Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Risiko operasional merupakan salah satu risiko yang wajib diperhitungkan oleh bank. Modal yang dikeluarkan oleh bank untuk menutup kerugian akibat risiko pada manajemen risiko operasional disebut Economic Capital (EC). EC dihitung sebagai Value at Risk (VaR) pada tingkat kepercayaan tertentu. Pada penentuan EC risiko operasional terdapat 56 kemungkinan jenis risiko yang terjadi sehingga diperlukan agregasi untuk nilai total risiko operasional. Ada dua asumsi dalam perhitungan nilai agregasi risiko dengan menggunakan Loss Distribution Approach (LDA) yaitu saling bebas atau saling bergantung sempurna. Namun, untuk memperoleh perhitungan EC yang adil perlu memperhatikan struktur ketergantungan antar risiko. Salah satu metode untuk mengatasi masalah tersebut adalah copula. Ada dua famili copula yang terkenal, yaitu Elliptical Copula dan Archimedean Copula. Salah satu kelas dari Archimedean Copula adalah copula Gumbel. Penelitian ini akan menggunakan copula Gumbel dalam perhitungan agregasi EC. Copula Gumbel dapat memodelkan ketergantungan antara kejadian ekstrim dengan baik. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa nilai perhitungan agregasi EC mulai mencapai konvergen pada banyak sampel dan nilai perhitungan agregasi EC yang dihasilkan copula Gumbel lebih besar 1,91% daripada nilai perhitungan agregasi EC yang dihasilkan copula Frank.

---

Operational risk is one of a risk that must be calculated by the bank. The capital that the bank has issued to cover the risk of loss due to operational risk management is called Economic Capital (EC). EC is calculated as Value at Risk (VaR) at a certain confidence level. In the EC determination of operational risk there are 56 possible types of risks that occur so that the aggregation for a total value of operational risk is needed. There are two assumptions in the calculation of the value of risk aggregation using the Loss Distribution Approach (LDA) that is independent or completely dependent. However, to obtain the fair calculation of EC, it has to notice the dependence stucture between risk. One method to overcome this problem is copula. There are two famous families of copula, namely Elliptical Copula and Archimedean Copula. Gumbel copula is one of the Archimedean Copula. This study will used Gumbel copula in the calculation of EC aggregation. Gumbel copula can model the dependence between extreme events well. These results indicate that the aggregate value calculation EC began to reach convergent on many samples 105 and the value calculated by the aggregation EC Gumbel copula produced 1,91% greater than the value calculated by the aggregation of EC produced Frank copula."

"Bank dipersyaratkan untuk menyediakan kecukupan modal berdasarkan risikonya. Salah satu risiko bank yang harus dihitung kebutuhan modalnya adalah risiko operasional. Kebutuhan modal dalam risiko operasional dikenal sebagai economic capital (EC). Nilai EC diperoleh dari Value at Risk (VaR) pada distribusi majemuk dengan tingkat kepercayaan 99,9%. Berdasarkan Basel II, bank harus menghitung EC untuk 56 risiko secara keseluruhan, sehingga perlu dilakukan agregasi. Pada perhitungan agregasi EC, asumsi antar risiko yang biasa digunakan oleh bank adalah asumsi saling bergantung sempurna atau saling bebas. Namun, hasil EC yang diperoleh dari kedua asumsi tersebut dianggap tidak realistis. Sehingga, bank perlu memperhatikan struktur dependensi antar risikonya dalam agregasi EC. Salah satu metode yang digunakan dalam agregasi tersebut adalah copula. Pada penelitian ini, copula yang digunakan adalah copula Clayton. Copula Clayton merupakan salah satu jenis copula dari famili Archimedean yang memiliki tail bagian bawah. Copula Clayton digunakan untuk menangkap dependensi untuk kerugian kecil. Adapun, tujuan dari penelitan ini adalah melakukan simulasi perhitungan agregasi EC dengan copula Clayton kemudian membandingkannya dengan nilai EC yang dihasilkan oleh copula Frank. Berdasarkan hasil simulasi diperoleh nilai EC yang dihasilkan oleh copula Clayton lebih kecil 0.21% dibandingkan dengan nilai EC oleh copula Frank.

---

Bank is required to provide capital adequacy based on its risks. One of the bank's risks should be calculated for the capital requirement is the operational risk. The operational risk?s capital requirement is known as the economic capital (EC). The value of EC is obtained from Value at Risk (VaR) in compound distribution with the level of confidence reaches 99,9%. According to Basel II, bank must calculate EC for overall 56 risks, so it is a need for the aggregation. In the calculation of aggregation EC, the assumptions between risks that is usually used by bank are completely dependent or independent. But, the value of EC from the assumptions are unrealistic, so bank needs to consider the dependence structure that exist between risks for aggregating EC. One of methods that is used for this aggregation namely copula. In this study, the used copula is a copula Clayton. A Clayton copula is one type of the Archimedean families that has lower tail dependence. A Clayton copula is used to capture the dependencies of small losses. Meanwhile, the goal on this research is to conduct a simulation of the calculation of the aggregation EC using a Clayton copula then compares it to the value of EC using a Frank copula. Based on the results of the simulation is obtained that the value of EC using a Clayton copula is smaller 0.21% than the value of EC using a Frank Copula."

"Risiko adalah kemungkinan kerugian pada bank akibat terjadinya suatu peristiwa. Risiko yang paling melekat pada setiap kegiatan bisnis perbankan adalah risiko operasional. Untuk mengurangi risiko operasional telah diatur beberapa metode penghitungan risiko ini yaitu metode standar dan metode lanjutan atau advance measurement approach. Metode standar memiliki beberapa keterbatasan diantaranya mengasumsikan tingkat risiko langsung proporsional terhadap ukuran gross income, sehingga bank diperkenangkan untuk mengolah data sendiri dengan metode AMA. Salah satu metode AMA yang sering digunakan adalah loss distribution approach . LDA menggunakan data bank yang terdiri dari 8 lini bisnis dan 7 tipe kejadian. Dengan metode LDA, bank mengestimasi dua fungsi distribusi dari data loss tahunan yaitu fungsi distribusi dari frekuensi dan fungsi distribusi dari severitas, kedua distribusi di compound dan ditentukan Value at Risk masing-masing risiko menggunakan metode Monte Carlo pada quantile 99,9%. Untuk perhitungan nilai economic capital dalam tesis ini ada 2 asumsi yaitu asumsi semua risiko bergantung sempurna (completely dependent) dan saling bebas (independent). Adapun tujuan simulasi pada paper ini adalah melakukan studi eksperimental perhitungan economic capital dengan menggunakan LDA. Dari hasil simulasi diperoleh nilai economic capital yang stabil (konvergen ke suatu nilai) pada jumlah sampel 106.

---

Risk is the possibility of losses on the bank due to the occurrence of an event. Most risk inherent in any banking business activities is operational risk. To reduce operational risk in has arranged some methods of calculating this risk of standard method or advanced methods or Advance Measurement Approach. The standard method has some limitations such as the level of risk assumed directly proportional to the size of the gross income, so bank allowed to process its own data with AMA. One AMA often used is Loss Distribution Approach. LDA is using a data bank that consisting of 8 business line and 7 even types. With the LDA method , the bank estimates two distribution function of annual loss data is distribution of frequency and severity, the two distribution in compound and determined the Value at Risk of each risk using Monte Carlo method on the 99.9% quantile. For the calculation of Economic Capital in this thesis there are two assumptions are assuming all risks of completely dependent and independent. The purpose of simulations in this paper is to conduct experimental study of Economic Capital calculation using LDA. From the simulation results Economic Capital stable (convergent) on the number of samples 106."

"Karya akhir ini membahas perhitungan risiko operasional dengan menggunakan metode LDA Aggregation. Selain itu juga dibahas mengcnai penerapan manajemen risiko di PT. ABC. Sebagai perusahaan manufaktur, PT ABC terekspose risiko operasional pengembalian produk rusak oleh pelanggan (customer return), yang nilainya sangat mempengaruhi variabilitas net profit. Pengukuran potensi kerugian risiko operasional berupa operational value al risk (OpVaR) menggunakan model LDA Aggregation, menghasilkan nilai sebesar Rp800.387.847,- (pada tingkat kcyakinan 95%) dan Rp1.992.724.386,- (pada tingkat keyakinan 99%). Hasil Back testing menggunakan Loglikelihood Razio menunjukkan bahwa model LDA Aggregation valid digunakan untuk menghitung potensi kemgian. Hasil penelitian menyarankan kepada PT ABC untuk menggunakan model LDA Aggregarion untuk penghitungan potensi kerugian risiko operasional dan menerapkan manajemen risiko untuk rnengelola risiko yang dihadapi perusahaan. Khusus untuk mitigasi risiko pengembalian produk oleh pelanggan, perusahaan perlu melakukan reduce risk dan transfer risk karena risiko pengembalian produk oleh pelanggan masuk dalam kategori risiko hiyt, baik dari segi likeiihood maupun dari segi impact.

---

The focus of this study is the calculation of operational risk by using LDA Aggregation method. It also discussed about the implementation of risk management at PT ABC. As a manufacturing company, PT ABC expose to operational risks such as defective product returns by customers (customer retum), whose value is affecting net profit variability significantly. Measurement of potential operational risk losses in the form of operational value at risk (OpVaR) using LDA Aggregation model, generate value Rp800.387.847,- (at 95% confidence level) and Rpl.992.724.386,- (at 99% confidence level). Back testing results using Loglikelihood ratio indicates that the model is valid to calculate potential losses.

The results suggest that PT ABC to use the LDA Aggregation model for calculating the potential of operational risk losses and apply risk management to manage the risks facing the company. Especially for mitigation of the customer return risk, companies need to reduce risk and transfer risk because the risk of product returns by customers tits into the category of high risk, both in terms of likelihood and impact."

"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."

"Penelitian ini menyajikan analisa dari hasil pengolahan data risiko operasional pada portofolio Submarine Cable Service di Telkominfra. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui risiko yang sering terjadi, mengetahui akar masalah, memberikan mitigasi risiko, dan mengetahui besar pencadangan modal yang diperlukan portofolio Submarine Cable Service Telkominfra. Penelitian ini dilakukan dengan metode kualitatif yaitu wawancara untuk mengetahui risiko, akar masalah, dan usulan mitigasi risiko, serta metode kuantitatif untuk menghitung pencadangan modal. Perhitungan pencadangan modal dilakukan dengan mencari nilai Operation Risk Variance (OpVar) menggunakan metode Monte Carlo simulation. Hasil penelitian menunjukan bahwa risiko yang paling sering terjadi dan memiliki dampak paling besar yaitu risiko keterlambatan akibat ketidaktersediaan kapal. Telkominfra memerlukan pencadangan modal sebesar Rp 2,163,975,476 per kejadian sebagai bentuk mitigasi risiko keterlambatan pekerjaan pada portofolio Submarine Cable Service untuk menjaga kestabilan likuiditas perusahaan.

---

This study analyzes the operational risk event on the Submarine Cable Service portfolio at Telkominfra. The purpose of this study is to determine the most impactful risk, the root cause of the risk, the amount of capital reserves, and to provide risk mitigation for Submarine Cable Service Telkominfra. Methods use in this study are both qualitative and quantitative methods. Qualitative method used is interviews to determine risks, root causes, and risk mitigation. Quantitative method uses to calculate capital reserves. Calculation of capital reserves is done by finding the value of Operation Risk Variance (OpVar) using the Monte Carlo Simulation. The results of this study show that the risk that occurs most often and has the greatest impact is the risk of delays due to the unavailability of vessels. Telkominfra requires a capital reserve of Rp 2,163,975,476 per event to mitigate the risk of work delays in the Submarine Cable Service portfolio to secure the stability of company’s liquidity."

"Metode Credit Risk+ digunakan untuk menghitung Economic Capital akibat risiko gagal bayar (default) pelanggan pada PT Toyota Astra Financial Services selama periode Januari 2007 hingga Desember 2010. Penggunaan metode Credit Risk+ yang membutuhkan input data sederhana, berupa portofolio eksposur default dan recovery rates, serta tidak mengasumsikan penyebab default, cocok digunakan untuk perhitungan risiko kredit retail. Asumsi default atau non performing loan menggunakan ketentuan Bank Indonesia, yaitu saat tunggakan melebihi 90 hari. Metode pengukuran Credit Risk+ dilakukan dalam tiga tahap, pertama dengan menghitung eksposur default portofolio, kedua dengan menghitung frequency of defaults, ketiga dengan menghitung probability of default yang digunakan untuk mencari distribution of losses yang terjadi pada PT Toyota Astra Financial Services. Frequency of defaults dihitung dengan menggunakan asumsi tingkat keyakinan sebesar 99%. Distribution of losses dihitung diperoleh dengan menghitung besarnya expected loss, unexpected loss serta economic capital. Besarnya modal yang digunakan untuk menutup unexpected loss inilah yang disebut sebagai economic capital. Dalam penelitian ini dilakukan backtesting dengan menggunakan loglikelihood ratio (LR) Test, dan diapatkan hasil sebesar 0 dimana hasil tersebut lebih kecil dibandingkan nilai kritis chi-squared sebesar 6.6439. Hasil ini menunjukkan bahwa metode Credit Risk+ yang digunakan dalam penelitian ini masih valid digunakan sebagai model internal untuk mengukur risiko kredit dan menghitung Economic Capital pada PT Toyota Astra Financial Services.

---

Credit Risk + methods is used to calculate the economic capital of customer default risk at PT Toyota Astra Financial Services during the period of January 2007 to December 2010. Credit Risk + method only requires simple data input, which is portfolio exposure to default and recovery rates, and do not assume the cause of default. With simplicity offered, this method is suitable for retail credit risk calculations. The assumption of non-performing loan or default is based of Bank Indonesia regulation, when the overdue days of defaults exceed 90 days. Credit Risk + measurement methods carried out in three stages, first by calculating the portfolio default exposure, second by counting the frequency of defaults, finally calculating the probability of default which is used to find the distribution of losses that occurred at PT Toyota Astra Financial Services. Frequency of defaults is calculated using the assumption of 99% confidence level. The Distribution of losses is obtained by calculating the expected loss, unexpected loss and economic capital. The amount of capital used to cover unexpected loss is referred as economic capital. In this work, backtesting is done by using Loglikelihood Ratio (LR) Test, and the obtained results is 0 which is smaller than the critical value of chi-squared of 6.6439. These results indicate that the method of Credit Risk + used in this work is still valid and can be used as an internal model to measure credit risk and calculate economic capital at PT Toyota Astra Financial Services."

"Abstrak ini menggambarkan analisis komprehensif mengenai risiko operasional yang terkait dengan pelaksanaan proyek Engineering, Procurement, dan Construction (EPC) dengan menggunakan metode Loss Distribution Approach (LDA). Penelitian ini menggunakan data historikal kerugian operasional pelaksanaan proyek EPC sejak Januari 2019 hingga Desember 2022. Penelitian ini menunjukkan nilai Operational Value At Risk sebesar Rp17,68 miliar dengan percentile 95% dan Rp41,44 miliar dengan percentile 99% yang telah dinyatakan valid setelah dilakukan Back Testing. Dengan dilakukannya analisis kerugian berbasiskan data historikal, diharapkan perusahaan EPC yang mengalami kerugian dapat memahami dan menjadikan penelitian ini sebagai lesson learned dan memitigasi risiko operasional yang mungkin terjadi pada proyek yang sedang berjalan sehingga potensi kerugian dapat diminimalisir.

---

This abstract describes a comprehensive analysis of operational risks in engineering, procurement, and construction (EPC) business by using calculation of loss distribution approach methods. This research uses the historical of operational losses from January 2019 to December 2022. This research shows the Operational Value At Risk is Rp17,68 billion with percentile 95% and Rp41,44 billion with a percentile of 99% and declared valid after Back Testing. By carrying out analysis losses based on historical data, the EPC companies are expected to be able to understand and make this research a lesson learned and mitigate operational risks that may occur in ongoing projects in order to minimize the potential loss."

"Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis perhitungan pencadangan kerugian risiko operasional dari salah satu perusahaan jasa sewa kendaraan dan apakah analisis tersebut dapat diterapkan di perusahaan tersebut untuk perhitungan risiko. Penelitian ini dilakukan dengan menghitung nilai Operational Value at Risk (OpVaR) di PT. KLM. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah kerugian operasional selama 26 bulan mulai dari Januari 2018 hingga Februari 2020. Penelitian ini menggunakan metode loss distribution approach-aggregation dalam menghitung nilai risiko operasional.Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa nilai OpVaR pada PT. KLM yang telah dinyatakan valid setelah backtesting selama periode 1 tahun mulai dari Januari hingga Desember 2019 yaitu nilai OpVaR terendah sebesar Rp91.053.721 dan nilai OpVaR tertinggi sebesar Rp104.550.879. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan pemahaman tambahan mengenai masalah operasional dan nilai kerugian operasional yang mungkin dihadapi perusahaan jasa sewa kendaraan, sehingga dapat digunakan untuk perencanaan, serta memberikan opsi mitigasi yang dapat diterapkan oleh perusahaan untuk meminimalkan potensi kerugian operasional yang dihadapi.

---

The purpose of this research is to analyze the operational risk loss reserve of a car rental company and whether it can be applied within the company to measure the risks. This research is conducted by measuring Operational Value at Risk (OpVaR) from PT. KLM. The data used in this research is the operational losses in PT. KLM for the past 26 months starting from January 2018 to February 2020. This research uses loss distribution approach-aggregation method in measuring the operational risk. The results indicate that the value of OpVaR at PT. KLM that has been declared valid after backtesting during the 1-year period from January to December 2019 consists of the lowest OpVaR value of IDR 91.053.721 and the highest OpVaR value of IDR 104.550.879. This research is expected to provide additional understanding of operational problems and the amount of risk that might be faced by car rental companies, so that it can be used in its planning, as well as providing mitigation options that can be applied by the companiy to minimize potential operational risk losses that encountered."

"Konsep copula pertama kali diperkenalkan pada tahun 1959 oleh seorang matematikawan bernama Abe Sklar. Copula dapat digunakan untuk mempelajari kebergantungan atau hubungan diantara variabel-variabel acak. Jika variabel acak tersebut adalah proses Levy, maka kebergantungan diantara proses Levy multidimensi dapat ditentukan dengan menggunakan copula Levy. Berdasarkan copula Levy dapat diperoleh proses-proses Levy yang memiliki korelasi yang sama dengan copula Levy.Pada tesis ini akan ditunjukkan bagaimana menentukan harga opsi basket berbasis metode copula Levy dan analisis prediksi harga opsi basket berbasis metode Copula Levy. Opsi basket pada tesis ini adalah opsi yang memiliki aset dasar berupa dua indeks saham yang terdiri dari S&P 500 dan Nasdaq. Komponen-komponen indeks saham sulit ditentukan, sehingga digunakan metode aproksimasi three moments matching untuk prediksi harga opsi basket. Hasil implementasi menunjukkan bahwa harga opsi basket copula Levy konvergen kesuatu harga jika jumlah sampel harga indeks saham cukup besar.

---

Copula was first introduced in 1995 by a mathematician Abe Sklar. Copula can be used in the study of dependence or association between random variables. If the random variables are the levy processes, the dependence among the multidimensional Levy processes is determined by Levy copula. Based on Levy copula can be obtained processes Levy that has same correlation with copula Levy.In this thesis will be show how to determine basket option pricing model based on Levy copula method and its analysis. The basket option in this thesis is the option that has two stock indexes as an underlying asset, they are S&P 500 and Nasdaq. The stock index?s components are difficult to determined, so three moments matching approximation method will be used. The implementation result show that the basket option pricing based on Levy copula converges to a certain price if the sample size is large enough."