Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penerapan langsung Market Risk Capital Charges terhadap permodalan perbankan berdampak langsung terhadap turunnya Capital Adequacy Ratio (CAR) pada masing-masing bank. Salah satu fungsi utama dari perbankan adalah menunjang pertumbuhan ekonomi melalui kemampuannya untuk memberikan pinjaman kepada masyarakat. Penurunan CAR akibat perhitungan market risk capital charges, akan mengakibatkan penurunan kemampuan ekspansi perbankan nasional secara tidak langsung. Risiko nilai tukar (Excange rate risk) merupakan salah satu komponen dari market risk. Perhitungan market risk capital charges dengan menggunakan model internal akan menghasilkan nilai yang relatif rendah dibandingkan dengan penggunaan model standar. Hal tersebut dikarenakan, dalam model internal sudah memperhitungkan efek volatilitas dan korelasi antar faktor risiko. Model internal yang banyak digunakan sekarang adalah Value at Risk (VaR). Perhitungan market risk capital charges yang efisien dengan menggunakan VaR akan berdampak langsung terhadap capital adequacy yang efisien pula. Penelitian ini menghitung market risk capital charges untuk risiko nilai tukar (exchange rate risk) dengan menggunakan VaR Monte Carlo Simulation. Penelitian yang dilakukan menyimpulkan bahwa (1) perbankan syariah dapat menggunakan metode Value at Risk pendekatan Monte Carlo Simulation untuk perhitungan capital charges risiko nilai tukar; dan (2) pengukuran capital charge risiko nilai tukar dengan VaR Monte Carlo Simulation valid untuk digunakan dalam pengukuran risiko nilai tukar pada Bank Syariah XYZ.

---

Direct application of Market Risk Capital Charges on banking capital directly impact the decline in Capital Adequacy Ratio (CAR) in each bank. One of the main function of banks is to support economic growth through its ability to lend to the public. Decrease in CAR due to the calculation of market risk capital charges, will result in decreased ability of the national banking expansion indirectly. Exchange rate risk (Excange rate risk) is one component of market risk.

Calculation of market risk capital charges using internal models will produce a relatively low value compared with the use of the standard model. That is because, in the internal model taking into account the effects of volatility and correlation between risk factors. Internal models are widely used today is the Value at Risk (VaR). Calculation of market risk capital charges are efficiently by using VaR will directly affect an efficient capital adequacy as well. This study calculates market risk capital charges for the exchange rate risk (exchange rate risk) by using the VaR Monte Carlo Simulation.

Research carried out concluded that (1) Islamic banking can use the method of Value at Risk Monte Carlo Simulation approach to calculating capital charges exchange rate risk, and (2) the measurement of capital charge exchange rate risk with VaR Monte Carlo Simulation valid for use in risk measurement value exchange at Bank Syariah XYZ."

"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."

"Risiko operasional adalah salah satu risiko yang cenderung sulit untuk diantisipasi dan dampaknya seringkali di luar perkiraan bank. Pengukuran Value at Risk (VaR) menjadi penting agar bank dapat menghitung beban modal untuk risiko operasional sesuai dengan profil risikonya. Tesis ini membandingkan perhitungan VaR risiko operasional pada PT Bank ABC dengan dua metode yaitu Monte Carlo Simulation dan Extreme Value Theory. Berdasarkan backtesting terhadap kedua metode tersebut, pengukuran risiko operasional pada Bank ABC lebih realistis jika menggunakan Monte Carlo Simulation.

---

Operational risk in banking is one of the most difficult risk to anticipate and its impact to bank?s losses sometimes unpredictable. Measuring Value at Risk (VaR) then become important to enable bank to calculate capital charges for operational risk in accordance with its risk profile. This research attempts to compare between Extreme Value Theory method and Monte Carlo Simulation to calculate operational risk capital charge in PT Bank ABC. Based on backtesting procedures, it reveals that Monte Carlo Simulation is more suitable for Bank ABC's risk profile."

"ABSTRAKPerhitungan secara kuantitatif mengenai jumlah maksimum risiko yang dapatditanggung, serta jumlah potential loss pada portofolio saham available for sales yang sebagian besar jumlahnya semakin tinggi setiap tahun. Berdasarkan hal tersebut dibutuhkan suatu metode untuk mengukur dan mengestimasi jumlahrisiko maksimum yang dapat ditanggung menggunakan Value at Risk denganSimulasi Monte Carlo. Value at risk merupakan maksimum kerugian yangdiharapkan dalam horizon waktu dengan tingkat kepercayaan tertentu. Alasanpemilihan simulasi Monte Carlo dikarenakan lebih powerfull dan flexible sertamemberikan estimasi yang lebih besar dibandingkan metode lainnya dengankelemahan tingkat komputasi yang rumit.Estimasi risiko portofolio saham available for sales dengan simulasi Monte Carlomemiliki dua kategori yaitu related parties dan third parties. Periode pengamatandata dilakukan dari Tahun 2012 sampai dengan Tahun 2014. Horizon waktu yangdigunakan untuk dilakukan simulasi secara tahunan dan kuartalan dengan tingkatkepercayaan yang digunakan yaitu 95%, 97.5% dan 99%. Hasil penelitianmenunjukkan bahwa sebagian besar emiten pada portofolio saham available forsales PT Taspen (Persero), nilai Value at Risk simulasi Monte Carlo lebih kecildibandingkan dengan potential loss yang ada. Sehingga dapat diberikan sarankepada PT Taspen (Persero) akan batas kerugian maksimal yang dihadapi setiapemiten. Selain itu, penentuan tingkat kepercayaan dapat disesuaikan dengankemampuan pencadangan dana suatu perusahaan, dikarenakan semakin tinggitingkat kepercayaan yang digunakan maka semakin tinggi pula cadangan danayang harus disiapkan.

---

ABSTRACTQuantitative calculation of the maximum amount of risk that may be incurred, aswell as the amount of potential loss on a portfolio of stocks available for saleswere mostly higher in number every year. Based on this we need a method tomeasure and estimate the maximum amount of risk that may be incurred using theValue at Risk with Monte Carlo simulations. Value at risk is the maximumexpected loss within a time horizon with a certain confidence level. Reasons forthe selection of Monte Carlo simulation due to more powerful, flexible andprovide larger estimates than other methods but the weakness are complexitycomputational level..Monte Carlo Simulation for Risk Estimation of Available for Sale Stock Portfoliohas two categories of related parties and third parties. The data observation periodfrom 2012 up to 2014. Time horizon used for simulation of annual and quarterlybasis with a confidence level used is 95%, 97.5% and 99%. The results showedthat the vast majority of listed companies in the available for sale stock portfolioin PT Taspen (Persero), the result of the Value at Risk Monte Carlo simulation issmaller than the potential losses that exist. So it can be given advice to PTTASPEN (Persero) will limit the maximum loss that faced each issuer. Inaddition, the determination of confidence level can be tailored to a company'sability reserve fund, because the higher the level of trust that is used, the higherthe reserve fund must be prepared."

"Dalam penulisan ini akan diteliti sumber-sumber resiko yang potensial dapat menimbulkan penyimpangan biaya (cost overrun), yang difokuskan pada komponen biaya overhead. Kemudian dengan pendekatan simulasi Monte Carlo diidentifikasikan sumber-sumber risiko yang siginifikan dapat menimbulkan penyimpangan biaya pada komponen biaya overhead tersebut (biaya persiapan, biaya administrasi, biaya bank, dan biaya lain lain). Diharapkan nantinya dapat digunakan sebagai alat kendali pada proyek-proyek bangunan gedung, yang pada akhirnya akan menghasilkan kinerja biaya proyek yang optimal.

---

The purpose of this study was identify potential risk sources can make cost overrun, focus at the cost overhead component (preliminiary cost, administration cost, bank cost, and other cost) using Monte Carlo simulation. It is hope that she results ar used as a reference of decisions making process in planning and controlling construction cost at building construction project, at the end will make optimal project cost."

"ABSTRAKFokus utama tesis ini adalah saat ini masih belum adanya kajian mendalam mengenai analisis kelayakan keekonomian pada PV Off-Grid dengan menggunakan Metode Monte Carlo dan Homer Energy. Peneliti akan membahas pemodelan yang dibangun dengan kedua metode tersebut.Hasil penelitian ini adalah model yang dibangun ini diharapkan dapat memenuhi prinsip ?to produce electricity at the lowest possible cost? dengan mencari nilai COE (Cost of Energy) terendah dalam batasan parameternya seperti minimum NPV (Net Present Value), Cost to Benefit Ratio , DPI (Discounted Profitability Index) dan IRR (Internal Rate Return). Hasil pemodelan ini divalidasi dengan software Crystal Ball dan perhitungan manual.

---

ABSTRACT

The main focus in this thesis is currently still lack of study related to economic feasibility analysis on PV Off-Grid using the Monte Carlo method and Homer Energy. Researcher built the modeling constructed by these two methods.

Results of this research is a construct model to meet the principle of "to produce electricity at the lowest possible cost" by looking for the lowest value of COE (Cost of Energy) within the range of parameters such as minimum NPV (Net Present Value), Cost to Benefit Ratio, DPI (Discounted Profitability Index) and IRR (Internal Rate of Return). This modeling result is validated with Crystal Ball software and manual calculations."

"Ketidakpastian dalam pada data geologi dan geofisika mempengaruhi estimasi cadangan hidrokarbon. Untuk mengurangi ketidakpastian dapat dilakukan analisis resiko, salah satunya menggunakan Simulasi Monte Carlo. Tujuan dari penelitian ini adalah mengestimasi cadangan volumetrik minyak bumi menggunakan Simulasi Monte Carlo. Penelitian ini dilakukan pada kasus offshore di Kalimantan, Indonesia. Ada dua tahap dalam penelitian ini, pertama menganalisis zona reservoir agar diperoleh nilai properti batuan yang digunakan untuk estimasi cadangan, kedua menghitung probabilitas dengan mensimulasikan nilai random berdasarkan distribusinya dan mengestimasi cadangan hidrokarbon berdasarkan perhitungan probabilitas tersebut. Sebagai tambahan, kedua tahapan tersebut perlu dilakukan sebagai landasan untuk membuat keputusan yang efektif apakah akan mengebor prospek. Hasil menunjukkan bahwa Simulasi Monte Carlo dapat memberikan estimasi cadangan hidrokarbon beserta nilai resikonya berdasarkan hasil integrasi atribut RMS, atribut sweetness, dan parameter-parameter Gross Rock Volume, Net to Gross, Porositas, Saturasi Air, dan Formation Volume Factor (Bg).

---

Uncertainty in geological and geophysical data affects the estimation of hydrocarbon reserves. To reduce uncertainty, risk analysis can be performed, one of which uses Monte Carlo Simulation. The purpose of this study is to estimate volumetric reserves of petroleum using the Monte Carlo Simulation. This research was conducted in the case of offshore in Kalimantan, Indonesia. There are two stages in this study, first analyzing reservoir zones to obtain rock property values used for estimation of reserves, secondly calculating probabilities by simulating random values based on their distribution and estimating hydrocarbon reserves based on these probability calculations. In addition, both stages need to be carried out as a basis for making effective decisions on whether to drill prospects. The results show that the Monte Carlo Simulation can provide estimates of hydrocarbon reserves and their risk values based on the integration of RMS attributes, sweetness attributes, and Gross Rock Volume, Net to Gross, Porosity, Water Saturation, and Formation Volume Factor (Bg) parameters."

"Penelitian ini membahas mengenai potensi antrian yang mungkin ditimbulkan oleh restoran "Warung Nagih" dengan menggunakan data observasi yang sudah dikumpulkan dan dilakukan perhitungan menggunakan simulasi dengan metode Monte Carlo. Metode perhitungan simulasi Monte Carlo dilakukan dengan menggunakan program Microsoft Excel. Metode penelitan yang digunakan adalah deskriptif studi kasus dengan pendekatan kuantitatif. Dari simulasi yang dilakukan didapatkan hasil baik pada hari jumat dan hari sabtu tidak ditemukan adanya potensi antrian. Namun didapatkan hasil meja available lebih banyak pada hari jumat dibandingkan hari sabtu. Selain itu dilakukan peramalan dengan simulasi Monte Carlo dengan kapasitas 75% dari maksimal yang dimiliki restoran "Warung Nagih" yaitu sebanyak 23 meja dari 31 meja saat maksimum. Didapatkan hasil pada hari jumat terjadi 2 kejadian antrian dari 52 minggu percobaan simulasi dengan probabilitas terjadi antrian sebesar 3,8% dan pada hari sabtu terjadi 20 kejadian antrian dari 52 minggu percobaan simulasi dengan probabilitas terjadinya antrian sebesar 38%. Didapatkan hasil potensi antrian lebih besar pada hari sabtu dibandingkan jumat karena pada hari sabtu lebih banyak pelanggan yang datang dibandingkan hari jumat. Hasil peramalan ini dilakukan untuk persiapan guna menghadapi jika terjadi antrian di masa depan.

---

This study discusses the queue potential that maybe occured in "Warung Nagih" restaurant by using observational data that already collected and performed calculations using Monte Carlo simulation method. Monte Carlo simulation method of calculation is done using Microsoft Excel program. This research is using descriptive, case study method with quantitative approach. The results obtained both on Friday and Saturday did not reveal any queues potential. But the results obtained more available table on Friday than Saturday. After that we doing forecast using Monte Carlo simulation method with 75 % of the maximum capacity owned by the restaurant "Warung Nagih" which is 23 tables from 31 tables on maximum capacity. That simulation results is on Friday occurred 2 queue events of 52 week simulation experiment with queue probability occurance is 3,8% and on Saturday occurred 20 queue events of 52 week simulation experiment with queue probability occurance is 38%. This simulation result showed greater potential queues on Saturday than Friday because more customer coming on Saturday than Friday This forecasting is done in preparation to face queue situation in the future."

"Penganggaran modal adalah suatu proses dimana bisnis menentukan dan mengevaluasi biaya potensial atau investasi yang dikeluarkan suatu proyek. Pengeluaran dan investasi ini termasuk proyek-proyek seperti membangun pabrik baru atau usaha jangka panjang. Sering kali, arus kas masuk dan keluar dinilai untuk menentukan potensi keuntungannya dihasilkan memenuhi patokan target yang cukup atau tidak. Di sisi lain, analisis risiko adalah salah satu faktor penting dalam manajemen proyek untuk memastikan proyek ini akan dicapai dengan baik. Dengan mengelola risiko dengan baik, dapat mengantipasi risiko yang mungkin muncul dari awal proyek. Penelitian ini berisi evaluasi penganggaran modal dan identifikasi analisis risiko dengan menggunakan simulasi Monte Carlo. Teknik yang digunakan dalam penelitian ini untuk penganggaran modal adalah Net Present Value, Internal Rate of Return, Profitability Index, dan Payback Period. Sedangkan untuk analisis risiko adalah simulasi Monte Carlo. Secara keseluruhan penganggaran modal dan analisis risiko akan memberikan perkiraan untuk proyek baik itu akan memberikan arus kas positif atau arus kas negatif. Hasil dari evaluasi penganggaran modal didapatkan nilai NPV sebesar Rp201.821.387.341 dan nilai IRR sebesar 10. Sedangkan kemungkinan pengembangan PLTB ini menghasilkan arus kas negatif sebesar 22,21.

---

Capital budgeting is the process in which a business determines and evaluates potential expenses or investments that are large in nature. These expenditures and investments include projects such as building a new plant or investing in a long term venture. Often times, a prospective project rsquo s lifetime cash inflows and outflows are assessed in order to determine the potential returns generated meet a sufficient target benchmark. On the other hand, risk analysis is one of the most important factors in a project management to ensure that the project will accomplished well. By managing the risk well, it can anticipate risks that may appear from the beginning of the project.

The research contains of capital budgeting evaluation and risk analysis identification by using Monte Carlo simulation. The techniques use in these research for capital budgeting are Net Present Value, Internal Rate of Return, Profitability Index, and Payback Period. While for risk analysis, Monte Carlo Simulation will be used as the method. Overall, the capital budgeting evaluation and risk analysis will give a forecast for the project either it will give positive cash flow or negative cash flow. The result of capital budgeting evaluation with NPV are Rp201.821.387.341 and IRR are 10. The probability of the wind power plant development give negative value only 22,21."