ABSTRAK
Dalam beberapa tahun terakhir, perhatian lembaga keuangan terhadap manajemenresiko menjadi semakin besar karena pasar keuangan dunia semakin terintegrasi. Resikoyang dihadapi dalam mengelola portofolio adalah general risk dan spesific risk. Generalrisk terdiri dari business risk dan financial risk, sementara spesific risk terdiri dari marketrisk, credit risk, operational risk, dan liquidity risk. Sejarah membuktikan banyak bank yang bangkrut diakibatkan olehmismanajemen portofolio. Kasus kebangkrutan yang terjadi umumnya ditimbulkankarena salah mengantisipasi market risk, yaitu resiko kerugian yang dapat timbul danperubahan harga atau faktor ? faktor pasar, yakni suku bunga (interest rate), nilai tukar(exchange rate), harga saham dan komoditi. Salah satu kasus kerugian akibat market riskyang sempat menjadi perhatian pasar finansial internasional adalah kasus Orange County(California, Amerika). Untuk itu diperlukan perangkat analisa resiko yang lebih akurat untuk mendeteksidan memberikan peningatan dini (early warning system), untuk menghindarkan kerugianyang akan diderita dan mengakibatkan instabilitas keuangan. Basle Committee on Banking Supervision pada Januari 1996 menyebutkan secaraumum metode standar pengukuran resiko portofolio dan mensyaratkan para pelaku pasarmenerapkan minimal satu metode tersebut, yakni standar kualitatif standar kuantitatif,dan stress testing. Salah satu analisa perhitungan standar kuantitatif adalah VAR. Penelitian ini akan memaparkan perhitungan resiko dengan metode Value at Risk(VAR) pada PT.Bank Universal Tbk untuk mengetahul resiko maksimum yangmungkin timbul dikemudian hari akibat adanya volatilitas suku bunga pasar denganholding period yang berbeda-beda. Metode VAR yang diungkapkan dalam karya akhir ini adalah motode VarianKovarian. Metode ini dijabarkan lagi dalam tiga estimator volatilitas, yaitu StandarDeviasi, Equally Weighted (EW) dan Exponentially Weighted Moving Average (EWMA).Masing-masing metode estimator volatilitas dalam menghitung VAR dapat dibuatberbagai macam model dengan menggunakan jumlah data historis 520 hari kerja sebagaibasis perhitungan. Adapun selang kepercayaan yang dipilih adalah 95% (menurutRiskmetrics) dan 99% (menurut Basel Committee). Untuk estimator volatilitas EW dan EWMA, rolling data yang dipakai adalahsetiap 65 hari. Untuk estimator volatilitas EWMA, penelitian ini memakai dua decayfactor sebesar 0.94 dan 0.97. Dalam mendapatkan nilai VAR dikemudian hari holdingperiod yang disimulasikan antara lain 1 hari, 5 hari, 10 hari dan 20 hari kedepan. Dari tiga (3) estimator volatilitas ini, menghasilkan beragam model simulasi.Selanjutnya, setiap model ini dilakukan uji validitas untuk mengetahui apakah modeltersebut valid, konservatif atau tidak valid, yaitu dengan uji Backtesting. Uji inimenggunakan dua pendekatan peniode updating yaitu 5 hari dan 20 hari. Dari hasil ujibacktesting ini, terlihat bahwa periode updating 5 hari lebih merepresentasikan kejutanvolatilitas. Dari beberapa model yang disimulasikan, model EWMA dengan decay factor0.94 pada selang kepercayaan 95% adalah yang paling optimal bagi bank tersebut, karenamodel ini meniberikan prediksi nilal VAR terkecil dibanding model lainnya. Model ini sesuai dengan keadaan Net Present Value bank sebesar negatif Rp3,702,188,190,760 yang mengindikasikan bahwa ?capital requirement? banksebenamya juga tidak mampu untuk menutupi nilai resiko dengan model tersebut.Kemudian, dari hasil stress-testing, ditemukan pada tanggal 4 Desember 2001 terjadikerugian tertinggi sebesar Rp 37,289,116,191. Maka, bank harus menyediakan danasebesar nilai tersebut untuk mengantisipasi terjadi kembali kerugian yang dinyatakandalam toleransi maksimal kerugian bank akibat adanya volatilitas suku bunga.Berdasarkan hasil penelitian ini, disarankan bagi bank, bahwa untuk mampumengelola nilai resiko dengan model EWMA pada decay factor 0.94 dan selangkepercayaan 95%, bank harus mampu menutup kekurangan modalnya terlebih dahulu.