Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Tesis ini meneliti validitas pengukuran risiko nilai tukar IDR dengan USD, JPY dan SGD pada nilai ekstrim. Analisis ini dilakukan karena permodelan VaR dengan cara tradisional berdasarkan distribusi normal seperti metode Historical Simulation. Risk Matrics, EWMA dan GARCH, sering gagal dalam mencakup probabilitas untuk nilai ekstrim dari pergerakan valuta asing yang tidak diharapkan dan menghasilkan analisis risiko dengan error yang tinggi. VaR pada nilai ekstrim dianalisis untuk periode 1997-1998 dan 2003-2004 dengan metode Historical Simulation, GARCH dan Generalized Extreme Value Distribution. Hasil uji validitas menunjukkan bahwa metode Generalized Extreme Value Distribution valid untuk mengukur risiko nilai tukar saat nilai ekstrim dengan confidence level 99%, sedangkan metode tradisional berdasarkan distribusi normal tidak valid untuk confidence level 99%.

---

The purpose of this thesis is to reserch the validity of currency risk of IDR to USD, JPY, and SGD at extreme value. This analysis is carried out due to the failure of VaR model in traditional method based on normal distribution like Historical Simulation, Risk Matrics, EWMA, and GARCH to cover the probability at extreme value of un-expected movement in foreign exchange market and produce risk analysis with high errors. VaR at extreme value is calculated for two periods, 1997-1998 and 2003-2004 with methods of Historical Simulations, GARCH, and Generalized Extreme Value Distribution.

The result of validity test shows that Generalized Extreme Value Distribution is valid to measure currency risk at extreme with confidence level 99%, while traditional method with normal distribution are not valid for confidence level 99%."

"Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi hubungan antara perubahan harga minyak global dan nilai tukar USD/IDR dengan tingkat pengembalian investasi di sektor transportasi dan logistik di Indonesia. Penelitian ini akan menganalisis periode sebelum dan setelah pandemi COVID-19 untuk memahami apakah ada korelasi yang signifikan antara variabel-variabel tersebut. Fokusnya adalah melihat bagaimana fluktuasi harga minyak dunia dan perubahan nilai tukar USD/IDR dapat memengaruhi pengembalian saham di sektor transportasi dan logistik di Indonesia. Data penelitian yang digunakan adalah data return dari harga minyak dunia WTI (West Texas Intermediate), nilai tukar USD IDR dan saham sektor transportasi & logistik yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Penelitian ini menggunakan data kuantitatif, metode yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan analisis dekripsi data statistik dan menggunakan DCC GARCH. Dalam menganalisis data dari penelitian ini menggunakan program R. Dari hasil studi, diperoleh informasi bahwa harga minyak dunia WTI memiliki pengaruh positif terhadap harga saham sektor transportasi & logistik dan nilai tukar memiliki korelasi negatif dengan harga saham sektor transportasi & logistik. Mengetahui korelasi diharapkan dapat mengurangi atau memitigasi risiko investasi pada saham sektor transportasi dan logistik di Indonesia.

---

The purpose of this study is to identify the relationship between changes in global oil prices and the USD/IDR exchange rate and investment returns in the transportation and logistics sectors in Indonesia. The study will analyze the periods before and after the COVID-19 pandemic to understand if there is a significant correlation between these variables. The focus is to examine how fluctuations in global oil prices and changes in the USD/IDR exchange rate can impact stock returns in the transportation and logistics sectors in Indonesia. The research data used in this study includes return data from WTI (West Texas Intermediate) crude oil prices, the USD/IDR exchange rate, and stocks from the transportation and logistics sectors listed on the Indonesia Stock Exchange. This research adopts a quantitative approach, utilizing statistical data analysis and employing the DCC-GARCH method. The data analysis is conducted using the R programming language. The study findings reveal that WTI crude oil prices have a positive influence on stock prices in the transportation and logistics sector, while the exchange rate shows a negative correlation with stock prices in the sector. Understanding these correlations is expected to help mitigate investment risks in transportation and logistics stocks in Indonesia."

"Manajemen risiko telah mengalami perkembangan yang sangat cepat dalam satu dasawarsa terakhir ini. Beberapa metode pengukuran risiko ditemukan dan terus diperbaiki dan dikembangkan. Mulai dari pengukuran deviasi standar dengan metode Markowitz, penerapan Economic Value Added (EVA), Asset-Liability Management (ALM), sampai kepada yang sangat terkenal dan banyak dipakai - Value at Risk (VaR).VaR dikembangkan oleh JP Morgan dengan riskmetric nya, adalah suatu metode yang sederhana, pengukuran kerugian yang mungkin terjadi secara statistik. Akan tetapi dengan semakin kompleksnya dunia pasar keuangan dan pasar modal, dan semakin kompleksnya produk-produk keuangan, membuat semakin tingginya tingkat korelasi antara satu dengan yang lain. Metode VaR mendapat tantangan besar untuk menjawab kebutuhan manajemen risiko saat ini. Dalam banyak kasus VaR tidak berhasil membantu manajer risiko dalam menangkap nilai kerugian yang besar atau extreme value. VaR banyak sekali menggunakan asumsi dasar yang ironisnya asumsi tersebut tidak berlaku pada produk produk keuangan saat ini. VaR masih dapat digunakan pada saat pasar berlangsung normal. Tapi pada saat pasar sedang berturbulensi maka VaR sudah menjadi tidak valid. Hal ini seperti seseorang membawa payung sebelum hujan, dan ketika hujan turun, payung tersebut tidak bisa terbuka. Maka dibutuhkan suatu model yang bisa membantu dan melengkapi VaR untuk mengukur potensi kerugian yang jarang terjadi namun berskala dan berdampak besar.Metode Extreme Value Theory (EVT) adalah suatu model statistik yang ditemukan untuk menjelaskan perilaku data khususnya pada bagian ekor (jail). Dalam banyak contoh produk keuangan dalam hal ini saham, sering kali didapat abnormal return, bagian ini dapat dijelaskan dengan model EVT tersebut. EVT dengan pendekatan Generalized Parcto Distribution (GPD) mencoba membuat distribusi data khusus bagian tail dengan batas ambang (ihreshold) 10%. Lalu dari parameter GPD yang diperoleh maka dapat dicari besaran VaR EVT-GPD yang merupakan potensi nilai ekstrim pada saham tersebut.Tujuan dari penulisan ini adalah untuk menentukan estimasi parameter dari distribusi ekor {tail distribution) sesuai dengan metode identifikasi nilai ekstrim yang dipilih. Dan menguji kemampuan VaR EVT-GPD sebagai ukuran risiko alternatif terhadap VaR tradisional dalam mengelola risiko saham yang tergabung dalam LQ45, menguuji apakah metode EVT-GPD dapat diandalkan dengan melakukan backlesting, lalu membandingkan hasil perhitungan VaR EVT-GPD dengan VaR tradisional historical simulation.Data yang digunakan adalah data historis saham-saham yang bergabung dalam LQ45 per Desember 2007 yang diperoleh dari internet. Lalu dilakukan suatu pengukuran VaR konvesional; historical simulation untuk data data ini. Dalam mengaplikasikan EVT-GPD kedalam data ini, sebelumnya ditentukan threshold yang membatasi data yang digunakan, rule of thumb 10%. Setelah diperoleh estimasi parameter GPD, dilakukan proses pengukuran VaR EVT-GPD.Hasil untuk tiap saham yang diperoleh akan melalui proses validasi (backtesting) dengan menggunakan data Januari 2008 yang diketahui terdapat kejatuhan pasar modal Indonesia yang cukup besar di bulan tersebut. Proses backlesting menunjukan metode VaR konvensional - historical simulation tidak valid dalam mengukur risiko di bulan Januari 2008, sedangkan VaR EVT GPD dapat menangkap potensi kerugian besar dalam bulan tersebut.Kesimpulan dari penelitian ini adalah, adanya potensi nilai ekstrim pada pergerakan harga saham yang bergabung dalam LQ45. gagalnya metode VaR konvensional - historical simulation dalam menangkap kejadian kejadian besar yang tidak diharapkan. Model VaR EVT-GPD dapat menangkap nilai risiko yang besar selama periode backtesting.

---

Risk Management has experienced fast development in the last decade. Several methods of risk measurement were invented and continually been improved and been developed. From Standard deviation measurement or risk-return relationship by Markowitz method, the implementation of Economic Value Added (EVA), Asset- Liability Management (ALM), until to the famous one - Value at Risk (VaR).

VaR was developed by JP Morgan with its risfanetric, is a simple method, a statistically approached which can measure the unpredictable loss in the future. But as the Financial and Capital markets and Financial product get more complex, the correlation among each other is progressively higher. Currently the biggest chalienge of VaR is to provide tke risk management’s requirement to measure the risk. In most cases VaR failed to help risk manager in controlling a big loss or extreme value. VaR is using myriad basic assumption that ironically those assumptions are not the real fact which happens in the market or recent Financial products. VaR has the advantages at the moment of normal market, but in the time of turbulence market mostly VaR have become not valid. It is like someone brings the umbrella but when the rains pour down, the umbrella can not be opened. Therefore a model which can help and company VaR to measure big loss potency that rarely happens but has a big impact is needed.

Extreme Value Theory (EVT) method is an invention of statistical model to describe data’s behavior in particular tail of distribution. In many Financial products in this case: stocks, there will be some time the retum is abnormal, that part can be described by EVT model. EVT with Generalized Pareto Distribution (GPD) approach is trying to separate and to grouping tail data into a pareto distribution with the ihreshold bound of 10%. Then the acquired GPD parameter is used to ineasure VaR EVT-GPD which constitutes extreme loss potency on that stock.

The purpose of this research is to determine parameter estimation of tail distribu t ion according to Identification method of extreme value which is chosen, and to examine VaR EVT GPD's ability as the alternative tools to traditional VaR in measuring extreme losses of stocks within LQ45, and to find does EVT-GPD method can be relied on by doing backtesting, then compares VaR EVT-GPD's measurement resuit to traditional VaR-historical simulation.

The Data which are utilized in this research are historicai prices data within LQ45 index in Indonesia Stock Exchange by December 2007. The data were collected from intemets. Then traditional VaR-historical simulation is calculated form those data In applying EVT-GPD into this data, previously ij has been determined the Ihreshold that draws the line of data, the rule of ihumb 10% threshold is applied. After the estimated parameters of GPD Distribution are collected, they are used in VaR EVT-GPD measurement process.

The Resuit for every acquired stock will have a validation process or backtesting, using January 2008 data which there was a big volume downfall of Indonesia Capital market an that month. The backtesting process shows that conventional VaR - historicai simulation is not valid to measure risk on month January 2008, meanwhile VaR EVT-GPD can grasp the unpredictabie big loss over that month.

Conclusion of this research is, acknowledging the extreme losses potency on Indonesian stocks price within LQ45, VaR - historicai simulation method is failed to identifying big losses. VaR EVT-GPD model can grasp the big risk or losses over the backtesting month.

"

"Risiko klaim merupakan salah satu risiko operasional yang harus dikelola oleh perusahaan asuransi. Pada penelitian ini akan dihitung besar perkiraan risiko klaim yang akan terjadi dengan menggunakan pendekatan Loss Distribution Approach-Aggregation Method dan Extreme Value Theory-Generalized Pareto Distribution. Selanjutnya akan dibandingkan metode mana yang lebih cocok dalam pengukuran risiko operasional untuk klaim kecelakaan kerja. Berdasarkan hasil perhitungan dan back testing didapat bahwa kedua metode valid digunakan untuk menghitung perkiraan risiko klaim operasional pada klaim kecelakaan kerja. Akan tetapi metode Loss Distribution Approach-Aggregation Method lebih cocok untuk mengukur risiko klaim kecelakaan kerja berdasarkan data yang ada.

---

The risk of claims is one of the operational risks that must be managed by the insurance company. This research will calculate the estimates of the risk of claims that will occur using Loss Distribution Approach Aggregation Method and Extreme Value Theory Generalized Pareto Distribution. Furthermore, these two methods will be compared and chosen which is more suitable for the measurement of operational risk for work accident claims.

Based on the calculations and back testing, both of the methods are valid to calculate the estimates operational risk of claim for work accident claims but the Loss Distribution Approach Aggregation Method is more suitable to measure the risk of work accident claims based on existing data."

"Tukar menukar antar mata uang asing yang dikategorikan sebagai jual beli dalam islam disebut dengan As Sharf. Dalam kaitan dengan investasi, tidak ada bisnis yang tidak mempunyai risiko karena kita tidak mengetahui apa-apa yang akan terjadi besok. Demikian pula dengan nilai tukar mata uang asing. Nilainya terus berfluktuasi sewaktu¬-waktu sehingga mendorong para peneliti untuk melakukan penelitian tentang pergerakan nilai tukar ini dan mempredeiksikan nilainya di masa mendatang untuk meminimalisir risiko yang mungkin terjadi dan kerugian yang ditanggungnya. Umumnya data statistik didekati dengan asumsi normal dimana asumsi ini cenderung menyesatkan karena mengabaikan kemungkinan terjadinya pergerakan ekstrim dalam distribusi data tersebut. Kegagalan mengidentifikasi potensi risiko ekstrim dapat membawa bencana keuangan bagi lembaga dan institusi keuangan terutama yang berbasis syariah.Tujuan dari penelitian ini adalah untuk meneliti apakah pergerakan kurs Rupiah terhadap mata uang asing adalah mempunyai distribusi normal atau ekstrim. Begitu juga untuk meneliti berapa besar potensi risiko ekstrim yang mungkin terjadi Metode yang digunakan adalah Extreme Value Theory (EVT) dengan pendekatan distribusi nilai lebih menggunakan konsep Generalized Pareto Distribution. Nilai yang didapatkan kemudian dibandingkan dengan pendekatan dengan asumsi normal untuk kemudian dianalisis dan diambil kesirnpulan. Hasil penelitian mendapatkan bahwa distribusi return kurs Rupiah terhadap US Dollar pada periode 1998-2003 adalah tidak normal. Diketahui pula bahwa indeks tail yang didapatkan juga cukup signifikan sesuai dengan konsep GPD. Hasil perbandingan metode EVT dan pendekatan normal dan skewness heteroskedasiik menunjukkan bahwa kesimpulan pengujian yang dilakukan sesuai dengan kesimpulan dari beberapa peneliti lain untuk metode yang sama."

"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."

"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."

"Pada transaksi perdagangan komoditas energi, banyak ditemukan pergerakan harga yang ekstrim. Hasil penelitian menunjukkan bahwa distribusi return komoditas energi cenderung memiliki karakteristik fat tailed, kurtosis tinggi dan negatif skewness. Sementara, pengukuran risiko pada umumnya menggunakan asumsi distribusi normal atau lognormal sehingga diduga estimasi yang diberikan dalam mengukur risiko kurang tepat untuk karakteristik distribusi yang fat tailed seperti distribusi return komoditas energi. Dalam tesis ini dijelaskan proses perhitungan risiko harga komoditas energi WTI crude oil, heating oil dan propane di pasar spot dan future menggunakan metode EWMA, ARCH/GARCH dan EVT. Hasil perhitungan yang didapat menunjukkan nilai Value at Risk (VaR) EVT cenderung lebih besar dibandingkan VaR dari pendekatan lainnya. Hedging antara spot dan future juga menunjukkan bahwa upaya mitigasi dengan transaksi derivatif dapat menurunkan nilai VaR.

---

In energy complex market, daily logarithmic price changes tends to be highly volatile or extreme. All empirical distributions of energy complex exhibits fat tails, high kurtosis and negative skewness. On the other hand, market risk measurement usually only accommodate normal or lognormal distribution assumption which could underestimate the commodity?s risk estimation. In this thesis was described price risk measurement of WTI crude oil, heating oil and propane in spot and future market by applying EWMA, ARCH/GARCH and EVT approach. Calculation shows EVT Value at Risk (VaR) for those commodities are higher than VaR obtained from EWMA and ARCH/GARCH approach. Hedging the spot transactions with futures has shown significant impact in reducing VaR for each commodity."

"Tesis ini membahas komparasi model Value-at-Risk khususnya Age-Weighted Bootstrapped Historical Simulation (HS) dengan Monte Carlo Simulation (MCS) terhadap eksposur FX Options USD/IDR. Dengan melakukan simulasi sebanyak 300 juta kali dan dari hasil backtest menggunakan Kupiec Test, Conditinal Coverage Test dan Mixed Kupiec Test serta komparasi menggunakan metode Blanco-Ihle Quadratic Score dan Sign Test diperoleh hasil bahwa metode MCS lebih akurat dibandingkan dengan metode HS. Hanya backtest menggunakan Basel Zone saja memberikan hasil model HS lebih baik daripada model MCS. Akan tetapi secara rata-rata metode MCS memerlukan waktu 245% lebih lama dibandingkan dengan HS. Juga secara rata-rata, nilai HS VaR lebih tinggi 18% dibandingkan dengan nilai MCS VaR. Nilai relative percentage-nya berada pada kisaran -51% sampai dengan 105%.The focus of this study is to analyze and to compare Value-at-Risk method especially between Age-Weighted Bootstrapped Historical Simulation (HS) and Monte Carlo Simulation (MCS) for FX Options USD/IDR exposures. With 300 millions simulations and based on backtest result using Kupiec Test, Conditinal Coverage Test and Mixed Kupiec Test and also based on comparison result using Blanco-Ihle Quadratic Score and Sign Test, MCS estimate is more accurate than HS. Only backtest using Basel Zone gives better results for HS model. However, on average MCS takes 245% longer to complete compared to HS. Relative percentage of HS VaR compared to MCS VaR is between -51% and 105%, whereas on average HS VaR is 18% higher than MCS VaR."

"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."