Country Risk Component, Cost of Capital, and Return in Emerging Market

Country Risk Component, Cost of Capital, and
Return in Emerging Market
Campbell R. Harveya, b
aDuke University, Durham, NC 27708
Biro bNational Riset Ekonomi, Cambridge, MA

            Dalam paper yang ditulis oleh Campbel R. Harvey ini meneliti mengenai pentingnya  risiko politik, risiko keuangan dan risiko ekonomi dalam portofolio dan investasi langsung. Selain itu, perlu diteliti komponen dari masing-masing pengukuran risiko tersebut. Pertama, dilakukan penelitian apakah dalam pengukuran ini terdapat informasi mengenai tingkat pengembalian saham yang diharapkan pada masa yang akan datang dengan melakukan simulasi perdagangan. Kedua, menunjukkan hubungan antara pengukuran tersebut dan biaya modal yang terkandung berdasar perkiraan pendapatan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa langkah-langkah pengukuran country risk berkorelasi dengan nilai pengembalian saham di masa yang akan datang tetapi hanya di pasar negara berkembang. Hasil penelitian ini konsisten dengan pasar negara berkembang menjadi beberapa tingkatan yang tersegmentasi dari pasar modal dunia. Dalam paper ini, peneliti berkonsentrasi pada data ICRG. Data ICRG yang tersedia pada frekuensi bulanan mampu memprediksi perubahan dalam ukuran Institutional Investor yang tersedia hanya setiap semester.

ICRG menggabungkan data bulanan pada berbagai risiko politik, keuangan dan ekonomi faktor untuk menghitung indeks risiko di masing-masing kategori serta indeks risiko komposit. Skor penilaian risiko politik didasarkan pada analisis staf subjektif dari tersedia informasi. Skor penilaian risiko ekonomi didasarkan pada analisis obyektif data kuantitatif dan skor penilaian risiko keuangan didasarkan pada analisis dari campuran informasi kuantitatif dan kualitatif. Perhitungan dari tiga indeks individu hanya masalah menyimpulkan titik skor untuk setiap faktor dalam setiap kategori risiko. Peringkat komposit adalah kombinasi linear skor titik tiga indeks individu. Perhatikan bahwa ukuran risiko politik (100 poin) diberikan dua kali berat risiko keuangan dan ekonomi (50 poin masing-masing).

Peneliti melakukan analisa terhadap lebih dari 100 negara, yang dikategorikan menajdi semua negara, negara maju, dan negara berkembang. Selain itu peneliti berfokus pada pasar ekuitas.

Berikut adalah ringkasan dari data penelitian berupa table dan grafik yang terlampir:

Gambar 1 : menyajikan grafik time-series dari indeks resiko tertimbang untuk tiga kelompok periode selama Januari 1984-Juli 2004. Langkah-langkah yang dikembangkan negara pada (Panel A) menunjukkan variasi yang sangat sedikit berdasar time series. Analisis untuk negara-negara berkembang dan semua negara (Panel B dan C) berbeda. Umumnya, semuanya memiliki risiko.

Gambar 2: Terdapat  pengembalian rata-rata cross-sectional. Negara-negara yang dimulai dengan peringkat risiko yang sangat rendah cenderung membaik. Negara-negara dengan rating tinggi tetap pada tingkat tinggi atau sedikit memburuk.

 Gambar 3 :Menggambarkan perubahan, rating Keuangan, Ekonomi, Politik dan Komposit
yang muncul dan berkembang di negara-negara dengan pasar ekuitas dan juga di semua negara.  Panel B, menggambarkan adanya  perbaikan di peringkat keuangan negara-negara berkembang dibandingkan negara maju karena terjadi peningkatan stabilitas nilai tukar dan rasio utang yang lebih menguntungkan. Panel C menunjukkan bahwa terjadi peningkatan di  negara-negara maju untuk rating ekonomi yang didorong oleh transaksi modal yang ditingkatkan sebagai persentase dari PDB, saldo anggaran yang baik, pengurangan inflasi dan pertumbuhan GDP yang lebih kuat.  Panel D menunjukkan keuntungan yang signifikan dalam akuntabilitas demokratis, mengurangi eksternal konflik dan peningkatan stabilitas pemerintahan dalam kategori risiko politik.

Tabel rincian 2A: Korelasi tidak setinggi seperti yang diharapkan. Korelasi antara komposit dan rating politik yang tertinggi karena, menurut definisi, Peringkat politik adalah 50% dari komposit. The cross-korelasi tertinggi dari tingkatan tiga komponen ICRG adalah 80%. Korelasi untuk perubahan tingkat risiko semua sangat kecil.

Tabel 3: Peneliti melaporkan autokorelasi rata-rata sejumlah negara dengan tingkat  yang signifikan di atas atau di bawah nol. Dari 26 negara, misalnya, hanya dua menunjukkan autokorelasi yang signifikan dalam perubahan di peringkat Risiko Politik. Dari 119 negara, hanya 6 menunjukkan perubahan signifikan dalam Peringkat Risiko Politik. Sementara perubahan dalam peringkat Politik, Ekonomi dan Keuangan umumnya tak terduga, tetapi banyak dari komponen cukup stabil.

Tabel 4: memberikan analisis korelasi dengan pengembalian rata-rata, volatilitas, beta dan skewness. Dalam tabel ini, peneliti meneliti negara-negara dengan pasar ekuitas. Pertama, meneliti beta yang dihitung terhadap Morgan Stanley Capital International Index Dunia. Korelasi mengukur risiko komposit dan beta positif dan 0,16 untuk di semua sampel negara. Selain itu, korelasi positif didorong oleh pasar negara berkembang di sampel

Gambar 4 : adalah  grafik versi beta terhadap tindakan risiko rata-rata. Hubungan positif ini terutama disebabkan oleh fakta bahwa  pasar negara berkembang memiliki beta sangat rendah sehubungan dengan pasar dunia portofolio .Panel A-D menunjukkan pasar berkembang. Relasi antara beta dan peringkat datar untuk semua tetapi dua negara dengan peringkat terendah. Panel E-H menunjukkan pasar negara berkembang. Sementara relasi lemah, beberapa terendah dinilai negara memiliki beta yang lebih rendah

Gambar 5 : menunjukkan bahwa ada korelasi negatif antara volatilitas dan risiko. Volatilitas ini berpengaruh kuatdi tingkatan risiko. Terdapat hubungan negatif untuk pasar negara maju di Panel AD dan pasar negara berkembang di Panel E-H.

Gambar 6: mengeksplorasi hubungan antara return skewness dan peringkat risiko.

Tabel 4 : menunjukkan bahwa ada hubungan antara rata-rata return dan nilai rata-rata. Satu
cara untuk menganalisis hubungan ini untuk membentuk strategi portofolio berdasarkan peringkat perubahan. Strategi mereka adalah ex post - bukan ex ante. Artinya, strategi mereka hanya investable jika Anda tahu sebelumnya apa Peringkat bulan depan akan.

Tabel 5:  Peneliti membentuk tiga portofolio berdasarkan peringkat tingkatan: rendah, menengah dan tinggi. Metode yang digunakan adalah prediksi karena portofolio yang dibentuk berdasarkan masa lalu information. Peneliti  melaporkan ringkasan statistik (mean, standar deviasi dan beta sehubungan dengan MSCI dunia) untuk masing-masing dari tiga kategori (rendah, sedang dan tinggi) serta statistik ringkasan untuk portofolio lindung nilai. Jika risiko tinggi (rating rendah) dihargai maka harus melihat portofolio berisiko tinggi menghasilkan laba yang lebih besar daripada portofolio dengan risiko rendah. Di model ini, harga saham sama dengan dividen masa depan didiskontokan dengan biaya modal. Biaya tersirat model modal menggunakan perkiraan pendapatan untuk menentukan dividen masa depan.

Angka 8A, B menguji hubungan cross-sectional antara biaya tersirat modal dan peringkat Risiko Komposit dan Politik di pasar negara maju. Konsisten dengan analisis pada Tabel 5, tidak ada hubungan yang signifikan antara ukuran risiko dan diharapkan kembali.
Angka 9A, fokus B Untuk negara-negara, ada yang sangat hubungan negatif yang signifikan antara ukuran risiko dan biaya tersirat modal, (risiko tinggi) dikaitkan dengan pengembalian yang diharapkan lebih tinggi. Ini menguatkan analisis pada Tabel 5 bahwa risiko negara adalah penting untuk pasar negara berkembang.

Kesimpulan
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengeksplorasi tindakan risiko negara dan setiap kpmponenya. Penelitian terfokus  pada politik, keuangan, ekonomi dan
peringkat risiko komposit berdasarkan  Panduan Country Risk Internasional (ICRG).

Secara keseluruhan, risiko negara dihargai di pasar negara berkembang. Namun, tidak semua resiko negara dihargai sama. Analisis ini memiliki implikasi khusus untuk menghitung biaya
modal untuk investasi langsung di pasar negara berkembang - serta implikasi untuk portofolio
investasi di pasar negara berkembang.