CAPITAL ASSET PRICING MODEL (CAPM): THE HISTORY OF A FAILED REVOLUTIONARY IDEA IN FINANCE?

CAPITAL ASSET PRICING MODEL (CAPM): THE HISTORY OF A FAILED REVOLUTIONARY IDEA IN FINANCE? Mike Dempsey, ABACUS, Vol 49, Supplement, 2013 Disampaikan oleh: Puput Tri Komalasari

MOTIVASI STUDI 1

Terlalu memaksakan model rasionalitas dalam penetapan harga aset

Asumsi dasar CAPM

kebijakan arm’s length market regulation

Rasionalitas pasar

pasar mengetahui yang terbaik dan mampu mengoreksi dirinya sendiri

Bertentangan dengan bukti empiris dari riset akademik

2

Mehrling (2007): CAPM merupakan ‘revolutionary idea’ di finance 𝐸 𝑅𝑗 = 𝑟𝑓 + 𝛽𝑗 ∙ 𝐸 𝑅𝑀 − 𝑟𝑓

3

Black (1972): pasar yang rasional memerlukan CAPM

4

Dempsey: CAPM gagal menjadi sebuah paradigma penetapan harga aset karena 2 alasan: 1)

2)

Pengujian kembali terhadap riset Balck et al. (1972) menunjukkan bahwa data tidak secara aktual memberikan justifikasi terhadap CAPM melainkan mengkofirmasi hipotesis bahwa investor menentukan ekspektasi tunggal terhadap return atas aset bukti yang ada mengharuskan akademisi mengakui ketidakefektivan beta, namun kesan yang diberikan tetap yaitu bahwa CAPM (dengan beberapa bentuk penyesuaiannya) merupakan inti dari perilaku empiris pasarmereka benar-benar tidak ingin meninggalkan paradigma rasionalitas pasar

dan.. Fakta-fakta tersebut sesuai dengan artikulasi Thomas Kuhn (1962) tentang ‘normal science’

‘normal science’ biasanya melalui periode penyesuaian yang panjang (menahun) terhadap kerangka kerja dari paradigma sentral dengan ‘add-on’ hypotheses yang ditujukan untuk membela hipotesis sentral dalam melawan berbagai ‘anomali’

BACKGROUND

SEJARAH PERKEMBANGAN TEORI KEUANGAN Akhir 50an

1958 1963

EMH

CAPM

• pemodelan pengambilan keputusan dan problem alokasi sumberdaya dapat diidentifikasi melalui elaborasi model optimisasi dan perluasan teknik-teknik matematika terapan • Mengacu pada popularitas model dari natural science

• MM mengemukakan teori keuangan modern dengan menggunakan referensi pasar modal yang sempurna • Harga aset di pasar modal memberikan sinyal bagi alokasi modal • harga pasar bereaksi secara cepat pada informasi baru • sulit untuk mendapatkan profit di atas normal hanya dengan bertransaksi sesuai dengan data yang tersedia secara publik saja karena mereka telah dimasukkan ke dalam harga sekuritas • Merupakan varian dari EMHmenggunakan dasar pemikiran alokasi yang efisien • investor lebih menyukai return ekspektasian yang tinggi dibandingkan yang rendah karena adanya eksposure yang dihadapi terkait dengan ketidakpastian outcome • Tahun 1960-an ditetapkan menjadi capital asset pricing theory dan digunakan oleh praktisi serta akademisi

Riset Empiris atas Kebenaran CAPM 





Awal pengujian CAPM menunjukkan bahwa return saham yang lebih tinggi secara umum diasosiasikan dengan beta yang lebih tinggi Miller dan Scholes (1972), Black et al (1972) dan Fama dan McBeth (1973) menunjukkan hubungan positif antara beta dan return aset. Namun, return atas saham dengan beta yang lebih tinggi secara sistematis lebih rendah dibandingkan yang diprediksikan oleh CAPM. Sedangkan saham dengan beta yang lebih rendah secara sistematis memiliki return yang lebih tinggi dibandingkan yang diprediksikan oleh CAPM. Black mengajukan model dua faktor dan mengklaim bahwa CAPM dapat diperbaiki dengan mensubstitusi risk-free rate dengan return portofolio atas saham dengan nilai beta sebesar nol

Riset Empiris atas Kebenaran CAPM 







Fama dan French (1992) menunjukkan bahwa beta tidak dapat diselamatkan. Dengan mengontrol ukuran perusahaan, hubungan positif antara harga aset dengan beta menghilang. Model tiga faktor Fama dan French (1996) mengidentifikasi eksposure untuk return diferensial antara saham dengan book-tomarket yang tinggi dan rendah dan antara perusahaan besar dan kecil pada CAPM sebagai proksi untuk faktor risiko tambahan. Black (1993) memandang bahwa model tiga faktor dari Fama dan French sebagai ‘data mining’.

Subrahmanyam (2010) mendokumentasikan lebih dari 50 variabel yang digunakan untuk memprediksi return saham. Namun demikian, CAPM tetap menjadi dasar konseptual untuk seluruh model tersebut.

EXPECTATION MODEL IN FINANCE

MEREVIEW PENGUJIAN CAPM OLEH BLACK, JENSEN, DAN SCHOLES (1972) 

Formula untuk menghitung return saham j:

𝑅𝑗 = 𝐸 𝑅𝑗 + 𝛽𝑗 ∙ 𝑅𝑀 − 𝐸 𝑅𝑀 + 𝜀𝑗 Dimana:

𝐸 𝑅𝑗 = 𝑟𝑓 + 𝛽𝑗 ∙ 𝐸 𝑅𝑀 − 𝑟𝑓 Maka: 𝑅𝑗 = 𝑟𝑓 + 𝛽𝑗 ∙ 𝐸 𝑅𝑀 − 𝑟𝑓 + 𝛽𝑗 ∙ 𝑅𝑀 − 𝐸 𝑅𝑀 Disederhanakan menjadi:

𝑅𝑗 − 𝑟𝑓 = 𝛽𝑗 ∙ 𝑅𝑀 − 𝑟𝑓 + 𝜀𝑗

+ 𝜀𝑗

METODE PENGUJIAN 

Untuk menguji CAPM, dilakukan regresi 2 tahap, yaitu: 1.

2.

Meregresi secara time series excess return bulanan masingmasing saham 𝑅𝑗𝑡 − 𝑟𝑓 terhadap excess return pasar bulanan 𝑅𝑀𝑡 − 𝑟𝑓 untuk mencari nilai βj, lalu diuji dengan persamaan regresi: 𝑅𝑗 − 𝑟𝑓 = 𝛼𝑗 + 𝛽𝑗 ∙ 𝑅𝑀 − 𝑟𝑓 + 𝜀𝑗 jika persamaan CAPM terspesifikasi dengan baik, maka intersep αp seharusnya mendekati nol. Single cross-section regression dari persamaan: 𝑅𝑝 − 𝑟𝑓 = 𝛾0 + 𝛾1 ∙ 𝛽𝑝 + 𝜀𝑝 Ekspektasi: ϒ0 = 0, dan ϒ1 = 𝑅𝑀 − 𝑟𝑓

HASIL PENGUJIAN BJS 



intersep αp secara konsisten negatif untuk portofolio dengan beta tinggi (β>1) dan konsisten positif untuk portofolio dengan risiko yang rendah (β<1).

ϒ0 bernilai positif dan nilai slopenya terlalu rendah (ϒ1 < 𝑅𝑀 − 𝑟𝑓 )



Kedua regresi tersebut memberikan hasil yang bertentangan dengan CAPM

CAPM VERSI BLACK 



Black mengakui bahwa tanpa beberapa versi CAPM yang bermakna, pasar tidak dapat dipegang untuk tetap rasional. Cara paling sederhana untuk membuat CAPM sesuai dengan data adalah dengan mengganti riskfree rate dengan beberapa nilai yang lebih besar,

Rz. 

CAPM versi Black adalah:

𝐸 𝑅𝑗 = 𝐸 𝑅𝑧 + 𝛽𝑗 ∙ 𝐸 𝑅𝑀 − 𝐸 𝑅𝑧

METODE PENGUJIAN CAPM VERSI BLACK 

Supaya konsisten dengan model standar CAPM, maka persamaan CAPM versi Black dapat ditulis menjadi: 𝑅𝑗 − 𝑟𝑓 = 𝑅𝑧 − 𝑟𝑓 ∙ 1 − 𝛽𝑗 + 𝛽𝑗 ∙ 𝑅𝑀 − 𝑟𝑓 + 𝜀𝑗

𝛼𝑃 = 𝑅𝑧 − 𝑟𝑓 ∙ 1 − 𝛽𝑃

𝑅𝑃 − 𝑟𝑓 = 𝛾0 + 𝛾1 ∙ 𝛽𝑃 + 𝜀𝑃

Diprediksi: 𝛾0 = 𝑅𝑧 − 𝑟𝑓 dan 𝛾1 = 𝑅𝑀 − 𝑅𝑧

MODEL NULL HYPOTHESIS—DEMPSEY 

Asumsi: semua aset j memiliki return ekspektasian, E(Rj), yang sama, sehingga: 𝐸 𝑅𝑗 = 𝐸 𝑅𝑀

𝑅𝑗 = 𝐸 𝑅𝑀 + 𝛽𝑗 ∙ 𝑅𝑀 − 𝐸 𝑅𝑀

+ 𝜀𝑗

𝑅𝑗 − 𝑟𝑓 = 1 − 𝛽𝑗 ∙ 𝐸 𝑅𝑀 − 𝑟𝑓 + 𝛽𝑗 ∙ 𝑅𝑀 − 𝑟𝑓 + 𝜀𝑗

𝛼𝑃

dan 𝑅𝑃 − 𝑟𝑓 = 𝛾0 + 𝛾1 ∙ 𝛽𝑃 + 𝜀𝑃

Diprediksi: 𝛾0 = 𝐸 𝑅𝑀 − 𝑟𝑓 dan 𝛾1 = 𝑅𝑀 − 𝐸 𝑅𝑀

KOMPARASI 3 MODEL CAPM Keterangan Model dasar

Persamaan Regresi Regresi I

Traditional CAPM 𝐸 𝑅𝑗 = 𝑟𝑓 + 𝛽𝑗 ∙ 𝐸 𝑅𝑀 − 𝑟𝑓

𝑅𝑗 − 𝑟𝑓 = 𝛽𝑗 ∙ 𝑅𝑀 − 𝑟𝑓 + 𝜀𝑗 αp =0

Regresi II Prediksi Prediksi Rz

Black‟s CAPM 𝐸 𝑅𝑧

𝐸 𝑅𝑗 = + 𝛽𝑗 ∙ 𝐸 𝑅𝑀 − 𝐸 𝑅𝑧

𝑅𝑗 − 𝑟𝑓 = 𝑅𝑧 − 𝑟𝑓 ∙ 1 − 𝛽𝑗 + 𝛽𝑗 ∙ 𝑅𝑀 − 𝑟𝑓 + 𝜀𝑗 𝛼𝑃 = 𝑅𝑧 − 𝑟𝑓 ∙ 1 − 𝛽𝑃

Null Hypotheses 𝐸 𝑅𝑗 = 𝐸 𝑅𝑀 𝑅𝑗 − 𝑟𝑓 = 1 − 𝛽𝑗 ∙ 𝐸 𝑅𝑀 𝑟𝑓 + 𝛽𝑗 ∙ 𝑅𝑀 − 𝑟𝑓 + 𝜀𝑗 𝛼𝑃 = 1 − 𝛽𝑃 ∙ 𝐸 𝑅𝑀 − 𝑟𝑓

𝑅𝑝 − 𝑟𝑓 = 𝛾0 + 𝛾1 ∙ 𝛽𝑝 + 𝜀𝑝 ϒ0 = 0 dan ϒ1 = 𝑅𝑀 − 𝑟𝑓

𝛾0 = 𝑅𝑧 − 𝑟𝑓 𝛾1 = 𝑅𝑀 − 𝑅𝑧

𝛾0 = 𝐸 𝑅𝑀 − 𝑟𝑓 𝛾1 = 𝑅𝑀 − 𝐸 𝑅𝑀

𝑅𝑧 = 𝑟𝑓

𝑟𝑓 < 𝑅𝑧 < 𝐸 𝑅𝑀

𝑅𝑧 = 𝐸 𝑅𝑀

KOMPARASI 3 MODEL CAPM 





Hasil penelitian BJS ternyata lebih memvalidasi model hull hypothesis dibandingkan model CAPM tradisional atau versi Black, yaitu bahwa Rz berbeda secara signifikan dari risk-free rate dan nilai dari Rz mendekati rerata return pasar. Bukti empiris dari awal selalu menolak dugaan bahwa investor menetapkan harga aset secara rasional terkait dengan beta saham. Namun demikian, hal ini tentu bisa meruntuhkan posisi bidang keuangan untuk diterima sebagai bagian dari ekonomika dengan studi ‘pasar efisiensi’nya secra teknik ekonometrika.

FAMA DAN FRENCH (FF) MODEL (1993)

PENDAPAT FF TENTANG BETA 





FF mengatakan ketidakefektivan hubungan antara beta dan rerata return FF menemukan bahwa ukuran perusahaan dan rasio BE/ME memberikan karaktersasi rerata return yang powerful. FF menyimpulkan bahwa jika saham dihargai secara rasional, maka risiko saham seharusnya bersifat multidimensional.

MODIFIKASI CAPM VERSI FF 

Excess return portofolio ekspektasian 𝐸 𝑅𝑀 − 𝑟𝑓 dijelaskan oleh 3 faktor, yaitu: 1) 2)

3)

Excess return atas portofolio pasar Perbedaan antara return portofolio saham perusahaan kecil dan besar 𝐸 𝑅𝑆𝑀𝐵 Perbedaan antara return atas portofolio saham dengan B/M tinggi dan rendah 𝐸 𝑅𝐻𝑀𝐿

MODEL TIGA FAKTOR FF 

Model yang digunakan untuk menghitung return expectasian: 𝐸 𝑅𝑀 − 𝑟𝑓 = 𝑏𝑗 ∙ 𝐸 𝑅𝑀 − 𝑟𝑓 + 𝑠𝑗 ∙ 𝐸 𝑅𝑆𝑀𝐵 + ℎ𝑗 ∙ 𝐸 𝑅𝐻𝑀𝐿 Size risk





Financial distress risk

Model tiga faktor FF ini menambahkan ‘risk-based’ explanatory variables, yaitu size risk dan financial distress risk yang tidak tertangkap oleh return pasar (FF, 1995). FF mengklaim bahwa model mereka memberikan resolusi bagi CAPM (FF, 1996) dan resolusi atas upaya sebelumnya untuk mengeneralisasi model harga saham berbasis risiko.

KRITIK DEMPSEY TERHADAP MODEL FF 









Adanya kontradiksi, disatu sisi FF mencela beta, disisi lain mereka memasukkan beta sebagai variabel penjelas. Ketika menguji model, FF membentuk 25 portofolio berdasarkan nilai B/M dan ukuran perusahaan, namun mereka tidak membentuk portofolio atas beta. Studi FF menjadi terkesan redundan dengan memasukkan beta sebagai variabel independen dengan memiliki kekuatan penjelas yang kecil atau tidak ada. Maka, kita bisa memisahkan antara model tiga faktor FF dan CAPM: jika CAPM menyatakan bahwa semua saham memiliki return sebesar risk-free rate “sebagai dasar” ditambah premi risiko pasar dikalikan dengan eksposur aset tersebut terhadap pasar, maka FF menyatakan bahwa semua saham memiliki return pasar „sebagai dasar’ ditambah atau dikurangi dengan elemen yang tergantung pada sensitivitas saham terhadap kinerja diferensial dari saham dengan SMB tinggi dan rendah, serta saham dengan nilai HML yang tinggi dan rendah. Dengan tetap memasukkan beta, maka model FF ini melanjutkan asumsi rasionalitas investor dan dapat dipandang sebagai penyempurnaan dari CAPM

BEYOND FF THREE-FACTOR MODEL





Rasionalitas return-risiko dari CAPM dan model tiga faktor FF telah mendorong banyaknya penelitian untuk menguji model dan mencatat ‘anomali’ ketika variabel baru ditambahkan untuk menjelaskan cross-section expost stock returns. Variabel baru bisa ditambahkan untuk memperluas model tiga faktor FF seperti momentum effect (Jegadeesh dan Titman, 1993), siklus bisnis (Chordia dan Shivakumar, 2002), internasional momentum (Griffin et al., 2003), dan winner vs loser stock (Heston dan Sadka, 2008).







Beberapa penelitian juga berusaha menggantikan variabel penjelas dalam model FF dengan variabel ekonomi yang tampaknya lebih natural bagi investor, misalnya dengan memasukkan term dan credit spread dari obligasi (Petkova 2006), real interest rate (Brennan et al., 2004), dan lain-lain. Amihud dan Mendelson (1986) mengaitkan return aset dengan likuiditas saham yang diukur dengan quoted bid-ask spread. Namun demikian, tetaplah sulit untuk menginterpretasikan variabel-variabel tersebut sebagai proksi dari faktor ‘risiko’.

KRITIKAN DEMPSEY 







Integritas dan rasionalitas pasar dalam konsep CAPM didirikan bukan pada kovarians return pasar dengan variabel ekonomi atau psikologis, atau dengan pertimbangan institusional pasar (atribut likuiditas), melainkan pada kemampuannya untuk memonitor dan menghargai risiko. Saat ini klaim terhadap model sudah bukan lagi tentang ‘asset pricing’ models dalam ranah risk-return melainkan menjadi ‘factors’ models.

Black mengatakan bahwa upaya untuk mengidentifikasi korelasi berbagai variabel dengan return aset sebagai bentuk dari data mining. Bahkan ketika kita gagal mengidentifikasi dan mengukur hubungan risk-return di pasar, paling tidak kita telah memperoleh penjelasan yang cukup rinci tentang korelasi dalam penetapan harga aset sepanjang sejarahnya.

SIMPULAN 





CAPM mengemukakan ide bahwa pasar adalah rasional dan menjadi subjek yang tepat untuk penelitian ilmah. Sayangnya, fakta yang ada tidak mendukung CAPM. Penbambahan variabel baru dalam menjelaskan hubungan antara risiko dan return merupakan salah satu bentuk data mining untuk mengkonfirmasi model faktor tertentu atau untuk mengkonfirmasi penyimpangan dari prediksi model sebagai anomali. Tanpa CAPM maka kita menilai bahwa harga saham secara umum merespon secara positif terhadap GN dan negatif terhadap BN, dengan sentimen pasar dan crowd psychology memainkan peran yang tidak sepele sehingga mampu memicu terjadinya boom dan bust.

SIMPULAN 





Dalam dunia non-CAPM, praktisi perlu memahami bagaimana fungsi pasar dalam kondisi ketidakseimbangan. Implikasi dari ketiadaan model ‘ilmiah’ tentang harga saham cukup besar. Perhitungan discount factor memerlukan model yang rasional agar bisa menilai perusahaan, menilai kelayakan proyek, penetapan harga yang wajar untuk regulated industries, dll. Bagi akademisi, ilmu yang tidak pasti menjadi lebih tidak pasti. Ultimately, however, we must seek to understand markets on their own terms and not on our own.