Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 116698 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Gayatri Rejeki
"Berdasarkan ketentuan Basel II perhitungan risiko kredit dapat menggunakan beberapa pendekatan, yaitu standardized approach dan Internal Rating Based Approach. Bank XYZ belum menerapkan pendekatan Internal Rating Based Approach untuk menghitung risiko kredit pada produk kartu kredit. Sampai saat ini Bank XYZ menggunakan yaitu standardized approach untuk menghitung risiko kredit pada produk kartu kredit. Pada penelitian ini menggunakan pendekatan Internal Rating Based Approach dengan pendekatan Creditrisk+ dalam menghitung risiko kredit pada produk kartu kredit.
Hasil akhir dari penelitian ini dengan menggunakan metode CreditRisk+ berupa nilai expected loss dan unexpected loss atau value at risk (VaR) yang kemudian digunakan untuk memproyeksikan tingkat economic capital yang dibutuhkan. Pada penelitian ini, hasil perbandingannya adalah nilai Actual loss < nilai VaR.
Dari hasil penelitian diketahui nilai rata-rata VaR selalu lebih besar dibandingkan dengan nilai actual loss untuk periode 2010-2012. Pada tahun 2010 memiliki nilai rata-rata VaR sebesar Rp 21 milyar dan nilai actual loss-nya sebesar Rp 18,174 milyar. Pada tahun 2011 memiliki nilai VaR sebesar Rp18,378 milyar dan nilai actual loss sebesar Rp 15,539 milyar. Sedangkan pada tahun 2012 memiliki nilai VaR sebesar Rp 24,471 milyar dan nilai actual loss sebesar Rp 21,179 milyar. Hal tersebut menunjukkan bahwa risiko akibat adanya default kredit masih dapat ditutupi oleh Bank XYZ.
Pengujian metode CreditRisk+ pada tingkat keyakinan 95% membuktikan bahwa selama periode pengamatan jumlah kejadian yang merugikan Bank XYZ dengan kerugian yang lebih besar dari nilai Expected Loss masih dibawah ambang batas dengan kerugian yang masih dapat ditolerir. dalam hal ini memperlihatkan bahwa kinerja metode CreditRisk+ relatif akurat dalam menghitung risiko kredit untuk produk retail seperti kartu kredit. Economic capital required dihitung secara bulanan, sebagai contoh pada bulan Desember 2012 pencadangan modal yang dibutuhkan sebesar Rp 3,31 milyar. Perhitungan dilakukan sesuai dengan periode penelitian, yaitu dari bulan Januari 2010 sampai dengan Desember 2012.

Under the terms of the Basel II credit risk calculation can use several approaches, namely the standardized approach and the Internal Rating Based Approach . XYZ Bank has not implemented the Internal Rating Based approach for calculating credit risk on credit card products. Until now XYZ Bank uses the standardized approach to calculate credit risk on credit card products. In this study using the Internal Rating Based approach with CreditRisk + approach to calculating the credit risk on credit card products. The final results of this study using a CreditRisk+ are expected loss and unexpected loss or value-at- risk (VaR), then used to project the level of economic capital required. In this study, the results of the comparison is the value of actual loss < VaR. Thus CreditRisk+ method can be used to measure credit risk in the Bank's credit card product XYZ.
The results showed the average VaR value is always greater than the actual loss values for the period 2010-2012. In the year 2010 had an average VaR value of Rp 21 billion and the value of its actual loss of Rp 18.174 billion. In 2011 the VaR value of Rp18, 378 billion and the value of actual loss of Rp 15.539 billion. Whereas in 2012 the VaR value of Rp 24.471 billion and the value of actual loss of Rp 21.179 billion. It shows that the risk due to credit defaults can still be covered by the XYZ Bank.
Testing methods CreditRisk+ at 95% confidence level during the period of observation proves that the number of adverse events with Bank XYZ greater losses than Expected Loss value is still below the threshold at which losses can be tolerated. in this case shows that the performance of the method is relatively accurate CreditRisk+ in calculating the credit risk for retail products like credit cards. economic capital required calculated on a monthly basis, for example in December 2012 the required reserve capital of Rp 3.31 billion. The calculation is performed according for period from January 2010 to December 2012.
"
Depok: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2013
T-Pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Anggara Wibisono
"Tesis ini membahas tentang risiko kredit yang dihadapi oleh produk kartu kredit syariah di Bank Z Syariah selama tahun 2010 hingga tahun 2012. Penelitian diawali dengan melakukan analisis deskriptif terlebih dahulu terhadap populasi dari seluruh pemegang kartu kredit Bank Z Syariah baik yang berstatus lancar maupun yang mengalami default. Analisis kemudian dilanjutkan dengan penggunaan metode CreditRisk+, dimana portofolio kartu kredit yang dimiliki Bank Z Syariah kemudian dibagi sesuai dengan eksposurnya ke dalam beberapa portofolio yang lebih kecil, yang disebut dengan band. Dilanjutkan dengan pengukuran mean default pada awal penelitian yang kemudian akan menunjukkan besarnya expected loss, unexpected loss, serta economic capital dari masing-masing band. Pada akhirnya hasil pengukuran ini akan dibandingkan dengan real loss yang dihadapi oleh produk kartu kredit Bank Z Syariah.

This study focuses on the measurement of credit risk which encountered by the sharia credit card product on Bank Z Syariah from year 2010 to 2013. This study started by performing descriptive analysis for the whole cardholders of Bank Z Syariah’s sharia credit card, whether their statuses are current or default. The analysis then continued with the use of CreditRisk+ method, which first step was splitting theIR whole sharia credit card portfolio into several bands based on their exposure. Measuring mean default of each band was the next step, then continued on calculating the amount of expected loss, unexpected loss, and economic capital. At the end of this study, the amount of expected loss, unexpected loss, and economic capital will be compared to the amount of real loss which encountered by Bank Z Syariah’s sharia credit card product."
Depok: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2013
T-pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Debby Agnes Marhendrika
"ABSTRAK
Penelitian ini dilakukan untuk mengukur risiko kredit dari kartu kredit dan menganalisis variabel makroekonomi yang mempengaruhi rasio Non Performing Loan NPL kartu kredit Bank X. Risiko kredit dari kartu kredit diukur menggunakan metode CreditRisk . Analisis variabel makroekonomi terhadap rasio NPL kartu kredit menggunakan metode regresi linier berganda. Berdasarkan hasil perhitungan risiko kredit menggunakan CreditRisk , maka diperoleh nilai Value at Risk VaR yang mengakomodir nilai kerugian aktual. Berdasarkan metode regresi linier berganda, diketahui bahwa nilai tukar, laju PDB, IHK, inflasi, M2, BI Rate, dan tingkat pengangguran terbuka berpengaruh terhadap rasio NPL kartu kredit PT. Bank X.

ABSTRACT
This research was conducted to measure the credit risk of credit card and analyze the macroeconomic variables that affect the ratio of Non Performing Loan NPL Credit Card of PT. Bank X. The credit risk of credit card measured using methods CreditRisk . Analysis of macroeconomic variables on the credit card NPL ratio using multiple linear regression method. Based on the calculation of credit risk using the Credit Risk , the obtained value of Value at Risk VaR accommodates the value of the actual loss. Based on the multiple linear regression method, it is known that the exchange rate, the rate of PDB, CPI, inflation, M2, BI Rate, and the unemployment rate affect the NPL ratio for credit cards PT. Bank X."
Depok: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2017
T-Pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Desinta Hatmaria
"Seiring dengan semakin tingginya kebutuhan masyarakat, semakin tinggi pula transaksi menggunakan kartu kredit yang mencerminkan makin tingginya tingkat kepercayaan masyarakat terhadap kartu. Tetapi disisi lain, ratio kredit macet atau Non Performing Loan (NPL) kartu kredit cenderung meningkat. Sebagai salah produk perbankan yang bersifat massal, kartu kredit memiliki risiko yang tinggi biasanya penerbitannya tanpa mernerlukan jaminan atau agunan, Bank selaku penerbit harus melakukan prinsip kebati-hatian dalam menerbirkan kartu kredit dan selain itu, Bank juga harus mengantisipasi risiko kerugian kredit baik expected loss maupun unexpected loss dengan menerapkan manajemen risiko. CreditRisk+ adalah sa1ah metode yang sederhana yang dapat diterapkan untuk pengukuran risiko kredit khususnya Kartu Kredit. Meialui perbitungan dengan CreditRisk+ dapat diketahui eronomic capital yang harus dipersiapkan untuk mengantisipasi unexpected Joss. Pengujian pennodelan divalidasi dengan metode Kupiec untuk mengetahui akurasi model resiko kredit dalam memproyeksi potensi kerugiannya

The increasing needs of society reflects on the incresing number of number credit card transaction. But on the other hand. non performing loan of credit card tends to increase as well. Credit card is considered as a high risk banking product since it is a mass product and need no collateral required Bank is advised to be prudent while issuing credit card and also should anticipate either expected loss or unexpected loss by implementing risk management. In assessing credit risk especially credit card risk. CreditRisk+ is one of simple method that may be implemented Through CreditRJsk+· method, Bank will be able to detennine the economic capital in anticipating any unexpected lass. Kupiec method is used to authenticated the validation of model to ensure the accuracy of credit risk model in projecting the loss."
Jakarta: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2009
T 27169
UI - Tesis Open  Universitas Indonesia Library
cover
Dewi Safitri Maulida
"Penelitian ini menggunakan metode Credit Risk+ untuk menghitung risiko kredit pada PT Mandiri Tunas Finance selama periode Januari 2010 hingga Desember 2012. Penggunaan metode Credit Risk+ membutuhkan data input berupa exposure kredit, exposure at default, dan recovery rates serta tidak mengasumsikan penyebab default. Metode ini cocok digunakan untuk perhitungan risiko kredit retail. Asumsi default atau non performing loan (NPL) yaitu saat tunggakan debitur mencapai lebih dari 90 hari. Tahapan pengukuran risiko kredit yaitu pertama menghitung exposure default dari portofolio, kedua menghitung frequency of default, ketiga menghitung probability of default untuk mencari distribution of losses yang terjadi pada PT Mandiri Tunas Finance. Frequency of default dihitung dengan menggunakan asumsi tingkat keyakinan 95%. Perhitungan dengan metode ini menghasilkan nilai expected loss dan unexpected loss serta economic capital. Economic capital adalah besarnya modal yang digunakan untuk menutupi unexpected loss. Dalam penelitian ini digunakan backtesting dan validasi menggunakan Loglikehood Ratio (LR) test dan didapatkan hasil senilai 0, dimana hasil tersebut lebih kecil dibandingkan nilai kritis chi squared sebesar 3,8415. Hasil ini menunjukkan bahwa metode Credit Risk+ yang digunakan dalam penelitian ini masih valid untuk mengukur risiko kredit dan menghitung economic capital pada PT Mandiri Tunas Finance.

Credit Risk+ method is used to calculate the credit risk at PT Mandiri Tunas Finance during the period January 2010 to December 2012. Use of Credit Risk + method requires input data which is credit exposure, exposure defaults and recovery rates, and do not assume cause of default. This method is suitable for retail credit risk calculations. Assumptions default or non- performing loan (NPL) is currently delinquent borrowers overdue more than 90 days. Stages of credit risk assessment is the first to calculate the default exposure of the portfolio, second calculate the frequency of default, third count the probability of default to seek distribution of losses which occurred at PT Mandiri Tunas Finance. Frequency of default calculated using the assumption of 95 % confidence level. Calculations with this method generate expected loss and unexpected value loss and economic capital. Economic capital is the amount of capital that is used to cover unexpected loss. This study used backtesting and validation using Loglikehood Ratio ( LR ) test and the results 0, where the result is less than the critical value of chi- squared of 3,8415. These results indicate that the Credit Risk + method used in this study are still valid for measuring credit risk and calculate economic capital at PT Mandiri Tunas Finance.
"
Depok: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2014
T-Pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Ni Luh Suri Laksmi Krisna P
"Secara garis besar, Laporan Magang ini membahas tentang bagaimana kredit macet di Bank XYZ, penyebab dari kredit macet, pencadangan provisi atas kredit macet, dan manajemen risiko atas kredit macet di Bank XYZ. Data yang Penulis gunakan untuk analisis berasal dari dokumen yang digunakan saat melakukan prosedur audit. Hasil temuan menyatakan bahwa kenaikan rasio Non-Performing Loan dapat disebabkan karena faktor eksternal seperti risiko sistemik, dan faktor internal termasuk salah satunya implementasi manajemen risiko yang lemah. Jika manajemen risiko tidak diimplementasikan secara benar, maka bank akan dihadapi dengan ancaman dari segi likuiditas dan profitabilitas.

In general, this report discusses about the nature of non-performing loan in XYZ Bank, factors that affect non-performing loan, loan impairment and credit risk management in XYZ Bank. The data is gathered from document used for executing audit procedure. Findings indicated that the increase of non-performing loan are caused by external factor such as systemic risk, and internal factor such as the weak implementation of risk management. If risk management is not well-implemented, it will be a great threat to bank, from the higher liquidity risk to higher profitability risk."
Depok: Fakultas Eknonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2018
TA-pdf
UI - Tugas Akhir  Universitas Indonesia Library
cover
Kristianti Mutia Fatimah
"Perhitungan Cadangan Kerugian Penurunan Nilai (CKPN) yang ditetapkan oleh Bank Indonesia dan economic capital merupakan bagian dari pengukuran risiko kredit bagi setiap industri perbankan. Tidak ditetapkannya metode perhitungan CKPN kolektif yang baku oleh regulator perbankan, mengharuskan setiap Bank untuk menentukan sendiri metode perhitungan CKPN kolektif yang digunakan. Pemilihan KPR sebagai data observasi, didasarkan oleh laporan publikasi yang disusun oleh Bank Indonesia pada kwartal satu tahun 2011 dimana non performing loan kredit perumahan menempati posisi tertinggi diantara fasilitas kredit konsumsi lainnya. Dalam pengukuran risiko kredit dengan menggunakan metode CreditRisk+, data input yang digunakan berupa, exposure at default, recovery rates, default rates dan default rates volitatiliy. Terdapat tiga tahapan dalam pengukuran risiko kredit dengan menggunakan metode CreditRisk+, tahap pertama adalah mengetahui nilai exposure at default, kedua menghitung frequency of defaults dengan menggunakan tingkat keyakinan sebesar 99% dan yang ke tiga menghitung probability of default yang digunakan untuk mendapatkan nilai distribution of losses. Metode CreditRisk+ dapat memberikan nilai CKPN kolektif dan economic capital yang digunakan untuk mengukur besarnya modal yang diserap akibat unexpected loss pada portofolio kredit pemilikan rumah untuk periode Januari 2008 sampai dengan Desember 2010 sehingga potensi risiko kredit dapat dikendalikan dan dapat memaksimalkan pengalokasian modal yang dimiliki oleh Bank ABC.

Impairment calculation that set up by Central Bank and economic capital is part of credit risk measurement in every banking industry. Since banking regulator does not determine standard method for calculating collective impairment, each bank has to decide its own calculation. Housing loan that selected as observation data is based on first quarter in 2011 of condensed financial statement of Central Bank, whereas non performing loan of housing loan is highest among other consumer credit facilities. In measurement of credit risk using CreditRisk+, input data used are exposure at default, recovery rates, default rates and default rates volitatiliy. There are three stages in measuring credit risk using CreditRisk+, first by Identify the value of exposure at default, second by calculate frequency of default using 99% of confident level, finally calculate probability of default used to obtain value of distribution of losses. CreditRisk+ method is able to provide value of collective Impairment and economic capital that used in measuring capital absorbed as result of unexpected loss of credit portfolio of housing loan in January 2008 up to December 2010, thus probable credit risk is controllable and Bank ABC can maximized its capital allocation."
Depok: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2012
T30099
UI - Tesis Open  Universitas Indonesia Library
cover
Aninditra Nuraufi Sardjono
"Laporan magang ini membahas Compliance Risk Assessment Review(CARA) yang diterapkan Bank CBB Indonesia pada bagian Kartu Kredit dalam periode tahun 2017. CARAmerupakan tahapan prosedural internal audit yang diterapkan oleh Bank CBB untuk mengecek kesesuaian prosedural kebijakan internal perusahaan dengan kebijakan terkait yang dikeluarkan oleh Bank Indonesia dan Otoritas Jasa Keuangan. Dari hasil pemeriksaan CARAtersebut, dapat dikatakan bahwa secara keseluruhan prosedur yang dilaksanakan oleh Bank CBB Indonesia telah mematuhi peraturan terkait yang berlaku, baik yang dikeluarkan oleh BI ataupun OJK. Terdapat penemuan bahwa beberapa prosedur masih harus disempurnakan kembali.

This report is aimed to explain about Compliance Risk Assessment Review (CARA) implementation in Credit Card Products Bank CBB Indonesia for period 2017. CARA is an internal audit stage undertaken by Bank CBB to check the conformity of the company's internal policy procedures related to Bank Indonesiaand Otoritas Jasa Keuangan rules. From the results, it can be concluded the procedures that have been implemented by Bank CBB Indonesia has complied with the regulations, either issued by BI or OJK. Despite all, there are some procedures that still have to be refined."
Depok: Fakultas Eknonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2018
TA-Pdf
UI - Tugas Akhir  Universitas Indonesia Library
cover
Andong Tri Setyonegoro
"Karya akhir ini bertujuan untuk mengukur besarnya risiko kredit khususnya untuk scgmen karlu kredit Bank X di tahun 2005 dengan mempergunakan metode CreditRisk+. Alasan pcinilihan topik ini adalah :
a. Produk Karlu Kredit merupakan jenis kredit yang memiliki resiko tinggi, mengingat sejak keputusan pemberian kredit oleh bank cenderung hanya didasarkan kepada verifikasi dokumen pendukung seperti slip gaji, surat keterangan, lembar penagihan kartu kredit bank lain, hasil rating sesama anggota Asosiasi Kartu Kredit Indonesia (AKKI), hasil verifikasi melalui telepon, serta lambahan dokumen pendukung lainnya, dan hanya sebagian calon pemegang karlu kredit yang prosesnya didahului oleh survey atau pengecekan lapangan mengingat kemampuan bank umumnya tidak memungkinkan unluk melakukan pengecekan lapangan semua calon pemegang kartu kredit, juga karena proses keputusan kredit hams sudah diberikan paling lambat lima hari sejak aplikasi kartu kredit diterima bank, selain itu kredit yang diberikan adalah unluk tujuan konsumsi dan tidak memiliki jaminan atas pemberian kredit tersebut.
b. Bank X adalah penerbit kartu kredit terbesar not-nor dua di Indonesia di tahun 2005 setelah Citibank dengan jumlah pcmegang kartu kredil lebih dari 800.000 Cardholder dengan total outstanding balanced sebesar lebih dari Rp. 1,5 trilyun sehingga terdapat potensi risiko kredit yang cukup besar khususnya dalam hal terjadinya Default bagi Bank X, apabila pengeiolaan risiko kredit nya tidak dilakukan secara baik.
c. Bank X belum mencrapkan metode Internal Raring Base (IRB) approach khususnya metode CrcclitRiski- untuk menghitung risiko kredit portofolio kartu krcdit nya.
d. Adanya ketentuan Basel 11 tcntang kcharusan menghitung risiko krcdit scbagai salah satu unsur dalam menghitung CAR.
Berdasarkan ketentuan Basel II, perhitungan risiko krcdit dapat mempergunakan beberapa pendekatan, antara lain dengan Standardized Model dan Internal Model, dimana dalam penelitian ini akan dilakukan perhitungan dengan menggunakan Internal Model dengan pendekatan CreditRisk+.
CreditRisk+ dianggap sebagai Internal Model yang tepat untuk menghitung risiko krcdit pada suatu portofolio, hal ini karena metode ini dapat dipergunakan untuk menghitung risiko krcdit suatu portofolio krcdit dalam jumlah yang banyak namun dengan besaran outstanding masing-masing krcdit kecil, juga karena metode ini tidak memerlukan tambahan data makro sehingga dalam penerapannya lebih efisien namun tetap efektif. Selain itu metode ini dikenal scbagai Default Model yang hanya mcmbedakan portofolio krcdit menjadi dua golongan yaitu bagian portofolio krcdit yang An Del iult dan Default saja scrta mcngabaikan penycbab tcrjadinya Default tersebut.
Penerapan CreditRisk+ dilakukan dengan menghitung risiko kartu kredit di Bank X dengan batasan-batasan scbagai berikut :
a. Data portofolio kartu kredit yang dipergunakan adalah data selama 12 bulan di tahun 2005.
b. Nilai exposure berkisar antara Rp 500 ribu hingga Rp 250 juta, mengingat hampir 90% oposure yang ada di dalam portofolio Bank X berada pada kisaran nilai tersebut, tanpa memperhatikan jenis kartu kredit Classic, Gold atau Platinum.
Secara garis besar, tahapan penghitungan risiko kredit mempergunakan metade CreditRisk+ dilakukan dcngan mcnghitung Frequency of Default dan Severity cof Losses, kemudian rnenghitung Distribution of Default Losses. Selanjutnya dari perhitungan terschut, akan diperaleh besamya potensi kerugian berupa Expected Loss. Unexpected Loss dan bcsarnya Economic Capital untuk menutup kerugian yang terjadi.
Perhitungan portofolio kartu kredit dengan mempergunakan metade CreditRisk+ dengan asunisi tingkat keyakinan 95% dan Probability of Default dihitung dcngan Poisson Model, menunjukkan basil sebagai berikut:
a. Nilai Expected Loss yang menunjukkan besamya kerugian yang diperkirakan tcrjadi setiap bulan dapat dihitung nilainya mempergunakan metode CreditRisk+, sebagai contoh nilai Expected Lost di bulan November 2005 bcsarnya adalah Rp.74,823 Milyar. Nilai Expected Loss setiap bulan tersebut diharapkan dapat ditutup olch nilai PPAP yang dibcntuk oleh Bank X dan dcngan mernpergunakan Likelihood Ratio Test dikctahui bahwa hampir scluruh Expected Loss yang ada di tahun 2005 masih dapat ditutup oleh nilai Pencadangan Penghapusan Aktiva Produktif(PPAP) yang dibcntuk olch Bank X.
b. Dengan pencrapan metade CreditRisk+ dal= penelitian ini, besamya nilai VaR sctiap bulan juga dapat dihitung nilainya, dengan tingkat kepercayaan 95 % maka nilai VaR suatu bulan menunjukkan proyeksi besamya nilai kerugian terbesar (Unexpected Loss) bulan berikutnya, sebagai contoh nilai VaR bulan November 2005 sebesar Rp.82,875 Milyar yang menunjukkan proyeksi nilai kerugian maksimum bulan Desember 2005 dengan tingkat kepercayaan 95 %, dimana nilai kcrugian aktual pada bulan Desembcr adalah sebesar Rp.80,303 Milyar.
c. Hasil pengujian dcngan metode Likelihood Ratio pada tingkat kepercayaan 95%, mcnunjukkan bahwa sclama periodc pengamatan besarnya nilai VaR yang mcrupakan proycksi jumlah kerugian terbcsar bulan bcrikutnya cukup akurat untuk dipcrgunakan dalam mcnghitung risiko krcdit, karena selama periodc pengamatan seluruh nilai kcrugian aktual yang terjadi masih dibawah =bang batas jumlah kcrugian yang dapat ditolelir atau tidak terdapat nilai kerugian aktual yang nilainya lcbih bcsar atau sama dcngan nilai- VaR yang dihitung dcngan mctodc CredirRisk+.
d. Dengan mempcrbunakan mctodc CredizRi.sk+, Bank X mempcrolch insentif berupa penurunan kewajiban pemenuhan modal, scbagai contoh di bulan November 2005 kewajiban pemenuhan modal mempcrbunakan metode CrecliiRisk+ adalah 0.39 % dad total exposure nya, angka ini jauh lcbih rendah dibandingkan dengan mempcrbunakan Standardized Approach yang mcnghasilkan kewajiban pemenuhan modal sebesar 6,29 % dari total exposure, schingga Bank X mempcrolch insentif nilai modal sebesar 5,90% (6,29% - 0,39%) yang dapat dialokasikan oleh Bank X untuk kcpcntingan lainnya yang lcbih produktif.
e. Bank X memperolch manfaat lain dad pcncrapan metode CredirRisk+, selain dapat menghitung risiko kredit nya secara Icbih akurat. pcncrapan metode ini dapat mcmbantu manajcmen Bank X dalam mcnyusun strategi yang lebih cfcktif dan pengalokasian SDM yang Iebih akurat dalam mclakukan penagihan kreditnya yang Default.

The purpose of this thesis is to measure credit risk especially for the credit card segment of Bank X in 2005 by utilizing the CreditRisk+ method.
The reasons of selecting this topic are:
a. Credit Card is a type of credit that has a high risk, because since the decision of credit offer by the bank tends to be only based on supporting document verification for instance salary slip, recommendation letter, other bank's billing statement, rating result from other members of Asosiasi Kartu Kredit Indonesia (AKKI), phone verification result, as well as (he addition of the other supporting document, and only some of the process of the cardholder's applicant is proceeded by survey or external verification (on the spot), concerning that the bank's capacity generally does not possible to do field verification for all applicants, also because of the decision must been given at least in five days since the credit card application is accepted by the bank, moreover credit that is given aims for consumption and does not have the collateral.
b. The Bank X is on 2''d rank of credit card's issuer in Indonesia in 2005 after Citibank, with the numbers of cardholders are more than 800.000 and the total outstanding balanced is more than Rp.1,5 trillion. On that condition, The Bank X has a potential high risk on its credit especially in the matter of the default occurrence, if the risk management of its credit is not well developed.
c. The Bank X has not applied the method of Internal Rating Base (IRB) approach yet especially the CreditRisk+ method to calculate the credit risk of its credit card's portfolio.
d. There is the regulation of Basel II about obligation to calculate the credit risk as one of the elements in calculating Capital Adequacy Ratio (CAR).
Based on the Based in regulation, the calculation of the credit risk can be utilized in several approaches, such as by Standardized Model or Internal Model, that in this research it will be done credit risk calculation by using Internal Model with the CreditRisk+ approach.
CreditRisk+ was reputed as the precise Internal Model to calculate the risk of credit in a portfolio, because this method can be utilized to calculate the risk of credit in a large portfolio of each small credit, also because of this method do not need the addition of the macro's economic data, so in its implementation is more efficient but still effective. Moreover this method is known as the Default Model that differentiates the credit portfolio only into two groups, the first is a Not Default credit portfolio and the other one is a Default credit portfolio, also this model ignores the cause of the Default occurrence.
The implementation of CreditRisk+ is done by calculating the risk of the credit card in the Bank X with limitations as follows:
a. The credit card portfolio data is the data for 12 months in 2005.
b. The exposure revolves between Rp. 500 thousand up to Rp. 250 million; considering that almost 90% exposure available in the Bank X's portfolio is in that value range, without considering the type of Classic, Gold or Platinum card.
In general, the stage of calculating credit risk with the CreditRisk+ method will be done by calculating Frequency of Default and Severity of Losses, afterwards calculating Distribution of Default Losses.
From the result, will gel the potential loss such as Expected Loss, Unexpected Loss and the Economic Capital to cover the loss.
The calculation of credit card portfolio by utilizing the CreditRisk+ method with the assumption of the 95%conviction level and probability of default is calculated by Poisson's model, shows results as follows:
a. The Expected Loss that shows the estimated loss occurs every month can be calculated with CreditRisk+ method, for example is the Expected Lost value in November 2005 is Rp.74, 823 Billion. That value is expected to be covered by the PPAP that is formed by Bank X and by utilizing Likelihood ratio test it is known that almost all Expected Loss in 2005 still can be covered by the value of PPAP (Pencadangan Penghapusan Aktiva Produktif) that is formed by Bank X.
b. With implementation of the CrediiRisk+ method in this research, the size of VaR every month also can be calculated, using the 95 % level of reliability so value of VaR (Unexpected Loss) in a month shows the projection of the biggest losses in the following month, for example is the size of VaR in November 2005 is Rp.82, 875 Billion, it shows the projection of the maximum loss in December 2005 with the 95 %level of reliability, the actual loss in December is Rp.80, 303 Billion.
c. The result of the Likelihood Ratio method on 95% level of reliability shows that during the period of observation the size of VaR that shows the projection of the biggest loss in the following month. It is quite accurate to be utilized in calculating the risk of credit, because during the period of observation all of the actual value of loss that is happened is still under the limitation of tolerant total of loss or do not have the actual loss bigger than or same as the VaR value that is calculated with the CreditRisk+ method.
d. By utilizing the Credit Risk+ method, Bank X receives incentive of the capital's fulfillment obligation reduction, for example in November 2005 the fulfillment obligation of capital utilized by the CreditRisk+ method is 0,39 % from the total exposure, this number is much more lower compared with Standardized Approach that produces the fulfillment obligation of capital for 6,29 % from the total exposure, therefore Bank X receives 5,90% (6,29% - 0,39%) capital incentive that can be allocated in more other productive area by Bank X.
e. Bank X receives another benefit from the implementation of CreditRisk+ method, besides it can calculate the credit risk more accurately, this method implementation can help the management of Bank X to develop more effective strategy and more accurate human resources allocation in dunning its Default credit."
Depok: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2006
T19767
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Lydia Retno Gunarsih
"Iklim investasi yang cenderung menurun tidak menyurutkan pemberian kredit konsumtif. Hal ini terjadi karena kredit konsumtif merupakan jenis kredit yang banyak ditawarkan oleh perbankan saat ini karena kemudahan memperolehnya dan sifatnya yang individual sehingga menarik para calon debitur. Namun demikian, proses pemberian kredit tersebut tidak luput dari risiko kredit. Bank pemberi kredit harus mengetahui manajemen risiko, khususnya risiko kredit terlebih menyangkut berapa besarnya economic capital yang harus disiapkan dalam mengantisipasi risiko expected loss dan unexpected loss yang mungkin timbul. Perhitungan economic capital dilakukan dengan menggunakan Internal Model CreditRisk+. Pengujian karakteristik distribusi kerugian dilakukan dengan tes Chi-Square dan permodelan divalidasi dengan metode Kupiec untuk mengetahui akurasi model risiko kredit dalam memproyeksi potensi kerugiannya.

Although investment climate has relatively descended, but it has not descended the granting of consumer loan since such variety of credit can be easily attained as provided by many banks and also by its individual characteristic which attracts prospective debtor. However, its granting process must not be separated from credit risk. The lender bank must recognize its risk management aspect, especially relates to the sum which has to be provided for anticipating either expected loss or unexpected loss risk may be aroused in the future. Economic capital can be exercised by Internal Model CreditRisk+ method after which testing on loss distribution characteristic can be exercised by Chi-Square and validation of the modeling can be exercised by Kupiec Test as purposed to obtain a certain accuracy on credit risk model in predicting potential loss."
Depok: Universitas Indonesia, 2009
T26379
UI - Tesis Open  Universitas Indonesia Library
<<   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10   >>