RPS minggu 5 · 2x50 menit
Capital Asset Pricing Model (CAPM) Derivasi Sharpe-Lintner, Beta, dan Security Market Line Hari ini kita masuk salah satu model paling penting dan paling banyak dipakai dalam praktik keuangan: CAPM atau Capital Asset Pricing Model yang dikembangkan William Sharpe 1964 dan John Lintner 1965. Setelah Markowitz 1952 menunjukkan efficient frontier, Sharpe dan Lintner bertanya: apa yang terjadi kalau semua investor rasional memilih portofolio di frontier? Jawabannya elegan — semua investor akan memegang kombinasi aset bebas risika dan satu portofolio berisiko yang sama, yaitu portofolio pasar. Dari keseimbangan ini, mereka menurunkan rumus yang menjadi tulang punggung estimasi cost of equity di seluruh dunia: E(R) sama dengan Rf plus beta dikali market risk premium. CAPM adalah model standar industri yang dipakai dalam capital budgeting perusahaan, valuasi DCF, dan evaluasi kinerja portofolio. Hari ini kita akan menurunkan CAPM, menghitung beta dari regresi, dan menerapkannya untuk mengestimasi return disyaratkan saham BEI. Peta Pembelajaran Hari Ini Sub-CPMK 5: menurunkan dan menerapkan CAPM (Re = Rf + β×MRP) untuk mengestimasi return disyaratkan saham IDX. Empat indikator capaian yang harus Anda kuasai sebelum meninggalkan kelas.
Asumsi CAPM (Sharpe 1964) & derivasi dari efficient frontier Portfolio pasar (M) — satu-satunya portofolio berisiko yang rasional dipegang Beta: definisi, interpretasi (β<1, =1, >1), estimasi via regresi OLS Security Market Line (SML): E(R_i) = Rf + β_i × MRP Alpha sebagai excess return vs SML — under/overvalued Estimasi ERP untuk pasar Indonesia; persiapan P6 APT & multi-factor Posisi dalam alur: jembatan dari efficient frontier (P4) menuju evaluasi kinerja (P13) — CAPM memberi benchmark return teoritis untuk mengukur alpha.
Empat hal yang harus Anda kuasai hari ini. Pertama, menjelaskan asumsi CAPM dan implikasinya. Kedua, menghitung beta saham dari regresi return saham terhadap return pasar. Ketiga, menerapkan persamaan SML untuk mengestimasi return disyaratkan saham BEI. Keempat, membedakan alpha (excess return) dari return CAPM yang diharapkan. Kalau di akhir kuliah Anda dapat menghitung beta BBCA dari data regresi dan mengestimasi return disyaratkan BBCA menggunakan SML, Anda menguasai inti CAPM yang dipakai seluruh industri keuangan. Mengapa CAPM Adalah Terobosan Sharpe-Lintner Markowitz 1952 menunjukkan frontier; Sharpe 1964 dan Lintner 1965 menunjukkan apa yang terjadi saat semua investor rasional memilih di frontier — semua memegang portofolio pasar yang sama.
Nobel Ekonomi 1990
Sharpe
Bersama Markowitz & Miller — untuk CAPM
Standar Industri Global
Cost of Equity
CAPM = acuan utama dalam capital budgeting & valuasi DCF
Pertanyaan pemantik: jika semua investor memegang portofolio pasar yang sama, mengapa masih ada perdagangan? Jawaban: asumsi CAPM tidak sepenuhnya terpenuhi di realitas.
CAPM adalah salah satu model paling berpengaruh dalam sejarah keuangan modern. Sebelum CAPM, tidak ada kerangka teoritis yang menjelaskan berapa return yang seharusnya dituntut investor dari suatu saham. Sharpe 1964 dan Lintner 1965 secara independen menurunkan CAPM dari kerangka Markowitz dengan menambahkan asumsi keseimbangan pasar. Hasilnya: persamaan elegan yang menghubungkan return disyaratkan dengan risiko sistematis (beta). CAPM menjadi standar industri global untuk estimasi cost of equity dalam capital budgeting perusahaan — setiap proyek investasi dinilai dengan hurdle rate yang menggunakan CAPM. Bahkan model alternatif seperti Fama-French three-factor yang akan kita pelajari di P6 adalah ekstensi CAPM, bukan penggantian. Pertanyaan pemantik memunculkan paradoks CAPM: kalau semua investor memegang portofolio pasar, tidak ada perdagangan karena tidak ada disagreement. Realitas: investor memiliki ekspektasi heterogen, informasi asimetris, dan keterbatasan yang melanggar asumsi CAPM — inilah mengapa pasar tetap likuid dengan perdagangan aktif. Bagian 1 · 1/4
Asumsi & Derivasi CAPM
Diskusi kelas: CAPM mengasumsikan semua investor memiliki ekspektasi homogen. Mengapa asumsi ini penting dan kapan melanggar realitas?
Blok ini menurunkan CAPM dari asumsi dasar. Pertanyaan diskusi memancing debat tentang asumsi ekspektasi homogen — semua investor memiliki informasi dan analisis yang sama sehingga mengharapkan distribusi return yang sama. Asumsi ini penting karena memungkinkan keseimbangan pasar yang deterministik; tanpa itu, tidak ada satu portofolio pasar yang unik. Realitas: investor memiliki ekspektasi heterogen karena akses informasi, keahlian analisis, dan model prediksi berbeda — itulah mengapa ada perdagangan. CAPM tetap memberi kerangka normatif yang berguna meskipun asumsinya tidak sepenuhnya terpenuhi. Asumsi CAPM (Sharpe 1964) Empat asumsi CAPM (adaptasi Sharpe, 1964): (1) Investor aversif risiko & mengoptimasi mean-variance; (2) Ekspektasi homogen — semua investor memiliki informasi & prediksi sama; (3) Pasar sempurna — tanpa pajak, biaya transaksi, atau batas short-selling; (4) Aset bebas risiko tersedia untuk dipinjam & dipinjamkan pada rate Rf.
1. Mean-Variance
Investor rasional mengoptimasi return & risiko
2. Ekspektasi Homogen
Semua setuju mean, σ, ρ → satu frontier bersama
3 & 4. Pasar Sempurna + Rf
Tanpa friksi; aset bebas risiko likuid
Asumsi kuat ini memungkinkan derivasi tertutup CAPM — tetapi juga menjadi sumber keterbatasan empirisnya.
Empat asumsi CAPM ini adalah pondasi matematis yang memungkinkan derivasi tertutup persamaan elegan. Asumsi pertama mean-variance mengikuti Markowitz — investor hanya peduli pada expected return dan varians. Asumsi kedua ekspektasi homogen adalah yang paling kuat dan paling sering melanggar realitas: semua investor diasumsikan memiliki informasi dan prediksi yang sama tentang mean, σ, dan ρ semua aset, sehingga mereka semua melihat efficient frontier yang sama. Asumsi ketiga pasar sempurna — tanpa pajak, biaya transaksi, atau batas short-selling — menghilangkan friksi. Asumsi keempat aset bebas risiko tersedia untuk dipinjam dan dipinjamkan pada rate Rf yang sama memungkinkan Capital Market Line. Kombinasi asumsi ini menghasilkan keseimbangan pasar yang deterministik di mana semua investor memegang kombinasi aset bebas risiko dan satu portofolio berisiko yang sama. Keterbatasan empiris CAPM sebagian besar berasal dari pelanggaran asumsi ini — akan kita bahas di P7 evaluasi kinerja empiris CAPM. Derivasi: dari Frontier ke Pasar Derivasi CAPM mengikuti empat langkah logis dari efficient frontier ke persamaan SML.
Langkah Logika Hasil 1. Efficient frontier Markowitz: investor rasional pilih titik di frontier (P4) Set investasi efisien 2. Capital Market Line (CML) Tambah aset Rf → tangency portfolio M pada frontier Garis dari Rf menyentuh frontier di M 3. Semua pegang M Ekspektasi homogen → semua investor pegang portofolio berisiko yang sama M = portofolio pasar (value-weighted) 4. SML turunan Identifikasi risiko sistematis aset individual via kovarians dengan M E(R_i) = Rf + β_i × [E(R_m) − Rf]
Derivasi CAPM mengikuti empat langkah logis yang menggabungkan Markowitz dengan asumsi keseimbangan. Langkah 1 mengambil efficient frontier Markowitz yang sudah kita pelajari di P4. Langkah 2 menambahkan aset bebas risiko Rf yang memungkinkan investor meminjam dan meminjamkan — ini menciptakan Capital Market Line atau CML yaitu garis dari Rf yang menyentuh efficient frontier di satu titik disebut tangency portfolio M. Karena CML berada di kiri-atas frontier kecuali di titik M, semua investor rasional akan memilih kombinasi Rf dan M, bukan titik lain di frontier. Langkah 3 menggunakan asumsi ekspektasi homogen — karena semua investor melihat frontier yang sama, mereka semua memegang portofolio berisiko yang sama yaitu M; karena M adalah agregat dari semua portofolio investor, M harus sama dengan portofolio pasar yaitu semua aset berisiko dengan bobot value-weighted (kapitalisasi pasar). Langkah 4 menurunkan SML dengan menganalisis risiko sistematis aset individual — kovarians return saham dengan return pasar menjadi ukuran risiko yang dihargai, ternormalisasi sebagai beta. Portfolio Pasar (Market Portfolio) Market portfolio M adalah satu-satunya portofolio berisiko yang rasional dipegang dalam keseimbangan CAPM.
Risiko (σ) → Return Efficient frontier Rf (aset bebas risiko, σ=0) CML (Capital Market Line) M (market portfolio) tangency point CML menyentuh frontier di M → semua investor pegang kombinasi Rf & M Market portfolio berisi semua aset berisiko dengan bobot kapitalisasi pasar — saham, obligasi, properti, manusia.
Diagram ini menggambarkan derivasi market portfolio. Efficient frontier dari P4 digambar sebagai kurva peluru. Aset bebas risika Rf berada di sumbu vertikal dengan σ nol. Capital Market Line atau CML adalah garis dari Rf yang menyentuh efficient frontier di satu titik M — disebut tangency portfolio. CML berada di kiri-atas frontier kecuali di titik M, sehingga setiap portofolio di frontier (kecuali M) didominasi oleh kombinasi Rf dan M. Implikasi: semua investor rasional akan memegang kombinasi Rf dan M dengan proporsi berbeda sesuai toleransi risiko — investor konservatif lebih banyak Rf, agresif lebih banyak M. Karena semua investor memegang portofolio berisiko yang sama yaitu M, dan M adalah agregat semua portofolio investor, M harus sama dengan portofolio pasar — semua aset berisiko di dunia dengan bobot sesuai kapitalisasi pasar. Inilah konsep market portfolio yang dalam praktik diaproksimasi dengan indeks pasar luas seperti IHSG untuk ekuitas domestik. CAPM kemudian menurunkan SML untuk return disyaratkan aset individual. Hitung dari Nol: Beta Saham dari Regresi Skenario: Hasil regresi return saham XYZ terhadap return IHSG: kovarians Cov(r_XYZ, r_IHSG) = 0,04; varians return IHSG σ²_m = 0,025. Hitung beta.
Langkah Perhitungan Nilai 1. Rumus beta β = Cov(r_i, r_m) ÷ σ²_m — 2. Substitusi β = 0,04 ÷ 0,025 1,60 3. Interpretasi β > 1 → saham agresif Naik/turun 60% lebih dari IHSG
Kesimpulan
β = 1,60
Saham XYZ agresif — jika IHSG naik 10%, ekspektasi XYZ naik 16%; jika IHSG turun 10%, XYZ turun 16%
Hitungan ini menunjukkan estimasi beta dari hasil regresi paling sederhana. Beta adalah kovarians return saham dengan return pasar dibagi varians return pasar. Dengan kovarians 0,04 dan varians pasar 0,025, beta XYZ sama dengan 1,6. Interpretasi: beta lebih besar dari satu berarti saham agresif — bergerak 60 persen lebih dari pasar. Jika IHSG naik 10 persen, ekspektasi XYZ naik 16 persen; jika IHSG turun 10 persen, XYZ turun 16 persen. Beta 1,6 berarti XYZ lebih berisiko dari pasar sehingga investor menuntut return lebih tinggi sebagai kompensasi. Implikasi praktis: saham siklikal seperti perbankan dan properti biasanya memiliki beta lebih besar dari satu karena sensitif terhadap siklus ekonomi; saham defensif seperti utilities dan consumer staples biasanya beta kurang dari satu karena relatif stabil terhadap siklus. Untuk pekerjaan rumah: unduh data return saham BEI favorit Anda dan IHSG 60 bulan dari BEI atau Yahoo Finance, lakukan regresi di Excel atau Python, dan hitung beta aktual. Bagian 2 · 2/4
Beta sebagai Ukuran Risiko
Diskusi kelas: dua saham dengan σ total sama tetapi beta berbeda; mana lebih berisiko bagi investor terdiversifikasi?
Pertanyaan ini adalah inti dari pesan CAPM. Jawaban: bagi investor terdiversifikasi, saham dengan beta lebih tinggi lebih berisiko karena risiko tidak sistematis sudah dihilangkan via diversifikasi. Yang tersisa adalah risiko sistematis yang diukur beta. Inilah mengapa CAPM menyatakan pasar hanya menghargai risiko sistematis — risiko tidak sistematis tidak mendapat kompensasi karena dapat dihilangkan gratis. Definisi Beta (β) Beta adalah koefisien regresi return saham terhadap return pasar — ukuran risiko sistematis relatif pasar.
β_i = Cov(r_i, r_m) ÷ σ²_m Atau: β_i = ρ_im × (σ_i ÷ σ_m) β pasar = 1,0; β Rf = 0 β mengukur risiko sistematis (non-diversifiable) Risiko tidak sistematis tidak masuk β (sudah terdiversi) Hanya β yang dihargai CAPM β_i = Cov(r_i, r_m) ÷ σ²_m
Beta adalah inti dari CAPM sebagai ukuran risiko. Definisi formal: beta saham i adalah kovarians return saham dengan return pasar dibagi varians return pasar. Secara intuitif: seberapa sensitif return saham terhadap pergerakan pasar. Beta dapat juga ditulis sebagai korelasi saham-pasar dikali rasio σ saham terhadap σ pasar — ini menunjukkan beta bergantung pada dua komponen: korelasi dengan pasar dan volatilitas relatif. Beta pasar adalah 1,0 by definition (kovarians pasar dengan dirinya sendiri adalah variansnya). Beta aset bebas risika adalah nol karena kovarians dengan pasar apa pun adalah nol. Yang penting dipahami: beta mengukur risiko sistematis saja — risiko yang tidak dapat dihilangkan via diversifikasi karena berasal dari kovarians dengan pasar. Risiko tidak sistematis (idiosinkratik) tidak masuk ke beta karena dianggap telah dihilangkan oleh investor rasional yang mendiversifikasi. Inilah mengapa CAPM hanya menghargai beta, bukan σ total — pasar tidak akan membayar kompensasi untuk risiko yang bisa dihindari gratis. Interpretasi Beta (β<1, =1, >1) Tiga kategori beta dengan profil risiko-return berbeda.
Bergerak kurang dari pasar Contoh: utilities, consumer staples BEI: TLKM (~0,7), INDF (~0,8) — ilustratif Bergerak sama dengan pasar Indeks pasar secara definisi β = 1 Cocok untuk strategi passive indeks Bergerak lebih dari pasar Contoh: perbankan, properti, tech BEI: BBRI (~1,3), BMRI (~1,2) — ilustratif Saham beta tinggi naik lebih cepat di bull market, jatuh lebih dalam di bear market — amplifikasi siklus pasar.
Tiga kategori beta menggambarkan profil risiko berbeda. Saham defensif dengan beta kurang dari satu bergerak kurang dari pasar — ketika IHSG naik 10 persen, saham defensif mungkin naik 7 persen; ketika IHSG turun 10 persen, saham defensif turun 7 persen. Contoh klasik di BEI adalah TLKM sekitar 0,7 dan INDF sekitar 0,8 — ilustratif, verifikasi dengan data regresi terbaru. Saham neutral dengan beta sekitar satu bergerak sebanding dengan pasar — indeks IHSG secara definisi memiliki beta satu. Saham agresif dengan beta lebih besar dari satu bergerak lebih dari pasar — perbankan BBRI sekitar 1,3 dan BMRI sekitar 1,2 karena sensitif terhadap siklus kredit dan suku bunga. Implikasi praktis: investor yang ingin exposure lebih besar dari pasar dapat menambah saham beta tinggi; investor yang ingin lindung terhadap volatilitas pasar dapat menambah saham beta rendah. Beta bukan statis — dapat berubah seiring struktur keuangan perusahaan, siklus bisnis, dan perubahan leverage. Estimasi beta terbaik menggunakan data rolling 5 tahun dan disesuaikan (adjusted beta) menuju 1. Estimasi Beta: Regresi OLS Beta diestimasi via regresi least squares return saham terhadap return pasar.
r_i = α + β·r_m + ε Data: return saham vs IHSG, 60 bulan Slope β = Cov(r_i, r_m) ÷ σ²_m Intercept α = abnormal return (Jensen) R² = proporsi variansi dijelaskan pasar R² tinggi → saham bergerak dengan pasar R² rendah → banyak risiko idiosinkratik Praktik standar: regresi 60 bulan, return bulanan, return pasar = IHSG; adjust beta menuju 1 (Bloomberg: β_adj = 0,67·β + 0,33·1).
Estimasi beta dalam praktik dilakukan via regresi ordinary least squares return saham terhadap return pasar. Model: r_i sama dengan intercept alpha plus beta dikali r_m plus error epsilon. Slope regresi adalah beta yang kita cari. Intercept alpha adalah abnormal return rata-rata — jika signifikan positif, saham menghasilkan return lebih tinggi dari prediksi CAPM (akan kita dalami sebagai Jensen alpha di P13). R-kuadrat regresi mengukur proporsi variansi return saham yang dijelaskan oleh pasar — R-kuadrat tinggi berarti saham bergerak sangat dengan pasar (sedikit risiko idiosinkratik), R-kuadrat rendah berarti banyak risiko idiosinkratik yang tidak dijelaskan pasar. Praktik standar industri seperti Bloomberg: regresi 60 bulan return bulanan saham terhadap indeks pasar, lalu adjust beta menuju satu dengan formula 0,67 dikali beta estimasi plus 0,33 dikali satu. Adjustment ini didasarkan pada temuan empiris bahwa beta saham cenderung mean-reverting menuju satu seiring waktu. Sebagai manajer investasi, Anda perlu memahami keterbatasan estimasi beta — window temporal, pilihan indeks pasar, dan adjustment. Hitung dari Nol & Eksplorasi: Return Disyaratkan Saham BEI Skenario: Estimasi return disyaratkan saham BBCA dengan CAPM. Asumsi: Rf = 6% (yield SBN 10 tahun), ERP Indonesia = 7%, β_BBCA = 1,1.
Eksplorasi widget CAPM di bawah — ubah beta, Rf, dan ERP untuk melihat return disyaratkan berubah secara real-time.
Langkah Perhitungan Nilai 1. Rumus SML E(R_i) = Rf + β_i × [E(R_m) − Rf] — 2. Substitusi BBCA 6% + 1,1 × (7%) 6% + 7,7% 3. Hasil E(R_BBCA) 13,7% per tahun
Hitungan ini menerapkan SML untuk mengestimasi return disyaratkan BBCA. Dengan Rf 6 persen (aproksimasi yield SBN 10 tahun saat ini), ERP Indonesia 7 persen, dan beta BBCA 1,1, return disyaratkan BBCA adalah 13,7 persen per tahun. Artinya, investor rasional seharusnya menuntut minimal 13,7 persen return dari BBCA sebagai kompensasi atas risiko sistematisnya. Jika proyeksi return BBCA lebih rendah dari 13,7 persen, saham overvalued (jual); jika lebih tinggi, undervalued (beli). Widget CAPM di atas memungkinkan Anda mengeksplorasi bagaimana return disyaratkan berubah saat beta, Rf, atau ERP diubah. Coba beberapa skenario: bandingkan BBCA (β 1,1) dengan TLKM (β 0,7) — TLKM harusnya menuntut return lebih rendah karena risiko sistematis lebih rendah. Untuk pekerjaan rumah: estimasi beta saham BEI favorit Anda dari regresi data historis, lalu hitung return disyaratkan dengan widget ini dan bandingkan dengan proyeksi return Anda sendiri. Bagian 3 · 3/4
Security Market Line (SML)
Diskusi kelas: saham dengan return aktual di atas SML — under atau overvalued? Mengapa disebut "alpha"?
Blok ini memformalkan SML dan konsep alpha. Pertanyaan diskusi memancing jawaban: saham dengan return aktual di atas SML undervalued karena memberi return lebih tinggi dari yang seharusnya berdasarkan risiko sistematisnya. Selisih positif ini disebut alpha — excess return yang merupakan dasar evaluasi kinerja manajer investasi. Alpha positif berarti manajer mengalahkan pasar setelah disesuaikan risiko sistematis; alpha negatif berarti underperform. Akan kita dalami formal sebagai Jensen alpha di P13. SML: E(R_i) = Rf + β_i × MRP Security Market Line adalah grafik CAPM — hubungan linear antara beta dan return disyaratkan.
Beta (β) → E(R) Rf (β=0) SML (slope = MRP) β=1 (pasar), E(R_m) β=0,7 defensif β=1,3 agresif Di keseimbangan, semua aset berada di SML — return sebanding β E(R_i) = Rf + β_i × [E(R_m) − Rf]
Security Market Line atau SML adalah grafik CAPM. Sumbu horizontal beta, sumbu vertikal expected return. Garis lurus dari titik Rf di sumbu vertikal (beta nol) dengan slope market risk premium MRP. Titik beta sama dengan satu pada garis memberi return E(R_m) yaitu return pasar. Saham defensif dengan beta 0,7 berada di kiri bawah garis dengan return lebih rendah; saham agresif dengan beta 1,3 berada di kanan-atas dengan return lebih tinggi. Pesan kunci SML: di keseimbangan, semua aset harus berada di garis SML — return disyaratkan sebanding dengan beta. Tidak ada aset di atas SML karena investor akan beli sampai harganya naik dan return turun ke SML; tidak ada aset di bawah SML karena investor akan jual sampai harganya turun dan return naik ke SML. Dalam praktik, saham dapat sementara menyimpang dari SML karena informasi baru, anomali pasar, atau inefisiensi — penyimpangan ini disebut alpha yang akan kita bahas slide berikutnya. Alpha: Under/Overvalued vs SML Penyimpangan return aktual dari SML disebut alpha — dasar evaluasi kinerja portofolio.
Return aktual > CAPM Saham di atas SML Sinyal beli Return aktual = CAPM Saham tepat di SML Harga wajar Return aktual < CAPM Saham di bawah SML Sinyal jual Alpha adalah dasar evaluasi manajer investasi (P13) — manajer unggul jika konsisten menghasilkan alpha positif setelah disesuaikan risiko sistematis.
Alpha adalah konsep sentral dalam evaluasi kinerja investasi yang akan kita dalami formal sebagai Jensen alpha di P13. Alpha positif berarti saham menghasilkan return lebih tinggi dari yang diprediksi CAPM berdasarkan risiko sistematisnya — di atas SML — dianggap undervalued karena investor mendapat kompensasi lebih dari yang seharusnya untuk risiko yang ditanggung. Alpha nol berarti tepat di SML — harga wajar sesuai CAPM. Alpha negatif berarti return lebih rendah dari CAPM — di bawah SML — dianggap overvalued. Implikasi untuk evaluasi manajer investasi: manajer dianggap unggul jika konsisten menghasilkan alpha positif setelah disesuaikan risiko sistematis. Tetapi peringatan penting: alpha positif konsisten sangat sulit dicapai menurut efficient market hypothesis yang akan kita bahas di P7 — kebanyakan alpha positif sesungguhnya adalah kompensasi atas risiko yang tidak ditangkap CAPM (misalnya size atau value factor, Fama-French P6), bukan keahlian murni. Ini adalah debat sentral dalam akademik keuangan dan praktik industri. Studi Kasus: Beta Saham BEI (BBCA, BBRI, TLKM) Tiga saham blue chip BEI dengan profil beta berbeda menggambarkan spektrum risiko sistematis.
Saham Sektor β estimasi (ilustratif) Profil E(R) CAPM (Rf=6, ERP=7%) BBCA Perbankan ~1,1 Agresif moderat 6 + 1,1×7 = 13,7% BBRI Perbankan ~1,3 Agresif 6 + 1,3×7 = 15,1% TLKM Telekomunikasi ~0,7 Defensif 6 + 0,7×7 = 10,9%
Profil risiko sistematis berbeda — BBCA & BBRI agresif (siklus perbankan), TLKM defensif (cash flow stabil). Beta verifikasi dengan regresi data terbaru.
Studi kasus ini menunjukkan spektrum beta di tiga saham blue chip BEI. BBCA dengan beta estimasi 1,1 adalah agresif moderat — lebih berisiko dari pasar karena sensitif terhadap siklus perbankan dan suku bunga; return disyaratkan CAPM 13,7 persen. BBRI dengan beta 1,3 lebih agresif lagi karena eksposur ke segmen UMKM yang lebih siklikal; return disyaratkan 15,1 persen. TLKM dengan beta 0,7 adalah defensif — cash flow telekomunikasi relatif stabil terhadap siklus ekonomi; return disyaratkan hanya 10,9 persen. Implikasi praktis: investor konservatif yang ingin lindung terhadap volatilitas pasar dapat menambah TLKM; investor agresif yang ingin exposure lebih tinggi dapat menambah BBRI. Penting dicatat: angka beta ilustratif dan dapat berubah seiring waktu — verifikasi dengan regresi data 60 bulan terakhir dari BEI atau Yahoo Finance. Selain itu, beta historis bukan prediktor sempurna beta masa depan, terutama untuk perusahaan yang mengalami perubahan struktur (misalnya ekspansi atau restrukturisusi). Bagian 4 · 4/4
Estimasi ERP & Aplikasi
Diskusi kelas: bagaimana mengestimasi Equity Risk Premium untuk pasar Indonesia? Pendekatan historical vs implied?
Blok penutup ini membahas estimasi ERP yang merupakan input kunci CAPM. Pertanyaan diskusi memunculkan dua pendekatan utama: historical ERP yang menghitung rata-rata return IHSG dikurangi SBN 10 tahun selama 10-20 tahun terakhir, dan implied ERP yang menghitung premium tersirat dari harga pasar saham dan ekspektasi laba (Damodaran). Keduanya punya kelebihan dan kekurangan — historical stabil tetapi backward-looking, implied responsif tetapi sensitif terhadap asumsi. Estimasi ERP untuk Pasar Indonesia ERP adalah input kunci CAPM — dua pendekatan utama memberi estimasi berbeda.
Rata-rata (IHSG − SBN 10y) selama 10–20 tahun Stabil tetapi backward-looking Sensitif terhadap window temporal ERP tersirat dari harga pasar & ekspektasi laba Forward-looking, responsif pasar Sensitif terhadap asumsi pertumbuhan ERP Indonesia ~6–8% (ilustratif; Damodaran annual survey — bervariasi per tahun & metode). Verifikasi dengan sumber terkini untuk aplikasi praktis.
Estimasi ERP adalah salah satu keputusan paling material dalam aplikasi CAPM karena perubahan ERP langsung mengubah return disyaratkan semua saham. Dua pendekatan utama. Pertama, historical ERP: rata-rata selisih return IHSG dan yield SBN 10 tahun selama 10-20 tahun terakhir. Pendekatan ini stabil tetapi backward-looking — asumsinya ERP masa lalu adalah estimator baik ERP masa depan, yang bisa salah jika struktur pasar berubah. Kedua, implied ERP yang dikembangkan Aswath Damodaran dari NYU: ERP tersirat dari harga agregat pasar saham dan ekspektasi arus kas laba perusahaan. Pendekatan ini forward-looking dan responsif terhadap kondisi pasar terkini, tetapi sensitif terhadap asumsi pertumbuhan laba. ERP Indonesia berdasarkan survey Damodaran tahunan biasanya berkisar 6-8 persen — ilustratif, dapat berubah signifikan per tahun. Verifikasi dengan damodaran.online untuk data terbaru sebelum aplikasi praktis. Sebagai manajer investasi, Anda perlu mampu menjelaskan asumsi ERP yang Anda pakai dan sensitivitas hasil terhadap asumsi tersebut. Ringkasan Kunci Pertemuan 5 CAPM
E(R) = Rf + β × MRP — return sebanding risiko sistematis
Beta
β = Cov(r_i, r_m) ÷ σ²_m — ukuran risiko sistematis relatif pasar
SML
Garis keseimbangan pasar — semua saham di SML; alpha = deviasi
Bawa tiga lensa ini sebelum APT & multi-factor model P6 — kritik & ekstensi CAPM.
Persiapan P6: baca BKM bab 8; baca Ross (1976) APT & Fama-French (1993) three-factor model. Pertanyaan: mengapa CAPM empiris sering gagal? Apa factor tambahan yang diprediksi APT?
Sebagai penutup, tiga pesan kunci yang akan menjadi dasar seluruh evaluasi kinerja dan valuasi. Pertama, CAPM memberi persamaan elegan: expected return sama dengan risk-free rate plus beta dikali market risk premium. Kedua, beta adalah ukuran risiko sistematis — pasar hanya menghargai risiko yang tidak dapat dihindari via diversifikasi. Ketiga, SML adalah garis keseimbangan — di pasar efisien, semua saham berada di SML; penyimpangan disebut alpha yang menjadi dasar evaluasi kinerja. Sampai jumpa di P6 di mana kita akan mempelajari APT atau Arbitrage Pricing Theory dan model multi-faktor Fama-French yang merupakan kritik sekaligus ekstensi CAPM — menjawab pertanyaan mengapa CAPM empiris sering gagal dan factor tambahan apa yang menjelaskan return saham. 📖 Baca juga: Capm Cost Of Equity — penjelasan mendalam dan contoh numerik.