Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Dalam beberapa dekade belakangan ini, krisis dunia finansial sering terjadi dan banyak investor dan mengalami kerugian karena ketdakmampuan estimasi risiko pasar. Dalam karya ini, model risiko Value at Risk (VaR) di hitung dengan mengaplikasikan extreme value theory untuk menghasilkan estimasi yang dinamis dengan memodelkan residuals dan membandingkan performanya dengan pendekatan standard normal distribution yang konvensional. Lebih dari itu, estimasi dari Expected Shortfall (ES) yang dinamis juga dianalisa. Hasil menunjukan bahwa EVT-based VaR & ES valid dan dapat diandalkan untuk mengestimasi kuantil yang lebih tinggi, terutama amat baik dalam estimasi negative returns. Terlebih lagi, ada indikasi bahwa ada pola/hubungan tingkat kegagalan estimasi risiko pasar dengan kondisi ekonomi tahun tertentu. Namun hubungan ini berkurang seiring meningkatnya kuantil yang digunakan untuk estimasi.

---

In the recent decades, financial crisis happened quite often and many investors incurred high losses due to unforeseen market risk estimation. In this work, a well-known Value at Risk (VaR) is generated by applying extreme value theory to create dynamic estimation by modeling the residual and comparing its performance with the ubiquitous standard normal distribution approach. In addition, an estimation of dynamic Expected Shortfall (ES) is also analyzed. The results indicate that EVT-based VaR & ES are reliable in estimating higher quantile, especially in estimating negative returns. Moreover, there is an indication of correlation between the failure rate of market risk estimation and economic environment in certain year but this correlation diminishes as the quantile estimation gets higher."

"ABSTRAKTesis ini membahas mengenai perhitungan VaR risiko pasar dengan menggunakan pendekatan volatilitas yang diukur dengan model EWMA dan GARCH. Model EWMA dan GARCH digunakan dalam menghitung data return yang bersifat tidak konstan atau heteroskedastik. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa kedua model yang digunakan merupakan model yang valid. Namun bila dilihat secara praktis, model GARCH memberikan nilai VaR yang lebih rendah dibandingkan dengan model EWMA. Sehingga konsekuensinya model GARCH akan memberikan nilai capital charge yang lebih rendah dengan menggunakan asumsi exposure senilai 100.000.000 dan tingkat keyakinan 99%. Dengan menggunakan pendekatan ARCH/GARCH maka diperoleh VaR 1 hari terbesar pada saat volatile period yaitu pada Hongkong Sanghai Inde.

---

ABSTRACT

In this thesis describing about the measurement of Value at Risk using volatility measured by EWMA and GARCH model. The EWMA and GARCH model are used due to the data of stock market index return which show a relatively heteroscedastic nature. The results of this research indicate that theoretically all the model used are valid model. However, when viewed in a practical, GARCH model provide a lower VaR compare to EWMA model. Consequently GARCH model will give a lower capital charge using the assumption 100.000.000 worth of exposure and 99% of confidence level. By using the approach of GARCH model, the highest 1 day VaR obtained in volatile period is in Hongkong Sanghai Index, while the highest 1 day VaR obtained in stable period is in IBEX5"

"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). "

"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."

"Salah satu konsep pengukuran risiko di bidang industri keuangan adalah pengukuran yang mengacu pada probability-based risk yang dikenal dengan value at risk atau VaR. Dalam melakukan pengukuran VaR, digunakan metode historical simulation dan montecarlo simulation. Faktor risiko pasar yang menjadi obyek pengukuran VaR adalah harga saham dari beberapa emiten yang diperdagangkan pasar. Untuk menaksir nilai VaR yang dikehendaki, diambil data harga saham periode Januari 2006 sampai dengan 28 Desember 2007. Sementara itu, dalam suatu periode waktu tertentu, harga saham pasar dapat bergerak turun atau naik, sebagai dampak akibat kejadian yang luar biasa atau ekstrim dalam pasar keuangan. Model VaR tidak dapat menangkap situasi yang ekstrim ini, karena modal VaR hanya dapat digunakan dalam kondisi pasar yang normal. Untuk menghitung nilai VaR dalam situasi yang ekstrim ini, digunakan metode Stress Testing. Historical scenarios adalah salah satu teknik untuk menghitung VaR stress testing. Teknik ini berdasarkan kejadian-kejadian masa lampau (historical scenarios) yang dapat diaplikasikan pada kondisi sekarang.

---

One of the concepts of risk measurement method known as the "value at risk" or VaR. In VaR measurement, the historical simulation and the montecarlo simulation are exercised with the stock market index postulated as the market risk factor. To measure the desired VaR value, the stock market prices data for the period of January 2006 to December 2007 are employed. During the period, certain stock market prices showed increase or decrease movement as a result of financial extreme event in the global market system. VaR model can not capture this extreme financial event, because VaR should be use in normal market condition only. To calculate VaR value in the extreme financial events, stress testing method is employed. Historical scenarios is but one of the techniques to assess VaR stress testing . This technique is based on historical event (historical scenarios) and the calculation results may be applied to present condition."

"Penelitian ini disusun untuk menguji crdit spread obligasi korporasi di Indonesia. Credit spread didefinisikan sebagai perbedaan antara yield obligasi korporasi dan yield obligasi pemerintah dengan umur yang sama. Berdasarkan structural model, beberapa variabel firm-specific dan makroekonomi diduga emmiliki pengaruh terhadap credit spread. Dengan menggunakan 21 obligasi korporasi, penelitian ini menemukan bahwa risk free rate merupakan satu-satunya obligasi yang memiliki pengaruh yang signifikan terhadap credit spread untuk seluruh model yang dikombinasi. Sedangkan cash holding, leverage, market return, maturity, treasury slope dan volatility index, yang dianggap mempengaruhi credit spread pada penelitian sebelumnya, ditemukan tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap credit spread.

---

This study is constructed to examine credit spread of corporate bonds in Indonesia. Credit spread is defined as the difference between the yield of corporate bond and the yield of the Treasury curve at the same maturity. Based on structural model, some firm-specific and macroeconomics variables are predicted to have effect to credit spread. Using 21 corporate bonds, this study finds that risk free rate is the only variabel that have significant effect to credit spread for all combinated model. While cash holding, leverage, market return, maturity, treasury slope and volatility index, that is considered

effecting credit spread in previous study, is found having no significant effect to credit spread."

"Dengan perkembangan kondisi pasar keuangan selama dua tahun terakhir akibat dari krisis subprime mortgage, pelaku pasar yakin bahwa pengukuran risiko pasar nilai VaR masih harus dilengkapi dengan analisis Stress Testing nilai VaR. Penelitian ini akan melakukan stress testing atas nilai VaR portofolio efek saham PT DA yang dihitung dengan Simulasi Historical dan Simulasi Monte Carlo. Simulasi historical yang merupakan perhitungan nonparametric (menggunakan data historis sebagai perubahan return saham) dipilih karena secara internal, pendekatan ini masih sering digunakan. Sedangkan simulasi monte carlo dianggap sebagai metoda yang lebih baik sebab nilai acak yang dibangun diyakini selalu konvergen ke keadaan riilnya. Atas perhitungan nilai VaR, akan dilakukan analisis Scenario Stress Testing yang menggunakan kejadian historis sebagai kondisi ekstrim ("stress event"). Analisis stress testing dilakukan dengan menghitung ulang nilai VaR sesuai skenario yang ditetapkan sebagai kondisi ekstrim. Estimasi nilai stress testing VaR dengan model dalam penelitian diharapkan dapat diaplikasikan dalam pengawasan potensi risiko pasar pada PT DA.

---

The progress of recent financial market in the last two years, as a result of subprime mortgage crisis, leads to the belief of the market players that Value at Risk should be complemented with Stress Testing Analysis. This research will run stress testing analysis? on the Value at Risk of the PT DA's portfolio which use Historical and Monte Carlo Simulation. Historical simulation which is an nonparametric approach (which uses historical data as stock return changes) was chose due to the intensity of internal uses. While monte carlo simulation was chose due to the belief as a better method. The reason is that it is believed that the random numbers generated will always converge the the riil condition. Stress testing analysis will be run based on these VaR figures using Scenario Analysis approach, that use historical events as its stress events. Stress testing analysis will rerun the process of calculating VaR according to the simulation methods and stress events. Estimating stress testing VaR figures using these models is expected to be a reference for managing market risk in the company."

"Pengelolaan risiko dan return merupakan kegiatan utama dalam perbankan. Krisis yang terjadi pada tahun 1997 merupakan contoh yang paling konkrit pengelolaan risiko dan return terburuk perbankan Indonesia, karena pada tahun ini krisis dipicu oleh perbankan yang tidak memperhatikan hal ini. Gejolak internal maupun eksternal harus diperkuat secara fundamental karena semakin kompleksnya risiko perbankan dan menimbulkan peluang-peluang baru dalam hal risiko.Praktek tata kelola yang sehat (good corporate governance) sangat dibutuhkan karena semakin kompleksnya risiko perbankan sehingga fungsi identifikasi, pengukuran, pemantauan dan pengendalian risko bank sangat diperlukan.Risiko utama dalam hal perbankan ada 3 jenis yaitu risiko kredit, risiko pasar, risiko operasional.Teknik pengukuran risiko yang sedang berkembang pada saat ini adalah metode Value at Risk (VaR). VaR adalah pengukuran risiko secara kuantitatif yang mengestimasi potensi kerugian maksimal (maximum potential loss) yang terjadi di masa datang dan dihadapi pada jangka waktu tertentu (holding period) dan pada tingkat kepercayaan (confidence level) tertentu.Dalam menghitung VaR ini ada tiga pendekatan yang bisa digunakan yaitu Parmetric VaR, Monte Carlo, dan Historical Simulation.Penelitian ini metode yang digunakan adalah Parametric VaR dengan menggunakan pendekatan volatilitas menggunakan EWMA dan GARCH. Kerugian maksimum yang mungkin diderita suatu bank diestimasi dengan menggunakan volatilitas atau suatu ukuran untuk mengetahui fluktuasi harga suatu aset. Asumsi level of confidence metode Exponetially Weighted Moving Average (EWMA) dalam hal mengestimasi volatilitas pada PT Bank ABC ini adalah 99% dengan decay factor 0,94. Untuk menentukan ketepatan metode dan asumsi yang digunakan oleh Bank X agak sulit mengingat terdapat berbagai metode yang digunakan untuk melakukan estimasi volatilitas.

---

Risk and return management are main priority in banking. Crisis that happens in 1997 was one of the worst examples of managing risk and return in Indonesian banking. Since at that time there were no attention given to risk and return management. Internal and external shock must be strengthened fundamentally due to complexity risk of banking and given opportunity in term of risk. Good corporate governance is needed because higher risk will affect on identification, measure, supervision and control function of a bank.There are 3 main risk on banking: credit risk, market risk and operational risk. Risk measuring technique that very common at present is Value at Risk (VaR) method. VaR is risk quantitative measurement which estimate maximum potential loss that could occur in the future or in holding period and apply on certain confidence level.There are 3 approaches to measure VaR. They are Parametric VaR, Monte Carlo and Historical Simulation.This research based on Parametric VaR with EWMA and GARCH approaches. Maximum loss that might be happened to one bank could be estimate by using volatility or measuring price fluctuation on an asset. Level of confidence assumption on exponentially Weighted Moving Average (EWMA) method to estimate the volatility on Bank ABC is 99% with 0.94 decay factor. To make sure the precise method and assumption on Bank ABC is hard since there are many methods used to estimate the volatility."

"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."