Dalam analisis statistik dan keuangan, kurtosis sering digunakan untuk menggambarkan bentuk distribusi return, khususnya seberapa besar kemungkinan terjadinya pergerakan ekstrem di pasar.
Bagi investor, memahami konsep ini penting karena kurtosis tinggi menandakan risiko yang lebih besar dari pergerakan harga ekstrem yang jarang terjadi, namun berdampak besar.
Artikel ini akan membahas arti kurtosis, konsep “fat tails” dalam distribusi return, serta mengapa model risiko konvensional sering gagal memprediksi peristiwa ekstrem seperti krisis finansial.
Arti Kurtosis
Kurtosis adalah ukuran statistik yang menunjukkan seberapa tebal atau tipis ekor (tails) dari distribusi data dibandingkan distribusi normal. Dalam konteks pasar saham, kurtosis digunakan untuk menilai frekuensi dan intensitas pergerakan harga ekstrem, baik lonjakan tajam maupun penurunan besar.
Melansir Investopedia, distribusi normal (bell curve) memiliki kurtosis sebesar 3.
Jika kurtosis lebih tinggi dari 3 (leptokurtic), data memiliki ekor tebal (fat tails), artinya lebih banyak kejadian ekstrem dari yang diperkirakan oleh model normal. Jika kurang dari 3 (platykurtic), distribusi lebih “datar”, menunjukkan fluktuasi ekstrem jarang terjadi.
Dalam keuangan, kebanyakan return aset cenderung leptokurtic, yang berarti kejadian ekstrem lebih sering terjadi daripada yang diasumsikan oleh model statistik standar.
Apa Itu Fat Tails
Istilah fat tails menggambarkan distribusi return yang memiliki probabilitas tinggi untuk kejadian ekstrem, misalnya, crash besar atau lonjakan harga tajam.
Menurut Corporate Finance Institute (CFI), fat tails menjelaskan fenomena seperti krisis 2008, ketika pergerakan pasar jauh melebihi yang diprediksi model normal.
Model risiko konvensional seperti Value at Risk (VaR) sering mengasumsikan distribusi normal, sehingga gagal mengantisipasi potensi kerugian besar akibat kejadian langka.
Dalam praktiknya, fat tails membuat investor harus mempertimbangkan kemungkinan “black swan events”, yaitu peristiwa langka dengan dampak besar yang tidak terduga sebelumnya.
Contoh nyata:
- Krisis finansial 2008, di mana pasar global jatuh lebih dari 40% dalam waktu singkat.
- Pandemi COVID-19 (2020), yang menyebabkan indeks S&P 500 turun lebih dari 30% hanya dalam beberapa minggu.
Kedua peristiwa tersebut menunjukkan bahwa meski peluangnya kecil, dampak pasar bisa jauh melampaui perkiraan model normal.
Cara Mengukur Kurtosis dalam Return Saham
Secara matematis, kurtosis dihitung dengan membandingkan seberapa besar penyimpangan (deviasi) data terhadap rata-rata, dinaikkan ke pangkat empat.
Namun, untuk analisis praktis, banyak platform keuangan modern seperti Bloomberg dan TradingView sudah menyediakan indikator kurtosis otomatis.
Rumus umum kurtosis adalah:
Kurtosis = (Σ(xᵢ – μ)⁴ / nσ⁴)
Di mana:
- xᵢ = nilai data (misalnya return harian saham)
- μ = rata-rata return
- σ = standar deviasi
- n = jumlah observasi
Interpretasinya:
- Kurtosis > 3: distribusi memiliki fat tails (lebih berisiko)
- Kurtosis = 3: distribusi normal
- Kurtosis < 3: distribusi datar (risiko ekstrem rendah)
Saham-saham dengan volatilitas tinggi seperti Tesla (TSLA) dan meme stocks seperti GameStop (GME) sering menunjukkan kurtosis jauh di atas 3, artinya peluang lonjakan atau kejatuhan besar lebih tinggi dari normal.
Mengapa Model Risiko Konvensional Sering Gagal
Sebagian besar model keuangan klasik, seperti Modern Portfolio Theory (MPT) atau CAPM, mengasumsikan bahwa return saham berdistribusi normal. Artinya, pergerakan harga ekstrem dianggap sangat jarang terjadi.
Namun, kenyataannya berbeda, pasar finansial tidak mengikuti distribusi normal sempurna, melainkan “heavy-tailed distribution”, artinya peristiwa langka lebih sering terjadi daripada yang diprediksi teori klasik.
Model seperti Value at Risk (VaR) sering kali menyepelekan risiko ini, sehingga ketika terjadi crash besar, kerugian aktual jauh lebih besar dari estimasi. Inilah sebabnya mengapa manajer risiko modern kini mulai memperhitungkan kurtosis dan skewness untuk menggambarkan profil risiko yang lebih realistis.
Bagaimana Investor Bisa Memanfaatkannya
Memahami kurtosis tidak hanya membantu mengenali risiko, tetapi juga memberi panduan dalam membangun strategi portofolio yang lebih tangguh.
- Diversifikasi lintas aset: Portofolio dengan berbagai kelas aset (saham, obligasi, emas) bisa mengurangi dampak pergerakan ekstrem dari satu sektor saja.
- Gunakan model risiko yang memperhitungkan fat tails: Beberapa manajer risiko profesional kini memakai model seperti Expected Shortfall (ES) atau Conditional VaR, yang lebih akurat dalam mengukur potensi kerugian besar.
- Manfaatkan opsi untuk lindung nilai: Opsi put dapat menjadi alat lindung nilai terhadap kejadian ekstrem yang tidak terprediksi, karena nilainya meningkat saat pasar jatuh tajam.
- Waspadai saham berisiko tinggi: Saham dengan volatilitas besar dan sejarah lonjakan harga ekstrem cenderung memiliki kurtosis tinggi. Investor sebaiknya mengatur ukuran posisi lebih hati-hati pada saham seperti ini.
Kesimpulan
Kurtosis adalah ukuran statistik yang menggambarkan seberapa sering kejadian ekstrem terjadi dalam distribusi return. Semakin tinggi nilai kurtosis, semakin besar kemungkinan pasar bergerak ekstrem, baik positif maupun negatif.
Memahami konsep fat tails membantu investor menilai risiko yang sering diabaikan oleh model keuangan tradisional. Dengan mempertimbangkan kurtosis dalam analisis portofolio, investor dapat membangun strategi yang lebih tangguh terhadap kejutan pasar.
Pahami konsep kurtosis agar kamu bisa lebih siap menghadapi pergerakan ekstrem di pasar saham bersama Gotrade, mulai trading saham dan ETF global langsung dari aplikasi.
FAQ
Apa itu kurtosis?
Kurtosis adalah ukuran statistik yang menunjukkan seberapa besar kemungkinan terjadinya pergerakan ekstrem dalam distribusi return saham.
Apa arti fat tails dalam keuangan?
Fat tails menggambarkan peluang tinggi untuk kejadian ekstrem seperti crash pasar, yang sering diabaikan oleh model risiko konvensional.
Mengapa kurtosis penting bagi investor?
Karenanya membantu mengidentifikasi risiko tersembunyi di pasar yang tidak tercermin dari volatilitas biasa.
Disclaimer
PT Valbury Asia Futures Pialang berjangka yang berizin dan diawasi OJK untuk produk derivatif keuangan dengan aset yang mendasari berupa Efek.
