INDIKATOR MAKROEKONOMI DAN NILAI TUKAR DI ASIA: ANALISIS ERROR CORRECTION MODEL
Arfiana Rachel 2010-013-014 Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya, Jakarta
Abstrak Dalam penelitian ini akan dibahas mengenai indikator makroekonomi dan nilai tukar di Asia pada periode 1980M1 – 2012M9. Untuk itu akan diteliti apakah terdapat pengaruh dari berbagai indikator makroekonomi dalam periode sample serta perubahan struktural terhadap stabilitas nilai tukar di Asia. Penelitian ini menggunakan metode Error Correction Model. Pengujian yang dilakukan pada penelitian ini adalah uji stasioneritas data, uji kointegrasi, uji metode Error Correction Model, uji stabilitas menggunakan Cumulative Sum of Recursive Residual (CUSUM) dan CUSUM of Squares Test (CUSUMQ). Untuk menjelaskan fenomena perubahan struktural, dilakukan estimasi menggunakan dua variabel dummy, pada masa krisis keuangan Asia (1997M6-1998M12) dan krisis keuangan Global (2007M8-2009M3). Dari hasil estimasi tersebut menghasilkan adanya pengaruh yang signifikan pada variabel makroekonomi terhadap nilai tukar di Indonesia, Thailand, Korea, Malaysia, dan Singapura meskipun terdapat beberapa variabel makroekonomi ( tingkat inflasi di Thailand serta jumlah uang beredar di Malaysia dan Singapura ) yang tidak memberikan pengaruh signifikan.
1
2
I.Pendahuluan Pada umumnya, baik negara maju maupun negara berkembang sudah memiliki pasar keuangan. Pasar keuangan memegang peranan penting dalam perekonomian dengan menyalurkan dana dari rumah tangga, perusahaan, dan pemerintah yang telah menabung kelebihan dana kepada mereka yang mempunyai kekurangan dana (Mishkin, 2008:32). Salah satu bagian dari pasar keuangan adalah pasar valuta asing (foreign exchange market). Pasar valuta asing (foreign exchange market) merupakan pasar yang menjadi tempat untuk mentransfer satu mata uang negara asal ke dalam mata uang negara yang dituju sehingga menjadi alat dalam pergerakan dana antarnegara, serta membantu perdagangan internasional dan investasi. Dalam pasar valuta asing, terdapat instrumen keuangan paling penting, yaitu kurs, juga dikenal dengan nama nilai tukar atau foreign exchange rate yang merupakan harga dari mata uang satu negara dalam mata uang negara lainnya (Mishkin, 2008:7). Nilai tukar ditentukan di pasar valuta asing yang terbuka untuk berbagai jenis pembeli dan penjual yang akan melakukan transaksi nilai tukar. Transaksi yang dilakukan mengacu pada perubahan nilai tukar beberapa mata uang terhadap mata uang utama dunia lainnnya, seperti Dollar Amerika Serikat (USD), Yen Jepang (JPY), Euro (EUR), Poundsterling (GBP), dan lain-lain. Kinerja nilai tukar suatu mata uang sangat tergantung pada kondisi perekonomian masing-masing negara. Semakin baik perekonomian suatu negara maka semakin tinggi pula nilai tukar mata uangnya terhadap mata uang negara lain. Faktor utama yang mungkin berpengaruh besar terhadap pergerakan nilai tukar mata uang adalah faktor makroekonomi. Beberapa negara besar di Asia seperti Indonesia, Thailand, Korea, Malaysia, dan Singapura memiliki transaksi mata uang dengan tingkat volatilitas yang tinggi sehingga tidak memungkinkan volatilitas dari nilai tukar tersebut disebabkan oleh faktor makroekonomi yang sama. Dalam penelitian ini penulis akan melihat juga pengaruh dari indikator makroekonomi lainnya yang secara signifikan mempengaruhi nilai tukar di beberapa negara di Asia dengan menggunakan Error Correction Model. Hal ini terkait dengan hasil dari penelitian empiris yang menunjukkan bahwa dari setiap indikator makroekonomi mempunyai hasil yang berbeda-beda baik dalam hubungan
3
yang positif maupun negatif serta Error Corection Model dapat merepresentasikan hubungan yang dinamis dalam jangka panjang dan jangka pendek.
II.Landasan Teoritis Menurut Fabozzi dan Franco (1996) “an exchange rate is defined as the amount of one currency that can be exchange per unit of another currency, or the price of one currency in items of another currency”. Sedangkan menurut Adiningsih, et.al (1998) bahwa nilai tukar rupiah adalah harga rupiah terhadap mata uang negara lain. Jadi, nilai tukar rupiah merupakan nilai dari satu mata rupiah yang ditranslasikan ke dalam mata uang negara lain. Terdapat beberapa faktor yang mempengaruhi nilai tukar (foreign exchange rate) yang diperdagangkan di pasar valuta asing. Salah satunya adalah faktor eksternal yang berhubungan dengan kondisi makroekonomi. Menurut Mankiw (2012), makroekonomi merupakan hal yang penting bagi pertumbuhan perekonomian suatu negara karena kondisi makroekonomi mempengaruhi seluruh lapisan masyarakat. Faktor makroekonomi merupakan faktor yang berada di luar perusahaan tetapi mempengaruhi kenaikan dan penurunan kinerja perusahaan baik secara langsung maupun tidak langsung. Secara empiris, Pratiwi dan Mardanugraha (2010) dalam studinya berpendapat bahwa terdapat hubungan yang positif antara GDP dan nilai tukar. Su (2012) memiliki pendapat yang berbeda dari hasil penelitiannya bahwa dalam jangka panjang GDP memiliki hubungan yang negatif dan signifikan terhadap nilai tukar. Udoh, et.al (2012) dari hasil penelitiannya menunjukkan bahwa inflasi memiliki korelasi yang negatif dengan nilai tukar Bleaney (1996) dalam penelitiannya menemukan bahwa terdapat korelasi yang sangat positif antara inflasi dan nilai tukar. Mirchandani (2013) dari studinya juga menunjukkan adanya hubungan negatif antara tingkat suku bunga dengan nilai tukar. Asari, et.al (2011) dari hasil penelitiannya bahwa dalam jangka panjang tingkat suku bunga akan berpengaruh positif terhadap nilai tukar. Holod (2000) dalam hasil studinya bahwa jumlah uang beredar berhubungan positif dengan nilai tukar. Mahmood, et.al (2011) juga mengungkapkan hal yang sama bahwa foreign direct investment memiliki hubungan negatif dengan
4
nilai tukar. Kim dan Hirata (2010) dari hasil penelitiannya menunjukkan bahwa foreign direct investment memliki pengaruh yang positif terhadap nilai tukar dalam jangka panjang.
Model Penelitian Dalam penelitian ini penulis akan menggunakan metode kointegrasi yaitu metode koreksi kesalahan (Error Correction Model / ECM) yang pertama kali diperkenalkan oleh Engel dan Granger pada tahun 1987. Model jangka panjang nilai tukar: (1) Dimana, = Nilai tukar ;
= Gross Domestic Product Real ;
Tingkat suku bunga ;
= Jumlah uang beredar ;
= Tingkat inflasi ;
= Foreign Direct Investment ;
= Konstanta ;
= Parameter dari Gross domestic product real ;
dari tingkat inflasi ;
= Parameter dari tingkat suku bunga ;
jumlah uang beredar ;
=
= Parameter
= Parameter dari
= Parameter dari Foreign direct investment.
Sedangkan model penyesuaian jangka pendek atau yang disebut juga dengan model koreksi kesalahan (Error Correction Model) adalah: (2) Dimana, = = konstanta;
= parameter dari Error Correction Term (speed of adjustment);
= parameter dari perubahan Real Gross Domestic Product, perubahan Tingkat inflasi;
= parameter dari perubahan Tingkat suku bunga;
parameter dari perubahan Jumlah uang beredar; Foreign direct investment.
= parameter dari =
= parameter dari perubahan
5
III.Metodologi Penelitian Dalam penelitian ini menggunakan enam variabel, yaitu satu variabel terikat dan lima variabel bebas. Variabel terikat yaitu nilai tukar dari lima negara yang berbeda di Asia. Negara-negara tersebut adalah Indonesia, Thailand, Korea, Malaysia, dan Singapura.
Sedangkan,
variabel
bebas
yang
digunakan
adalah
variabel
makroekonomi seperti GDP riil, tingkat inflasi, tingkat suku bunga, jumlah uang beredar, dan foreign direct investment. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang berupa data time series (data runtun waktu). Data terdiri dari dari nilai tukar dari beberapa negara di Asia yaitu, Indonesia, Thailand, Korea, Malaysia, dan Singapura. Semua data nilai tukar ini dihitung dengan menggunakan rumus
untuk mendapatkan nilai tukar riil. Selain data
nilai tukar, data lain yang juga digunakan adalah data variabel makroekonomi seperti GDP riil, tingkat inflasi, tingkat suku bunga, jumlah uang beredar dalam arti luas (M2), dan foreign direct investment dari masing-masing negara. Data diperoleh dari berbagai sumber seperti, International Monetary Fund (IMF) melalui publikasi elektronik yang bersumber dari International Financial Statistics (IFS) dan World Bank. Semua data variabel merupakan data bulanan dalam periode 1980.M1 sampai 2012.M9 yang diperoleh dari proses interpolasi data karena ketidaktersediaan data. Proses interpolasi tersebut menggunakan cubic spline method dengan observasi terakhir yang disesuaikan dengan sumber data. Metode analisis data yang dilakukan dalam penelitian ini dimulai dengan uji stasioneritas dan uji kointegrasi, selanjutnya estimasi pada tahap Error Correction Model.
Model Estimasi Model ARDL (1,1) adalah sebagai berikut:
(3)
6
dan | |
Dengan asumsi
sebagai kondisi stabilitas model AR(1).
Persamaan (3) dapat ditulis dengan menggunakan lag operator menjadi:
[
]
(4)
Maka persamaan (4) dapat ditulis menjadi
(5) dimana, ;
; ;
;
;
Dengan menetapkan L = 1, maka Unrestricted long-run multiplier adalah ;
;
;
;
Dengan adanya kointegrasi antara
,
,
,
,
, dan
menunjukkan
bahwa meskipun variabel-variabel tersebut tidak stasioner secara individual, jika kombinasi linier dari variabel-variabel ini menghasilkan kondisi yang stasioner maka variabel-variabel ini dikatakan terkointegrasi, atau terdapat suatu hubungan jangka panjang
antara
variabel-variabel
tersebut.
Variabel-variabel
tersebut
akan
7
terkointegrasi jika hubungan variabel-variabel tersebut dalam jangka panjang akan mendekati atau mencapai kondisi ekuilibriumnya. Dengan demikian kondisi ekuilibrium dapat dituliskan sebagai berikut:
(6)
Kondisi ekuilibrium ini menunjukkan kondisi keseimbangan jangka panjang antar variabel dan belum menangkap adanya shock. Jadi relasi kointegrasi dapat ditulis sebagai berikut:
(7) Model ARDL (1,1) dalam persamaan (3) dapat diparameterisasi dengan mengurangi dari
kedua
sisi
persamaan
serta
menambah
dan
mengurangi
di sisi kanan persamaan sehingga diperoleh:
(8a) (
– )
(8b)
[ ] (8c)
8
Persamaan (8c) adalah model ARDL (1,1) dalam bentuk model ECM yang dispesifikasikan dengan variabel dalam first difference dan dengan equilibrium error (error-correction term). Model ini menunjukkan hubungan jangka panjang dan deviasi jangka pendek dari kondisi ekuilibrium. Perubahan dalam nilai tukar ( dipengaruhi
oleh
perubahan
(
variabel-variabel
eksogen
) dan koreksi equilibrium error periode sebelumnya
yang ditunjukkan oleh persamaan dalam tanda kurung patah. Equilibrium error tersebut merupakan variabel gangguan periode sebelumnya
, dengan kondisi stabilitas |
penyesuaian ditentukan oleh parameter maka
). Kecepatan
. Bila
mendekati
|
maka terjadi penyesuaian
cepat ke tingkat ekuilibrium, dan sebaliknya terjadi jika
mendekati nol
menunjukkan penyesuain yang lambat. Equilibrium error bernilai positif pada
artinya variabel
berada di
atas nilai ekuilibrium dimana terdapat kointegrasi antara variabel-variabel dan
sehingga respon koreksi yang akan terjadi adalah
turun di periode berikutnya: artinya variabel
akan
. Sebaliknya, jika equilibrium error negatif pada
berada di bawah nilai ekuilibriumnya sehingga respon
koreksi yang akan terjadi adalah
akan meningkat pada periode berikutnya:
.
Model ECM dalam persamaan (8c) dapat juga ditulis sebagai:
[ ] (9)
Estimasi Error Correction Model tersebut dapat dilakukan dengan prosedur dua langkah Engle dan Granger (1987). Langkah pertama adalah mengestimasi hubungan kointegrasi dengan regresi Ordinary Least Squares (OLS):
9
(10)
Langkah kedua, residual OLS ( ) yang diperoleh dari langkah pertama kemudian diambil lag satu periode lalu disubstitusikan ke persamaan (9) sebagai error correction term, sehingga model ECM menjadi:
(11)
Dimana,
Estimasi dengan Variabel Dummy Untuk menjelaskan kejadian-kejadian struktural pada perekonomian, maka dimasukkan variabel dummy untuk menspesifikasikan model nilai tukar. Variabel dummy yang digunakan bertujuan untuk menjelaskan periode kejadian ekonomi yang disebabkan
karena
adanya
perubahan
struktural
sehingga
diduga
dapat
mempengaruhi model penelitian. Dua variabel dummy yang dirancang untuk menjelaskan krisis keuangan Asia dan Global: D1 : 0 = Untuk periode lainnya 1 = Untuk periode 1997M6 – 1998M12 D2 : 0 = Untuk periode lainnya 1 = Untuk periode 2007M8 – 2009M3 Variabel D1 menjelaskan krisis keuangan Asia pada periode 1997-1998 dan variabel D2 menjelaskan krisis keuangan global pada periode 2007-2009. Estimasi yang digunakan dengan variabel dummy, yaitu intercept dummy.
10
Variabel dummy disubstitusi ke dalam persamaan jangka panjang (1): (12)
Variabel dummy disubstitusi ke dalam persamaan penyesuaian jangka pendek (2):
(13)
IV.Analisis dan Pembahasan Analisis Data Penelitian ini menggunakan satu variabel terikat yaitu nilai tukar ( ) dan lima variabel bebas yaitu GDP riil ( jumlah uang beredar (
), tingkat inflasi (
), tingkat suku bunga (
), dan foreign direct investment (
),
). Variabel-variabel
tersebut menggunakan data bulanan dalam periode 1980.M1 sampai 2012.M9 yang diperoleh dari International Financial Statistic (IFS) – International Monetary Fund (IMF). Pengujian dilakukan dengan tahapan pengujian stasioneritas, uji kointegrasi, dan estimasi error correction model. Tabel 1. Estimasi Koefisien jangka panjang dan jangka pendek model nilai tukar periode 1980M1 – 2012M9 Negara
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
Estimated Long-run coefficients on exchange rate
Indonesia
Adjusted R Thailand
2
HPTRENDX1I
-0.889309
0.160683
-5.534542
0.0000*
LNX2I
2.304894
0.061863
37.25781
0.0000*
X3I
0.013781
0.000787
17.50729
0.0000*
LNX4I
-0.090373
0.013644
-6.623597
0.0000*
HPTRENDX5I
-0.085123
0.021475
-3.963912
0.0001*
C
5.596157
0.303404
18.44460
0.0000*
0.989428 HPTRENDX1T LNX2T
-0.427455 0.046437
0.066761 1.307223
-6.402732 0.035523
0.0000* 0.9717
X3T
-0.005222
0.002023
-2.581462
0.0102*
11
Adjusted R2
Korea
Adjusted R2
Malaysia
Adjusted R2
Singapura
Adjusted R
2
LNX4T
0.128503
0.012755
10.07484
0.0000*
HPTRENDX5T
0.300554
0.025172
11.93980
0.0000*
C
-2.382498
0.338562
-7.037112
0.0000*
HPTRENDX1K
-2.667983
0.195766
-13.62846
0.0000*
LNX2K
2.453664
1.182758
2.074528
0.0387**
X3K
-0.018630
0.001933
-9.640133
0.0000*
LNX4K
1.288675
0.082262
15.66547
0.0000*
HPTRENDX5K
-0.107894
0.012856
-8.392795
0.0000*
C
3.831666
0.142012
26.98121
0.0000*
X1M
-0.012487
0.001179
-10.59319
0.0000*
X2M
0.020444
0.003528
5.795263
0.0000*
X3M
-0.008681
0.003065
-2.832073
0.0049*
LNX4M LNX5M C 0.684821
0.127606 -0.041795 -0.322510
0.048530 0.008615 0.356531
2.629403 -4.851586 -0.904576
0.0089* 0.0000* 0.3663
X1S
0.007666
0.000735
10.43488
0.0000*
X2S X3S LNX4S LNX5S
-0.030802 -0.009225 0.029532 -0.129924
0.002443 0.004401 0.037704 0.017753
-12.60735 -2.096409 0.783269 -7.318605
0.0000* 0.0367** 0.4339 0.0000*
C
6.687203
0.326596
20.47547
0.0000*
0.741364
0.864255
0.832127
Error-Correction representation for the ARDL (1,1) model of exchange rate
Indonesia
D(HPTRENDX1I)
-3.709043
1.721975
-2.153946
0.0319**
D(LNX2I)
1.989031
0.256081
7.767206
0.0000*
D(X3I)
0.001388
0.000712
1.951064
0.0518***
D(LNX4I)
0.012251
0.013381
0.915589
0.3605
D(HPTRENDX5I)
0.025180
0.104847
0.240163
0.8103
ECT1(-1)
-0.046172
0.017839
-2.588270
0.0100*
12
Adjusted R
2
Thailand
Adjusted R
2
Korea
Adjusted R2
Malaysia
Adjusted R
Singapura
2
C 0.184518
0.011575
0.008197
1.412198
0.1587
D(HPTRENDX1T)
-1.426978
0.446660
-3.194774
0.0015*
D(LNX2T)
0.411416
0.172259
2.388364
0.0174*
D(X3T)
0.002501
0.000838
2.982396
0.0030*
D(LNX4T)
-0.000235
0.004092
-0.057455
0.9542
D(HPTRENDX5T)
0.112494
0.064501
1.744063
0.0819***
ECT2(-1)
-0.013238
0.008770
-1.509409
0.1320
C 0.050923
0.006617
0.002266
2.920092
0.0037*
D(HPTRENDX1K)
-2.625016
0.819944
-3.201458
0.0015*
D(LNX2K)
0.949102
0.221428
4.286279
0.0000*
D(X3K)
0.010928
0.001497
7.299074
0.0000*
D(LNX4K)
0.281221
0.127777
2.200878
0.0283**
D(HPTRENDX5K)
0.115980
0.051203
2.265099
0.0241**
ECT3(-1)
-0.018318
0.011468
-1.597306
0.1110
C
0.011194
0.003978
2.813942
0.0051*
D(X1M)
0.001031
0.001116
0.923752
0.3562
D(X2M)
0.008633
0.002834
3.045844
0.0025*
D(X3M)
0.000243
0.001028
0.236147
0.8134
D(LNX4M)
0.182303
0.072606
2.510851
0.0125*
D(LNX5M)
-0.005859
0.008126
-0.721015
0.4713
ECT4(-1)
0.001511
0.009896
0.152633
0.8788
C
-0.003234
0.001373
-2.356072
0.0190**
0.031059 D(X1S)
-0.000530
0.001562
-0.339349
0.7345
D(X2S)
-0.003478
0.002700
-1.287749
0.1986
D(X3S)
0.010443
0.002081
5.017991
0.0000*
D(LNX4S)
-0.073966
0.095457
-0.774856
0.4389
0.194902
13
Adjusted R
2
D(LNX5S)
-0.060092
0.024961
-2.407457
0.0165**
ECT5(-1)
-0.009226
0.010279
-0.897518
0.3700
C
-3.39E-05
0.001563
-0.021671
0.9827
0.069035
Catatan: *99% significance, **95% significance, ***90% significance
Dalam jangka panjang dapat dilihat bahwa GDP riil secara signifikan negatif mempengaruhi nilai tukar di Indonesia, Thailand, Korea, dan Malaysia. Namun, secara signifikan positif mempengaruhi nilai tukar di Singapura. Tingkat inflasi secara signifikan positif mempengaruhi nilai tukar di Indonesia, Korea, dan Malaysia. Akan tetapi, secara signifikan negatif mempengaruhi nilai tukar di Singapura. tingkat suku bunga secara signifikan negatif mempengaruhi nilai tukar di Thailand, Korea, Malaysia, dan Singapura, secara signifikan positif mempengaruhi nilai tukar di Indonesia. Jumlah uang beredar secara signifikan positif mempengaruhi nilai tukar di Thailand, Korea, dan Malaysia, secara signifikan negatif mempengaruhi nilai tukar di Indonesia. Foreign direct investment secara signifikan negatif mempengaruhi nilai tukar di Indonesia, Korea, Malaysia, dan Singapura. Namun, signifikan positif mempengaruhi nilai tukar di Thailand. Berdasarkan estimasi error correction model bahwa Indonesia memiliki koefisien ECT yang signifikan sebesar 0.046172. Hal ini menunjukkan besaran koefisien ECT negatif sehingga proses penyesuaian nilai tukar untuk kembali ke kondisi ekuilibrium cukup lambat (slow convergence) karena nilai koefisien mendekati nol. Sedangkan, besaran koefisien ECT untuk Thailand (-0.013238), Korea (-0.018318), Singapura (-0.009226) serta Malaysia yang memiliki koefisien ECT positif (0.001511) dan tidak signifikan. Hal ini menunjukkan bahwa model dari error correction model dari negara-negara tersebut menjadi tidak tepat untuk diestimasi lebih lanjut.
14
Tabel 2. Estimasi Koefisien jangka panjang dan jangka pendek model nilai tukar dengan dua variabel dummy periode 1980M1 – 2012M9 Negara
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
Estimated Long-run coefficients on exchange rate with 2 intercept dummies
Indonesia
Adjusted R
2
Thailand
Adjusted R
2
Korea
Adjusted R Malaysia
2
HPTRENDX1I
-1.038770
0.171866
-6.044052
0.0000*
LNX2I X3I
2.359976 0.012211
0.065618 0.001498
35.96546 8.152692
0.0000* 0.0000*
LNX4I
-0.094079
0.013818
-6.808536
0.0000*
HPTRENDX5I
-0.067535
0.022247
-3.035662
0.0026*
D1
0.084965
0.077447
1.097073
0.2733
D2
-0.112120
0.042060
-2.665741
0.0080*
C 0.989593 HPTRENDX1T
5.728474
0.326410
17.54995
0.0000*
-0.364578
0.059959
-6.080462
0.0000*
LNX2T
-0.078417
1.165950
-0.067256
0.9464
X3T LNX4T
-0.017115 0.104369
0.002223 0.011855
-7.699842 8.803866
0.0000* 0.0000*
HPTRENDX5T
0.243538
0.023496
10.36491
0.0000*
D1
0.367661
0.039477
9.313271
0.0000*
D2
-0.080703
0.031811
-2.536971
0.0116*
C
-1.141025
0.339199
-3.363882
0.0008*
HPTRENDX1K
-1.973349
0.197209
-10.00638
0.0000*
LNX2K
2.385270
1.086107
2.196166
0.0287**
X3K
-0.024984
0.001924
-12.98661
0.0000*
LNX4K
0.999185
0.082953
12.04524
0.0000*
HPTRENDX5K
-0.104954
0.012096
-8.676864
0.0000*
D1
0.302363
0.035671
8.476514
0.0000*
D2
-0.043016
0.029584
-1.454051
0.1467***
C 0.885541
4.614776
0.159123
29.00126
0.0000*
X1M
-0.011659
0.001091
-10.68303
0.0000*
0.794327
15
Adjusted R2
Singapura
Adjusted R
2
X2M
0.024076
0.003299
7.297040
0.0000*
X3M
-0.019955
0.003120
-6.396320
0.0000*
LNX4M LNX5M D1
0.019125 -0.032278 0.220418
0.047208 0.008116 0.026042
0.405130 -3.976984 8.463862
0.6856 0.0001* 0.0000*
D2 C 0.732951
-0.003904 0.479473
0.023703 0.343549
-0.164702 1.395647
0.8693 0.1636
X1S
0.008675
0.000797
10.88290
0.0000*
X2S X3S LNX4S
-0.032663 -0.012753 0.017955
0.002497 0.004696 0.038082
-13.07992 -2.715904 0.471498
0.0000* 0.0069* 0.6376
LNX5S
-0.134695
0.017704
-7.608278
0.0000*
D1
0.070283
0.030341
2.316439
0.0211**
D2
-0.060071
0.028517
-2.106510
0.0358**
C
7.044015
0.347033
20.29783
0.0000*
0.835589
Error-Correction representation for the ARDL (1,1) model of exchange rate with 2 intercept dummies
Indonesia
Adjusted R2
Thailand
D(HPTRENDX1I)
-3.618339
1.722021
-2.101216
0.0363**
D(LNX2I)
1.990868
0.255998
7.776880
0.0000*
D(X3I)
0.001357
0.000709
1.913750
0.0564***
D(LNX4I)
0.012107
0.013379
0.904934
0.3661
D(HPTRENDX5I)
0.019191
0.104996
0.182775
0.8551
ECT01(-1)
-0.047221
0.017968
-2.628040
0.0089*
C
0.011248
0.008200
1.371658
0.1710
D(HPTRENDX1T)
-1.410761
0.431388
-3.270285
0.0012*
D(LNX2T)
0.405165
0.171694
2.359809
0.0188**
D(X3T)
0.002397
0.000838
2.860703
0.0045*
D(LNX4T)
-4.04E-05
0.004069
-0.009924
0.9921
D(HPTRENDX5T)
0.098941
0.063860
1.549329
0.1221***
0.184949
16
Adjusted R2
Korea
Adjusted R2
Malaysia
Adjusted R2
Singapura
Adjusted R2
ECT02(-1)
-0.021163
0.009538
-2.218788
0.0271**
C
0.006695
0.002231
3.000668
0.0029*
D(HPTRENDX1K)
-2.403711
0.797751
-3.013111
0.0028*
D(LNX2K)
0.949073
0.221687
4.281132
0.0000*
D(X3K)
0.010915
0.001513
7.214901
0.0000*
D(LNX4K)
0.268699
0.127646
2.105039
0.0359**
D(HPTRENDX5K)
0.103481
0.050123
2.064552
0.0396**
ECT03(-1)
-0.015570
0.012112
-1.285451
0.1994
C
0.010459
0.003927
2.663237
0.0081*
D(X1M)
0.000577
0.001101
0.523629
0.6008
D(X2M)
0.008723
0.002817
3.097063
0.0021*
D(X3M)
3.82E-05
0.001027
0.037187
0.9704
D(LNX4M)
0.184480
0.072242
2.553654
0.0110*
D(LNX5M)
-0.006554
0.008066
-0.812521
0.4170
ECT04(-1)
-0.021335
0.010658
-2.001827
0.0460**
C
-0.003129
0.001365
-2.291334
0.0225**
0.040983 D(X1S)
-0.000601
0.001562
-0.384501
0.7008
D(X2S)
-0.003637
0.002694
-1.349930
0.1778
D(X3S)
0.010363
0.002080
4.981141
0.0000*
D(LNX4S)
-0.081689
0.095665
-0.853905
0.3937
D(LNX5S)
-0.062214
0.025043
-2.484310
0.0134*
ECT05(-1)
-0.013352
0.010518
-1.269479
0.2050
C
0.000104
0.001567
0.066251
0.9472
0.057377
0.193025
0.070976
Catatan: *99% significance, **95% significance, ***90% significance
17
Hasil estimasi koefisien dari variabel D1 (1997M6-1998M12) pada periode krisis keuangan Asia menunjukkan hampir semuanya signifikan dari masing-masing negara, kecuali negara Indonesia. Hal ini menunjukkan bahwa perubahan dari krisis keuangan Asia menyebabkan kenaikan pada nilai tukar di Thailand sebesar 37%, Korea sebesar 30%, Malaysia sebesar 22%, dan Singapura sebesar 7% dibandingkan pada masa tidak terjadi krisis. Begitupun juga dengan koefisien dari variabel D2 (2007M8-2009M3) pada periode krisis keuangan Global menunjukkan hasil yang signifikan, kecuali negara Malaysia. Dimana, perubahan dalam krisis keuangan Global menyebabkan penurunan dalam nilai tukar di Indonesia sebesar 11%, Thailand sebesar 8%, Korea sebesar 4%, Singapura sebesar 6% dibandingkan dengan masa tidak terjadi krisis. Hasil estimasi dengan dua variabel dummy menghasilkan nilai Adjusted R2 yang mengalami peningkatan dari persamaan tanpa variabel dummy. Besaran koefisien ECT dalam penyesuaian jangka pendek untuk negara Indonesia, Thailand, dan Malaysi bernilai negatif dan signifikan. Hal ini menunjukkan adanya derajat penyesuaian ke arah ekuilibrium yang bersifat lambat. Sedangkan, untuk negara Korea dan Singapura memiliki koefisien ECT yang negatif tetapi tidak signifikan. V.Kesimpulan Berdasarkan rumusan masalah pada penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa dalam jangka panjang variabel makroekonomi ini berpengaruh signfikan terhadap nilai tukar di setiap negara-negara Asia (Indonesia, Thailand, Korea, Malaysia, dan Singapura). Variabel GDP riil menunjukkan adanya pengaruh yang terdapat pengaruh positif yang signifikan terhadap nilai tukar di Singapura dan terdapat pengaruh negatif yang signifikan terhadap nilai tukar di negara Indonesia, Thailand, Korea, dan Malaysia Variabel tingkat inflasi menunjukkan adanya pengaruh positif yang signifikan terhadap nilai tukar di Indonesia, Korea, dan Malaysia (kecuali variabel tingkat inflasi di Thailand yang tidak memberikan pengaruh karena probabilitasnya yang tidak signifikan) dan secara signifikan negatif mempengaruhi nilai tukar di Singapura. Hasil estimasi dalam jangka panjang menunjukkan tingkat suku bunga secara signifikan negatif mempengaruhi nilai tukar di Thailand, Korea,
18
Malaysia, dan Singapura dan terdapat pengaruh yang signifikan positif pada nilai tukar di Indonesia. Jumlah uang beredar secara signifikan positif memberikan pengaruh terhadap nilai tukar di Thailand, Korea, dan Malaysia (kecuali variabel jumlah uang beredar di Singapura yang tidak memberikan pengaruh terhadap nilai tukar karena probabilitasnya yang tidak signifikan) dan memberikan pengaruh signifikan negatif pada nilai tukar di Indonesia. Foreign direct investment memberikan pengaruh yang signifikan negatif terhadap nilai tukar di Indonesia, Korea, Malaysia, dan Singapura. Metode Error Correction Model dengan pendekatan ARDL (1,1) menghasilkan nilai koefisien error correction term yang signifikan dengan besaran koefisien ECT di Indonesia, Thailand, dan Korea bernilai negatif yang menunjukkan tingkat kecepatan penyesuaian yang lambat (slow convergence) untuk kembali ke kondisi ekuilibrium, sedangkan di Malaysia memiliki besaran koefisien ECT yang bernilai positif sehingga menunjukkan tingkat penyesuaian yang cukup cepat untuk kembali ke kondisi ekuilibrium. Dalam penelitian ini juga dilakukan estimasi menggunakan dua variabel dummy, pada masa krisis keuangan Asia (1997M6-1998M12) dan krisis keuangan Global (2007M82009M3). Pada negara Indonesia dan Korea, menunjukkan semua variabel (GDP riil, tingkat inflasi, tingkat suku bunga, jumlah uang beredar, dan foreign direct investment) memiliki pengaruh yang signifikan terhadap nilai tukar serta menunjukkan tanda yang diharapkan sesuai dengan teori dalam jangka panjang. Dengan demikian, stabilitas nilai tukar dipengaruhi oleh perubahan struktural yang terjadi dalam perekonomian, seperti krisis keuangan Asia dan krisis keuangan Global. Oleh karena itu, implikasi dari perubahan kebijakan ekonomi dari setiap negara-negara di Asia bahwa adanya kejadian-kejadian struktural pada ekonomi global yang dapat mempengaruhi stabilitas nilai tukar.
19
DAFTAR RUJUKAN
Adiningsih, S., et al.(1998). Perangkat dan Teknik Analisis Investasi di Pasar Modal Indonesia (edisi pertama). Jakarta: Bursa Efek Jakarta. Anonim. Foreign exchange market. Retrieved Sept http://en.wikipedia.org/wiki/Foreign_exchange_market/. ______. Exchange rate. Retrieved http://en.wikipedia.org/wiki/Exchange_rate/.
Sept
19,
19,
2013,
2013,
______. Forex trading adalah-asia trade FX. Retrieved Sept 23, 2013, http://Asiatradefx.com/forex-trading-adalah/. ______.Foreign Direct Investment. Retrieved Oct http://en.wikipedia.org/wiki/Foreign_direct_investment/.
13,
2013,
______.Gross Domestic Product. Retrieved Oct http://en.wikipedia.org/wiki/Gross_domestic_product/.
13,
2013,
Asari, F.F.A.H., Baharuddin, N.S., Jusoh, N., Mohamad, Z., Shamsudin, N., & Jusoff, K. (2011). A Vector Error Correction Model (VECM) Approach in Explaining the Relationship Between Interest Rate and Inflation Towards Exchange Rate Volatility in Malaysia. World Applied Sciences Journal, 12, 4956. Bank for International Settlements. (2013). Foreign exchange turnover in April 2013: preliminary global results. Triennial Central Bank Survey. Bleaney, M & Fielding, D. (2002). Exchange Rate Regimes, Inflation and Output Volatility in Developing Countries. Journal of development economics. 68, 233-245. Branson, Wm.H. (1981). Macroeconomic Determinants of Real Exchange Rates. Economic Outlook, 29(59). Campa, J.M. (1993). Entry by Foreign Firms in the United States under Rate Uncertainty. Review of Economics and Statistics. 75, 614-622.
Exchange
Cho, D & West, K.D. (2003). Interest Rates and Exchange Rates in the Philippine, and Thai Exchange Rate Crises. National Bureau of Research.
Korean, Economic
20
Danmola, R.A. (2013). The Impact of Exchange Rate Volatility on the Macroeconomic Variables in Nigeria. European Scientific Journal, 9(7). Engle, R.F dan Granger. C.W.J. (1987). Cointegration and error correction: representation, estimation, and testing. Econometrica, 55, 251-276. Fabozzi, F.J & Franco, M. (1996). Capital Market (2nd ed.). Upper Saddle River, N.J.: Pearson Prentice Hall. Froot, K & Stein, J. (1991). Exchange Rates and Foreign Direct Investment: An Imperfect Capital Markets Approach. Quarterly Journal of Economics. 196, 11911218. Holod, D. (2000). The Relationship Between Price Level, Money Supply, and Exchange Rate in Ukraine. National University of Kiev-Mohyla Academy. Kim, N.T & Hirata, J. (2010). Determinants of exchange rate arrangements in East Asia and lessons for Vietnam. Lee-Lee, C & Hui-Boon, T. (2007). Macroeconomic Factors of Exchange Rate Volatility Evidence from four neighbouring ASEAN economies. Studies Economics and Finance, 24(4), 266-285.
in
Levin, J.H. (1997). Money Supply Growth and Exchange Rate Dynamics. Journal of Economic Integration. 12(3), 344-358. Mahmood, I., Ehsanullah, M., & Ahmed, H. (2011). Exchange Rate Volatility & Macroeconomic Variables in Pakistan. Business Management Dynamics Journal, 1(2), 11-22. Mankiw, N. Gregory. (2012). Principles Of Economics (6th ed.). Cengage Learning Asia. Mirchandani, Anita. (2013). Analysis of Macroeconomic Determinants of Exchange Rate Volatility in India. International Journal of Economics and Financial Issues, 3(1), 172-179. Mishkin, F.S. (2008). The Economics of Money, Banking, and Financial (8th ed.). Upper Saddle River, N.J. : Pearson Education, Inc.
Markets
21
Nucu, A.E. (2011). The Relationship between Exchange Rate and Key Macroeconomic Indicators. Case Study: Romania. The Romanian Economic Journal, 14(41). Oladi, R.H.B dan Chau, N. (2008). Multinational Corporations and Export Quality. Journal of Economic Behavior & Organization. 65(1), 147-155. Parveen, S., Khan, A.Q., & Ismail, M. (2012). Analysis of The Factors Affecting Exchange Rate Variability in Pakistan. Academic Research International, 2(3). Pratiwi, Q.S dan Mardanugraha, E. (2010). Exchange Rate System and Macroeconomic Stability in Indonesia. Depok: Faculty of Economic University of Indonesia. Samsul, M. (2006). Pasar Modal Dan Manajemen Portofolio. Erlangga: Jakarta. Su, C.W. (2012). The Relationship between Exchange Rate and Variables in China. Original Scientific Paper, 30, 33 56.
Macroeconomic
Simon W.L.S. (1997). Is There Life Outside the ERM? An Evaluation of the Effects of Sterling's Devaluation on the UK Economy. International Journal of Finance and Economics, 2,199-216. Tabas, H.M., Mirzaeenezhad, M.R., & Mohammadi, T. (2012). The Effect of the Real Effective Exchange Rate Fluctuations on Macro-Economic Indicators (Gross Domestic Product (GDP), Inflation and Money Supply). Interdisciplinary Journal of Contemporary Research in Business, 4(6). Udoh, E.J., Akpan, S.B., John, D.E., & Patrick, I.V. (2012). Cointegration between Exchange Rate Volatility and Key Macroeconomic Fundamentals: Evidence from Nigeria. Scientific Research, 3, 846 855.
