Nama    : abdul wahab lubis 

NIM      : 17510054

Matkul  : Analisis Sekuritas 

Dosen    : M.Nanang Choiruddin,SE.,MM

1.REVIEW JURNAL PENELITIAN FUTURE

a. Judul Penelitian

Lead-lag relationship between futures and spot FX market in India

b. Penulis

Varuna Kharbanda (Delhi School of Management, Delhi Technological University, Delhi, India)

Archana Singh (Delhi School of Management, Delhi Technological University, Delhi, India

c. Tanggal Terbit Artikel

9 October 2017

d. Tujuan

Tujuan dari makalah ini adalah untuk mempelajari hubungan lead-lag antara pasar berjangka dan valuta asing spot (FX) di India untuk memahami mekanisme penemuan harga dan hubungan antara kedua pasar ini.

 g. Metode Penelitian

Estimasi hubungan lead-lag diwujudkan dalam tiga langkah. Root unit pertama dan uji stasioneritas (Augmented Dickey-Fuller, Phillips-Perron, dan Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin) diterapkan untuk memeriksa stasioneritas data. Kedua, uji kointegrasi (pendekatan berbasis residu Engle dan Granger dan uji kointegrasi Johansen) diterapkan untuk menentukan hubungan jangka panjang antara pasar. Ketiga, estimasi koreksi kesalahan dilakukan dengan menerapkan Vector Error Correction Model (VECM) untuk menentukan pasar terkemuka.

h. Hasil Penelitian

Studi ini menemukan bahwa ada hubungan jangka panjang antara pasar berjangka dan pasar spot di mana pasar berjangka telah muncul sebagai pasar terkemuka untuk empat mata uang yang dipelajari di koran.

2.    REFERENSI TERKAIT

Efisiensi dalam pasar dapat bersifat operasional, informasi atau terkait harga, dll. Efisiensi dalam pasar keuangan menyiratkan efisiensi informasi. Efisiensi informasi berarti seberapa benar harga suatu aset mencerminkan informasi baru. Dalam pasar yang sangat efisien harga akan mencerminkan semua informasi baru dan tidak akan ada ketidakseimbangan. Banyak studi yang berbeda telah mengeksplorasi masalah efisiensi di pasar FX seperti Kurihara (2011) and Lee and Sodoikhuu (2012).

3.    KOMEN UNTUK ANALISIS SELANJUTNYA

Penelitian ini menarik namun tentu masih membuka peluang untuk peneliti selanjutndapat menjadikan mata uang negaranya menjadi objek penelitian. Contohnya IDR.

Daftar Pustaka :

Lee, Y.H. and Sodoikhuu, K. (2012), “Efficiency tests in foreign exchange market”, International Journal of Economics and Financial Issues, Vol. 2 No. 2, pp. 216-224.

Kurihara, Y. (2011), “Is the Tokyo foreign exchange market efficient from two perspectives of forward bias and anomaly?”, Modern Economy, Vol. 2 No. 4, pp. 597-601

1.REVIEW JURNAL PENELITIAN OPTION

a. Judul Penelitian

Who predicts dollar-rupee volatility better? A tale of two options market. 

b. Penulis

Aparna Prasad Bhat (Department of Finance, K.J. Somaiya Institute of Management Studies and Research, Mumbai, India

c. Tanggal Terbit Artikel

9 September 2019

d. Tujuan

Tujuan dari makalah ini untuk menguji apakah volatilitas tersirat dari opsi dolar-rupee merupakan prediktor yang tidak bias dan efisien dari volatilitas ex post, dan untuk menentukan pasar opsi mana yang merupakan prediktor yang lebih baik dari volatilitas yang direalisasikan di masa depan dan untuk memastikan apakah ukuran bebas model volatilitas tersirat mengungguli ukuran tradisional yang diperoleh dari model Black-Scholes-Merton. 

g. Metode Penelitian

Isi informasi volatilitas tersirat yang diperdagangkan di bursa dan volatilitas tersirat yang dikutip untuk opsi OTC dibandingkan dengan volatilitas historis dan volatilitas berbasis GARCH (1, 1). Regresi kuadrat terkecil biasa digunakan untuk menguji ketidakberpihakan dan efisiensi informasi dari volatilitas tersirat. Kuatnya hasil diuji dengan menggunakan dua spesifikasi volatilitas tersirat dan volatilitas terealisasi dan perbandingan di dua pasar.

h. Hasil Penelitian

Volatilitas tersirat dari kedua pilihan OTC dan diperdagangkan di bursa ditemukan mengandung informasi signifikan untuk memprediksi volatilitas ex post, tetapi tidak bias atau tidak efisien secara informasi. Volatilitas tersirat dari opsi at-the-money yang diperoleh menggunakan model Black-Scholes-Merton ditemukan mengungguli volatilitas tersirat bebas model (MFIV) di kedua pasar. MFIV dari opsi OTC ditemukan sebagai prediktor yang lebih baik dari volatilitas yang direalisasikan daripada MFIV dari opsi yang diperdagangkan di bursa.

2.    REFERENSI TERKAIT

              Penentuan harga opsi membutuhkan pengetahuan tentang enam parameter yang satu-satunya parameter yang tidak dapat diobservasi adalah volatilitas pengembalian aset yang mendasarinya. Volatilitas tersirat yang didukung dari harga yang diamati dari suatu opsi dianggap sebagai penilaian pasar terhadap volatilitas yang mendasarinya yang diperkirakan akan berlaku selama umur opsi tersebut. Sejumlah penelitian telah memeriksa apakah volatilitas tersirat ini secara akurat menangkap volatilitas yang direalisasikan di masa mendatang selama masa pakai opsi. Sebagian besar studi termasuk yang  dilakukan oleh Fleming (1998), Blair et al. (2000) dan Ederington dan Guan (2002) terutama berfokus pada opsi saham ekuitas dan opsi indeks di pasar AS. Studi tentang konten informasi dari opsi mata uang lebih sedikit dibandingkan, memeriksa opsi mata uang yang diperdagangkan di bursa atau opsi mata uang yang diperdagangkan di luar bursa (OTC) dan cenderung berfokus pada mata uang utama dengan mengesampingkan mata uang pasar berkembang.

3.    KOMEN UNTUK ANALISIS SELANJUTNYA

Studi ini didasarkan pada harga penutupan opsi dolar-rupee yang diperdagangkan di NSE. Periode sampel dimulai pada 29 Oktober 2010. Tentu objekpenelitian ini bisa diuji coba dengan sample IDR di Indonesia.

Daftar ustaka :

Blair, B.J., Poon, S.H. and Taylor, S.J. (2000), “Forecasting of S&P 100 volatility: the incremental information content of implied volatilities and high-frequency index returns”, Journal of Econometrics, Vol. 105 No. 1, pp. 5-26.

Ederington, L.H. and Guan, W. (2002), “Is implied volatility an informationally efficient and effective predictor of future volatility?”, Journal of Risk, Vol. 4 No. 3, pp. 29-46.

Fleming, J. (1998), “The quality of market volatility forecasts implied by S&P 100 index option prices”, Journal of Empirical Finance, Vol. 5 No. 4, pp. 317-345.