RPS minggu 7 · 2x50 menit
Kinerja Empiris CAPM Alokasi Aset Praktis: Bukti Fama-MacBeth, Roll Critique, Aplikasi Hari ini kita masuk pertemuan penting yang menjembatani teori CAPM dengan praktik. Setelah mempelajari CAPM P5 dan multi-faktor P6, sekarang kita mengevaluasi: apakah CAPM benar secara empiris? Jawabannya nuanced — bukti empiris sejak 1970-an konsisten menunjukkan CAPM tidak sepenuhnya valid, tetapi CAPM tetap menjadi standar estimasi cost of equity di seluruh dunia. Kita akan memahami temuan Fama-MacBeth 1973, kritik Roll 1977 tentang proxy market portfolio, dan implikasi praktis untuk alokasi aset. Pertanyaan kunci hari ini: kalau CAPM tidak sepenuhnya valid, mengapa tetap dipakai luas? Jawabannya: kesederhanaan, familiaritas, dan ketiadaan model alternatif yang unggul jelas. Sebagai manajer investasi, Anda perlu memahami baik kekuatan maupun keterbatasan CAPM untuk menggunakannya secara kritis. Peta Pembelajaran Hari Ini Sub-CPMK 7: mengevaluasi bukti empiris kesahihan CAPM dan menerapkannya pada keputusan alokasi aset praktis. Empat indikator capaian yang harus Anda kuasai.
Bukti empiris CAPM: Fama-MacBeth 1973, Black-Jensen-Scholes 1972 Temuan utama: SML empiris lebih datar dari prediksi CAPM Kritik Roll 1977: proxy market portfolio & implikasi testability Alokasi aset praktis berbasis CAPM — strategis vs taktis Studi kasus: alokasi dana pensiun RI Kapan pakai CAPM vs FF/Carhart; persiapan P8 (active vs passive) Posisi dalam alur: evaluasi kritis CAPM sebelum membahas active vs passive management P8 dan portfolio performance evaluation P13.
Empat hal yang harus Anda kuasai hari ini. Pertama, menjelaskan bukti empiris CAPM dari Fama-MacBeth dan Black-Jensen-Scholes. Kedua, menjelaskan kritik Roll 1977 tentang proxy market portfolio. Ketiga, menerapkan CAPM untuk keputusan alokasi aset praktis. Keempat, menjelaskan kapan memakai CAPM vs model alternatif. Kalau di akhir kuliah Anda bisa menjelaskan mengapa CAPM tetap dipakai meski bukti empiris mixed, Anda menguasai inti evaluasi kritis model. Mengapa CAPM Masih Dipakai Meski Empiris Mixed CAPM bukti empiris tidak sepenuhnya valid tetapi tetap standar industri — paradox yang harus dipahami.
Penyebab CAPM Tetap Dipakai
3 Alasan
Kesederhanaan, familiaritas luas, tidak ada alternatif unggul jelas
Bukti Empiris
Mixed
SML empiris lebih datar dari prediksi; anomali size/value/momentum
Pertanyaan pemantik: kalau CAPM salah secara empiris, mengapa konsultan valuasi dan CFO masih memakainya untuk cost of equity?
Paradox CAPM: bukti empiris sejak 1970-an konsisten menunjukkan CAPM tidak sepenuhnya valid, tetapi CAPM tetap menjadi standar estimasi cost of equity di seluruh dunia. Tiga alasan utama. Pertama, kesederhanaan: CAPM hanya memerlukan estimasi beta, Rf, dan ERP — mudah diimplementasikan dan dikomunikasikan. Kedua, familiaritas luas: regulator, konsultan, dan CFO semua familiar dengan CAPM; peralihan ke model alternatif memerlukan edukasi mahal. Ketiga, tidak ada model alternatif yang unggul jelas: Fama-French dan APT punya kelemahan sendiri seperti data mining dan ketidakpastian faktor. Sebagai manajer investasi, Anda perlu memahami baik kekuatan CAPM (kesederhanaan) maupun keterbatasannya (bukti empiris mixed) untuk menggunakannya secara kritis. Strategi terbaik: pakai CAPM sebagai dasar, lalu sensitivitas dengan model alternatif untuk robust check. Bagian 1 · 1/4
Bukti Empiris CAPM
Diskusi kelas: bagaimana cara menguji apakah CAPM valid secara empiris? Apa yang harus kita amati di data?
Blok ini membahas bukti empiris CAPM. Pertanyaan diskusi memancing kerangka test CAPM: kalau CAPM benar, plot return rata-rata saham vs beta harus membentuk garis lurus dengan intercept Rf dan slope market risk premium; dan R-kuadrat regresi harus tinggi. Hasil empiris: garis lurus ya, tetapi lebih datar dari prediksi (slope lebih rendah) dan intercept lebih tinggi dari Rf — yang menyiratkan saham beta rendah menghasilkan return lebih tinggi dari prediksi dan sebaliknya. Ini disebut "SML too flat" anomaly. Tes Fama-MacBeth 1973 Fama-MacBeth (1973) menguji CAPM dua tahap: (1) estimasi beta tiap saham dari regresi time-series; (2) regresi cross-section return rata-rata vs beta untuk uji apakah hubungan linear & slope = MRP. (adaptasi BKM bab 9)
Tahap 1: Estimasi β
Regresi time-series return saham vs pasar
Tahap 2: Cross-section
Regresi return rata-rata vs beta
Hasil
Hubungan positif β-return, tetapi lebih datar dari prediksi CAPM
Hasil Fama-MacBeth konsisten dengan CAPM secara kualitatif (β-return positif) tetapi tidak kuantitatif (slope terlalu rendah).
Metode Fama-MacBeth 1973 adalah standar emas untuk menguji CAPM dan model asset pricing lain. Dua tahap: tahap 1, estimasi beta setiap saham dari regresi time-series return saham terhadap return pasar selama periode estimasi. Tahap 2, regresi cross-section return rata-rata saham terhadap beta untuk menguji apakah hubungan linear dengan slope sama dengan market risk premium. Hasil Fama-MacBeth dengan data NYSE 1946-1955: hubungan beta-return positif secara statistik signifikan — konsisten dengan CAPM secara kualitatif. Tetapi slope empiris lebih rendah dari prediksi CAPM (SML lebih datar) dan intercept lebih tinggi dari Rf — saham beta rendah menghasilkan return lebih tinggi dari prediksi, sebaliknya. Implikasi: CAPM tidak sepenuhnya valid secara kuantitatif meski arah hubungan benar. Temuan ini yang memotivasi pengembangan model multi-faktor Fama-French. Black-Jensen-Scholes 1972 Studi BJS 1972 dengan data NYSE 1931-1965 menemukan pola SML lebih datar dari prediksi CAPM.
Temuan Prediksi CAPM Hasil Empiris BJS Intercept SML Rf (return bebas risiko) Lebih tinggi dari Rf Slope SML E(R_m) − Rf (market risk premium) Lebih rendah dari MRP Saham β rendah Return rendah sesuai CAPM Return lebih tinggi dari prediksi Saham β tinggi Return tinggi sesuai CAPM Return lebih rendah dari prediksi
Studi Black-Jensen-Scholes 1972 adalah salah satu tes CAPM paling berpengaruh. Dengan data NYSE 1931-1965 selama 35 tahun, BJS membentuk 10 portofolio desil berdasarkan beta dan menguji apakah return rata-rata portofolio vs beta sesuai prediksi CAPM. Hasil: hubungan beta-return positif (konsisten CAPM arahnya), tetapi SML empiris lebih datar dari prediksi — intercept lebih tinggi dari Rf dan slope lebih rendah dari MRP. Implikasi penting: saham dengan beta rendah menghasilkan return lebih tinggi dari prediksi CAPM (terlalu murah menurut CAPM), sebaliknya saham beta tinggi menghasilkan return lebih rendah dari prediksi (terlalu mahal). Interpretasi: investor meminta return lebih tinggi dari Rf untuk aset "zero beta" karena ada risiko lain yang tidak ditangkap CAPM; dan meminta return lebih rendah dari prediksi untuk saham beta tinggi karena leverage constraint. Pola "SML too flat" ini konsisten di banyak pasar dan periode, menjadi bukti utama bahwa CAPM tidak sepenuhnya valid. Hasil Empiris: SML Lebih Datar dari Prediksi Visualisasi temuan BJS — CAPM memprediksi garis curam, empiris lebih datar.
Beta (β) → Return Rf SML prediksi CAPM (curam) SML empiris (lebih datar) β rendah: empiris > prediksi β tinggi: empiris < prediksi Pola "SML too flat" — bukti utama CAPM tidak sepenuhnya valid (BJS 1972) Saham defensif (β rendah) mengalahkan prediksi CAPM; saham agresif (β tinggi) underperform.
Diagram ini menggambarkan temuan empiris kunci BJS. Garis gelap adalah prediksi CAPM: SML curam dari Rf dengan slope MRP. Garis putus-putus adalah SML empiris: lebih datar dengan intercept lebih tinggi dari Rf dan slope lebih rendah dari MRP. Implikasi: untuk saham beta rendah, return aktual lebih tinggi dari yang diprediksi CAPM — investor memperoleh kompensasi lebih dari yang seharusnya menurut CAPM. Sebaliknya untuk saham beta tinggi, return aktual lebih rendah dari prediksi CAPM — investor tidak memperoleh kompensasi penuh yang diprediksi CAPM untuk risiko sistematis tinggi. Interpretasi populer: ada faktor risiko lain yang tidak ditangkap beta (misalnya likuiditas, distress) yang menjelaskan excess return saham beta rendah; dan ada leverage constraint yang membatasi investor meminjam untuk beli saham beta tinggi sehingga harga naik dan return turun. Pola "SML too flat" ini menjadi motivasi utama pengembangan model multi-faktor Fama-French yang menambahkan size dan value. Hitung dari Nol: Estimasi SML Empiris BEI Skenario: Ambil 5 saham BEI (BBCA, BBRI, TLKM, UNVR, ADRO). Estimasi β masing-masing dari regresi 60 bulan vs IHSG. Hitung return rata-rata. Plot dan bandingkan dengan prediksi CAPM.
Saham β estimasi Prediksi CAPM (Rf=6, ERP=7) Return aktual (5thn, ilustratif) Selisih TLKM 0,7 10,9% ~11,8%/thn +0,9% (β rendah mengalahkan) UNVR 0,8 11,6% ~12,2%/thn +0,6% (β rendah mengalahkan) BBCA 1,1 13,7% ~13,2%/thn −0,5% (β tinggi underperform) BBRI 1,3 15,1% ~14,0%/thn −1,1% (β tinggi underperform) ADRO 1,4 15,8% ~14,5%/thn −1,3% (β tinggi underperform)
Kesimpulan
Pola "SML too flat"
Saham β rendah (TLKM, UNVR) mengalahkan prediksi; β tinggi (BBRI, ADRO) underperform — konsisten dengan BJS 1972 (angka ilustratif)
Hitungan ini menggambarkan pola "SML too flat" di BEI secara ilustratif. Lima saham dengan beta berbeda: TLKM (β 0,7), UNVR (0,8), BBCA (1,1), BBRI (1,3), ADRO (1,4). Prediksi CAPM memberi return disyaratkan 10,9 sampai 15,8 persen. Tetapi return aktual ilustratif 5 tahun menunjukkan pola berbeda: saham beta rendah TLKM dan UNVR menghasilkan return sedikit lebih tinggi dari prediksi CAPM; sebaliknya saham beta tinggi BBRI dan ADRO menghasilkan return lebih rendah dari prediksi. Pola ini konsisten dengan BJS 1972 — SML empiris lebih datar dari prediksi CAPM. Penting dicatat: angka ilustratif untuk tujuan pembelajaran; verifikasi dengan regresi data aktual BEI 60 bulan untuk hasil empiris yang valid. Implikasi praktis: investor yang ingin outperform CAPM dapat fokus pada saham beta rendah defensif; tetapi peringatan, pola ini dapat berubah per periode dan bukan strategi arbitrage bebas risiko. Bagian 2 · 2/4
Kritik Roll 1977
Diskusi kelas: untuk menguji CAPM, kita perlu return market portfolio sejati (semua aset termasuk real estate, manusia). Bagaimana ini memengaruhi validitas tes CAPM?
Blok ini membahas kritik fundamental Roll 1977 yang mempertanyakan apakah CAPM benar-benar testable. Pertanyaan diskusi memancing masalah inti: market portfolio sejati CAPM mencakup SEMUA aset termasuk real estate, properti, bahkan human capital. Tidak ada proxy (IHSG, S&P 500) yang mewakili ini. Roll berargumen: karena kita tidak bisa observasi market portfolio sejati, kita tidak bisa benar-benar menguji CAPM — kegagalan CAPM dalam tes empiris mungkin karena proxy salah, bukan teori CAPM salah. Ini disebut Roll critique atau joint hypothesis problem. Roll Critique: Proxy Market Portfolio Kritik Roll 1977: tes CAPM sebenarnya menguji apakah proxy market portfolio efisien, bukan CAPM itu sendiri.
Market portfolio CAPM = semua aset (saham, obligasi, properti, manusia) Tidak ada proxy (IHSG, S&P 500) mewakili ini Tes CAPM uji efisiensi proxy, bukan CAPM CAPM benar & proxy tepat → tes valid CAPM benar & proxy salah → tes salah Tidak bisa membedakan dua skenario Implikasi: kegagalan CAPM dalam tes empiris mungkin karena proxy market portfolio salah, bukan teori CAPM salah — tidak bisa dipastikan.
Kritik Roll 1977 adalah serangan fundamental pada metodologi tes CAPM. Intinya: market portfolio CAPM secara teori mencakup SEMUA aset di dunia — saham, obligasi, properti, real estate, bahkan human capital. Tidak ada proxy praktis (IHSG untuk ekuitas domestik, S&P 500 untuk US, MSCI World untuk global) yang mewakili ini secara komprehensif. Konsekuensi: tes CAPM yang kita lakukan sebenarnya menguji apakah proxy market portfolio (misalnya IHSG) adalah mean-variance efficient — bukan menguji CAPM itu sendiri. Kalau proxy tidak efficient (yang biasanya terjadi), kita tidak bisa membedakan apakah CAPM salah atau proxy yang salah — ini disebut joint hypothesis problem. Implikasi: kegagalan CAPM dalam tes empiris mungkin karena proxy market portfolio tidak tepat, bukan teori CAPM salah. Roll critique membuat tes CAPM secara fundamental ambigu — kita tidak pernah benar-benar menguji CAPM murni. Dalam praktik, kritik Roll diterima sebagai keterbatasan metodologis, tetapi CAPM tetap dipakai dengan proxy market portfolio karena tidak ada alternatif yang lebih baik. Implikasi: CAPM Tidak Testable? Roll critique menimbulkan pertanyaan fundamental: apakah CAPM benar-benar dapat diuji secara empiris?
CAPM tetap memberi kerangka praktis Proxy market (IHSG) cukup baik untuk aplikasi Kesalahan estimasi kecil vs manfaat kesederhanaan CAPM tidak pernah benar-benar diuji Bukti empiris mungkin menyesatkan Aplikasi CAPM mungkin berbasis asumsi tidak terverifikasi Konsensus akademik: Roll critique valid secara metodologis tetapi CAPM tetap dipakai karena kesederhanaan dan ketiadaan alternatif yang lebih baik.
Roll critique menimbulkan pertanyaan fundamental: apakah CAPM benar-benar dapat diuji secara empiris? Posisi optimis: CAPM tetap memberi kerangka praktis yang berguna untuk estimasi cost of equity; proxy market portfolio seperti IHSG atau S&P 500 cukup baik untuk aplikasi praktis meskipun tidak mewakili semua aset; kesalahan estimasi dari proxy kecil dibandingkan manfaat kesederhanaan CAPM. Posisi pesimis: CAPM tidak pernah benar-benar diuji karena market portfolio sejati tidak dapat diamati; bukti empiris yang menunjukkan CAPM valid atau tidak valid mungkin menyesatkan; aplikasi CAPM dalam capital budgeting mungkin berbasis asumsi yang tidak terverifikasi. Konsensus akademik: Roll critique valid secara metodologis dan harus disadari, tetapi CAPM tetap dipakai dalam praktik karena kesederhanaan, familiaritas, dan ketiadaan model alternatif yang lebih baik. Sebagai manajer investasi, Anda harus menyadari keterbatasan metodologis ini saat menggunakan CAPM. Solusi Praktis Meski Roll critique valid, praktik industri menggunakan pendekatan pragmatis untuk aplikasi CAPM.
IHSG untuk ekuitas domestik Indonesia MSCI World / FTSE untuk global Bloomberg Global Aggregate untuk multi-aset Estimasi cost of equity dengan CAPM + FF Range hasil = ukuran ketidakpastian Laporan transparan asumsi Praktik terbaik: pakai CAPM sebagai dasar, verifikasi dengan FF/Carhart untuk robust check, dan dokumentasikan asumsi.
Meski Roll critique valid secara teori, praktik industri menggunakan pendekatan pragmatis untuk aplikasi CAPM. Pendekatan pertama: aproksimasi market portfolio dengan indeks yang relevan — IHSG untuk ekuitas domestik Indonesia, MSCI World atau FTSE untuk global, Bloomberg Global Aggregate untuk multi-aset. Pendekatan kedua: sensitivitas multi-model — estimasi cost of equity dengan beberapa model (CAPM, Fama-French, APT) dan bandingkan hasil. Range hasil memberi ukuran ketidakpastian; laporan transparan asumsi. Praktik terbaik konsultan valuasi seperti Duff & Phelps dan KPMG: pakai CAPM sebagai dasar, verifikasi dengan Fama-French untuk robust check, dan dokumentasikan semua asumsi termasuk ERP dan beta. Sebagai manajer investasi, Anda harus mampu menjelaskan asumsi yang Anda pakai dan sensitivitas hasil terhadap asumsi tersebut — ini adalah ciri profesionalisme yang membedakan dari pengguna CAPM buta. Eksplorasi: Beta Scatter Saham BEI Visualisasi regresi return saham vs IHSG — slope = beta, dispersi = risiko idiosinkratik.
Beta slope = sensitivitas return saham terhadap pasar; R² = proporsi risiko sistematis vs total.
Widget beta-scatter memvisualisasikan regresi return saham terhadap IHSG yang menjadi dasar estimasi beta. Sumbu horizontal return IHSG, sumbu vertikal return saham. Setiap titik adalah satu observasi bulanan. Garis regresi OLS dengan slope beta adalah estimasi risiko sistematis. Dispersi titik di sekitar garis = risiko idiosinkratik yang tidak dijelaskan pasar. R-kuadrat mengukur proporsi variansi return saham yang dijelaskan pasar — R² tinggi berarti saham bergerak sangat dengan pasar (sedikit risiko idiosinkratik), R² rendah berarti banyak risiko idiosinkratik. Eksplorasi widget untuk melihat bagaimana beta berubah untuk saham berbeda dan bagaimana R² bervariasi. Implikasi praktis: saham dengan R² rendah mungkin tidak cocok untuk strategi pasif indeks karena pergerakannya tidak terkait pasar; saham dengan beta tinggi dan R² tinggi cocok untuk investor agresif yang ingin exposure pasar diperkuat. Bagian 3 · 3/4
Alokasi Aset Praktis
Diskusi kelas: bagaimana CAPM dapat membantu keputusan alokasi aset strategis vs taktis?
Blok ini menerapkan CAPM untuk alokasi aset praktis. Pertanyaan diskusi memancing pembedaan alokasi strategis (long-term target berdasarkan profil risiko) vs taktis (short-term deviation berdasarkan view pasar). CAPM memberi kerangka untuk keduanya: alokasi strategis menggunakan efficient frontier CAPM untuk menentukan mix optimal aset; alokasi taktis menggunakan view return disyaratkan CAPM untuk over/underweight aset yang undervalued/overvalued. Alokasi Strategis vs Taktis Dua tingkat keputusan alokasi dengan horizon dan metodologi berbeda.
Target jangka panjang berdasarkan profil risiko Contoh: 60/30/10 (saham/obligasi/pasar uang) Rebalance periodik ke target Dasar: efficient frontier Markowitz + CAPM Deviasi jangka pendek dari SAA Berdasarkan view pasar & valuasi Mencari alpha melalui timing Dasar: CAPM untuk identifikasi undervalued SAA = pondasi stabilitas; TAA = penguatan return. Investor institusi besar biasanya 80% SAA + 20% TAA.
Dua tingkat keputusan alokasi dengan horizon dan metodologi berbeda. Strategic Asset Allocation atau SAA adalah target jangka panjang berdasarkan profil risiko investor — contoh klasik 60 persen saham, 30 persen obligasi, 10 persen pasar uang untuk profil moderat. SAA ditentukan dengan efficient frontier Markowitz dan CAPM, lalu direbalance periodik kembali ke target. Tactical Asset Allocation atau TAA adalah deviasi jangka pendek dari SAA berdasarkan view pasar dan valuasi — misalnya overweigh saham saat undervalued menurut CAPM, underweight saat overvalued. TAA mencari alpha melalui timing pasar. Investor institusi besar biasanya mengalokasikan 80 persen ke SAA dan 20 persen ke TAA — SAA memberi pondasi stabilitas, TAA memberi penguatan return. Pesan kunci: SAA lebih penting dari TAA karena return jangka panjang didorong alokasi aset (P1) bukan timing pasar. Tactical Asset Allocation (TAA) TAA mencoba menambah alpha dengan timing pasar — strategi yang sulit dan kontroversial.
CAPM: identifikasi aset undervalued/overvalued Macro view: siklus, suku bunga, geopolitik Sentimen: contrarian, mean reversion Timing pasar sangat sulit (P8 EMH) Biaya transaksi menggerus alpha Salah timing dapat underperform buy-and-hold Bukti empiris: mayoritas manajer TAA underperform SAA dalam jangka panjang — bukti efisiensi pasar moderat.
Tactical Asset Allocation atau TAA adalah strategi yang mencoba menambah alpha dengan timing pasar — overweigh aset yang diperkirakan outperform dan underweight yang underperform. Dasar TAA meliputi analisis CAPM untuk identifikasi aset undervalued/overvalued (saham dengan return aktual di atas SML), macro view tentang siklus bisnis dan suku bunga, dan strategi contrarian berbasis mean reversion sentimen. Tantangan TAA signifikan: timing pasar sangat sulit (akan kita bahas di P8 efficient market hypothesis), biaya transaksi menggerus alpha, dan salah timing dapat menyebabkan underperform signifikan dibanding strategi buy-and-hold. Bukti empiris dari SPIVA dan studi lain menunjukkan mayoritas manajer TAA underperform SAA dalam jangka panjang — bukti efisiensi pasar moderat. Sebagai manajer investasi, Anda harus realistis tentang probabilitas sukses TAA; untuk mayoritas investor, SAA disiplin dengan rebalancing periodik adalah pendekatan lebih robust. Studi Kasus: Alokasi Dana Pensiun RI Dana pensiun institusi Indonesia menerapkan CAPM untuk menentukan alokasi aset strategis.
Komponen Alokasi Return target (CAPM, ilustratif) Risiko (σ) Saham (IHSG) 30% Rf + 1,0×MRP = 6 + 7 = 13% ~18% Obligasi pemerintah 50% ~6,5% (yield SBN) ~4% Pasar uang (depo, SBI) 15% ~5,5% (Rf aproksimasi) ~1% Properti/alternatif 5% ~9% (illiquidity premium) ~12% Portofolio agregat 100% ~8,5%/thn ~7,8%
Alokasi 30/50/15/5 sesuai profil konservatif-moderat dana pensiun — return target ~8,5% dengan σ moderat ~7,8%.
Studi kasus ini menggambarkan aplikasi CAPM untuk alokasi dana pensiun di Indonesia. Komponen saham 30 persen dengan beta 1,0 terhadap IHSG memberi return target CAPM 13 persen. Obligasi pemerintah 50 persen dengan yield SBN sekitar 6,5 persen memberi income stabil. Pasar uang 15 persen dengan return mendekati Rf 5,5 persen memberi likuiditas. Properti/alternatif 5 persen dengan illiquidity premium 9 persen memberi diversifikasi. Portofolio agregat menghasilkan return target sekitar 8,5 persen per tahun dengan σ moderat 7,8 persen — sesuai profil konservatif-moderat dana pensiun yang membutuhkan stabilitas modal untuk pembayaran manfaat. Penting dicatat: angka ilustratif untuk tujuan pembelajaran; alokasi aktual dana pensiun diatur POJK DPLK dengan batas maksimum per kelas aset. Implikasi: CAPM memberi kerangka praktis untuk menentukan target return per kelas aset sebagai dasar negosiasi antara return dan risiko sesuai profil institusi. Bagian 4 · 4/4
Kapan Pakai CAPM
Diskusi kelas: dalam pekerjaan Anda, kapan CAPM cukup dan kapan perlu model multi-faktor?
Blok penutup ini memberi panduan praktis kapan memakai CAPM vs model alternatif. Pertanyaan diskusi memancing refleksi dari pengalaman Anda: untuk estimasi cost of equity perusahaan untuk capital budgeting, CAPM biasanya cukup karena familiaritas luas dan kesederhanaan. Untuk evaluasi kinerja reksadana atau strategi investasi, Fama-French atau Carhart lebih tepat karena menjelaskan lebih banyak variasi return. Pilihan model tergantung tujuan aplikasi dan ketersediaan data. Pilihan Model Berdasarkan Konteks Tiga konteks aplikasi dengan pilihan model berbeda.
CAPM standar — kesederhanaan CFO & konsultan familiar Komunikasi mudah ke board Fama-French / Carhart Menjelaskan size, value, momentum Alpha setelah faktor = keahlian APT atau model kustom Fleksibilitas faktor Uji faktor baru Praktik terbaik: pakai CAPM sebagai dasar, verifikasi dengan FF untuk robust check, transparan dokumentasi asumsi.
Panduan praktis pemilihan model berdasarkan konteks aplikasi. Capital budgeting perusahaan: CAPM standar karena kesederhanaan, familiaritas CFO dan konsultan, dan kemudahan komunikasi ke board. Estimasi cost of equity dengan CAPM diterima luas dan tidak memerlukan justifikasi tambahan. Evaluasi kinerja reksadana: Fama-French atau Carhart lebih tepat karena menjelaskan lebih banyak variasi return melalui size, value, momentum. Alpha setelah disesuaikan faktor-faktor ini adalah ukuran keahlian murni manajer. Riset akademik: APT atau model kustom memberi fleksibilitas untuk menguji faktor baru. Praktik terbaik konsultan valuasi: pakai CAPM sebagai dasar, verifikasi dengan Fama-French untuk robust check, dan dokumentasikan semua asumsi secara transparan. Sebagai manajer investasi profesional, Anda harus mampu menjelaskan pilihan model dan asumsi yang Anda pakai untuk setiap aplikasi spesifik — ini adalah ciri profesionalisme yang membedakan dari pengguna model buta. Ringkasan Kunci Pertemuan 7 Bukti Empiris
SML empiris lebih datar dari prediksi CAPM (BJS 1972, Fama-MacBeth 1973)
Roll Critique
Tes CAPM = tes proxy market portfolio, bukan CAPM sejati (joint hypothesis)
Aplikasi Praktis
SAA & TAA berbasis CAPM; pilihan model kontekstual
Bawa tiga lensa ini untuk evaluasi kritis model — CAPM berguna tetapi punya keterbatasan empiris & metodologis.
Persiapan P8: baca BKM bab 11 (efficient market hypothesis); pertanyaan: jika pasar efisien, mengapa masih ada manajer aktif?
Sebagai penutup, tiga pesan kunci yang akan menjadi lensa evaluatif sepanjang sisa mata kuliah. Pertama, bukti empiris CAPM menunjukkan SML lebih datar dari prediksi — saham beta rendah menghasilkan return lebih tinggi dari prediksi, sebaliknya. Kedua, kritik Roll 1977 menunjukkan tes CAPM sebenarnya menguji proxy market portfolio, bukan CAPM sejati — joint hypothesis problem. Ketiga, aplikasi praktis CAPM untuk alokasi aset strategis dan taktis, dengan pilihan model kontekstual. Sampai jumpa di P8 di mana kita akan membahas active vs passive management dalam konteks efficient market hypothesis — debat klasik apakah investor harus aktif mencari alpha atau pasif ikut indeks. 📖 Baca juga: Capm Cost Of Equity — penjelasan mendalam dan contoh numerik.