Analisis Dampak Perilaku Spekulatif Investor terhadap Risiko Market Crash melalui Bubble Harga (Studi Empiris pada IHSG Periode 2020-2025).

Abstract

Penelitian ini dilatarbelakangi oleh meningkatnya kompleksitas dinamika pasar saham dalam mengidentifikasi pembentukan bubble dan potensi terjadinya market crash. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perilaku eksplosif harga serta mengestimasi probabilitas crash pada Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) periode 2020–2025. Metode utama yang digunakan adalah Generalized Supremum Augmented Dickey-Fuller (GSADF) untuk mendeteksi bubble dan Extended Samuelson Model (ESM) untuk memprediksi risiko crash, dengan dukungan analisis Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) untuk mengkaji volatilitas. Selain itu, sebagai analisis tambahan untuk mengatasi potensi endogenitas antar variabel, digunakan uji kausalitas Granger berbasis Vector Autoregression (VAR). Hasil penelitian menunjukkan adanya beberapa periode bubble yang signifikan yang diikuti oleh peningkatan volatilitas dan probabilitas crash yang tinggi. Analisis tambahan menunjukkan bahwa pergerakan harga dan volatilitas secara statistik mendahului pembentukan bubble, yang memperkuat temuan utama penelitian. Temuan ini memberikan kontribusi empiris dalam memahami dinamika bubble harga di pasar berkembang serta implikasi kebijakan bagi regulator dan investor dalam memperkuat sistem peringatan dini dan mitigasi risiko pasar.

This study is motivated by the increasing complexity of stock market dynamics in identifying bubble formation and potential market crashes. The objective of this research is to analyze explosive price behavior and estimate crash probability in the Indonesia Composite Index (IHSG) during the 2020–2025 period. The primary methods are the Generalized Supremum Augmented Dickey-Fuller (GSADF) to detect bubbles and the Extended Samuelson Model (ESM) to predict crash risk, supported by the Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) model to examine volatility. In addition, as a supplementary analysis to address potential endogeneity among variables, a Granger causality test based on a Vector Autoregression (VAR) framework is conducted. The results indicate several significant bubble periods accompanied by heightened volatility and increased crash probability. The supplementary analysis shows that price movements and volatility statistically precede bubble formation, reinforcing the main findings. These findings provide empirical evidence on bubble dynamics in an emerging market context and offer policy implications for regulators and investors in strengthening early warning mechanisms and market risk mitigation strategies.