Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"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."

"Value at risk merupakan suatu alat yang dipakai untuk mengukur risiko investasi. Value at risk menjelaskan besarnya kerugian terburuk yang terjadi pada investasi pada produk finansial dengan tingkat kepercayaan tertentu dan dalam interval waktu tertentu. Beberapa metode telah dikembangkan untuk menaksir Value at Risk, seperti simulasi data historis, simulasi Monte Carlo, GARCH (1,1), EWMA, dan lain-lain. Namun, metode-metode tersebut masih dianggap tidak dapat menjelaskan struktur keterkaitan masing-masing variabel random yang membentuk portfolio tersebut. Dengan menggunakan fungsi copula, keterkaitan masing-masing saham dalam distribusi gabungannya dapat dimodelkan sehingga perilaku distribusi marginalnya dapat diamati dengan lebih detail. Pada makalah ini t-copula digunakan untuk memodelkan struktur kebergantungan (dependence) pada distribusi gabungan tingkat pengembalian portfolio. Fungsi t-copula adalah bentuk umum dari fungsi distribusi multivariat t-student, dimana t-copula dapat memodelkan dan mengestimasi distribusi multivariat t-student tanpa harus mengasumsikan variabel-variabel acaknya berdtrisbusi normal. Dalam analisa data, fungsi t-copula membutuhkan data yang saling bebas dan identik dalam distribusi (iid). Data empiris yang digunakan dalam penelitian ini adalah data indeks Jakarta Stock Exchange dan indeks Kuala Lumpur Stock Exchange dicatat pada kurun waktu 30 Mei 2008 sampai 30 Mei 2013 (1270 observasi). Value at Risk yang dihitung menggunakan periode horizon T=22 hari kedepan untuk tingkat kepercayaan masing-masing 90%, 95%, 99%. dibandingkan dengan Gaussian copula, t-copula memberikan hasil yang lebih baik. Hasil ini sesuai dengan teori, walaupun perbedaannya tidak terlalu signifikan."

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

---

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

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

---

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

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

"Tesis ini membahas metode pengukuran untuk mengetahui jumlah besaran nilai klaim sebagai pencadangan biaya klaim kecelakaan pada perusahaan asuransi PT Jasa Raharja (Persero). Hasil yang diperoleh menyatakan bahwa distribusi frekuensi mengikuti pola distribusi Poisson dengan perhitungan Chi Square baik pada tingkat keyakinan 95 % maupun 99 %. Sementara distribusi severitas menghasilkan bahwa distribusi severitas mengikuti pola distribusi Eksponensial melalui pendekatan Chi Square pada tingkat keyakinan 95 % dan 99 %. Dalam pengukuran OpVaR menggunakan metode Loss Distribution Approach-Actuarial Model pada tingkat keyakinan 95 % dan pada tingkat keyakinan 99 %. Uji validitas yang menggunakan Kupiec Test untuk tingkat keyakinan 95 % dan 99 % yang menunjukkan metode Loss Distribution Approach-Actuarial Model valid digunakan dalam pengukuran OpVaR pada klaim kecelakaan PT Jasa Raharja (Persero).

---

Increasing society in their activity and to be easier for transportation access can appear accident risk. In regional, it will impact to accident claim proposal. From Operational Value at Risk Measurement notice that the frequency of loss distribution follows a Poisson distribution. It has a significant at confidence level in 95 % and also 99 %. Distribution of loss severity follows the exponential distribution with confidence level of 95 % and 99 %. Operational Value at Risk measurement by LDA-Actuarial method are IDR 223.023.374.267,- in confidence level of 95 % and IDR 295.023.374.267,- in confidence level of 99 %. Back testing with Kupiec Test is used for validity model to find out the accuracy of potential loss in confidence level of 95 % and 99 % that showed Loss Distributioan approach-Actuarial Method is valid to calculate Operational Value at Risk on Accident Claim in Jasa Raharja Company."

"ABSTRAKTesis ini membahas mengenai estimasi Value at Risk VaR dengan metode simulasi Monte Carlo, dimana distribusi bersama yang digunakan untuk memodelkan return portofolio dibentuk melalui fungsi copula. Data yang digunakan sebagai ilustrasi model adalah return harian Indeks Papan Pengembangan dan return harian Indeks Papan Utama, dengan periode 4 Januari 2010-30 Desember 2016. Metode validasi yang dilakukan untuk memeriksa estimasi VaR yang dihasilkan adalah Haas rsquo; mixed Kupiec test TBF . Berdasarkan uji TBF, diketahui bahwa estimasi VaR dengan metode simulasi Monte Carlo-copula secara statistik tidak cocok diterapkan untuk mengestimasi VaR dari portofolio yang berisi Indeks Papan Utama dan Indeks Papan Pengembangan. Walaupun secara statistik metode simulasi Monte Carlo-copula dianggap tidak cocok diterapkan pada data ilustrasi, dari aspek manajerial, metode simulasi Monte Carlo-copula dapat dijadikan suatu pilihan dalam mengestimasi VaR.

---

ABSTRACTAbstract This thesis uses Monte Carlo simulation with copula function as joint distribution to estimate Value at Risk VAR of a portfolio. Data used in this thesis are daily returns of IDX Main Board Index and IDX Development Board Index for period January 2010 December 2016. As for the VaR backtest, Haas 39 Mixed Kupiec Test TBF was used. Based on TBF test, Monte Carlo copula model was found not suitable statistically to estimate VaR of a portfolio consisting IDX Main Board Index and IDX Development Board Index. Although being rejected statistically, Monte Carlo copula model is still suitable for estimating VaR in managerial perspective. Key words copula, value at risk, Monte Carlo simulation, stock indexes"

"Ditengah era Globlasisasi yang terjadi saat ini persaingan bisnis menjadi semakin ketat. Perkembangan Produk dan jasa menjadi salah satu ancaman bagi perusahaan untuk bisa berusaha bertahan. Industri kemasan saat ini menjadi industri dengan prospektifitas yang tinggi, hal ini menggambarkan perusahaan harus memiliki strategi untuk mempertahankan perusahaannya baik dari segi inovasi maupun strategi produksi. PT Samudra Montaz merupakan perusahaan manufaktur yang telah berdiri sejak tahun 1974 dan bergerak dibidang produksi kemasan dengan produk yang ditawarkan berputar pada kemasan yang bersifat non rigid atau fleksibel. Dengan perusahaan menjadikan Managemen resiko pada rantai pasok menjadi fokus utama maka pengaplikasian Metode House of Risk (HOR) digunakan dalam penelitian ini. Tahapan pertama HOR adalah mengidentifikasi dan mengevaluasi risiko, sedangkan tahapan kedua adalah penciptaan strategi mitigasi risiko. Dari penelitian yang telah dilakukan, tahap identifikasi diperoleh 32 jenis risk events dan 24 risk agents. Hasil dari HOR fase 1, adalah 14 risk agents yang mencakup 80% dari diagram pareto, kemudian diurutkan berdasarkan peringkat pada Aggregate Risk Potential (ARP). Hasil dari pemrosesan HOR fase 2 adalah 15 aksi mitigasi yang, dengan 8 aksi mitigasi direkomendasikan untuk diimplementasikan terlebih dahulu berdasarkan langkah-langkah mitigasi yang mencakup 80% dari diagram pareto yang diurutkan berdasarkan peringkat pada perhitungan Efektivitas terhadap Kesulitan Rasio (ETDk).

---

In the midst of the globalization era that occurs, business competition becomes increasingly fierce . The Packaging Industry become one of the industries with the most prospective growth so company must have their own strategy to maintain both innovation and production strategy in order to prevent upcoming risks. PT Samudra Montaz is a manufacturing company that has been established since 1974 that produce packaging product that revolves around non-rigid or flexible packaging. With the company focusing risk management in their supply chain, the application of the House of Risk (HOR) method used in this study. The first stage of HOR is the identification and evaluation of the risk, while the second phase to made a risk mitigation strategies. From the research, the first stage obtain 32 types of risk events and 24 risk agents. The final results of the HOR phase 1 shows that there are 14 risk agents that cover 80% of the Pareto diagram. The result of the HOR 2 show that there are 15 mitigations action that proposed and with that said, there is 8 recommendation for the company to prioritazing these 8 mitigations action to be implemented based on the pareto diagram."

"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."

"Mengukur risiko yang mungkin terjadi pada suatu portofolio, diperlukan suatu nilai yang merupakan kuantifikasi dari risiko tersebut. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk menghitung risiko adalah metode Value at Risk. Value at Risk merupakan suatu nilai yang merupakan ringkasan atau nilai risiko kerugian yang mungkin terjadi pada suatu portfolio, pada saat tertentu, dengan jangka waktu / periode pengamatan (holding period) tertentu serta dengan tingkat kepercayaan tertentu. Dalam tulisan ini penulis mencoba untuk menghitung risiko pada asset kredit dengan menggunakan Metode Value at Risk, yaitu terhadap portfolio per jenis kredit pada bank. Terlebih dahulu akan dilakukan observasi terhadap nilai-nilai posisi outstanding dari asset kredit yang merupakan risk drivers. Dengan menggunakan nilai return kredit yang telah dinilai berdasarkan mark-to-market, maka hasil olah data akan mendapatkan deviasi standar yang merupakan penyebaran atau dispersi dari return kredit itu. Selanjutnya untuk mengukur sensitivitas terhadap gerakan pasar, maka perlu untuk membandingkan hasil perhitungan VaR yang telah dilakukan dengan kredit bermasalah bank tersebut. Kredit bermasalah merupakan risiko yang tidak dapat di diversifikasi, karena perusahaan tidak mampu menghadapi gejolak pasar yang sangat berfluktuasi. Tapi kredit portfolio merupakan risiko yang dapat didiversifikasi oleh salah satunya seperti loan concentration."

"Fungsi utama dari perbankan di Indonesia adalah menyalurkan dana kepada masyarakat berupa kredit. Dalam menjalakan fungsi tersebut perbankan haruslah mengambil risiko untuk mempertahankan keuntungan mereka dan untuk memenuhi peran mereka dalam perekonomian. Salah satu yang perlu dilakukan oleh bank adalah untuk mengatur manajemen risiko tersebut agar dapat mengover risiko kredit tersebut. Kredit Small Medium Enterprise merupakan salah satu segmen kredit yang merupakan pasar potensial tinggi untuk industri jasa keuangan, terutama bank untuk menyediakan akses ke pembiayaan. Hingga saat ini, metode yang sering digunakan untuk mengukur risiko kredit adalah dengan menggunakan metode yang mengacu pada ketentuan Bassel II. Penelitian ini menggunakan metode CreditRisk+ untuk mengukur risiko kredit Small Medium Enterprise di PT. Bank Mandiri (Persero) Tbk selama periode Januari 2016 sampai Desember 2018. Metode ini menghasilkan nilai expected loss, unexpected loss, dan economic capital. Dalam penelitian ini digunakan backtesting dan validasi menggunakan Loglikehood Ratio (LR) tes dan mendapatkan hasil metode CreditRisk+ cukup valid untuk mengukur risiko kredit.

---

The main function of banks in Indonesia is to channel funds to the public in the form of credit. In carrying out these functions banks must take risks to maintain their profits and to fulfill their role in the economy. The important thing to do by banks is to manage risk management to cover credit risk. Small Medium Enterprise loans are one of the credit segments which is a high potential market for the financial services industry, especially banks to provide access to financing. Nowadays, the method often used to measure credit risk is to use a method that refers to the provisions of Bassel II. This study uses the CreditRisk + method to measure the risk of Small Medium Enterprise credit at PT. Bank Mandiri (Persero) Tbk during the period of January 2016 to December 2018. This method produces expected loss, unexpected loss, and economic capital. In this study used backtesting and validation using the Loglikehood Ratio (LR) test and getting the results of the CreditRisk + method is valid for measuring credit risk."