Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKPenelitian ini bertujuan untuk menganalisa tail risk pada variabel pembentuk risiko pasar, yakni risiko indeks saham, nilai tukar, dan suku bunga di Jepang, Cina, Korea Selatan, Negara ASEAN-5 dan Amerika Serikat. Pada penelitian ini digunakan metode GARCH-M-GED (General Autoregressive Conditional Heteroschedascity in Mean with General Error Distribution Parameter) untuk mencari tahu pembentukan dan besaran tail risk, dan dilengkapi dengan metode VAR (Vector Autoregressive) IRF (Impulse Response Function) untuk menganalisa pola dari transmisi global di masing-masing variabel. Penelitian juga dilakukan dengan melakukan perbandingan antara data rentang waktu harian dengan data rentang waktu mingguan dalam rangka menganalisa resistensi investasi terhadap tail risk berdasarkan rentang waktu investasi. Hasil dari penelitian ini menemukan bahwa tail risk merupakan hal yang lazim terjadi, dengan volatilitas tertinggi ditunjukkan oleh variabel suku bunga. Dan investasi dengan rentang waktu mingguan dirasa lebih resisten terhadap tail risk dibanding investasi pada rentang waktu harian.

---

ABSTRACTThis study aims to analyze tail risk on three variables that generate the market risk. They are equity index, exchange rate, and interest rate risk in Japan, China, South Korea, ASEAN-5 Countries, and United States of America. In this study, GARCH-M-GED (General Autoregressive Conditional Heteroschedascity in Mean with General Error Distribution Parameter ) method used to find out about the establishment and magnitude of the tail risk, and will be completed with VAR (Vector Autoregressive) IRF(Impulse Response Function) method in order to analyze the pattern of global transmission in each variable. This study also done a comparative study between daily time series data with weekly time series data to analyze the resistence of investment towards tail risk, based on the investment time horizon. Finally, this study find out that tail risk is something prevalent, and the highest volatility showed by interest rate variable. And weekly time horizon investment considered more resistance toward tail risk rather than daily time horizon investment."

"Penelitian ini memanfaatkan informasi yang terdapat di surat kabar sebagai proksi untuk mengukur ketidakpastian ekonomi dengan membentuk Indeks Ketidakpastian Kebijakan Ekonomi Indonesia selama periode 2014-2021. Indeks dibangun dengan menganalisis kumpulan data artikel surat kabar yang mengandung istilah “ekonomi” dan “ketidakpastian”, untuk kemudian untuk mencari topik terkait “kebijakan” di dalam artikel tersebut menggunakan metode text-mining. Berdasarkan frekuensi terbit artikel terpilih kemudian dibentuk indeks dengan mean 100 dan standar deviasi 1 untuk indeks utama dan indeks per topik kebijakan. Atas pergerakan dan variasi indeks diberi pemaknaan sesuai dengan kondisi pada waktu tersebut.Indeks IEPU yang terbentuk kemudian terdiri dari 10 topik kebijakan yang dibagi dalam 8 kategori kebijakan utama; moneter, fiskal, perdagangan, regulasi domestik, regulasi internasional, geopolitik, energi/sumber daya, dan politik yang kemudian dipergunakan untuk membahas variasi pergerakan indeks yang terjadi. Hasil atas perbandingan dengan indeks VIX dan GEPU yang bersifat global menunjukkan korelasi negatif, sedangkan jika dibandingkan dengan indeks WUI untuk Indonesia menghasilkan korelasi positif.'

---

This research uses information in printed newspapers to create a proxy for measuring uncertainty by forming Indonesia Economic Policy Uncertainty Index for 2014-2021. The index was built by analyzing an extensive data set of articles containing the terms ‘economics’ and ‘uncertainty’ in Bahasa. The text-mining topic modeling method of the Latent Dirichlet was applied to look for terms in the articles that referenced ‘policy.’ Based on the frequency of article publication, an index with a mean of 100 and a standard deviation of 1 was created. The IEPU index topics consist of eight main policy categories; monetary, fiscal, trade, domestic regulation, international regulation, geopolitics, energy/resources, and politics. In addition, its movement can be described based on economic uncertainty events that happened on the timeline. This research also compares the formed index with pre-existing uncertainty indices, namely the VIX index, the GEPU index, and the WUI index for Indonesia.

"