Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Beberapa tahun belakangan ini, value at risk (VaR) semakin sering digunakan dalam mengukur risiko finansial. Cara yang populer digunakan adalah metode Delta Normal dan metode simulasi Monte-Carlo. Pada tugas akhir ini akan dibahas metode simulasi historis. Metode ini menggunakan data-data terdahulu untuk memperoleh nilai VaR. Terkadang sulit mendapatkan data dalam jumlah yang besar, keadaan ini menimbulkan keraguan mengenai ketepatan hasil taksiran yang diperoleh. Cara yang banyak digunakan dalam mengolah data berukuran kecil agar menjadi lebih layak adalah dengan bootstrap. Sehingga di beberapa literatur, metode simulasi historis disebut juga dengan metode bootstrap. Metode bootstrap ini akan diterapkan pada suatu data penghasilan, sehingga diperoleh taksiran VaR dari data tersebut. Bootstrap layak digunakan karena memberikan suatu nilai taksiran tak bias, dengan variansi yang mengecil. "

"Untuk mengetahui jumlah resiko yang mungkin terjadi pada sualu portofolio, diperlukan suatu niIai yang merupakan kuantifikasi dari resiko tersebut. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mengkuantifikasi resiko adalah Metoda Value at Risk . Value at Risk merupakan suatu nilai yang merupakan ringkasan atau niai resiko kerugian yang mungkin terjadi pada suatu portfolio, pada saat tertentu, dengan jangka waktu/ periode pengamatan (holding period,) tertentu serta dengan tingkat kepercayaan tertentu. Dalam karya akhir ini penulis mencoba menerapkan salah satu metoda Value at Risk yaitu Metoda Simulasi Historis pada single instrumen serta multiple instrumen. Instrumen yang digunakan dalam karya akhir ini adalah instrumen forward buying USD. Pada perhitungan VaR dengan menggunakan Simulasi Historis terlebih dulu dilakukan dekomposisi portfolio menjadi gabungan beberapa portfolio baru yang disebut posisi standar, yang perubahannya diestimasi berdasarkan perubahan faktor resiko pasar historis. Selanjutnya proJìi dan losses yang dihasilkan dan perubahan nilai portfolio díurutkan berdasarkan nilainya dan Val? dipilih dan ditentukan berdasarkan tingkat kepercayaan yang dipilih."

"Instrumen derivatif yang terus berkembang pesat menyebabkan portofolio semakin kompleks Nilai portofolia tersebut sangat tergantung pada variabel pasar seperti suku bunga dan nilai tukar. Instrumen derivatif selain digunakan untuk meng-offset (hedging) risiko dapat digunakan juga untuk berspekulasi mencari keuntungan. Pada kenyataannya banyak perusahaan merugi karena praktek tersebut. Hal ini mendorong timbulnya kebutuhan akan pengukuran kuantitatif risiko pasar dan suatu portfolio. Salah satu teknik pengukuran yang tersedia adalah Value at Risk (VaR). VaR merangkum seluruh risiko pasar yang ada pada portofolio dalam I (satu) bilangan. VaR menyatakan jumlah uang yang mungkin hilang akibat perubahan harga di pasar pada tingkat kepercayaan tertentu dalam jangka waktu tertentu. Dalam karya akhir ini, dikaji aspek-aspek praktis perhitungan VaR dengan Metode Simulasi Monte Carlo yang diterapkan pada portofolio FX Forward USD/IDR jangka waktu 1 bulan. Prinsip dari Simulasi Monte Carlo adalah melakukan simulasi berulang ulang untuk menghasilkan berbagai kemungkinan harga portofolio yang membentuk distribusi simulasi. Dari distribusi simulasi tersebut, VaR dapat ditentukan. Hasil perhitungan VaR diuji dengan backtesting untuk mengetahui validitasnya."

"Manusia dalam usahanya untuk mendapatkan nilai tambah atas segala usahanya mencapai keuntungan selalu mendapat beban kemunglcinan kerugian yang dapat dideritanya. Keuntungan dan kerugian merupakan dua sisi mata uang yang berbeda dalam sam keping mata uang, bila melihat suatu kemungkinan keuntungan pasti dibalilc kemungkinan keuntungan tersebut adalah kemungkinan kerugian. Hal tersebut terjadi karena keterbatasan manusia untuk mengetahul segala hal yang ada di masa depan, sehingga resiko kerugian tersebut akan tenis membayangi usaba manusia mencapai keuntungan usaha. Berbagai usaha telah dilakukan oleh manusia untuk mengelola resiko tersebut, mulai dan usaba untuk menghindari resiko, memindahkan resiko kenigian tersebut ke pihak lain dan benar-benar menjinakkan resiko tersebut sehingga didapat suatu kondisi keuntungan uang cukup tinggi tetapi dengan tingkat resiko yang masih dapat di terima. Dalam upaya mengelola resiko itu sendini, ada beberapa tahap yang harus dilakukan sehingga proses pengelolaan resiko tersebut menjadi optimal, yaitu: 1. Tahap pertalna yang perlu dilakukan adalah mengidentifikasi resiko, meliputi telaah untuk menentukan penyebab, kapan teijadinya resiko tersebut, kondisi kondisi awal yang dapat dikenali sebagai peringatan dini akan teijadinya suatu resiko. 2. Tahap kedua adalah mengukur besaniya resiko yang teijadi, tahap ini menjadi penting karena peranannya "menerjemahkan" suatu resiko yang bersifat abstrak menjadi suatu nilai yang nyata yang dapat dimengerti danipaknYa secara Iangsung terhadap tingkat keuntungan dan kelangsungan usaha. 3. Tahap ketiga diwarnai dengan upaya penyusunan strategi perbaikan, strategi korekai atas resiko-resiko yang telah dikenali dan diukur pada tahap-tahap sebelwnnya. Pada tahap ini akan disusun suatu rencana (planning) untuk melakukan perubahan cara kerja sehingga resiko dapat ditekan pada tingkat seminimal mungkin tanpa harus mengorbankan keuntungan. 4. Tahap selanjutnya, tahap ke empat adalah melaksanakan strategi dan rencana yang telah disusun pada tahap ke tiga. 5. Tahap kelima di isi dengan proses pemantanan pelaksanaan planning apakah sesuai dengan garis yang telah ditetapkan dan memonitor basil pelaksaannya apakah sudah sesuai dengan yang dikehendaki, yaitu mengendalikan resiko pada tingkat seminimal mungkin tanpa mengorbankan keuntungan yang ada. 6. Tahap selanjutnya adalah kembali kepada tahap pertama untuk mengulangi kembali proses manajemen resiko berdasarkaR perubahan strategi yang dilakukan. Sehingga proses manajemen resiko adalah merupakaii suatu sikius yang berkesinambungan yang diharapkan dapat memberikan sistem peringatan dini terhadap resiko yang mungkin terjadi. Dari tahap-tahap tersebut di atas, dapat dilihat peranan proses pengukuran resiko menjadi salah satu mata rantai yang penting dalam manajemen resiko. Sehingga dalam pembahasan tulisan ini, akan dlbahas suatu metoda yang relatif baru untuk mengukur besaran resiko yang terjadi yaitu dengan metoda Value at Risk (VaK). Metoda ini mampu menerjemahkan resiko menjadi nilai maksimal kerugian yang dapat diderita pada suatu tingkat keyakinan tertentu dan pada jangka waktu yang telah ditetapkan. Pada tulisan ini akan dibahas suatu studi kepustakaan mengenai dasar-dasar teori mengenai pengukuran resiko dengan metoda VaR ini, diharapkan dari pembahasan studi kepustakaan ini didapatkan suatu pengertian dan cara yang baru mengenai pengukuran resiko yang Iebih akurat dan berguna dalam proses manajemen resiko selanjuthya, dibandingkan dengan cara-cara pengukuran resiko konvensional yang masih dilakukan oleh pelaku usaha di Indonesia. Metoda ini menjadi menarik karena mampu memberikan gambaran mengenai masa depan dalam masa yang tidak terlalu panjang (near future), keterbatasan jangka waktu ini karena asumsi yang digunakan dalam VaR bahwa segala kondisi yang mempengaruhi kemungkinan keuntungan dan kenigian suatu usaha adalah tetap. Pada kenyataannya, dunia keuangan adalah dunia yang sangat dinamis, sehingga efektifitas metoda ini terbatas pada untuk jangka waktu pendek(near future). Berbekal dari hasil-hasil pengukuran resiko dengan metoda VaR tersebut diharapkan manajemen dapat meneruskan ke tahap selanjutnya dalam tahap-tahap manajemen resiko. Pada bidang perbankan, perbankan nasional Indonesia khususnya, dalam rangka pengelolaan kegiatan perbankan yang memenuhi pninsip kehati-hatian, dan sejalan dengan ketetapan Bank for International Settlement (BIS), Bank indonesia telah mewajibkan semua bank untuk melabanakan manajemen resiko untuk tiap jenis resiko usaha yang ada, meliputi resiko operasional, resiko kredit, resiko pasar dan res iko ketidak-patuhafl. Untuk tulisan mi alcan difokuskan kepada salah satu mata rantai dalam proses manajemen resiko kredit, yaitu pengukuran resiko kredit. Untuk dapat memberikan gambaran mengenai pengukuran resiko k-redit, dalam tulisan ini alcan diambil data aktual untuk pengukuran resiko kredit yang terjadi di salah satu cabang bank swasta nasional, yaitu PT. Bank "X" Cabang Utama "Z". Pengukuran akan dilakukan berdasarkan jenis kredit yang ada di Bank X dan alcan diukur resiko kredìt secara gabungan portofolio jenis kredit tersebut. Hasil pengukuran resiko kredit dengan metoda VaR akan dibandingkan dengan tingkat kerugian ñu yang terjadi di Bank X untuk masing-maSing jenis k-redit maupun untuk portofolio kredit yang ada. Selanjutnya pembahasan mengenai pengukuran resiko kredit ini akan dìakhiri dengan pengambilan kesimpulan yang dapat diambil berdasarkan perbitungan data aktual dan saran mengenai penerapan metoda ini di Bank X."

"ABSTRAKPrediksi dari besar klaim yang belum terselesaikan (outstanding claims) memegang peranan penting, mengingat perusahaan asuransi selalu dituntut untuk dapat menyediakan cadangan yang cukup guna menutupi pembayaran klaim di masa yang akan datang. Salah satu metode prediksi yang sering digunakan adalah metode Bornhuetter-Ferguson. Metode Bornhuetter-Ferguson termasuk ke dalam metode yang bersifat tradisional. Saat ini, metode prediksi yang bersifat tradisional telah banyak dikembangkan. Dalam hal ini, perhitungan cadangan klaim tidak dilakukan untuk menunjukkan kegagalan perhitungan cadangan klaim secara tradisional, melainkan lebih memberikan penekanan pada ketersediaan ukuran kesalahan prediksi dan distribusi prediksi dari cadangan klaim. Oleh karena itu, prediksi cadangan klaim dilakukan dengan menerapkan bootstrap pada metode Bornhuetter-Ferguson agar diperoleh informasi dari kesalahan prediksi dan distribusi prediksi dari cadangan klaim.

---

ABSTRACTPrediction of outstanding claims has an important roles considering insurance companies are required to allocate sufficient reserves for future payment of claims. One of the prediction methods that can be used is Bornhuetter Ferguson method. Bornhuetter Ferguson method is a traditional method to predict the outstanding claims. Nowadays, the traditional method has many been developed. In this case, the calculation of claim reserves are not done to show the failure of calculation in traditional way, but more to give an emphasis on the error availability and predictive distribution from the claim reserves. Therefore, claim reserves prediction is performed by applying bootstrap on the Bornhuetter Ferguson method to obtain the information about error and predictive distribution from the claim reserves."

"Semua bisnis pasti memiliki risiko. Tidak terkecuali bisnis perbankan. Dalam menjalani fungsi menawarkan jasa-jasa keuangan, Bank harus mengambil atau mengelola berbagai jenis risiko keuangan secara efektif, agar dampak negatifnya tidak terjadi. Intinya, hampir semua bank beranggapan bahwa risiko dalam sebuah bisnis perbankan harus dihindari ataupun dihilangkan. Salah satu risiko yang termasuk dalam Manajemen Risiko Bank adalah Risiko Pasar. Secara umum Risiko Pasar antara lain terdapat pada aktivitas fungsional Bank seperti kegiatan treasury dan investa.si dalam. bentuk surat berharga, pasar uang, penyertaan pada lembaga keuangan lain, penyediaan dana, dan kegiatan pendanaan dan penerbitan surat hutang, serta kegiatan pembiayaan perdagangan. Kegiatan-kegiatan tersebut tentunya memiliki risiko masing-masing yang berbeda yang harus dihilangkan ai.aupun dikurangi. Bagi bank ukuran besar, aktivitas di luar negeri dan jual beli valuta asing untuk kepentingan bank sendiri, dapat merupakan sumber Risiko Pasar yang signifikan. Bagi kebanyakan bank, yaitu yang kegiatan usahanya berukuran kecil dan sedang, jenis Risiko Pasar yang terutama adalah risiko suku bunga. Berdasarkan hal tersebut di atas, maka pada karya akhir ini penulis ingin meneliti lebih lanjut tentang risiko pasar, khususnya risiko nilai tukar pada Bank X. Dalam penelitian ini, penulis mengukur seberapa besar potensi risiko pasar yang dimiliki oleh Bank X, jika dihitung dengan menggunakan metode Variance Covariance. Kemudian, penulis ingin mengetahui apakah metode tersebut merupakan metode yang paling cocok untuk menghitung risiko nilai tukar pada Bank X. Dalam penelitian ini, digunakan metode Variance Covariance utnuk mengukur risiko nilai tukar, yaitu dengan menggunakan metode Deviasi Standar atau Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH), yang sesuai dengan hasil pengujian data. Data yang digunakan adalah nilai tukar Rupiah terhadap 3 (tiga) mata uang asing, yaitu Singapore Dollar (SGD), Hongkong Dollar (HKD) dan European Euro (EUR), dengan periode penelitian antara 7 Januari 2003 sampai 30 Januari 2004. Untuk mengetahui karakteristik dari data return ketiga mata uang tersebut dilakukan pengujian yang meliputi uji stasioner, uji normalitas dan uji volatilitas. Dari uji stasioner dapat diketahui bahwa data untuk ketiga mata uang tersebut bersifat stasioner, yang dibuktikan dengan nilai Critical Value (CV) alpha 5% untuk mata uang SGD, HKD dan EUR temyata lebih besar dari nilai ADF test-nya. Selanjutnya dari hasil uji normalitas, didapat bahwa nilai probabilitas untuk ketiga jenis mata uang dalam penelitian ini temyata lebih kecil daripada nilai alpha, sehingga data dikatakan tidak normal. Untuk data yang tidak normal, maka alpha yang digunakan dalam perhitungan VaR adalah alpha yang sesuai dengan rumus Cornish Fisher Expansion. Dari hasil uji volatilitas diketahui data return ketiga mata uang tersebut bersifat homoscedastic, sehingga metode yang digunakan untk melakukan forecasting volatility adalah metode deviasi standar normal. Kemudian berdasarkan perhitungan tersebut dihitung VaR harian dengan confidence level senilai 95% dan holding period 1 hari. Berdasarkan hasil perhitungan tersebut, maka didapatkan nilai VaR sebagai berikut:Dari tabel di atas diketabui nilai Diversified VaR dan Undiversified VaR. Adanya perbedaan yang cukup signifikan antara Diversified VaR dan Undiversified VaR, yaitu sebesar Rp.7.862.042, disebabkan antara lain karena adanya korelasi negatif antara mata uang SGD dan EUR. Hal yang berikut dilakukan setelab pengujian return mata uang adalah menguji validitas dari data tersebut. Kegunaaannya adalab untuk mengetabui apakah model Variance Covariance yang digunakan untuk mengbitung risiko nilai tukar pada Bank X tersebut valid atau tidak. Uji Validitas dilakukan berdasarkan Kupiec Test, yaitu Total Number of Failure (TNoF) dan Time Until First Failure (TUFF). Dari basil pengujian validitas tersebut, baik TN oF dan TUFF, babwa model yang telah ditetapkan untuk ketiga mata uang tersebut dinyatakan valid. Hal ini ditunjukkan dengan nilai Likelihood Ratio (LR) yang lebih kecil daripada nilai Chi Square. Berdasarkan basil akhir penelitian ini maka dapat disimpulkan bahwa setelah mengadakan perhitungan terbadap risiko nilai tukar pada Bank X dengan 3 (tiga) jenis mata uang, maka didapatkan suatu basil yang menyatakan besamya risiko nilai tukar pada Bank X, jika dibitung dengan menggunakan metode Variance Covariance. Dan setelah diadakan pengujian kembali, maka dapat disimpulkan pula bahwa model tersebut adalah model yang cocok untuk digunakan pada penghitungan risiko nilai tukar di Bank."

"ABSTRACTMemberikan proteksi terhadap kemungkinan terjadinya kerugian merupakan hal yang sangat penting dalam setiap perusahaan asuransi. Perusahaan asuransi dapat mengestimasi semua risiko yang mungkin dihadapi dengan alat ukur risiko. Value-at-Risk merupakan salah satu alat ukur risiko dalam industri asuransi, yang didefinisikan sebagai kuantil dari distribusi total kerugian. Sebagai kuantil, dapat menjadi kurang representatif apabila terdapat banyak nilai kerugian yang melebihi dikarenakan informasi kerugian pada ekor kanan distribusi tidak tergambarkan dengan baik. Untuk itu, diperkenalkan Tail Value-at-Risk yang merata-ratakan besarnya kerugian yang lebih besar daripada. Penggunaan membantu perusahaan untuk memperoleh gambaran mengenai modal yang harus disiapkan untuk mengatasi risiko yang dapat terjadi. Estimasi risiko yang lebih baik juga dapat dilakukan dengan memanfaatkan teori kredibilitas, yang mengombinasikan risiko individu dan risiko kelompok pemegang polis dengan bobot tertentu. Bobot yang tepat diperoleh melalui peminimuman antara parameter yang memprediksi kerugian di masa depan dan penaksirnya. Secara umum, penelitian ini membahas mengenai model berdasarkan teori kredibilitas Bühlmann beserta penaksir dari parameter-parameter model tersebut. Risiko individu direpresentasikan dengan individu, sementara risiko kelompok direpresentasikan dengan rata-rata individu dalam suatu kelompok. Penerapan model ini dilakukan dengan menggunakan data klaim dari salah satu perusahaan asuransi di Indonesia.

---

ABSTRACTProviding protection against losses is important issue in every insurance company. Insurance company could estimate all risks which must be faced by risk measures. Value-at-Risk as one of risk measures that is used in insurance industry, is defined as quantile of aggregate losses distribution. As a quantile, could be less representative if there are losses which far exceed because losses in the right tail distribution cannot be well-explained. For this reason, which averages losses that are greater than was introduced. Using, insurance company could obtain approximation of capital needed due to certain losses which possibly happen. Better risk estimation could also be obtained by credibility theory, which combines both individual and group risk information with certain weights. The proper weights are obtained by minimizing the expected squared error between parameter used to predict future losses and its estimator. In general, Credible model based on credibility theory and the parameters estimator will be derived in this research. Individual risk is represented by certain policyholders meanwhile, group risk is represented by average of every policyholders. Numerical simulation based on one of the insurance companys claim data in Indonesia will also be demonstrated."

"Value at Risk (VaR) adalah salah satu metode dalam manajemen risiko yang digunakan untuk mengkuantifikasi risiko terburuk yang disebabkan oleh perubahan harga saham. Dua hal yang dilibatkan dalam menghitung VaR adalah estimasi volatilitas dan perhitungan kuantil dari proses return. Secara umum, estimasi volatilitas dari proses return dapat menggunakan dua metode, yaitu metode parametrik dan metode nonparametrik. Akan tetapi, dengan mempertimbangkan kelebihan dan kekurangan kedua metode tersebut diajukan sebuah metode baru yang disebut metode semiparametrik. Pada skripsi ini, akan dibahas mengenai estimasi volatilitas dari proses return dengan menggunakan estimator kernel, pseudo maximum likelihood estimator, Newton Rhapson, ternary search. Setelah, mendapatkan volatilitas dan kuantil dari proses return, VaR dapat dihitung dengan mengalikan volatilitas dengan kuantil yang bersesuaian. Metode perhitungan VaR yang dibahas pada skripsi ini diaplikasikan dalam perhitungan VaR dari Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG).

---

Value at Risk (VaR) is one of methods in risk management to quantify worst loss which is caused by changes in stock prices. Volatility estimation and quantile computing of return process are two things which is used to compute VaR. In general, there are two methods in volatility estimation, there are parametric and nonparametric method. Nevertheless, considering advantage and disadvantage of those methods, a new method which is called semiparametric method is proposed. This skripsi firstly will describe about volatility estimation of return process with using kernel estimator, pseudo maximum likelihood estimator, Newton Rhapson, ternary search. After getting volatility estimation dan quantile of return process. Value at risk can be computed by multiplying volatility with corresponding quantile of return process. This computing method of VaR is used in computing VaR of Jakarta Composite Index or Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG)."