ABSTRAK
Efek globalisasi telah mengakibatkan perkembangan industri jasa keuangan menjadi semakin kompleks.. Hal terse but diperburuk dengan efek psikologis pasca krisis keuangan tahun 1997 lalu yang berakibat pada volatilitas pasar yang cenderung tidak stabil. Untuk kondisi di Indonesia, salah satu eksposur risiko terpenting yang dihadapi oleh suatu Bank adalah eksposur terhadap rh:iko nilai tukar . Eksposur inilah yang menyebabkan terjadinya krisis ekonomi pada tahun 1997 di Indonesia. Eksposur terhadap nilai tukar merupakan salah satu jenis risiko pasar yang dihadapi oleh Bank.Dalam implementasinya di perbankan Indonesia, konsep perhitungan modal untuk risiko pasar. ini akan mulai diterapkan pada tahun 2004 ol.eh Bank Indonesia. Hal yang menarik berkaitan dengan implementasi pengenaan modal untuk risiko pasar ini adalah bagaimana Bank melakukan manajemen portfolio eksposur yang terkait dengan risiko pasar sehingga modal yang digunakan untuk mengcovernya bisa seefisien mungkin. Dalam thesis ini akan diperbandingkan dua metode perhitungan risiko pasar yaitu : Standardised dan Internal Model approach untuk melihat sampai seberapa efektif pengenaan kedua model tersebut untuk menghitung capital charge yang terkait dengan risiko pasar yaitu foreign exchange portfolio dari suatu bank.Hasil pengujian dengan kedua metode tersebut memberikan beberapa kesimpulan sebagai berikut:1. Pengujian dengan menggunakan standardized approach memberikan capital charges yang paling besar dibandingkan dengan pengujian dengan menggunakan metode internal yaitu Variance Covariance dan Historical Simulation2. Pengujian dengan menggunakan Internal j\tfodel memberikan hasil yang berbeda untuk koridisi Confidence level yang berbeda. Untuk kondisi 99% Cofidence level, pengujian dengan menggunakan Historical Simulation memberikan nilai VaR yang lebih besar dibandingkan pengujian dengan menggunakan Variance Covariance. Sedangkan pada kondisi 95% Confidence level pengujian dengan menggunakan Variance Covariance memberikan nilai VaR yang lebih bcsar dibandingkan pengujian dengan menggunakan Historical Simulation. Hal :i.ni disebabkan adanya pengaruh negative skewness dan leptokurtic pada distribusi aktual yang merupakan dasar perhitungan dari metode Historical Simulation. Berdasarkan hasil pengujian tersebut dapat disimpulkan bahwa suatu metode tidak bisa selalu menghasilkan nilai VaR yang lebih besar dibandingkan met ode yang lain. Nilai V aR dipengaruhi oleh distribusi return aktual dan confidence level3. Dalam pengujian dengan menggunakan Variance Covariance, jumlah data historis yang berbeda akan diperoleh Decay Factor optimal yang berbeda pula. Dalam pengujian ini, data historis 500 titik data mendapatkan Decay Factor optimal sebesar 0.97. Sedangkan untuk 250 titik data didapatkan Decay Factor optimal sebesar 0.964. Pengujian Back Testing dengan menggunakan Variance Covariance diperoleh hasil bahwa untuk confidence level 99%, jumlah kcgagalan yang terjadi melebihi batas non rejection region dari Kupiec. Sedangkan untuk confidence level 95% , jumlah kegagalan yang terjadi belum melewati batas non rejection region dari Kupiec. Pengujian Back Testing dengan menggunakan metode Basel untuk kondisi 250 titik data dan 99% Confidence level diperoleh hasil bahwa jumlah kegagalan yang terjadi dapat dikategorikan pada daerah yellow sehingga capital charges yang terjadi harus dikalikan dengan 3.65. Hasil ini memberikan kesimpulan bahwa untuk pengujian dengan metode Variance Covariance dari JP Morgan , Confidence level 95% memberikan model data yang lebih valid dibandingkan model pengujian dengan menggunakan 99% Confidence level.5. Pengujian terhadap Expected Tail Losses memberikan hasil nilai kerugian yang lebih besar dari nilai VaR. Oleh karena itu, pengujian dengan ETL dapat. Digunakan untuk mengatasi kelemahan dari V aR yaitu tidak diketahuinya nilai kerugian apabila terjadi suatu kejadian yang melebihi confidence level yang ditetapkan.6. Pengujian dengan menggunakan stress testing memberikan hasil capital charges yang dibebankan lebih besar dibandingkan perhitungan VaR dengan menggunakan Historical Simulation dan Variance Covariance. Hal ini membuktikan kelemahan VAR yang tidak bisa menangkap suatu kondis1 stress yang terjadi.7. Kecilnya capital charges untuk risiko pasar dalam karya akhir ini tidak berarti bahwa risiko pasar tidak diperlukan dalam perhitungan rasio modal. Hal ini disebabkan karena :.. Jumlah Portfolio yang ada tidak mence1minkan portfolio yang sebenarnya dibandingkan saat sebelum krisis. Bank cenderung konservatif dalam eksposur valas yang ditunjukkan dengan kecilnya Posisi Devisa Neto Bank. Padahal untuk mengantisipasi penerapan risiko pasar dan kesiapan modal Bank, Bank Indonesia telah menaikkan posisi rasio PDN dari 20% menjadi 30%...Apabila kondisi pasar dan portfolio Bank telah kembali pada posisi sebelum krisis, maka informasi risiko pasar menjadi sangat krusial dan berdampak material pada tambahan modal...Komponen yang dihitung dalam karya akhir ini yaitu PDN hanya merupakan salah satu komponen risiko pasar. Belum dilakukan perhilungan secara menyeluruh mengenai eksposur risiko pasar Bank. Misa1nya, eksposur yang terkait dengan perubahan suku bunga pasar dan transaksi-transaksi derivatif