Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Untuk mengetahui jumlah resiko yang mungkin terjadi pada sualu portofolio, diperlukan suatu niIai yang merupakan kuantifikasi dari resiko tersebut. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mengkuantifikasi resiko adalah Metoda Value at Risk . Value at Risk merupakan suatu nilai yang merupakan ringkasan atau niai resiko kerugian yang mungkin terjadi pada suatu portfolio, pada saat tertentu, dengan jangka waktu/ periode pengamatan (holding period,) tertentu serta dengan tingkat kepercayaan tertentu. Dalam karya akhir ini penulis mencoba menerapkan salah satu metoda Value at Risk yaitu Metoda Simulasi Historis pada single instrumen serta multiple instrumen. Instrumen yang digunakan dalam karya akhir ini adalah instrumen forward buying USD. Pada perhitungan VaR dengan menggunakan Simulasi Historis terlebih dulu dilakukan dekomposisi portfolio menjadi gabungan beberapa portfolio baru yang disebut posisi standar, yang perubahannya diestimasi berdasarkan perubahan faktor resiko pasar historis. Selanjutnya proJìi dan losses yang dihasilkan dan perubahan nilai portfolio díurutkan berdasarkan nilainya dan Val? dipilih dan ditentukan berdasarkan tingkat kepercayaan yang dipilih."

"ABSTRAKDalam manajemen risiko, pengukuran risiko suatu portofolio dapat dilakukandengan mengkuantifikasi risiko portofolio tersebut. Salah satu penerapan kuantifikasirisiko adalah dengan melakukan estimasi Value at Risk (VAR) dari risiko suatu portfolio.FAR merangkurn risiko suatu portfolio dalam satu bilangan yang pada periode sertaselang kepercayaan tertentu merupakan kemungkinan kerugian terbesar. Pada Karya Akhir ini dipaparkan implementasi salah satu metode estimasi VAR,yaitu metode varian-kovarian, yang diterapkan pada portofolio aset tunggal FX forwardUSD/IDR satu bulan, dimana portofolio ini merupakan portofolio derivatif linier. VAR pada dasarnya adalah volatilitas perubahan nilai portfolio. Pada metodevarian-kovarian ini VAR dihitung dengan terlebih dahulu melakukan dekomposisiportfolio menjadi gabungan beberapa portfolio baru disebut posisi standar, yangvolatilitasnya langsung dapat diestimasi dengan menggunakan data historis yang tersedia.Posisi-posisi standar itu ditentukan sedemikian sehingga gabungan dari semua posisistandar mempunyai risiko yang sama dengan risiko portfolio asal. VAR pada metode iniadalah penjumlahan volatilitas dan semua posisi-posisi standar (tentu saja denganmemperhatikan juga korelasi antar posisi standar) setelah dikalikan dengan kuantildistribusi normal sesuai selang kepercayaan yang dipilih. Estimasi volatilitas posisi standar, selain dilakukan dengan estimator sederhana,juga dilakukan dengan estimator EWMA. Hal ini dilakukan untuk mengetahui apakahforecasting volatilitas posisi standar berpengaruh terhadap validitas VAR yang dihasilkan."

"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."

"Tesis ini meneliti tentang validitas model Value at Risk (VaR) dalam mengukur potensi risiko nilai tukar rupiah terhadap lima mata uang yaitu USD, GBP, EUR, AUD dan JPY. Analisis ini terkait dengan arahan implementasi stressed Value at Risk oleh BCBS melalui revisi Basel II tahun. Nilai VaR dihitung untuk tiga periode yaitu lima tahun terakhir dan satu tahun terakhir, sedangkan stressed VaR menggunakan periode satu tahun dengan tingkat kerugian signifikan pada rentang waktu antara 2 Januari 2007 hingga 30 Desember 2011. Uji validitas dilakukan dengan metode backtesting untuk nilai VaR dan stressed VaR dibandingkan dengan actual loss dari 1 Januari 2012 hingga 30 Mei 2012.

---

This thesis is to determine the validity of Value at Risk (VaR) as a measurement method for exchange rate risk of Indonesian rupiah against five foreign foreign currency: USD, GBP, EUR, AUD and JPY. This analysis is performed as a concern to the stressed VaR recommendation of BCBS through the revision of Basel II since 2009. The measurement of VaR is conducted for three period: last five years and last one year, and for stressed VaR using one year which has significant loss during January 2, 2007 until December 30, 2011. Validity test is implemented using backtesting method which comparing VaR and stressed VaR against the actual loss for period of January 2 2012 until May 30 2012."

"ABSTRAKSebuah bank yang memiliki aset dan liabiliti dalam valuta asing menghadapi risikoIikuiditas, risiko perubahan tingkat suku bunga, risiko perubahan kurs dan risiko kredit tidakhanya dengan satu mata uang saja. Hal ini membuat risiko-risiko yang dihadapi makinkompleks, salah satu upaya untuk mengelola risiko-risiko tersebut dalam menghadapikondisi pasar yang kian kompetitif adalah dengan menggunakan manajemen aset liabiliti.Salah satu fungsi dan manajemen aset liabiliti adalah manajemen gap Risiko perubahantingkat suku bunga dikelola dengan manajeinen gap. Terdorong oleh seringnya tingkat sukubunga berfluktuasi, manajemen bank memberikan perhatian khusus terhadap manajemenrisiko tingkat bunga. Bank X merupakan bank devisa dan sebagai salah satu bank yang telah go public diIndonesia menyadari betapa pentingnya manajemen treasury. Metode yang digunakan untukmenganalisa manajemen treasury yaitu perbandingan antara risiko dan return yang didapat.Dengan membandingkan keduanya dapat kita ketahui apakah pengendalian risiko sudahsearah dengan tren/gerakan baìk nilai tukar maupun suku bunga. Untuk keperluan nilai tukar, posisi yang ada pada aset dan liabiliti dilihat apakahdalam keadaan long atau short kemudian dibandingkan dengan kondisi pasar dan dilakukanprediksi apakah mata uang dalam posisi long atau short tersebut cenderung untuk menguatatau melemah menurut hasil analisa. Untuk keperluan suku bunga, dilihat apakah manajemen pengendalian risiko sukubunga telah sesuai dengan arah gerakan tingkat suku bunga sehingga risiko yang ada dapatdikelola dengan baik. Dan kedua metode tersebut, hasil yang diperoleh adalah pengendalian risiko padaBank X umumnya telah sesuai dengan ketentuan yang ada hanya perlu diadakan perbaikanuntuk meningkatkan efektivitas pengendalian risiko. Untuk menghadapi lingkungan yang turbulen, penulis memberikan saran untukmenggunakan produk finansial derivatif agar dapat meminimalisasi risiko yang timbul sepertioption, swap dan forward atau menciptakan produk derivatif lain yang biayanya lebih rendahdan produk yang ada saat ini."

"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."

"Beberapa tahun belakangan ini, value at risk (VaR) semakin sering digunakan dalam mengukur risiko finansial. Cara yang populer digunakan adalah metode Delta Normal dan metode simulasi Monte-Carlo. Pada tugas akhir ini akan dibahas metode simulasi historis. Metode ini menggunakan data-data terdahulu untuk memperoleh nilai VaR. Terkadang sulit mendapatkan data dalam jumlah yang besar, keadaan ini menimbulkan keraguan mengenai ketepatan hasil taksiran yang diperoleh. Cara yang banyak digunakan dalam mengolah data berukuran kecil agar menjadi lebih layak adalah dengan bootstrap. Sehingga di beberapa literatur, metode simulasi historis disebut juga dengan metode bootstrap. Metode bootstrap ini akan diterapkan pada suatu data penghasilan, sehingga diperoleh taksiran VaR dari data tersebut. Bootstrap layak digunakan karena memberikan suatu nilai taksiran tak bias, dengan variansi yang mengecil. "

"ABSTRAKDalam tesis ini penelitian ditujukan untuk melihat perbandingan antara nilai Value at Risk saham dan indeks individual (sebelum diversifikasi) dan VaR setelah dilakukan diversifikasi. Sampel adalah saham-saham yang masuk dalam Indeks LQ45 dan BISNIS-27 di Bursa Efek Indonesia, serta harga indeks LQ45 dan indeks saham di bursa-bursa negara kawasan Asia. Uji korelasi dilakukan untuk pengelompokan portofolio dengan melihat nilai koefisien korelasi diantara harga saham dan indeks yang bernilai mendekati nol, negatif, positif lemah/kecil, positif setengah kuat, positif kuat, serta koefisien korelasi diantara indeks yang bernilai positif lemah dengan indeks saham domestik (LQ45). Perhitungan risiko atau VaR dilakukan dengan menggunakan metode Variance Covariance. Dari hasil perhitungan yang diperoleh, nilai VaR pada saham dan indeks individual baik untuk holding period 1 hari, 10 hari, maupun 30 hari lebih besar daripada nilai VaR setelah saham dan indeks tersebut dikelompokkan dalam portofolio berdasar nilai koefisien korelasi harga saham dan indeks. Dalam penelitian ini juga diperoleh hasil bahwa dari enam kelompok portofolio, nilai VaR relatif kecil pada kelompok portofolio dengan korelasi yang positif setengah kuat, kuat dan korelasi negatif.

---

This thesis addresses the comparative analysis between individual stock and indices Value at Risk figure (pre diversification) and VaR after portfolio diversification. The sample of distribution are stocks in LQ45 and BISNIS-27 Indices of Bursa Efek Indonesia, and LQ45 and indices price of Asian Regional Stock Exchange. Correlation test is conducted to make the diversification grouping sorted by the coefficient correlation within stock price and indices which have almost zero value, negative, small positive value, semi strong value, strong value and small positive correlation coefficient between and LQ45 and indices price of Asian Regional Stock Exchange. VaR is calculated using Variance Covariance method. The research results are the individual VaR of stocks and indices for 1 day, 10 days, and 30 days holding period are greater than VaR after diversification based on price correlation coefficient. From six portfolio diversification groups, the VaR of group that has semi strong, strong positive correlation, and negative correlation are relatively small."

"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."