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

Money Flow Index | Penggunaan dan Setting Indikator MFI

Apa itu Money Flow Index (MFI)? Money Flow Index (MFI) adalah osilator teknis yang menggunakan harga dan volume untuk mengidentifikasi kondisi jenuh beli atau jenuh jual dalam aset. Hal ini juga dapat digunakan untuk melihat divergensi yang memperingatkan perubahan tren harga. Osilator bergerak antara 0 dan 100. Tidak seperti osilator konvensional seperti Relative Strength Index (RSI) , Money Flow Index menggabungkan data harga dan volume, sebagai lawan dari harga yang adil. Untuk alasan ini, beberapa analis menyebut MFI sebagai "the volume-weighted RSI". Money Flow Index pada Indonesia Composite Kunci dalam Memahami Indikator MFI Indikator biasanya dihitung menggunakan 14 periode data. Pembacaan MFI di atas 80 dianggap overbought dan pembacaan MFI di bawah 20 dianggap oversold. Overbought dan oversold tidak selalu berarti harga akan berbalik, hanya saja harga mendekati tinggi atau rendah dari kisaran harga terbaru. Pembuat indeks, Gene Quong dan Avru...

Cara Menggunakan Elliott Wave

Mengenal Elliott Wave Teori Elliott Wave dikembangkan oleh R.N. Elliott dan dipopulerkan oleh Robert Prechter . Teori ini menegaskan bahwa perilaku orang banyak surut dan mengalir dalam tren yang jelas. Berdasarkan pasang surut ini, Elliott mengidentifikasi struktur tertentu untuk pergerakan harga di pasar keuangan. Artikel ini adalah sebuah pengantar dasar untuk teori Elliott Wave. Suatu urutan dasar impuls 5-gelombang dan urutan korektif 3-gelombang dijelaskan. Saat teori Elliott Wave menjadi jauh lebih rumit daripada kombinasi 5-3 ini, artikel ini hanya akan fokus pada dasar-dasarnya. RN Elliott Derajat Gelombang dalam Elliott Wave elliott wave degree Konvensi pelabelan yang ditunjukkan di atas adalah yang ditunjukkan dalam buku Elliott Wave. Dalam Elliott-speak, konvensi pelabelan ini digunakan untuk mengidentifikasi tingkat atau tingkat gelombang, yang mewakili ukuran tren yang mendasarinya. Angka Romawi huruf besar mewakili gelombang derajat besar, angka sederha...

Pengertian BREAKOUT dan Contohnya

Apa Arti Breakout? Breakout mengacu pada keadaan ketika harga suatu aset bergerak di atas area resistance , atau bergerak di bawah area support. Breakout menunjukkan potensi harga untuk memulai tren di arah breakout. Misalnya, penembusan ke atas dari pola grafik dapat mengindikasikan harga akan mulai tren lebih tinggi. Breakout yang terjadi pada volume tinggi (relatif terhadap volume normal) menunjukkan keyakinan yang lebih besar yang berarti harga lebih cenderung untuk tren ke arah itu. Breakout Dalam Saham Breakout adalah ketika harga bergerak di atas level resistance atau bergerak di bawah level support. Breakout bisa bersifat subjektif karena tidak semua pedagang akan mengenali atau menggunakan level support dan resistance yang sama. Breakout memberikan peluang perdagangan yang baik. Tembusan ke atas menandakan pedagang untuk kemungkinan mendapatkan posisi beli atau menutup posisi sell. Tembusan ke bawah memberi sinyal pada pedagang untuk kemungkinan mendapatkan posisi j...