Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Tesis ini membahas pengukuran risiko pasar portofolio saham dengan Value at Risk dan Expected Shortfall model volatilitas GARCH pada PT XYZ yang terdiri 29 emiten dengan periode observasi tahun 2008-2010. Hasil analisis menunjukkan bahwa perhitungan return portofolio tidak memenuhi distribusi normal, sehingga estimasi kerugian dengan menggunakan VaR distribusi normal dapat menjadi bias.Hasil pengujian menunjukkan bahwa hipotesa parametrics VaR dengan model volatilitas GARCH pada confidence level 99% dan 95% terbukti valid setelah dilakukan kupiec test pada periode 2010-2011, sementara hipotesa Expected Shortfall sebagai alternatif pengukuran risiko terbukti valid hanya pada confidence level 99%. Hasil perhitungan risiko portofolio saham dengan VaR dan ES model volatilitas GARCH menunjukkan bahwa nilai risiko lebih optimum dibandingkan undiversified portofolionya.

---

This thesis discusses the measurement of portfolio market risk by using Value at Risk and Expected Shortfall with GARCH volatility model on 29 listed companies PT XYZ?s during observation periods of 2008-2010. The analysis showed that the calculation of portfolio return do not meet the normal distribution so that the expected loss using normal distribution VaR can be biased.

The hypothesis of Parametrics VaR with GARCH volatility at 95% and 99% confidence level proved valid after Kupiec test in the periods of 2010-2011, while hypothesis of Expected Shortfall as an alternative risk measurement proved valid only at 99% confidence level. Risk calculation using VaR and Expected Shortfall with GARCH volatility suggests more optimum value than the undiversified portfolio."

"ABSTRAKTesis ini membahas pengukuran risiko portofolio saham menggunakan modelValue at Risk dengan pendekatan model GARCH, Extreme Value Theory danExpected Shortfall pada lima saham dengan nilai investasi terbesar padaportofolio saham yang dikelola PT XYZ per 31 Desember 2011. Periode estimasipenilaian risiko antara 2004-2007 dan periode validasi antara 2008-2011.Perbandingan pengukuran risiko dibagi menjadi empat periode yaitu 2008, 2009,2010 dan 2011. Perbandingan model dilakukan dengan menggunakan Kupiec Testdan Violation Ratio. Hasil analisis menunjukkan bahwa pengukuran volatilitasdengan pendekatan GARCH untuk lima saham yang dikelola PT XYZ dianggaptepat. Perhitungan risiko dengan menggunakan VaR berdasarkan estimasivolatilitas GARCH masih dapat digunakan pada saat krisis dengan confidencelevel 99%. Pengukuran risiko dengan menggunakan model VaR berdasarkanExtreme Value Theory (Extreme VaR) dapat digunakan sebagai alternatifperhitungan risiko pada saat kondisi krisis. Pengukuran risiko dengan pendekatanExpected Shortfall berdasarkan Extreme Value Theory merupakan pendekatanyang lebih baik dibandingkan pendekatan lainnya pada masa krisis.

---

ABSTRACTThis thesis discusses risk measurement of stock portfolio using Value at Risk withGARCH modeling approach, Extreme Value Theory and Expected Shortfall offive stocks with the greatest investment value in stock portfolios managed byPT XYZ per 31 December 2011. The estimation period for risk measurement isbetween interval of year 2004-2007 and the validation period between interval ofyear 2008-2010. In addition, comparison of risk measurement, using Kupiec Testand Violation Ratio, is divided into four periods, 2008, 2009, 2010 dan 2011. Theanalysis informs that the measurement of volatility with GARCH approach tofive-stock in stock portfolio managed PT XYZ is appropriate. Furthermore, thecalculation of risk using VaR based on GARCH volatility estimates is also stillappropriate tobe applied in times of crisis with 99% confidence level. Measuringrisk using VaR models based on Extreme Value Theory (Extreme VaR) can beused as an alternative to the calculation of risk at the time of a crisis. Inconclusion, Expected Shortfall based on Extreme Value Theory is a betterapproach in measuring risk compared to other approachs in time of crisiscondition."

"Penelitian ini untuk menganalisis estimasi Value at Risk untuk mengukur volatilitas dan risiko Pasar Crude Palmoil (CPO) dengan Metode ARCH/GARCH pada Bursa Malaysia Derivative (BMD) Periode 2007-2010 dengan jumlah data observasi sebanyak 4.950 sampel harga CPO untuk jenis harga spot, future 1 bulan hingga future 4 bulan. Penelitian ini menggunakan metode ARCH/GARCH dengan pemilihan metode ARCH/GARCH yang memberikan hasil paling baik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode ARCH/GARCH (1,1) merupakan metode yang memberikan estimasi paling baik untuk semua harga kecuali untuk Future 3 bulan periode 2009-2010 dimana metode yang paling baik adalah ARCH/GARCH (2,1) dan ARCH/GARCH (1,2) untuk Future 4 bulan periode 2009-2010. Selain itu, hasil penelitian menunjukkan bahwa volatilitas pasar CPO periode 2009-2010 cenderung menurun dibandingkan periode 2007-2008 dengan penurunan volatilitas terbanyak sebesar 27,66% yaitu pada harga spot. Akibat menurunnya volatilitas tersebut, maka resiko pasar CPO pun mengalami penuruan dengan besaran penurunan terbanyak sebesar 10,66% untuk harga spot. Penurunan ini tetap saja merupakan resiko baik bagi produsen maupun konsumen karenanya perlu dilakukan Hedging untuk memitigasi resiko tersebut. Selain dengan melakukan kontrak dengan formula harga yang mengacu pada harga CPO yang mempunyai nilai VaR terendah, hedging juga dapat dilakukan dengan melakukan perdagangan derivative dalam hal ini futures yang dihedge pada posisi yang berlawanan dengan perdagangan pada pasar spot.

---

This study to analyze Value at Risk estimation for volatility and risk measurement of Crude Palmoil (CPO) using ARCH/GARCH method at Bursa Malaysia Derivative (BMD) for period 2007-2010 with total sample of 4.950 spot price and future price from 1 month up to 4 month future price. This study uses ARCH/GARCH method by selecting the best ARCH/GARCH method that resulting the best and closest estimation. The result shows that ARCH/GARCH(1,1) method give the closest result for whole prices excepted for Future 3 months period 2009-2010 where ARCH/GARCH(2,1) provides the best estimation and for Future 4 months period 2009-2010 where ARCH/GARCH(1,2) provides the best estimation. The other result is that the volatility of Crude Palmoil commodity for period of 2009-2010 tend to be decreased than period of 2007-2008 with the most decreases percentage is 27,66% occur to Spot price and therefore the risk also tend to be decreased with the percentage of decreases is 10,66% occur to Spot price. This decreases still appearing risks for both producer and consumer, therefore hedging is important as risk mitigation. The hedging can be done not only through taking the contract with price reference that has low VaR value, but also by trading its derivative such futures that is hedged oppositely with trading in spot price."

"Penelitian dalam karya akhir ini dilatarbelakangi oleh perkembangan pasar bursa berjangka di Indonesia yang pesat pada tahun-tahun belakangan. Jumlah transaksi harian kontrak berjangka melalui BBJ meningkat dari 3.842 lot perhari di tahun 2004, 7.865 lot perhari pada tahun 2005 dan mencapai hampir 14,000 lot per had pada akhir bulan Mei 2006. Sekitar 94% transaksi di BBJ didominasi oleh produk kontrak berjangka keuangan, yaitu kontrak valuta berjangka dan kontrak indeks berjangka. indeks-indeks berjangka yang banyak diperdagangkan di BBJ adalah indeks Hangseng, Nikkei, Kospi dan JSX. Investasi pada kontrak indeks berjangka ini tidak dapat terlepas dari risiko-risiko. Untuk itu Para pelaku pasar perlu membekali diri dengan pengetahuan akan risiko-risiko investasi terutama risiko pasar.Untuk mengukur risilo pasar, pengukuran risiko secara kuantitatif yang banyak digunakan adalah Value at Risk (VaR). VaR digunakan untuk mengukur tingkat kerugian maksimum yang diperkirakan dapat terjadi ("expected loss") dari suatu posisi pada instrumen keuangan dengan tingkat probabilitas sebesar of pada satu periode waktu tertentu.Salah satu metode pengukuran VaR adalah metode parametrik yang mengukur nilai VaR dengan melakukan estimasi parameter-parameter statistik faktor risiko untuk menentukan deviasi standar. Deviasi standar selanjumya dikalikan dengan confidence level dan holding period instrumen keuangan.Penelitian dalam karya akhir ini bermaksud melakukan pengukuran VaR dengan menggunakan pendekatan estimasi volatilitas ARCH dan GARCH pada return indeks Hangseng, Nikkei, Kospi dan JSX. Pengukuran VaR dengan metode Parametrik memerlukan serangkaian uji statistik, yaitu uji stasioneritas, uji normalitas dan uji heteroskedastisitas. Data return indeks Hangseng, Nikkei, Kospi dan JSX selama periode penelitian, yaitu dari 1 Agustus 2004 sampai 30 Juni 2006 menunjukkan bahwa data return seluruhnya bersifat stasioner, tetapi tidak terdistribusi secara normal dan menunjukkan sifat heteroskedastisitas. Dengan demikian, untuk memperoleh nilai VaR yang tepat harus dicari nilai a' dengan menggunakan Cornish Fisher expansion test pada level of confidence 99% dan a dicari dengan mencari model conditional variance ARCH dan GARCH terbaik dengan bantuan aplikasi EViews 4.1.Model-model conditional variance ARCH terbaik yang dihasilkan dengan alat bantu EViews 4.1 untuk masing-masing return indeks adalah sebagai berikut :- Indeks Hangseng : 0'2 = 0.000061384990914 - 0.0662401874313E2t.L cck - Indeks Nikkei a12 = 0.000086461827168 + 0.205876283178821.- Indeks Kospi ate = 0.000114515670191 + 0.039922851633502,.- Indeks JSX a12 = 0.000104815576774 + 0.331567554254Dengan pendekatan estimasi volatilitas ARCH pada level of confidence 99% maka diperoleh nilai VaR harian :- Indeks Hangseng memiliki nilai VaR harian sebesar Rp. 310,535,130- Indeks Nikkei memiliki nilai VaR harian sebesar Rp. 434,097,566, - Indeks Kospi memiliki nilai VaR harian sebesar Rp. 377,460,253, - Indeks JSX memiliki nilai VaR harian sebesar Rp. 393,293,173,Setelah diukur VaR dengan pendekatan estimasi volatilitas ARCH, maka iangkah selanjutnya adalah meiakukan back testing dan uji validasi terhadap model sepanjang 450 hari data. Back resting membandingkan antara nilai VaR yang dihasilkan dengan actual Profit and Lass untuk mendapatkan nilai actual Profit and Loss yang melebihi nilai VaR (overshoot). Backtesting menghasilkan nilai overshoot sebanyak 3 kali pada indeks Hangseng, 2 kali pada indeks Nikkei dan Kospi dan 1 kali pada indeks JSX. Ke empat indeks valid dengan nilai LR masing-masing :- Indeks Hangseng : LR = 1.8681- Indeks Nikkei : LR = 1.0866- Indeks Kospi : LR = 0.4820- Indeks JSX : LR = 0.0987Dengan demikian dapat ditarik kesimpulan bahwa pengukuran VaR dengan estimasi volatilitas ARCH GARCH pada return indeks Hangseng, Nikkei, Kospi dan JSX selama periode penelitian adalah valid untuk digunakan.Pada pengukuran volatilitas model GARCH 1,1 diperoleh model-model return indeks yang terbaik sebagai berikut :Hangseng : ~t2 = 0.000000196213937249 - 0.0267928417261 6201 + 0.97229261920101_Nikkei : a12 = 0.00000146888597865 + 0.1001695832882w + 0.893938280184j311Kospi : 6t2 = 0.00000550843884112 + 0.071685859126E2L.l + 0.88508061998231.1 JSX : at2 = 0.00000982522829098 + 0.154121553759E214 + 0.78198762654713,.)Pengukuran dengan model GARCH 'diatas memberikan basil nilai VaR sebagai berikut:- Indeks Hangseng memiliki nilai VaR harian sebesar Rp. 437,569,761, - Indeks Nikkei memiliki nilai VaR harian sebesar Rp. 653,191,207, - Indeks Kospi memiliki nilai VaR harian sebesar Rp. 470,172,540, Indeks JSX memiliki nilai VaR harian sebesar Rp. 458,918,638, Back testing terhadap model volatilitas GARCH menghasilkan nilai overshoot sebanyak 6 kali pada indeks Hangseng, 3 kali pada indeks Nikkei dan masing-masing 2 kali pada indeks Kospi dan JSX. Berikut adalah hasil uji validasi dengan TNoP untuk model volatilitas GARCH- Indeks Hangseng : LR = I.8681- Indeks Nikkei : LR = 0.0987- Indeks Kospi : LR = 0.0126- Indeks JSX : LR = 0.0126Dengan demikian, pengukuran model volatilitas indeks Hangseng, Nikkei, Kospi dan JSX memperoleh hasi! yang valid balk dengan metode ARCH maupun GARCH.

---

Research in this paper work is initiated by the high growth in Indonesian commodity futures market in the recent years. Number of transactions has been increasing significantly from averagely 3.842 lots per day in 2004 to 7.865 lots per day in 2005 and double to almost 14,000 lots per day by the end of May 2006. Around 94% of the transactions in Bursa Berjangka Jakarta (BBJ) is dominated by financial market futures trading, which are foreign exchange futures market and index futures market. The most actively traded index futures market in BSI are Hangseng, Nikkei, Kospi dan JSX. Investment in the index futures is subject to risks and therefore investors need to equip themselves with a knowledge about risk in investment especially market risk.

In measuring market risk, a quantitative approach that recently used is Value at Risk (VaR). VaR is a measurement of maximum potential loss on exposure in financial instruments with confidence level of a in certain time period.

One of the methods in VaR calculation is parametric method, a method that estimates risk factors in statistical parameters in order to determine standard deviation. The standard deviation is therefore factored with confidence level and holding period of a financial instrument. Purpose of this working paper is to measure VaR by estimating volatility factor of ARCH and GARCH in Hangseng, Nikkei, Kospi and JSX index.

VaR calculation with parametric method requires statistical testing procedures, that are stationerity test, normality test and heteroscedasticity test. Statistical tests on return data of Hangseng, Nikkei, Kospi JSX indexes during the research period, from I August 2004 to 30 June 2006 shows that return data is stationer for all the indexes, but not normally distributed and heteroscedastic. Therefore, to get the VaR, it must first calculate value of a' using Cornish Fisher expansion test with 99% level of confidence and value of 6 that obtained by determining the most appropriate conditional variance ARCH and GARCH model using EViews 4.1.

The most appropriate Conditional variance ARCH models measured with EViews 4.1 software for each index return are as follow :

- Hangseng ;index ate 0.000061384990914 + 0.0662401874313E2t.1

- Nikkei index atz = 0.000086461827168 + 0.205876283178E2E4

- Kospi index ate =; 0.000114515670191 + 0.039922851633562,_1

- JSX index ate = 0.000104815576774 + 0.331567554254E2w

By using ARCH volatility estimation approach with 99% level of confidence, then obtained the daily VaR of :

Hangseng index has daily a VaR of Rp. 310,535,130

Nikkei indeks has daily VaR of Rp. 434,097,566,

- Kospi index has a daily VaR of Rp. 377,460,253,

- JSX index has a daily VaR ofRp. 393,293,173,

After the VaR is calculated using ARCH volatility estimation approach, then the next step is to apply a back testing and validity test on the model for 450 days. Back testing is a process to compare VaR resulted from the calculation with the actual Profit and Loss, to know how many times the actual profit and loss exceed the VaR (overshoot). The backtesting resulted to 3 times overshoot on Hangseng index, 2 times on Nikkei and Kospi index and 1 time on JSX index. The four models are valid with LR value respectively of :

- Hangseng index : LR = 1.8681

- Nikkei index : LR = 1.0866

- Kospi index LR = 0.4820

- JSX index : LR = 0.0987

Therefore, can be concluded that the measurement of VaR using ARCH volatility estimation approach on Hangseng, Nikkei, Kospi and JSX during the research period is valid to be implemented.

In measuring using GARCH 1,1 approach, the most appropriate models obtained are as follow :

Hangseng : 6,2 = 0.000000196213937249 - 0.0267928417261E21.1 + 0.972292619200, Nikkei : at' 2=--- 0.00000146888597865 + 0.10016958328821., + 0.89393828018413,4 Kospi : a12 = 0.00000550843884112 + 0.071685859126821.1 + 0.88508061998213,-1 JSX : 612 = 0.00000982522829098 + 0,15412155375982L.2 + 0.78198762654713E_1

VaR calculation with the above GARCH models has resulted to value of VaR as follow :

- Hangseng index has a daily VaR of Rp. 437,569,761,

- Nikkei index has a daily VaR of Rp. 653,191,207,

- Kospi index has a daily VaR of Rp. 470,172,540,

- JSX index has a daily VaR of Rp. 458,918,638,

Backtesting on the GARCI-J volatility models has resulted to 6 times overshoots on Hangseng index, 3 times on Nikkei index, 2 times respectively on Kospi and JSX index. The followings are the result of validity testing with TNoF on GARCH volatility models :

- Hangseng index : LR = 1.8681

- Nikkei index : LR = 0.0987

- Kospi index : LR = 0.0126

- JSX index : LR = 0.0126

The conclusion is, VaR measurement on Hangseng, Nikkei, Kospi and JSX indexes are valid both using ARCH method and GARCH method."

"Model pengukuran risiko Value at Risk (VaR) saat ini telah digunakan secara luas, tidak hanya pada sektor perbankan, tapi juga disektor lain seperti asuransi. Tujuan karya akhir ini adalah untuk mengukur Value at Risk (VaR) dengan pendekatan distribusi bersama copula, untuk menguji investasi 5 jenis saham yang dilakukan oleh PT ASABRI (Persero). Hasil distribusi return dari kelima saham bersifat heteroskedastis, sehingga dilakukan pendekatan GARCH(1,1) pada data residual. Nilai GARCH(1,1) tersebut digunakan untuk mencari distribusi portofolio saham dengan pendekatan distribusi bersama copula. Distribusi copula yang paling fit untuk digunakan adalah Clayton Copula berdasarkan nilai AIC terkecil, yang selanjutnya digunakan untuk mengukur besarnya potensi kerugian dengan menggunakan tingkat keyakinan 99% menggunakan monte carlo simulation dengan random number sebanyak 10.000 dan divalidasi dengan menggunakan Kupiec test. Hasil pengujian dengan Kupiec test menunjukkan bahwa model VaR dengan pendekatan distribusi clayton copula valid untuk mengukur besarnya potensi kerugian.

---

Risk measurement model of Value at Risk (VaR) is now widely used, not only in the banking sector, but also in other sector like insurances. The purpose of this thesis is to measure Value at Risk (VaR) with common distribution copula approach, to test 5 investment shares owned by PT ASABRI (Persero). The results of the return distribution of the five stocks are heteroskedastis, so do approach GARCH (1,1) at the data residuals. Value GARCH (1,1) is used to find the distribution of the stock portfolio distribution with copula approach. Copula distribution is most fit to be used is Clayton Copula based on smallest AIC value, which is then used to measure the magnitude of potential losses using a 99% confidence level using Monte Carlo simulation with a random number as many as 10,000 and validated using the Kupiec test. The Kupiec test results shows that the VaR model using clayton copula distribution approach is valid for measuring the magnitude of potential losses."

"Penelitian ini mengukur VaR dengan pendekatan Historical Simulations dan Expected Shortfall (ES) pada portofolio .reksa dana X. Perhitungan. ES dilakukan dengan menghitung nilai rata-rata imbal hasil portofolio reksa dana X yang melebihi VaR pada tingkat kepercayaan 95 % dan 99 %,. Validasi model VaR dan ES dilakukan dengan bactesting menggunakan metode Kupiec’s. Rasio ES terhadap VaR diketahui memiliki hubungan dengan kurtosis dari distribusi imbal hasil portofolio, dimana kurtosis yang besar akan menghasilkan rasio ES/VaR yang besar pula. ES dapat diaplikasikan sebagai komplemen terhadap VaR terutama dalam kondisi pasar yang ekstrim (fail events).

---

This research measures VaR of mutual fund X portfolio using the Historical Simulation and Expected Shortfall approaches. ES measurement is prepared by means of the average of portfolio return of mutual fund X that exceeds VaR at.95% and 99% confidence level. VaR and ES model validation is accomplished by backtesting using the Kupiec’s method. Ratio of ES to VaR is acknowledged to have an association with the kurtosis of the portfolio return, where high kurtosis will»result in high ES/VaR. ES is useful as a complementary to VaR particularly in anextreme market conditions (tail.events). "

"Dalam proyek pembangunan, terdapat berbagai risiko yang mungkin terjadi. Risiko-risiko tersebut dapat merugikan perusahaan dalam hal peningkatan biaya, terhambatnya kegiatan operasional, dll. Terkait hal tersebut, penelitian ini mengkaji aspek risiko dan finansial dalam proyek pembangunan Mini LNG Plant Semar. Tujuan penelitian ini adalah untuk mendapatkan gambaran kemungkinan risiko yang terjadi dan dampak dari risiko tersebut terhadap nilai ekonomi proyek pembangunan ini. Penelitian ini menggunakan metodologi Project Risk Management yang terdiri dari Risk Identification, Qualitative Risk Analysis, Quantitative Risk Analysis, dan Risk Responses and Planning. Untuk melakukan identifikasi kemungkinan risiko yang terjadi dalam proyek digunakan Kuesioner Risk Identification. Daftar kemungkinan risiko yang didapat, kemudian dikelompokan dalam model Risk Register, lalu dilakukan pembobotan jenis risiko berdasarkan probabilitas dan dampak risiko dalam proyek. Perhitungan dampak risiko secara kuantitatif menggunakan data hasil perhitungan Financial Model. Perhitungan nilai CAPEX, OPEX, Payback Period, NPV dan IRR dari Financial Model akan direplikasi dengan menggunakan simulasi Monte Carlo untuk mendapatkan hasil penghitungan data random. Untuk menganalisa pengaruh dari CAPEX dan OPEX terhadap Payback Period, NPV, dan IRR dari proyek ini digunakan metode perhitungan Expected Shortfall. Dari hasil penelitian, didapatkan bahwa risiko yang terjadi dapat meningkatkan CAPEX dan OPEX yang berbanding lurus dengan kenaikan Payback Period dan menurunkan IRR.

---

In a development project, there are various risks that may occur. These risks can be detrimental to the company in terms of increased costs, delays in operations, etc. Related to this, the study examines the risk and financial aspects in Semar Mini LNG Plant development project. The purpose of this study is to obtain an overview likelihood of the risk occurring and the impact of such risks on the economic value of the project.

This study uses the methodology of Project Risk Management consisting of Risk Identification, Qualitative Risk Analysis, Quantitative Risk Analysis, and Risk Responses and Planning. To identify possible risks in the project used the Risk Identification Questionnaire. Obtained list of possible risks, then grouped in Risk Register Model, and the type of risk weighted based on the probability and impact of risk against the project. Calculation of the risk impact quantitativelyusing data from Financial Model.

The calculation of CAPEX, OPEX, Payback Period, NPV, and IRR of the Financial Model will be replicated by using Monte Carlo Simulation to obtain the results of random calculated data. To analyze the influence of the CAPEX and OPEX against the Payback Period, NPV, and IRR of the project is using Expected Shortfall Method. From the research, it was found that the risk of that happening may increase CAPEX and OPEX that are directly proportional to the increase in Payback Period and decrease in IRR."

"ABSTRAKPenelitian ini bertujuan untuk mengukur risiko nilai tukar dengan melakukan perhitungan dengan metode Stressed VaR dan Expected Return serta melakukan analisis strategi dan persiapan implementasi ES dalam mengukur risiko pasar. Data penelitian yang digunakan adalah data kurs nilai tukar harian mata uang Dollar USD , Singapore Dollar SGD , Australian Dollar AUD , Hongkong Dollar HKD , Great Britain Poundsterling GBP , Japanese Yen JPY , EURO dengan periode pengambilan sampel dimulai sejak tanggal 1 Januari 2007 sampai dengan 31 Desember 2017 dan tidak memasukan data pada hari libur. Sampel data portofolio yang digunakan dalam penelitian ini adalah bank Mandiri dan bank BCA. Hasil penelitian ini adalah perhitungan menggunakan metode Expected Shortfall menghasilkan nilai yang lebih besar hampir dua kali lipat bila dibandingkan nilai metode SVaR yang berimplikasi pada beban modal capital charge yang harus disediakan menjadi lebih banyak.

---

ABSTRACT This study aims to measure exchange rate risk by calculating the Stressed VaR and Expected Return methods and conducting an analysis and preparation of ES implementation in measuring market risk. The research data used are daily average exchange rate data of Dollar USD , Singapore Dollar SGD , Australian Dollar AUD , Hong Kong Dollar HKD , Great Britain Pound Sterling GBP , Japanese Yen JPY , EURO with the sampling period starting from 1 January 2007 to 31 December 2017 excluded holidays date. The sample portfolio data used in this study are Mandiri banks and BCA banks. The results of this study are the calculation using the Expected Shortfall method produces a value that is greater almost double when compared to the value of the SVaR method which has implications for the capital charge must be provided to be more."

"Komposisi pegawai Instansi XYZ yang sebagian besar berasal dari mahasiswa ikatan dinas, memunculkan potensi risiko berupa kerugian Instansi jika pegawai tersebut berhenti sebelum masa ikatan dinasnya berakhir. Dengan demikian, Instansi XYZ perlu memberikan perhatian yang khusus atas risiko yang berkaitan dengan sumberdaya manusia. Berhentinya pegawai merupakan salah satu risiko operasional yang berkaitan dengan sumberdaya manusia. Pengukuran risiko yang merupakan salah satu tahapan dalam manajemen risiko dan akan digunakan sebagai salah satu langkah bagi Instansi XYZ dalam menerapkan manajemen risiko. Penelitian yang dilakukan menyimpulkan bahwa (1) dengan Chi-Square goodness of fit test, frequency of loss distribution pemberhentian pegawai sebelum masa ikatan dinasnya berakhir pada Instansi XYZ mengikuti distribusi Poisson karena hasilnya signifikan pada tingkat keyakinan 95% maupun 99%; (2) dengan Chi-Square goodness of fit test, distribusi severitas kerugian pemberhentian pegawai mengikuti distribusi Lognormal pada confidence level 95% maupun 99%; (3) Pengukuran OpVaR dengan menggunakan Loss Distribution Approach - Actuarial Model memperoleh nilai Operational Value at Risk (OpVaR) pada tingkat keyakinan 95 % sebesar Rp 220.683.463,00 dan untuk tingkat keyakinan 99% sebesar Rp 348.157.546,00; (4) pengujian validitas model dengan Kupiec Test untuk confidence level 95% dan 99% menunjukkan Loss Distribution Approach - Actuarial Model valid untuk digunakan dalam pengukuran Operational Value at Risk (OpVaR) atas pemberhentian pegawai sebelum masa ikatan dinasnya berakhir pada Instansi XYZ.

---

The composition of XYZ Institution's employees who mostly come from the students bond department, raises the potential risk of loss when the employee quit before the end of his official bond. Thus, XYZ Institution should give particular attention on the risks associated with human resources. Dismissal of employees is one of the operational risk associated with human resources. Risk measurement is one of the stages in risk management and to be used as one step for the XYZ Institution in applying risk management.

Research carried out the conclution that (1) by Chi-Square goodness of fit test, the frequency of loss distribution on dismissal of employees before the period ends on his official bond in XYZ Institution follows a Poisson distribution because the results are significant at a confidence level of 95% or 99%, (2) with Chi-Square goodness of fit test, the distribution of loss severity on dismissal of employees follows the lognormal distribution at the confidence level of 95% or 99%, (3) Measuring OpVar using the Loss Distribution Approach - Actuarial Models obtained value of Operational Value at Risk (OpVar) at the confidence level of 95% amounting IDR 220,683,463.00 and for the confidence level of 99% amounting IDR 348,157,546.00, (4) test on validity of the model with the Kupiec test for the confidence level of 95% and 99% indicated that Loss Distribution Approach - Actuarial Models is valid for the usage in measuring Operational Value at Risk (OpVar) over the dismissal of employees before the period ends on his official bond in XYZ Institution."

"Tesis ini membahas analisis Value at Risk dan Expected Shortfall menggunakan model volatilitas GARCH terhadap indeks saham dan nilai tukar local currency terhadap US dollar pada delapan negara emerging market Asia. Periode perkiraan penilaian risiko antara 01 Januari 1997 sampai dengan 31 Desember 2009 dan periode validasi out of sample 01 Januari 2010 sampai dengan 31 Maret 2014. Penilaian model menggunakan back testing terhadap data in sample dan out of sample. Hasil analisis menunjukkan bahwa pengukuran volatilitas return indeks saham dan nilai tukar dengan model GARCH dianggap tepat. Perkiraan risiko kerugian indeks saham menggunakan Value at Risk berdasarkan model volatilitas GARCH dapat digunakan pada confidence level 95%, sementara Expected Shortfall dapat digunakan sebagai alternatif pengukuran risiko pada confidence level 99%. Sedangkan untuk memperkirakan risiko kerugian nilai tukar dapat menggunakan Expected Shortfall pada confidence level 99%.

---

This thesis describes the analysis of Value at Risk and Expected Shortfall using GARCH volatility models of the stock indices and exchange rate of local currency against the U.S. dollar in eight Asian emerging market countries. The estimation period of risk measurement is between January 1, 1997 until December 31, 2009 and out of sample validation period is January 1, 2010 until March 31, 2014. Assessment model using back testing in sample and out of sample data.

The analysis showed that the measurement of return volatility of stock indices and exchange rates by the GARCH model is appropriate. Estimating loss using Value at Risk based on GARCH volatility models of stock indices is appropiate to be applied at 95% confidence level, while the Expected Shortfall can be used as an alternative of risk measurement at the 99% confidence level. Whereas estimating the risk of exchange rate losses can use the Expected Shortfall at 99% confidence level."