Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Manajemen risiko telah mengalami perkembangan yang sangat cepat dalam satu dasawarsa terakhir ini. Beberapa metode pengukuran risiko ditemukan dan terus diperbaiki dan dikembangkan. Mulai dari pengukuran deviasi standar dengan metode Markowitz, penerapan Economic Value Added (EVA), Asset-Liability Management (ALM), sampai kepada yang sangat terkenal dan banyak dipakai - Value at Risk (VaR).VaR dikembangkan oleh JP Morgan dengan riskmetric nya, adalah suatu metode yang sederhana, pengukuran kerugian yang mungkin terjadi secara statistik. Akan tetapi dengan semakin kompleksnya dunia pasar keuangan dan pasar modal, dan semakin kompleksnya produk-produk keuangan, membuat semakin tingginya tingkat korelasi antara satu dengan yang lain. Metode VaR mendapat tantangan besar untuk menjawab kebutuhan manajemen risiko saat ini. Dalam banyak kasus VaR tidak berhasil membantu manajer risiko dalam menangkap nilai kerugian yang besar atau extreme value. VaR banyak sekali menggunakan asumsi dasar yang ironisnya asumsi tersebut tidak berlaku pada produk produk keuangan saat ini. VaR masih dapat digunakan pada saat pasar berlangsung normal. Tapi pada saat pasar sedang berturbulensi maka VaR sudah menjadi tidak valid. Hal ini seperti seseorang membawa payung sebelum hujan, dan ketika hujan turun, payung tersebut tidak bisa terbuka. Maka dibutuhkan suatu model yang bisa membantu dan melengkapi VaR untuk mengukur potensi kerugian yang jarang terjadi namun berskala dan berdampak besar.Metode Extreme Value Theory (EVT) adalah suatu model statistik yang ditemukan untuk menjelaskan perilaku data khususnya pada bagian ekor (jail). Dalam banyak contoh produk keuangan dalam hal ini saham, sering kali didapat abnormal return, bagian ini dapat dijelaskan dengan model EVT tersebut. EVT dengan pendekatan Generalized Parcto Distribution (GPD) mencoba membuat distribusi data khusus bagian tail dengan batas ambang (ihreshold) 10%. Lalu dari parameter GPD yang diperoleh maka dapat dicari besaran VaR EVT-GPD yang merupakan potensi nilai ekstrim pada saham tersebut.Tujuan dari penulisan ini adalah untuk menentukan estimasi parameter dari distribusi ekor {tail distribution) sesuai dengan metode identifikasi nilai ekstrim yang dipilih. Dan menguji kemampuan VaR EVT-GPD sebagai ukuran risiko alternatif terhadap VaR tradisional dalam mengelola risiko saham yang tergabung dalam LQ45, menguuji apakah metode EVT-GPD dapat diandalkan dengan melakukan backlesting, lalu membandingkan hasil perhitungan VaR EVT-GPD dengan VaR tradisional historical simulation.Data yang digunakan adalah data historis saham-saham yang bergabung dalam LQ45 per Desember 2007 yang diperoleh dari internet. Lalu dilakukan suatu pengukuran VaR konvesional; historical simulation untuk data data ini. Dalam mengaplikasikan EVT-GPD kedalam data ini, sebelumnya ditentukan threshold yang membatasi data yang digunakan, rule of thumb 10%. Setelah diperoleh estimasi parameter GPD, dilakukan proses pengukuran VaR EVT-GPD.Hasil untuk tiap saham yang diperoleh akan melalui proses validasi (backtesting) dengan menggunakan data Januari 2008 yang diketahui terdapat kejatuhan pasar modal Indonesia yang cukup besar di bulan tersebut. Proses backlesting menunjukan metode VaR konvensional - historical simulation tidak valid dalam mengukur risiko di bulan Januari 2008, sedangkan VaR EVT GPD dapat menangkap potensi kerugian besar dalam bulan tersebut.Kesimpulan dari penelitian ini adalah, adanya potensi nilai ekstrim pada pergerakan harga saham yang bergabung dalam LQ45. gagalnya metode VaR konvensional - historical simulation dalam menangkap kejadian kejadian besar yang tidak diharapkan. Model VaR EVT-GPD dapat menangkap nilai risiko yang besar selama periode backtesting.

---

Risk Management has experienced fast development in the last decade. Several methods of risk measurement were invented and continually been improved and been developed. From Standard deviation measurement or risk-return relationship by Markowitz method, the implementation of Economic Value Added (EVA), Asset- Liability Management (ALM), until to the famous one - Value at Risk (VaR).

VaR was developed by JP Morgan with its risfanetric, is a simple method, a statistically approached which can measure the unpredictable loss in the future. But as the Financial and Capital markets and Financial product get more complex, the correlation among each other is progressively higher. Currently the biggest chalienge of VaR is to provide tke risk management’s requirement to measure the risk. In most cases VaR failed to help risk manager in controlling a big loss or extreme value. VaR is using myriad basic assumption that ironically those assumptions are not the real fact which happens in the market or recent Financial products. VaR has the advantages at the moment of normal market, but in the time of turbulence market mostly VaR have become not valid. It is like someone brings the umbrella but when the rains pour down, the umbrella can not be opened. Therefore a model which can help and company VaR to measure big loss potency that rarely happens but has a big impact is needed.

Extreme Value Theory (EVT) method is an invention of statistical model to describe data’s behavior in particular tail of distribution. In many Financial products in this case: stocks, there will be some time the retum is abnormal, that part can be described by EVT model. EVT with Generalized Pareto Distribution (GPD) approach is trying to separate and to grouping tail data into a pareto distribution with the ihreshold bound of 10%. Then the acquired GPD parameter is used to ineasure VaR EVT-GPD which constitutes extreme loss potency on that stock.

The purpose of this research is to determine parameter estimation of tail distribu t ion according to Identification method of extreme value which is chosen, and to examine VaR EVT GPD's ability as the alternative tools to traditional VaR in measuring extreme losses of stocks within LQ45, and to find does EVT-GPD method can be relied on by doing backtesting, then compares VaR EVT-GPD's measurement resuit to traditional VaR-historical simulation.

The Data which are utilized in this research are historicai prices data within LQ45 index in Indonesia Stock Exchange by December 2007. The data were collected from intemets. Then traditional VaR-historical simulation is calculated form those data In applying EVT-GPD into this data, previously ij has been determined the Ihreshold that draws the line of data, the rule of ihumb 10% threshold is applied. After the estimated parameters of GPD Distribution are collected, they are used in VaR EVT-GPD measurement process.

The Resuit for every acquired stock will have a validation process or backtesting, using January 2008 data which there was a big volume downfall of Indonesia Capital market an that month. The backtesting process shows that conventional VaR - historicai simulation is not valid to measure risk on month January 2008, meanwhile VaR EVT-GPD can grasp the unpredictabie big loss over that month.

Conclusion of this research is, acknowledging the extreme losses potency on Indonesian stocks price within LQ45, VaR - historicai simulation method is failed to identifying big losses. VaR EVT-GPD model can grasp the big risk or losses over the backtesting month.

"

"Tesis ini meneliti validitas pengukuran risiko nilai tukar IDR dengan USD, JPY dan SGD pada nilai ekstrim. Analisis ini dilakukan karena permodelan VaR dengan cara tradisional berdasarkan distribusi normal seperti metode Historical Simulation. Risk Matrics, EWMA dan GARCH, sering gagal dalam mencakup probabilitas untuk nilai ekstrim dari pergerakan valuta asing yang tidak diharapkan dan menghasilkan analisis risiko dengan error yang tinggi. VaR pada nilai ekstrim dianalisis untuk periode 1997-1998 dan 2003-2004 dengan metode Historical Simulation, GARCH dan Generalized Extreme Value Distribution. Hasil uji validitas menunjukkan bahwa metode Generalized Extreme Value Distribution valid untuk mengukur risiko nilai tukar saat nilai ekstrim dengan confidence level 99%, sedangkan metode tradisional berdasarkan distribusi normal tidak valid untuk confidence level 99%.

---

The purpose of this thesis is to reserch the validity of currency risk of IDR to USD, JPY, and SGD at extreme value. This analysis is carried out due to the failure of VaR model in traditional method based on normal distribution like Historical Simulation, Risk Matrics, EWMA, and GARCH to cover the probability at extreme value of un-expected movement in foreign exchange market and produce risk analysis with high errors. VaR at extreme value is calculated for two periods, 1997-1998 and 2003-2004 with methods of Historical Simulations, GARCH, and Generalized Extreme Value Distribution.

The result of validity test shows that Generalized Extreme Value Distribution is valid to measure currency risk at extreme with confidence level 99%, while traditional method with normal distribution are not valid for confidence level 99%."

"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 bertujuan untuk membandingkan dua metode value at-risk, delta-normal dan historical simulation diaplikasikan pada sebuah portofolio. Data yang digunakan dalam penelitian adalah rerum portofolio yang terdiri dari saham­ saham LQ45 selama interval waktu Februari 2007 sampai dengan Juli 2009 yang berjumlah 596 data. Sebelum diperbandingkan, hasil kedua metode pethitungan VaR akan diuji validitasnya sebagai rnetode pengukuran menggunakan Kupiec test. Jika kedua metode dinyatakan valid, maka kedua metode lersebut akan diperbandingkan untuk menentukan mewde manakah yang lebih cocok sebagai VaR bagi portofolio tersebut Uji normaHtas akan dilakukan karena merupakan asurnsi dalam metode delta-normal. Parameter perhitungau VaR yang digunakan adalah confidence interval 95% dengan horizon waktu 20 hari. Berdasarkan hasil pengujian Kupiec test, kedua metode dalam penelitian ini ditolak sebagai metode pengukuran VaR portofolio tersebut. Dan menurut uji normalitas, beberapa return portofolio tersebut tidak memilik.i dlstibusi normal yang berdampak metode delta-normal tidak dapat langsung diterapkan sehingga dafam perhitungannya harus menggunakan alpha prime. Hasil penelitian ini menyatakan bahwa kedua metode tersebut memiliki tingkat kesalahan yang sama, selain itu berdasarkan Kupiec test dari kedua metode tersebut tidak memiliki validitas yang baik untuk diterapkan.

---

This research aimed to comparing two method of Value-at-risk, that is delta­ normal and historical simulation applied to a portfolio. Data used in this research are portfolio return consisting LQ45's stock for time interval February 2007 till July 2009 with total 596 data. Before the comparison, result from both methods will be tested for its validity as a measurement method using Kupiec test. If both methods are valid, then both of methods will be compared to know which one is more suit as VaR for related portfolio. Normality test will be held because it needed for delta-normal method. Measurement parameters used are confidence interval 95% with 20 days time horizon.

Based on the result of Kupiec test, both methods rejected as VaR measurement method for related portfolio. And according to normality test, portfolio returns have a not normal distribution therefore can not be applied immediately to delta normal results are both method are have the same failure rate, but the result from Kupiec test shows that both methods are not suitable to be implemented."

"Penerapan Manajemen Risiko baik bagi institusi keuangan ataupun institusi lain dirasa semakin diperlukan. Bila pada perbankan pelaksanaanya sudah diatur secara detil dalam Basle Accord dan diawasi ketat oleh Bank Indonesia sebagai Bank Sentral Republik Indonesia. Maka bagi institusi keuangan lain seperti asuransi, hal ini belum diatur sedemikian detil. Namun untuk menjaga kesehatan suatu perusahaan asuransi. Pemerintah teiah menetapkan ketentuan ketentuan Solvabilitas Minimum (BTSM). Salah satu ketentuannya adalah menentukan pengenaan faktor risiko tertentu pada aset saham yang dimiliki. Pada tesis ini Penulis mencoba untuk mengaplikasikan penerapan manajemen risiko dengan menghitung nilai Value at Risk (VaR) dengan menggunakan dua metode yaitu metode Variance Covariance dan metode Historical Simulation kemudian membandingkan dengan faktor risiko yang ditetapkan oleh Pemerintah dalam ketentuan BTSM tersebut. Hasilnya menemukan bahwa nilai VaR yang dihasi1kan dengan menggunakan metode historical simulation tidak valid dan Penulis menyarankan untuk menggunakan metode Variance Covariance sebagai metode dalam pengambilan keputusan investasi. Sedangkan BTSM dapat dilakukan untuk mengalokasikan modal.

---

Applying risk management to financial institution or any other institutions is increasingly necessary. While the implementation of risk management in banking had been arranged in detail by Basle Accord and strictly supervised by Bank of Indonesia as a central bank of Republic of Indonesia, not in other financial institution like insurance. For an insurance institution to be solvency, government has carried out the regulation by stipulating The Minimum Solvability Rate Limit. One of those stipulations is to put risk factor as a subject in the share asset possession.

In this thesis, the Writer try to applicate the implementation of risk management by calculating value at risk (VaR) using two method Variance Covariance and Historical Simulation then compare it to risk factor determined in The Minimum Solvability Rate Limit. As the result is value at risk (VaR) using historical simulation is not valid, while only the variance covariance method is. So the Writer recommended to use variance covariance method to be used in taking investment decision and use The Minimum Solvability Rate Limit for a capital allocation."

"Dalam penelitian ini dilakukan pengujian terhadap besarnya nilai value at risk dengan dan tanpa hedging. Tujuannya adalah untuk melihat apakah kegiatan hedging dapat memberikan manfaat untuk menurunkan risiko kerugian akibat adanya fluktuasi harga minyak mentah dan apakah hedging yang ada saat ini telah syari'ah compliant. Data yang digunakan adalah data spot harian minyak mentah untuk jenis WTI, Brent dan OPEC Basket Price untuk periode waktu 1 Januari 2003 sampai dengan 24 Maret 2009. Uji hipotesis menggunakan data future contract harian periode tahun 2007-2008 untuk jenis minyak WTI dengan perhitungan. metode Peak-over Threshold.Hasil penelitian menunjukkan adanya penurunan nilai value at risk ketika melakukan hedging menggunakan future contract jangka waktu 1 bulan. Penelitian ini juga mengkaji dasar implementasi future contract syari'ah yang dikembangkan oleh Negara Malaysia serta kendala-kendala yang ada dalam mengembangkan keuangan syari'ah.

---

This research evaluates VaR with and without hedging. It's aimed to see whether hedging can give value added by minimizing fluctuation oil price risk and to see if it is syari'ah compliant already.Data used in this research are daily spot for WTI, Brent and OPEC Basket price on the period of January,1st 2003 until March, 24th 2009. The hypothesis used is daily future contract for WTI crude oil for the year 2007 and 2008. Risk calculation (VaR ) using Extreme Value Theory with Peakover Threshold method.

The result showed that the VaR with hedging activities in one month future contact can be minimized then before hedged. This research also tried to see basic syari'ah future contract implementation which are developed in Malaysia and evaluate constraints on developing financial syari'ah instruments."

"Dengan fungsinya sebagai lembaga intermediasi keuangan, kegiatan usaha Bank selalu dihadapkan pada risiko-risiko yang berkaitan erat. Perkembangan lingkungan eksternal dan internal perbankan di era globalisasi yang tumbuh dengan pesat, terutama dengan adanya perkernbangan teknologi yang luar biasa hebat, menjadi penyebab semakin banyaknya risiko yang harus dihadapi perbankan karena kegiatan operasional bank yang semakin kompleks, sejalan dengan beragamnya produk dan jasa yang ditawarkan perbankan. Salah satu risiko yang mengemuka saat ini adalah risiko operasional. Risiko operasional menjadi salah satu faktor risiko tambahan yang hares diukur dan diperhitungkan dalam nilai minimum kecukupan modal (Capital Adequacy Ratio), selain risiko kredit dan risiko pasar. Terdapat tiga pendekatan dalam menetapkan beban modal untuk risiko operasional yaitu Basic Indicator Approach, Standardised Approach dan Advanced Measurement Approach. Penggunaan Basic Indicator Approach yang merupakan model standar dalam mengukur risiko operasional dan cenderung menghasilkan perhitungan capital charge yang lebih besar dibandingkan dengan model internal. Pengukuran risiko operasional Bank AAA dengan menggunakan Basic Indicator Approach menghasilkan capital charge untuk risiko operasional pada akhir tahun 2005 sebesar Rp.3,637,600,000.-. Berkaitan dengan hal tersebut maka dalam karya akhir ini dilakukan pengukuran risiko operasional pada Bank AAA dengan menerapkan dan menguji layak atau tidaknya metode alternatif lainnya yaitu Metode Extreme Value Theory (EVT). Penelitan ini menggunakan data yang merupakan kerugian aktual (actual loss) bulanan berdasarkan hasil temuan Satuan Kerja Audit Intern dan kertas kerja laporan profil risiko dalam periode I Januari 2003 sampai dengan 31 Desember 2006. Dalam menerapkan Metode EVT untuk mengukur risiko operasional Bank AAA, metode identifikasi nilai ekstrem yang digunakan adalah Metode Peaks over Threshold (POT) dengan jumlah data yang tersedia adalah 254 titik. Dalam Metode Peaks over Threshold, penentuan threshold hares dilakukan terlebih dahulu untuk menjadi dasar penyaringan data ekstrem. Dalam penelitian ini dipilih Cara sederhana yang telah diuji oleh Chavez-Demoulin, yaitu penentuan threshold dengan Metode Persentase yang dilakukan sedemikian sehingga 10% dari data adalah nilai ekstrem. Kemudian dilakukan estimasi parameter dengan menggunakan Hill Estimation untuk mengestimasi parameter shape dan Metode Probability-Weighted Moments untuk parameter scale. Selanjutnya dilakukan perhitungan potensi kerugian maksimal operasional Bank AAA dengan pendekatan Operational Value at Risk (OpVaR) dengan beberapa tingkat keyakinan, yaitu 95%, 99% dan 99.9%. Total OpVaR merupakan estimasi potensi kerugian maksimal total yang dapat terjadi pada suatu waktu dengan tingkat kepercayaan tertentu, berdasarkan data historis risiko operasional yang pemah terjadi. Hasil perhitungan OpVaR dalam penelitian ini memberikan kesimpulan bahwa total nilai OpVaR Bank AAA dengan tingkat keyakinan 95% sebesar Rp.73,848,797.-. Hal ini menunjukkan bahwa dengan probabilitas 95%, maka kerugian risiko operasional maksimum yang dihadapi oleh Bank AAA selama satu tahun ke depan adalah sebesar Rp.73,848,797.-. Sedangkan OpVaR Bank AAA dengan tingkat keyakinan 99% sebesar Rp.163,383,930.-, dan dengan tingkat keyakinan 99.9% sebesar Rp.751,768,500.-. Hasil perhitungan OpVaR tersebut menunjukkan bahwa OpVaR akan meningkat sangat tinggi dengan kenaikan tingkat kepercayaan. Berdasarkan hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa pengukuran risiko operasional Bank AAA dengan menggunakan Metode EVT-POT menghasilkan beban modal yang lebih rendah dibandingkan dengan penggunaan Basic Indicator Approach. Dengan demikian, jika Bank AAA menerapkan metode pengukuran risiko operasional dengan Metode EVT-POT maka alokasi modal yang dibutuhkan untuk menutup risiko operasionalnya menjadi lebih rendah sehingga modal yang tersedia dapat dipergunakan untuk melakukan pemekaran aktivitas bank. Berdasarkan uji back testing yang telah dilakukan, maka atas hasil estimasi OpVaR adalah dapat diterima. Dapat disimpulkan dari penelitian ini bahwa Metode Extreme Value Theory dengan menggunakan Peaks Over Threshold dapat dijadikan metode alternatif untuk mengukur risiko operasional Bank AAA.

---

With its function as an intermediation financial institution, business activities of a bank are always facing tightly interconnected risks. The external and internal environmental banking growth in the globalization era which grows rapidly, especially with the existence of an extremely remarkable technology growth, becomes the cause of even more risks it has to face, due to more complex bank operational activities according to various products and services offered.

One of the risks emerging at this moment is the risk of operation. The risk of operation becomes one of the additional risks that should be measured and calculated in the minimum value of capital adequacy ratio, not to mention credit risk and market risk. There are three approaches to ascertain the capital burden for operational risk, i.e. the Basic Indicator Approach, the Standardized Approach and the Advanced Measurement Approach.

The usage of the Basic Indicator Approach, which represents the standard model to measure the operational risk and tends to give bigger capital charge calculation compared to the internal model. The operational risk measurement of Bank AAA by using the Basic Indicator Approach gives a capital charge for the operational risk at the end of year 2005 as much as Rp3,657,600,000.-. In connection with the above-mentioned case, in this final thesis the measurement of the operational risk at Bank AAA is carried out by applying and testing whether it is proper or not to use another alternative method, i.e. the Extreme Value Theory Method (EVT).

This research uses data, which forms the monthly actual loss based on the finding results of the Internal Audit Work Unit and working paper reports of the risk profile during the period of January I, 2003 up to December 31, 2006. In applying the EVT Method to measure the operational risk of Bank AAA, the extreme value identification method used is the Peaks Over Threshold Method (POT) with the available data amount of 254 points.

In the POT Method, the determination of threshold should be done beforehand to become the basic extreme data filtering. This research has chosen a simple method, which has already been examined by Chavez-Demoulin, i.e. the determination of threshold by the Method of Percentage, carried out in such a way so that 10% of the data becomes the extreme value. Then, the parameter estimation is carried out by using the Hill Estimation to estimate the parameter shape and the Probability Weighted Moments Method for parameter scale. Furthermore, a calculation of the maximum operational loss of Bank AAA is carried out by approaching the Operational Value at Risk (OpVaR). With several level of confidence, i.e. 95%, 99% and 99.9%.

The total value of OpVaR constitutes the estimation of the total maximum potential loss which can happen at one time with a certain degree of trust, based on the historical datas of operational risks that ever happened before. The result of the OpVaR calculation in this research gives the conclusion that the total value of OpVaR of Bank AAA with a 95% level of confidence as much as Rp73,848,797.-. This matter indicates that with a 95% probability, the maximum operational loss risk faced by Bank AAA during the year ahead will be as much as Rp73,848,797.-, while the OpVaR of Bank AAA with a 99% level of confidence as much as Rp751,768,500.-. The result of the OpVaR calculation indicates that the OpVaR will increase very high with the increase of the level of confidence.

The Result of this research indicates that the measurement of the operational risk of Bank AAA using the EVT-POT Method yields a lower capital charge compared to use the Basic Indicator Approach. Therefore, if Bank AAA applies an operational risk measurement method with the EVT-POT Method, then the allocation of capital, which is required to cover its operational risk becomes lower, so that the available capital can be used to carry out the development of its bank activities.

Based on the test of back testing, which has been performed, the OpVaR estimation test can be accepted. It can be concluded from this research that the application of Extreme Value Theory using the Peaks Over Threshold Method can be utilized as an alternative method to measure the operational risk of Bank AAA."

"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."