Herding Behavior in Indonesian Investors

Abstract

This research attempts to investigate the herding behavior of the companies that invested in IDX LQ45 Index during 2014 through 2016. Herd behavior is the tendency of investors to follow other investors' actions in the market. LQ45 was chosen as it comprises the most heavily-traded stocks of the Indonesian Stock Exchange. This research used Vector Autoregressive model to determine the effects of size and market return on the herding behavior. The Granger causality test suggests that there are dynamic interactions: (i) between size and herding behavior; and (ii) between market return and herding behavior. In addition, Variance Decomposition and Impulse Response reveal that market capitalization (size) has variable of the greater role in defining herding behavior, compared to that of market return.Penelitian ini mengenai perilaku herding behavior pada perusahaan LQ 45 di Bursa Efek Indonesia periode 2014 -2016. Herding behavior merupakan kecenderungan perilaku investor untuk mengikuti perilaku investor lain di pasar. Penelitian dilakukan untuk mengetahui pengaruh size dan return pasar terhadap perilaku herding dengan menggunakan metode Vector Autoregression (VAR), data penelitian adalah kepemilikan saham investor dengan sampel menggunakan perusahaan yang terdaftar pada indeks saham LQ 45 periode 2014 -2016. Menggunakan sampel perusahaan LQ 45 karena sahamnya merupakan yang paling likuid dan memiliki kapitalisasi pasar yang tinggi. Untuk menjawab permasalahan dalam penelitian ini, penulis melakukan analisis VAR, Impulse Response Function (IRF), Variance Decomposition, dan uji Kausalitas Granger. Hasil dari pengujian analisis VAR yaitu uji kausalitas Granger, menunjukkan adanya interaksi dinamis antara size dan perilaku herding dan juga antara return pasar dan perilaku herding. Berdasarkan analisis variance decomposition dan impulse response dilihat bahwa variabel kapitalisasi pasar (size) lebih berperan dalam menjelaskan variabel CSAD dibandingkan dengan variabel return pasar.

Analisis Herding Behavior di Bursa Efek Indonesia pada Tahun 2020

“…Perilaku ini disebut sebagai tindakan irasional sebab cenderung dilakukan ketika investor menetapkan sebuah keputusan dengan dipengaruhi oleh karakteristik psikologis, seperti kepanikan, ketakutan, dan emosi (Pasaribu & Sadalia, 2018). Investor yang melakukan herding behavior mempercayai bahwa dengan mengikuti keputusan investor yang mereka yakini, akan membawa mereka pada keputusan investasi dengan risiko rendah (Fransiska et al, 2018). Menurut Christie & Huang (1995), herding behavior kerap terjadi bersamaan dengan adanya pergerakan harga (volatilitas) yang tinggi, dan pergerakan harga (volatilitas) yang tinggi sering kali hadir dalam emerging market.…”

Analisis Perilaku Herding Berdasarkan Kondisi Pasar Dengan Asimetri Informasi Sebagai Variabel Pemoderasi

“…Hasil berbeda ditemukan oleh Ramadhan & Mahfud (2016) dimana tidak terdeteksi herding di Pasar Modal Indonesia, hal ini diduga dikarenakan waktu penelitian tidak terjadi pergerakan harga yang ekstrim. Penelitian oleh Fransiska et al, (2018) menemukan tidak terindikasi adanya herding di saham-saham LQ45 selama periode 2014-2016.…”

“…Penelitian mengenai herding di Indonesia yang dijadikan refrensi penelitian ini adalah penelitian Komalasari (2016), Ramadhan & Mahfud (2016); Fransiska et al, (2018), Pasaribu & Sadalia (2018), Rizal & Damayanti (2019). Penelitian ini mereplikasi penelitian Komalasari (2016).…”

Herding Behavioral Motivation conducted by Coronial Investors: Study on Indonesian Stock Exchange’s

“…The portfolio theory (Markowitz, 1991) and the efficient market theory (Fama, 1970) state that all available infor-mation fully influences stock prices, and investors act rationally. However, in recent decades, psychologists and financial economists believe that the observed behavior in equity markets cannot be fully explained by neoclassical financial theory (Fransiska et al, 2018;Metawa et al, 2019;Muharam et al, 2021;Rahayu et al, 2021;Sachdeva et al, 2021). Although the efficient market hypothesis asserts that all necessary data should be reflected in asset prices, reliable predictions of future price changes are not possible (Fama, 1970).…”