google-site-verification=zsLknblUv9MPpbGfVx9l3sfhCtAjcEQGFzXwTpBAmUo Cara Menghitung Beta Saham CAPM Langsung ke konten utama

Cara Menghitung Beta Saham CAPM

Apa itu CAPM

CAPM (Capital Asset Pricing Model) adalah model yang digunakan untuk menentukan tingkat pengembalian(required return) dari suatu aset. Model ini mendapatkan penghargaan nobel  pada tahun 1990 dan pada prakteknya juga sering digunakan untuk menentukan nilai cost of equity.

Dari sudut pandang investor, besarnya tingkat pengembalian seharusnya berbanding lurus dengan risiko yang diambil. Untuk memudahkan saya buat ilustrasi yang disederhanakan sebagai berikut:

Alex punya uang 100juta, berkeinginan untuk menginvestasikan uangnya pada bisnis warung retail. Pertanyaan yang seringkali dihadapi adalah: Jika Alex memutuskan untuk berinvestasi pada bisnis warung retail, berapa besar tingkat pengembalian yang harus dia dapatkan? Mengingat bahwa jika dia menginvestasikan uangnya, dia dihadapkan dengan risiko bisnis warung retail.

Pertimbangan untuk AlexDepositoInvestasi Toko/Warung Retail
RisikoMinim, relatif nggak ada bagi AlexBisa bangkrut atau perkembangan bisnis tidak sesuai harapan
Tingkat pengembalian5% per tahunBerapa yak???
Pada kasus ini, ekspektasi tingkat pengembaliannya harus diatas return deposito karena ada risiko gagal bisnis dan uangnya hangus.

Dalam ilustrasi ini sebenarnya sah – sah saja kalau Alex langsung nembak angka misalnya: “Gue pengen return 30% per tahun.” Tapi itu angka dari mana? apakah wajar kalau ada investor di bisnis retail minta angka segitu?

Artinya, kita juga berurusan dengan masalah subjektivitas investor mengenai ekspektasi tingkat pengembalian terhadap risiko yang dia hadapi. Boleh jadi kalau ada investor lain dia hanya minta return 20%. Dari sudut pandang pemilik usaha, kalau ada investor lain yang berkeinginan masuk dengan nilai investasi yang sama pasti kita pilih yang permintaan imbal baliknya lebih kecil kan? Nah kalo begitu berapa angka yang sebenarnya bisa kita bilang wajar?

Untuk menjawab pertanyaan tersebut kita bisa menggunakan model CAPM, dimana dalam model ini diperhitungkan juga masalah risiko yang dihadapi oleh investor.

Rumus CAPM

Ekspekstasi Return = Cost of Equity = Rf + β*(Rm – Rf)

dimana

Rf = Risk free rate (investasi tanpa risiko)

β (beta) =  Nondiversifiable risk, (risiko sistemik yang tidak bisa dihilangkan melalui diversifikasi oleh investor seperti, kondisi ekonomi, faktor politik, dll)

Rm = Market Return (seringkali kalau di Indonesia, kita gunakan return IHSG/Indeks Harga Saham Gabungan)

Dalam postingan kali ini fokus saya adalah untuk membahas tata cara perhitungan dasar CAPM.
Sumber data yang digunakan dan cara pengolahan data untuk variabel yang digunakan dalam perhitungan CAPM, yaitu Rf (risk free rate), β (beta), dan Rm (return market).

Sebetulnya, ada banyak faktor yang harus dipertimbangkan ketika kita memilih input dari 3 variabel diatas, tapi untuk sampai ke sana perlu penjelasan yang tidak sedikit. Jadi, pertanyaan – pertanyaan kenapa begini kenapa begitunya akan dibahas di postingan lain atau akan di-update lagi pada kesempatan yang lain.

Contoh Soal perhitungan CAPM

Berapa Cost of Equity PT XL Axiata saat ini?

Nah, berbeda dengan PT Telkom yang hobi bagi-bagi deviden tiap tahun, PT XL Axiata ini di tahun 2015 s/d 2016 nggak bagi – bagi dividen, Jadi buat temen-temen yang mau ngitung cost of equity dengan menggunakan data dividen udah pasti akan mengalami kesulitan. Jadi untuk mendapatkan cost of equity dari PT XL Axiata ini kita bisa gunakan metode CAPM.

Jawaban Sederhana

Cost of Equity = Rf + β*(Rm – Rf)

Untuk menggunakan CAPM, kita perlu 3 variabel, yaitu Risk Free, Beta dan Market Return.

Risk-free Rate

Untuk risk free rate, saya pakai BI 7 day repo rate. Kenapa?

Disini kita mengasumsikan bahwa Sertifikat Bank Indonesia sebagai investasi tanpa risiko bagi investor/marginal investor (meskipun aslinya nggak begitu). Lebih detail tentang BI 7 day rate ini dijelaskan oleh oom Teguh Hidayat di blognya di http://www.teguhhidayat.com/2016/04/mengenal-bi-7-day-rate-dan-dampaknya.html yang saya kutip sebagai berikut:

Sementara bagi BI sendiri, BI Rate adalah suku bunga bagi Sertifikat Bank Indonesia (SBI) untuk jangka waktu satu tahun, yang disalurkan ke bank-bank. Ketika BI rate naik ke 6.75%, maka para bank bisa menaruh dana mereka di BI dalam bentuk SBI, dan akan menerima bunga 6.75% per tahun. Jadi kalau Bank Mandiri menaruh duit tabungan nasabahnya sebesar Rp10 trilyun di BI, maka setelah satu tahun, mereka akan memperoleh Rp675 milyar tanpa perlu ‘ngapa-ngapain’ sama sekali
Nah, data BI 7 day rate ini bisa langsung didapatkan di situs resmi Bank Indonesia http://www.bi.go.id/en/moneter/bi-7day-RR/data/Contents/Default.aspx dimana nilainya untuk periode 15 Juni 2017 adalah 4.75%.

Ada beberapa pertimbangan untuk mengambil data ini, yang pertama kita bisa ambil data yang paling baru dengan alasan bahwa data itu paling menggambarkan kondisi saat ini. Yang kedua kita bisa ambil nilai rata-rata dengan argumen bahwa nilai rata-rata ini memperhitungkan fluktuasi. Yang ketiga kita bisa menggunakan weighted average sesuai dengan kriteria kita. Yang keempat, nanti di akhir perhitungan kita bisa buat rentang nilai cost of equity sesuai dengan perubahan data historis yang ada. Mau pakai yang mana pun yang penting itu logis dan kita bisa mempertahankan pemilihan keputusan yang kita buat (alias nggak dibantai sama dosen, klien, atau pak bos).

Berhubung ini contoh yang disederhanakan, saya ambil simpelnya saja, yaitu Rf= 4.75% yang nilainya sama dengan BI 7 day rate di bulan Juni 2017.

Market Return

Untuk Nilai Market Return, kita akan gunakan IHSG untuk periode 11 – 12 tahun terakhir mulai dari September 2005 hingga Mei 2017, dan data yang saya gunakan adalah data bulanan. Kenapa? nanti kapan-kapan dibahas.

Cara perhitungan untuk market return ini cukup sederhana, hanya perlu ambil data dari dari Yahoo Finance di https://finance.yahoo.com/quote/%5EJKSE/history/ lalu kita tentukan rentang periode dan frekuensi datanya kemudian pilih download data agar kemudian bisa kita olah. Untuk IHSG, kodenya JKSE sedangkan untuk XL Axiata kodenya adalah EXCL.JK.


Data yang kita ambil adalah data Adjustment Closed, dan yang akan kita hitung lebih lanjut adalah nilai returnnya. Dalam hal ini, yang kita hitung adalah besarnya return yang didapatkan investor jika menyimpan asset berupa IHSG per 1 bulan. Untuk itu, kita hitung dapat sebagai berikut:

Return IHSGPeriode n = (Harga IHSGPeriode n+1 – Harga IHSGPeriode n) ÷ Harga IHSGPeriode n

atau dengan kata lain adalah harga periode sekarang dikurangi harga periode sebelumnya dibagi dengan harga periode sebelumnya.


Setelah menghitung return dari setiap periode, kita hitung rata – ratanya dengan menggunakan rata-rata geometric. Kenapa kita menggunakan rata – rata geometric? karena return yang didapatkan oleh investor dari suatu asset itu bukan kejadian yang independen, jadi jangan sampai salah kalau hitung return asset, kita sebaiknya gunakan rata – rata geometric, bukan rata – rata arithmetic biasa.

Tapi untuk menghitung rata – rata  geometric, nilai returnnya harus kita buat jadi positif, karena rumus geometric mean ini melibatkan akar, jadinya perlu dibuat positif dengan ditambah 1 sebagai berikut:


Setelah itu, kita bisa hitung dengan menggunakan formula dari spreadsheet yaitu =GEOMEAN(). Jangan lupa untuk dikurangi lagi dengan 1 karena diawal kita buat semua datanya jadi positif

Jadi monthly Market return (IHSG) dalam perhitungan kita adalah 1.220851921%. Setelah kita dapat monthly return (return bulnan), kita ubah itu jadi return tahunan. Caranya sebagai berikut:


Return Tahunan = (1+Return Bulanan)(jumlah bulan dalam 1 tahun) -1 = (1+Return Bulanan)12 -1 dan kita dapatkan nilainya sebesar Rm = 15.67509%.

Nilai β (Beta)

untuk menghitung nilai beta ini sebetulnya ada berbagai macam cara, tapi kali ini kita akan hitung dengan cara paling sederhananya saja yaitu menggunakan regression beta. Pada dasarnya Beta ( β) adalah gradien dari persamaan antara return asset dengan return market. Atau bagi teman-teman yang suka ngitung manual bisa pake rumus

Beta ( β) = Covariansi(return asset,return market) ÷ Variansi (return market)

Kalo cara paling mudahnya, kita tinggal gunakan fungsi =SLOPE(data_y,data_x) untuk mengetahui nilai betanya;

Data_y adalah return dari asset yang kita pilih; dalam contoh soal kali ini adalah return dari saham XL Axiata.
Data_x adalah market return yaitu return IHSG.


Setelah itu kita bisa dapatkan nilai beta nya yaitu  β = 0.781277281

Setelah semua variable kita dapatkan, kita tinggalkan masukkan saja ke dalam rumus

Cost of Equity = Rf + β*(Rm – Rf) = 4.75% +  0.781277281* (15.67509% – 4.75%) = 13.28553%

Jadi, dengan asumsi dan poin data yang kita ambil, kita dapatkan bahwa cost of equity dari PT XL Axiata adalah 13.28553%.

Referensi:

Komentar

Saham Online di Facebook

Postingan populer dari blog ini

Cara Membaca Grafik Saham di Bursa Efek

grafik candlestick saham Pergerakan harga instrumen finansial baik saham maupun forex biasanya digambarkan dalam bentuk grafik. Grafik ini memudahkan trader untuk mengetahui pola-pola pergerakan harga yang terjadi sebelumnya. Ada beberapa jenis grafik yang biasa dipakai di pasar finansial yaitu: Line Chart/Grafik Garis Bar Chart/Grafik Batang Candlestick Chart/Grafik Lilin Grafik  Line Chart  hanya memuat data harga dipenutupan perdagangan yang digambarkan dalam bentuk garis saja. Sementara  Bar Chart  dan  Candlestick Chart  hampir sama dikarenakan memuat data harga pembukaan, harga penutupan, harga tertinggi dan terendah. Hanya saja grafik candlestick lebih mudah dibaca dibandingkan grafik bar. Di samping itu keunggulan lain dari candlestick chart adalah mampu menampilkan psikologi pasar dengan tampilan yang lebih mudah dibaca. Berikut tampilan masing-masing chart menggunakan contoh Indeks S&P500: Line Chart Bar Chart Candlestick Chart Saya priba

Mengenal Indikator Exponential Moving Average - EMA

Apa itu Exponential Moving Average - EMA? Exponential Moving Average (EMA) adalah jenis moving average (MA) yang menempatkan bobot lebih besar dan signifikansi pada titik data terbaru. Exponential Moving Average juga disebut sebagai Moving Average tertimbang secara eksponensial. Moving Average tertimbang secara eksponensial bereaksi lebih signifikan terhadap perubahan harga saat ini daripada rata-rata bergerak sederhana (SMA), yang menerapkan bobot yang sama untuk semua pengamatan pada periode tersebut. Memahami Indikator EMA EMA adalah Moving Average yang menempatkan bobot lebih besar dan signifikansi pada titik data terbaru. Seperti semua moving average, indikator teknis ini digunakan untuk menghasilkan sinyal beli dan jual berdasarkan crossover dan divergensi dari rata-rata historis. Pedagang sering menggunakan beberapa hari EMA yang berbeda - misalnya rata-rata bergerak 20 hari, 30 hari, 90 hari, dan 200 hari. Formula EMA Tiga langkah dasar untuk menghit

Kisah Timothy Ronald, Miliarder Saham Berumur 20 Tahun

Dari usia muda, Timothy (20) terinspirasi investor saham sukses seperti Warren Buffett dan Cathie Wood. Namun setelah gagal melakukan trading cryptocurrency (mata uang kripto) di usia 16 tahun, ia bertekad untuk mempelajari seluk beluk pasar modal. Untuk mengumpulkan modal supaya bisa berinvestasi saham, Timothy memutuskan berdagang. Ia menjual pomade, jam tangan, hingga sedotan di marketplace saat hari kerja. Ia juga menjalankan part-time wedding organizer di saat akhir pekan. Ia melakoninya saat menduduki bangku SMA. Setelah itu, sembari kuliah, Timothy mendirikan advertising agency yang melayani beberapa klien UMKM sampai startup kecil. Uang yang didapatkan dari menjalankan beberapa usaha tersebut diinvestasikan seluruhnya di saham. Berbekal pengalaman melipatgandakan uangnya di pasar modal, Timothy mulai secara aktif sharing di social media mengenai investasi saham. "Investasi terbaik bukanlah berinvestasi di saham, melainkan investasi di ilmu," katanya. Buku seharga 400