Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Studi ini mencoba untuk mengidentifikasi bank sistemik di Indonesia dengan menggunakan pendekatan Conditional Value-at-Risk (CoVaR). Dengan populasi berdasarkan semua data bank umum selama tahun 2002-2014 119 bank , studi ini melakukan tiga langkah pengukuran sebagai berikut. Pertama, studi ini menggunakan model Merton untuk mengukur probabilitas default bank umum. Kedua, studi ini mengukur value at risk masing-masing bank termasuk kontribusi risiko sistemik pada sistem perbankan secara keseluruhan. Akhirnya, studi ini mengukur keterkaitan keuangan antar bank dan kontribusi value at risk individu bank, yang dikondisikan imbal hasil bank lain mengalami kesulitan keuangan, yaitu pada tingkat Value at Risk-nya. Dengan menerapkan ambang batas ?CoVaR A B sebesar 20 persen, studi ini menemukan bahwa terdapat dua belas dari seratus sembilan belas bank umum di Indonesia yang dikategorikan sebagai bank sistemik. Tes tambahan dengan mengunakan GMM menunjukkan bahwa ukuran bank berdampak positif terhadap CoVaR. Dengan demikian, bank dengan total aset yang lebih besar cenderung memiliki risiko sistemik yang lebih tinggi. Adakah kriteria lain yang lebih penting selain ukuran bank? Studi ini menemukan bahwa ukuran bank bukan lah faktor yang paling utama. Studi ini juga menggunakan beberapa metode, yakni menggunakan metode Conditional Value-at-Risk untuk mengukur kontribusi risiko sistemik institusi dan pendekatan uji kausalitas Granger untuk menentukan tingkat interconnectedness keterkaitannya. Uji kausalitas Granger digunakan untuk menjawab mengapa bank bank menengah kecil dapat juga menjadi bank sistemik karena keterkaitannya dengan bank lain. Uji ini juga dapat digunakan sebagai indikator utama untuk mendeteksi tekanan pada sistem keuangan, khususnya sistem perbankan. Hasil analisis menunjukkan bahwa tingkat interkoneksi antar bank mengalami peningkatan yang signifikan ketika pasar keuangan dalam kondisi tertekan. Studi ini juga menjelaskan betapa pentingnya pemberian Fasilitas Pembiayaan Darurat FPD atau Emergency Liquidity Assistance ELA kepada bank gagal berdampak sistemik Systemically Important Banks di Indonesia.

---

This study attempts to identify systemically important banks in Indonesia by utilizing Conditional Value-at-Risk CoVaR approach. Based on all commercial banks data during 2002-2014, this study conducts three-steps measurement as follows. Firstly, this study uses Merton model to gauge the commercial banks rsquo; probability of default. Secondly, this study quantifies the value at risk of each bank including its contribution to the whole banking systemic risk. Finally, this study measures financial linkage among banks and the value at risk contribution of the individual bank, conditioning that financial distress event refers to the return of other banks are at its Value at Risk. Applying a threshold of 20 ?CoVaR A B, this study finds twelve out of one hundred and nineteen Indonesian commercial banks are systemically important. An additional test using GMM indicates that bank size has a positive impact on CoVaR. Thus, banks with greater total assets have higher systemic risk. Is there anything else more important than bank size? This study finds thats bank size is not a major factor. This study also uses several methods, namely using Conditional Value-at-Risk method to analyze the systemic risk contribution in the banking system of Indonesia and Granger causality test to determine the level of interconnectedness. Granger Causality Test gives answer why a small medium bank can also be a systemically important bank because of its interconnectedness with other banks. This test can also be used as a leading indicator. These results indicate that interconnection levels among banks will increase significantly in depressed financial markets conditions. This study explains how important to give Emergency Liquidity Assistant ELA to Systemically Important Banks in Indonesia. "

"ABSTRAKAda dua bahasan dalam penelitian ini. Pembahasan pertama, mengukur seberapa besar probabilitas risiko kebangkrutan bank yang dapat diestimasi dengan menggunakan indikator laporan arus kas terhadap bank-bank di Indonesia. Model yang digunakan merupakan replikasi model Merton dengan menggunakan data untuk mengidentifikasi probabilitas kegagalan pada 30 bank umum selama periode 2002M1 ? 2013M1 terdaftar di Bank Indonesia. Pembahasan kedua, mengindentifikasi bagaimana pengaruh financial linkage dalam transaksi antar bank yang saling terkoneksi, dimana dampak kebangkrutan suatu bank dapat merembet ke bank-bank lain dan pada keseluruhan lembaga perbankan secara sistemik. Pengukuran risiko sistemik dilakukan dengan menggunakan parameter Conditional Value-at-Risk (CoVaR) berdasarkan Value-at-Risk (VaR) individu bank dan sistem perbankan.Hasil penelitian menunjukkan bahwa bank dengan total aset yang besar akan memberi kontribusi lebih besar terhadap risiko sistemik (diukur dengan konsep ΔCoVaR). Lebih jauh penulis menerapkan konsep CoVaR ini untuk mengukur keterkaitan keuangan antar bank. Langkah-langkah eksternalitas risiko berfungsi sebagai toolbox tambahan yang berguna bagi regulator yang dapat memiliki implikasi regulasi baru.

---

ABSTRACT

There are two topics in the study. First, this study measures how large the probability of bank insolvency risk can be estimated by using an indicator of cash flow statements to banks in Indonesia. The model used is the Merton model replication using data to identify the probability of default of 30 banks over the period 2002M1 - 2013M1 registered in Bank Indonesia. Second, identify how the financial effect of linkage in interbank transactions are interconnected, where the impact of a bank's bankruptcy could spread to other banks and the whole banking institutions systemically. Systemic risk measurement was done by using a parameter Conditional Value-at-Risk (CoVaR) based on Value-at-Risk (VaR) individual banks and the banking system.

The results showed that banks with total assets of large will contribute to greater systemic risk (measured by the concept ΔCoVaR). Further, the authors apply the concept CoVaR to measure financial linkages among banks. Externality risk measures serve as an additional toolbox useful for regulators who may have implications of new regulations."

"Tesis ini meneliti hubungan tingkat kompetisi dan tingkat konsentrasi perbankan terhadap risiko sistemik. Selain itu, juga dilakukan penelitian mengenai hubungan kontribusi bank terhadap risiko sistemik dengan karakteristik masingmasing bank. Penelitian ini menggunakan model Panzar ? Rosse dan CR5 atas data laporan keuangan bulanan seluruh bank umum ke Bank Indonesia untuk mengukur tingkat kompetisi dan tingkat persaingan. Penelitian ini juga menggunakan model CoVaR dengan metode Quantile Regression atas data return saham bulanan bank umum untuk mengukur risiko sistemik. Periode pengamatan adalah Januari 2004 sampai Maret 2013. Hasil penelitian menunjukkan tingkat persaingan dan tingkat konsentrasi perbankan meningkatkan risiko sistemik Hal ini berarti mendukung hipotesa competition fragility dan concentration fragility. Hal ini menandakan bahwa persaingan yang makin tinggi mendorong perbankan untuk mengambil risiko yang lebih tinggi sementara tingkat konsentrasi yang makin tinggi mendorong bank dengan kekuatan pasar besar untuk mengenakan bunga yang lebih besar yang pada gilirannya dapat menyebabkan meningkatnya risiko sistemik atas sistem keuangan. Adanya pengaruh variabel kontrol Net Interest Margin terhadap kedua model memperkuat hipotesa tersebut. Selain itu ukuran bank dan rasio pinjaman antar bank terhadap pendanaan juga berpengaruh terhadap kontribusi risiko sistemik suatu bank. Sementara variabel profitability (ROA), variabel struktur permodalan (EQ), dan variabel struktur deposito (ratio demand deposit terhadap total funding) tidak berpengaruh pada kontribusi risiko sistemik.

---

This thesis analyzes the relationship between Indonesian banking competition, concentration, and systemic risk. This thesis also analyes the relationship between bank?s contribution to systemic risk with characteristics of individual bank. This thesis uses Panzar ? Rosse and CR5 model of the entire bank?s monthly financial report to measure competition and concentration. CoVaR with Quantile Regression of banks monthly stock return were used for systemic risk contribution measurement. The period of observation is from January 2004 until March 2013.

The empirical result shows concentration and competition increase the systemic risk (CoVaR). This thesis support both competition-fragility and concentration-fragility hypothesa. This means increasing competition leads banks to taking higher risks and banks with high market power tends to charge higher interest rate to their debtors which will lead to increasing banks contribution to systemic risk.

The fact that Net Interest Margin as control variable is statistically significant for both models shows further support for both hypothesa. The influence of size and interbank deposit ratio to bank?s contribution to systemic risk is statistically significant, meanwhile, profitability, capital structure, and demand deposit to total funding ratio are not significant."

"Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh tingkat persaingan bank terhadap risiko sistemik pada perbankan publik di Indonesia untuk periode 2010-2014. Dengan menggunakan metode Lerner Index sebagai pengukuran tingkat persaingan bank dan metode Merton?s distance-to-default sebagai pengukuran risiko sistemik, menunjukan tingkat persaingan individual bank secara signifikan berpengaruh negatif terhadap risiko sistemik perbankan Indonesia. Semakin rendah tingkat konsentrasi pasar perbankan akan menurunkan tingkat risiko sistemik. Tingginya tingkat persaingan bank akan membuat bank-bank untuk mendiversifikasikan risiko-risikonya sehingga menyebabkan sistem perbankan semakin kokoh.

---

The objective of this research is to determine the effect of bank degree of competitiveness on systemic risk of public banks in Indonesia during 2010-2014. Using Lerner Index to measure bank degree of competitiveness and Merton's distance-to-default to measure systemic risk, show a significant negative relationship between bank degree of competitiveness and systemic risk. The less concentrated of banking market cause reduction on systemic risk. The greater bank degree of competitiveness encourages banks to take on more diversified risks, making the banking system less fragile."

"Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh tingkat persaingan bank terhadap risiko sistemik di Indonesia untuk periode 2006-2015. Dengan menggunakan metode Panzar-Roose Model sebagai pengukuran tingkat persaingan bank dan metode Altman Z-Score sebagai pengukuran risiko sistemik, menunjukan tingkat persaingan bank secara signifikan berpengaruh negatif terhadap risiko sistemik perbankan Indonesia. Semakin tinggi tingkat persaingan perbankan akan menurunkan tingkat risiko sistemik. Tingginya tingkat persaingan bank akan membuat bank-bank untuk mendiversifikasikan risiko-risikonya sehingga menyebabkan sistem perbankan semakin kokoh.

---

The objective of this research is to determine the effect of banking competition level to systemic risk in Indonesia in the period of 2006 2015. Panzar Roose Model is used to measure the degree of competitiveness and Altman Z Score is used to measure systemic risk. It shows a significant negative relationship between the degree of bank competitiveness and systemic risk. The higher the level of banking competition will reduce the level of systemic risk and the greater the level of competition encourages bank to diversify their risks, so that it will make the banking system less fragile."

"Pasar keuangan dunia yang terintegrasi telah mempertegas visi industri perbankan Indonesia yang dituangkan pada Arsitektur Perbankan Indonasia (API). API merupakan visi industri perbankan Indonesia yang dikeluarkan Bank Indonaia (BI) untuk mempersiapkan sistem perbankan yang sehat, kuat dan efisien guna menciptakan kestabilan sistem keuangan dalam rangka membantu mendorong perlumbuhan ekonomi nasional. Guna menunjang visi API maka ditetapkan beberapa sasaran yang ingin dicapai melalui Pilar API yang diantaranya menciptakan sistem pengawasan bank yang mengacu pada standard internasional dan menciptakan industri perbankan yang kuat serta memiliki ketahanan menghadapi risiko. Mengacu pada visi ini maka Bank Indonesia (BI) telah mengeluarkan Peraturan BI No. 5/8/PBI/2003 tentang penerapan manajemen risiko bagi Bank Umum yang salah satu pasalnya mewajibkan Bank untuk mengendalikan dan mengelola risiko yang dapat membahayakan kelangsungan usaha Bank.Pertimbangan utama dalam mengendalikan dan mengelola risiko adalah karena bank merupakan institusi keuangan yang mengelola dana masyarakat sehingga harus dikelola secara prudent. Salah satu indikator dalam menentukan pengelolaan secara prudent adalah penilaian kesehatan melalui Kewajiban Penyediaan Modal Minimum (KPMM). Konsep KPMM yang diterapkan di Indonesia pada saat ini adalah konsep Capital Accord 1988 dimana metode perhitungan risiko dalam menghitung KPMM berdasarkan risiko kredit (compliance) sedangkan pendekatan yang dilakukan perbankan internasional adalah Risk Based Approach (pendekatan risiko). Pendekatan risiko pasar sebagai salah satu komponen risiko mulai diimplementasikan oleh perbankan internasional setelah amandemen Capital Accord 1996 yang berisi tentang perhitungan KPMM risiko pasar.Metode yang digunakan dalam menghitung KPMM risiko pasar adalah melode standar dan direkomendasikan oleh Basic Committee on Banking Supervision (BCBS) dari Bank for Internasional Settlement (BIS). Bl telah mengeluarkan kebijakan kewajiban menghitung KPMM risiko pasar bagi Bank Umum dengan kategori systematic important bank atau bank yang memiliki asset diatas Rp. 10.000.000.000 (sepuluh milyar Rupiah) dan transaksi derivatif suku bunga dalam trading book. Jenis risiko pasar yang akan dihitung dalam KPMM adalah risiko suku bunga, ekuitas, komoditas, nilai tukar dan perubahan harga option yang tercatat pada posisi bank."

"Skripsi ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh tingkat kompetisi terhadap pengambilan risiko perbankan di Indonesia periode 2007-2011. Penelitian dilakukan terhadap 103 bank yang secara aktif menjalankan usahanya secara penuh dan terdaftar dalam Direktori Perbankan Indonesia selama periode 2007-2011. Metodologi penelitian menggunakan pengujian regresi data panel dengan variabel dependen pengambilan risiko perbankan dan variabel independen pengambilan risiko perbankan periode sebelumnya, tingkat kompetisi, loans ratio, pangsa pasar, profitabilitas, pertumbuhan Produk Domestik Bruto (PDB) riil baik periode yang bersangkutan maupun periode sebelumnya. Hasil penelitian ini menyimpulkan bahwa tingkat kompetisi terbukti berpengaruh secara signifikan terhadap pengambilan risiko perbankan di Indonesia. Profil risiko perbankan Indonesia menunjukkan bahwa rasio NPL telah memenuhi standar Bank Indonesia < 5%. Dari penelitian ini ditemukan bahwa struktur pasar perbankan di Indonesia pada tahun 2007-2011 merupakan struktur pasar oligopoli. Ketiga pendekatan yang digunakan untuk melakukan pengukuran adalah Concentration Ratio 5, Herfindahl Hirschmann Index (HHI), dan Panzar Rosse. Melalui hasil yang diperoleh, disarankan kepada para praktisi perbankan untuk semakin menguatkan posisinya di dalam pasar sehingga tetap dapat menunjukkan kinerja yang optimal di tengah dinamika dunia perbankan Indonesia. Bagi regulator disarankan untuk lebih mengawasi persaingan usaha di industri perbankan, agar praktik persaingan tidak sehat dapat dihindarkan.

---

This research aims to determine the impact of competition on bank risk-taking in Indonesia. The study was conducted on 103 banks that are active in business and fully registered in Indonesian Banking Directory during 2007-2011. Research methodology used is panel data regression with bank risk-taking as dependent variable, and bank risk-taking prior period, the level of competition, loans ratio, market share, profitability, and annual growth in Gross Domestic Product as independent variables.

This study concludes, the level of competition proved to significantly affect the banks risk-taking in Indonesia. Indonesian banking risk profile indicates that the NPL ratio has met the standard of the Bank Indonesia. From this study, it was found that the structure of the banking market in Indonesia in tends to reflect an oligopoly market structure. The measurements of market structure are Concentration Ratio 5, Herfindahl Hirschmann Index, and Panzar Rosse.

Through the results obtained, it is suggested to banks to further strengthen its position in the market so it remains showing optimum performance in the dynamic world of Indonesian banking. Advise for regulators is to better supervise competition in banking industry, so that the practice of unfair competition can be avoided and the risk can be maintained."

"ABSTRAKTesis ini menganalisis interconnectedness pasar uang antar bank PUAB pada perbankan sebagai salah satu indikator kerentanan sistem keuangan dalam rangka mitigasi risiko sistemik. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode analisis regresi linear berganda. Data yang digunakan adalah time series transaksi pasar uang antar bank yang telah diolah menggunakan aplikasi GEPHI sehingga menghasilkan dua variabel dependen yaitu Graph Density dan Average Path Length yang menunjukkan kerapatan dan rata-rata jumlah koneksitas transaksi di pasar uang antar bank yang berpotensi menimbulkan efek contagion. Penelitian membuktikan bahwa rasio likuiditas AL/NCD dan LDR berpengaruh signifikan terhadap density kerapatan transaksi pasar uang antar bank, sementara variabel GWM Primer growth tidak secara signifikan mempengaruhi tingkat density transaksi pasar uang antar bank. Kesimpulan selanjutnya adalah variabel LDR dan GWM Primer berpengaruh signifikan terhadap rata-rata koneksi yang dibutuhkan oleh setiap bank dalam pasar uang antar bank, sementara rasio AL/NCD tidak secara signifikan mempengaruhi average path length. Likuiditas perbankan menjadi salah satu faktor penentu koneksitas antar bank. Hasil analisis tersebut telah dikonfirmasi positif dengan rasio transaksi dalam sistem pembayaran.

---

ABSTRACTThis research analyzes interconnectedness of interbank money market in banking as one indicator of financial system vulnerability in order to mitigate systemic risk. This research uses quantitative approach with multiple regression analysis method. The data used are time series of interbank money market transactions that have been processed using GEPHI application to produce two dependent variables namely Graph Density GD and Average Path Length APL indicating the density and number of transaction interbank money market which has potential to cause contagion effect. Research can be concluded that the liquidity ratio AL NCD and LDR has a significant effect on the density of interbank money market, while the Primary GWM variable does not significantly affect the density level of interbank money market transactions. The next conclusion is that the LDR and Primary GWM variables significantly affect the APL in the interbank money market, while the AL NCD ratio does not significantly affect the APL. Bank liquidity becomes one of the determinants of inter bank connectivity. The results of these analyzes have been confirmed positively by the ratio of transactions in the payment system."