Seperti sudah diperkirakan, reaksi pembaca atas blog post saya ini cukup ramai. Dari yang “membela atau mati” RDS tertentu, berargumentasi dengan alasan yang kurang jelas, hingga yang “sadar” dan langsung praktek membandingkan attractiveness RDS berdasarkan expense ratio.

Salah satu yang masuk dalam kelompok terakhir, S. Deta Harvianto (@sdetta), pada 16 Maret 2013 men-twitpic chart berikut yang dibuat via situs Bloomberg:

Tweet @sdetta

Figure. 1. Tweet @sdetta

Chart tersebut pada intinya menampilkan grafik return setahun (Maret 2012 – Maret 2013) dari Reksa Dana SCHISTI:IJFORSOLA:IJ serta IHSG sebagai benchmark. Dalam tweet disebutkan bahwa kedua RDS tersebut memiliki expense ratio yang cukup berbeda, yaitu 4.25% (SCHISTI) dan 2.75% (FORSOLA). Perbedaannya keduanya cukup besar dimana expense ratio SCHISTI:IJ  lebih tinggi 1.50% dari FORSOLA:IJ, atau sekitar 55% dari expense ratio FORSOLA:IJ.

Schisti vs Forsola vs IHSG

Graph 1. Return 1 Tahun SCHISTI:IJ, FORSOLA:IJ dan IHSG

Pada chart di atas terlihat return kumulatif setahun (asumsi saya berdasarkan informasi pada chart) FORSOLA:IJ secara konsisten berada diatas SCHISTI:IJ walau relatif lebih fluktuatif dibandingkan IHSG. Pada akhir periode juga dapat dilihat bahwa return kumulatif 1 tahun FORSOLA:IJ mengungguli baik SCHISTI:IJ maupun IHSG sebagai benchmark. Berdasarkan informasi Bloomberg, per 18 Maret 2013, return setahun masing-masing adalah SCHISTI:IJ (15.15%), FORSOLA:IJ (21.84%) dan IHSG (19.22%). Dengan kata lain FORSOLA:IJ dalam 1 tahun terakhir berhasil outperformed IHSG sebagai benchmark dengan excess return atau alpha sebesar 2.62% serta memiliki selisih positif terhadap peer SCHISTI sebesar 6.69%, after cost basis (net setelah biaya-biaya).

Dengan informasi tersebut, (excess return dan expense ratio) sepertinya FORSOLA:IJ kok kayak “free lunch“? Emang sih ga gratis, tapi dengan biaya (expense ratio) yang lebih rendah kok return malah lebih tinggi? Jangan-jangan “too good to be true“?

CAVEAT EMPTOR (let the buyer beware)

Pertama-tama ada baiknya kita mulai dengan caveat, atau peringatan (warning/caution) atas konklusi dari observasi yang kita lakukan di atas. Menurut saya setidaknya ada dua caveat yang perlu jadi perhatian:

  1. IHSG bisa saja bukan benchmark yang tepat untuk dibandingkan dengan kedua RDS tersebut. Keadaan ini disebut sebagai benchmark misfit, dimana benchmark yang digunakan tidak sesuai dengan policy mix atau kebijakan investasi dari RD dimaksud. Dari informasi Bloomberg, keduanya merupakan RD dengan kelas saham (equity), namun memiliki objective tertulis yang berbeda. FORSOLA:IJ menyebutkan country fund Indonesia sedangkan SCHISTI:IJ memilih objective growth-small cap. Dari objective tersebut terlihat bahwa FORSOLA:IJ memiliki objective yang relatif sesuai dengan IHSG yaitu broad diversified, sedangkan SCHISTI:IJ lebih fokus dan concentrated pada saham-saham jenis tertentu. Walau demikian, sepengetahuan saya style pengelolaan untuk RDS di Indonesia belum terlalu rigid mengikuti suatu objectives tertentu serta belum ada mekanisme yang jelas untuk pengawasan dari sisi compliance terhadap objectives. Untuk menghilangkan misfit ini, mitigasinya dapat dilakukan dengan memilih benchmark yang lebih sesuai. Pemilihan dapat dilakukan dengan menganalisis lebih lanjut menggunakan style analysis terhadap alternatif benchmark lain yang mungkin lebih pas. Namun demikian, saya menganggap risiko misfit ini kecil untuk kedua RDS dalam pengamatan dan karenanya IHSG dapat dianggap sebagai benchmark yang cukup fair. Dari informasi di Bloomberg pun terlihat bahwa beta dari SCHISTI:IJ lebih rendah dibandingkan FORSOLA:IJ, sesuatu yang kurang konsisten dengan interpretasi objectives di atas.
  2. Return setahun terakhir merupakan return yang sudah terjadi (historis). Saya pribadi setuju dengan alasan ini, return historis dari suatu investasi hanya relevan untuk mereka yang memiliki investasi tersebut dalam rentang yang sama, sebagai feedback. Bagi investor yang belum memiliki kedua RDS tersebut return historis merupakan hal yang tidak relevan, karena nilai tambah investasi bagi investor hanya didapatkan pada masa investasi di masa depan, bukan indikator return yang sudah terjadi. Tentu saja akan ada yang berargumentasi bahwa return historis tersebut menunjukkan kemampuan manajer investasi (MI) dalam mengelola RDS dan karenanya dapat menjadi petunjuk (insight) bagi pencapaian kinerja di masa yang akan datang. Namun tidak seperti dalam environment lain dimana cause dan effect jelas, dalam investasi hubungan tersebut tidak terlalu jelas (clear). Karena itu informasi historis tidak banyak membantu dalam memprediksi kinerja masa depan (excess return of manager). Para MI pun sangat sadar dengan hal ini, makanya dalam setiap presentasi selalu ada disclaimer bahwa “kinerja historis tidak merefleksikan kinerja masa depan.” Seandainya pun hubungan tersebut jelas dan terdapat korelasi yang kuat antara kemampuan manager secara historis dan kinerja masa depan, maka data historis selama setahun menurut saya terlalu pendek untuk secara signifikan menyimpulkan skill MI.

Terus, apabila kita dapat menerima bahwa IHSG merupakan benchmark yang fair serta data return historis yang terlalu pendek dan/atau tidak memiliki kemampuan prediktif untuk kinerja MI di masa depan, bagaimana kemudian kita menjelaskan atau setidaknya meletakkan perbedaan kinerja jangka pendek tersebut dalam konteks perbedaan tingkat expense ratio diantara kedua RDS sebagaimana tweet di atas?

RETURN = BETA + ALPHA – COST

Menurut  studi terkenal yang dilakukan oleh Gary P. Brinson, L. Randolph Hood, and Gilbert L. Beebower, Determinants of Portfolio Performance, dalam The Financial Analysts Journal, July/August 1986 atau yang lebih dikenal dengan singkatan BHB (1986), return portfolio dapat diatribusikan atas 3 factor yaitu policy mix atau asset allocation, timing serta market selection. Dua faktor terakhir, timing dan market selection dikelompokkan sebagai alpha dan dianggap merupakan hasil dari kemampuan (skill) manajer investasi dalam menentukan waktu yang tepat untuk berdeviasi dari alokasi benchmark (timing) serta pemilihan saham yang tepat (securities selection).

Insight penting dari studi BHB (1986) adalah asset allocation dianggap dapat menjelaskan lebih dari 90% dari volatility return portfolio, dimana  sisanya diatribusikan ke  market timing dan securities selection. Dalam figure 2 di bawah saya coba Ilustrasikan atribusi return portfolio menurut BHB (1986).

Figure 2. Atribusi Return Portfolio menurut Brinson, Hood dan Beebower (1986)

Figure 2. Atribusi Return Portfolio menurut Brinson, Hood dan Beebower (1986)

Dari gambar di atas dapat dijelaskan bahwa total return reksa dana yang diterima dan dinikmati oleh investor (bagian (5) di ujung paling kanan) merupakan hasil dari total return portfolio (1) yang terdiri atas (2) dan (3), dikurangi costs (4). Total return dari portfolio yang dikelola oleh MI (1) terbagi atas 2 bagian, yaitu asset allocation/beta (2) serta excess return/alpha (3). Sementara excess return tersebut juga terdiri atas 2 bagian: timing dan securities selection. Jadi sebagaimana blog post saya sebelumnya, dari gambar di atas dapat dilihat bahwa hasil yang diterima oleh investor akan selalu lebih rendah dari kinerja yang dihasilkan portfolio.

Sementara itu policy mix atau asset allocation atau yang lebih sering disebut sebagai beta adalah return yang dihasilkan apabila portfolio diinvestasikan sesuai dengan benchmark/index. Karena untuk mereplikasi suatu index tidak membutuhkan skill yang njelimet, riset, trading (yang meningkatkan transaction cost dan pajak), serta faktor pendukung lainnya maka return dari asset allocation atau beta ini seharusnya murah dan karenanya dapat dihasilkan dengan biaya yang minimal. Return dari asset allocation tentu saja bisa positif dan juga negatif, tergantung return dari masing-masing asset class yang dialokasikan pada suatu RD.

Sedangkan excess return sebagaimana namanya adalah selisih return yang dihasilkan oleh MI diatas (outperformed) atau dibawah (underperformed) return benchmark/index. Excess return inilah yang menjadi objective dari setiap MI yang melakukan pengelolaan aktif (active management). Tujuan ini biasanya disebut sebagai usaha untuk beat the market/index (mengalahkan pasar yang diwakili oleh index). Jadi secara singkat dapat dikatakan tujuan setiap MI aktif  memberikan “hasil lebih” diatas hasil benchmark dengan melakukan strategi atau teknik tertentu dalam pengelolaan investasi.

Karena “hasil lebih” tersebut tidak mudah untuk dicapai dan membutuhkan tenaga analis, riset, sistem, model, Bloomberg terminal dan segala macam pendukungnya, maka pengelolaan untuk mencapai “hasil lebih” ini harus dibayar lebih mahal dalam bentuk biaya pengelolaan (management fee) yang lebih tinggi. Dengan kata lain, MI ingin mengatakan “ada uang, ada barang/hasil”, biaya murah dapatnya return benchmark, mau lebih maka investor harus mau membayar lebih mahal.

Namun harus diingat, yang namanya usaha, ya pasti bisa positif juga (malah sering) negatif. Sama juga dengan excess return ini, bisa positif dan bisa negatif. Kalau dari contoh dengan dua RDS tersebut dapat dikatakan untuk periode satu tahun FORSOLA:IJ menghasilkan excess return positif sedangkan SCHISTI:IJ sebaliknya menghasilkan excess return negatif terhadap IHSG. In fact, menurut  @KontanNews, secara average RDS di Indonesia pada tahun 2012 underperformed terhadap IHSG (10.06% vs 12.94%).

AS SIMPLE AS 1 = 2 + 3 – 4

Dari pembahasana di atas kita tahu tidak ada kepastian bagi investor untuk menerima suatu hasil investasi entah dari beta ataupun alpha. Seperti sering dikatakan bahwa tidak ada kepastian di dunia ini selain kematian dan pajak, dalam dunia investasi tidak ada yang pasti kecuali biaya. Right? 

Apabila kita sepakat dengan hal tersebut maka dari formulasi return di atas dapat dikatakan bahwa setiap investor (1)  RDS terpapar (exposed) pada tiga unsur: (2) return dari asset allocation (yang nilainya tidak pasti), (3) return dari kemampuan MI untuk “beat the market” (yang nilainya tidak pasti) serta (4) biaya investasi (yang nilainya pasti). Dalam persamaan sederhana maka return yang dapat dinikmati oleh setiap investor (1) = (2) + (3) – (4). [ajaib ya, hasilnya benar 1 = 1!] :)

Karena unsur (2) dan (3) bersifat tidak pasti (volatilitas return), maka untuk setiap investor yang bertujuan untuk memaksimalkan return (ya eyalah) yang setara dengan benchmark (2) plus “bonus”(3) dengan dikurangi oleh biaya (4), maka usaha yang paling rasional untuk dilakukan tentunya adalah meminimalkan biaya (4), karena biaya merupakan sesuatu yang pasti dan berada dalam kendali kita.

Jadi terlepas di kubu mana anda berada pada perdebatan soal skill MI dan bagaimana memilih MI yang skillful serta apakah data historis kinerja MI bisa menjadi unsur untuk memprediksi kinerja masa depan, satu hal yang sudah pasti anda dapat memaksimalkan peluang mendapatkan return yang anda terima dengan meminimalkan biaya investasi dengan memilih MI yang memiliki expense ratio rendah. Jadi seperti kendaraan yang berjalan tidak optimal dengan ban yang bocor, sama juga investasi anda tidak akan bisa optimal selama masih ada “kebocoran” return karena biaya-biaya yang bisa dihindari. Sama seperti ban mobil anda kalau bocor, mbok ya lekas ditambal…

Bagaimana dengan Anda?

PS: Salam Investasi, atau cuan, atau apalah…