BBRI SENIN JUMAT BNBR SENIN JUMAT

SENIN  1.000000 -0.11849 SENIN  1.000000 -0.23144 SENIN  1.000000 -0.37222

JUMAT -0.11849  1.000000 JUMAT -0.23144  1.000000 JUMAT -0.37222  1.000000

                 

BUMI SENIN JUMAT UNSP SENIN JUMAT ELTY SENIN JUMAT

SENIN  1.000000 -0.09427 SENIN  1.000000  0.279207 SENIN  1.000000 -0.2473

JUMAT -0.09427  1.000000 JUMAT  0.279207  1.000000 JUMAT -0.2473  1.000000

Korelasi Monday-Effect

Korelasi Week-four

ASII MINGGU123 MINGGU45 INDF MINGGU123 MINGGU45 INKP MINGGU123 MINGGU45

MINGGU123  1.000000 -0.042743 MINGGU123  1.000000  0.346054 MINGGU123  1.000000  0.135888

MINGGU45 -0.042743  1.000000 MINGGU45  0.346054  1.000000 MINGGU45  0.135888  1.000000

                 

TLKMMINGGU123 MINGGU45

BBRIMINGGU123 MINGGU45

BNBRMINGGU123 MINGGU45

MINGGU123 1.000000 -0.17557

MINGGU123 1.000000  0.322230

MINGGU123 1.000000 -0.173262

MINGGU45 -0.17557  1.000000 MINGGU45  0.322230  1.000000 MINGGU45 -0.173262  1.000000

                 

BUMI MINGGU123 MINGGU45 UNSP MINGGU123 MINGGU45 ELTY MINGGU123 MINGGU45

MINGGU123  1.000000  0.165730 MINGGU123  1.000000 -0.229127 MINGGU123  1.000000 -0.304735

MINGGU45  0.165730  1.000000 MINGGU45 -0.229127  1.000000 MINGGU45 -0.304735  1.000000