Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"

Penelitian ini membahas mengenai faktor-faktor yang memengaruhi penerapan manajemen risiko reputasi dan pengaruh dari penerapan manajemen risiko reputasi terhadap nilai perusahaan (Tobins Q) pada perusahaan perbankan dan asuransi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2008-2017. Sampel yang digunakan mencakup 360 hasil observasi firm-year yang terdiri dari 36 perusahaan selama 10 tahun. Pengujian hipotesis dalam menentukan determinan penerapan manajemen risiko reputasi dilakukan melalui regresi panel logistik dan pengujian hipotesis pengaruh penerapan manajemen risiko reputasi terhadap nilai perusahaan dilakukan menggunakan metode regresi data panel fixed-effects. Analisis univariat juga dilakukan untuk melihat perbedaan antara hasil observasi perusahaan yang menerapkan RRM dan tidak menerapkan RRM. Hasil penelitian menunjukan semakin besar ukuran (firm size), tingkat hutang (leverage) dan kesadaran akan reputasi (reputation awareness) maka semakin besar probabilitas perusahaan untuk menerapkan RRM dan hasil ini signifikan secara statistik. Selain itu, terdapat pula tanda awal bahwa RRM memengaruhi nilai perusahaan dilihat dari analisis univariat dimana perusahaan yang menerapkan RRM memiliki rata-rata nilai Tobins Q yang lebih tinggi dari perusahaan yang tidak menerapkan RRM dan signifikan secara statistik meskipun dari hasil regresi hubungan antara RRM yang positif memengaruhi nilai perusahaan tidak signifikan secara statistik.

---

This study discussed the factors that affect the implementation of Reputation Risk Management (RRM) and the effect of the implementation of Reputation Risk Management (RRM) on the firm value (Tobins Q) in banking and insurance firms listed on the IDX in 2008-2017. The sample used includes 360 firm-year observations consisting of 36 companies over 10 years. The hypothesis testing regarding the determinants RRM is done through panel logistic regression and hypothesis testing on the effect of RRM implementation on firm value is carried out using the fixed-effects panel data regression method. Univariate analysis was also conducted to see the differences between the results of observations of companies implementing RRM and not. The results shows that the greater the firm size, leverage and reputation awareness of the firm, the greater the probability of the company to implement RRM and this result is statistically significant. In addition, there is an initial indication of the value-relevance of RRM seen from univariate analysis that shows firms applying RRM have a higher firm value on average than companies that do not implement RRM and are statistically significant eventhough the regression results between RRM relationships are positive influencing firm value has not been statistically significant.

 

"

"ABSTRAKSalah satu fungsi Lembaga Penjamin Simpanan LPS adalah menjamin dana masyarakat yang tersimpan di perbankan. Bank-bank peserta penjaminan harus membayar premi, yang selama ini besarnya sama flat untuk semua. Premi jenis ini memiliki beberapa kelemahan, seperti terjadinya pengalihan risiko risk shifting , subsidi silang cross subsidy , investasi berisiko tinggi excessive risk-taking , dan itikad bisnis yang buruk moral hazard . Berbagai model telah dikembangkan untuk mendukung penggunaan premi yang berbasiskan risiko risk based . Namun semua pendekatan tersebut menggunakan data informasi pasar, sehingga hanya efektif digunakan untuk bank-bank yang sahamnya diperdagangkan secara aktif di bursa efek.Penelitian ini mengusulkan metode perhitungan premi penjaminan simpanan berbasiskan risiko, yang dapat diterapkan untuk semua bank di Indonesia, baik yang sahamnya sudah terdaftar listed di bursa efek, maupun yang belum. Besarnya premi berbasiskan risiko yang seharusnya dibebankan kepada masing-masing bank dihitung dengan model discrete lower barrier option Wibowo, 2007 . Pada pendekatan ini evaluasi nilai aset -dan penutupan bank yang bermasalah- tidak perlu menunggu saat kewajiban liability jatuh tempo. Nilai pasar dari aset bank yang menjadi masukan utama dari model ini diestimasikan dengan menggunakan model arus kas Cooperstein, Pennacchi, dan Redburn 1995 , sementara volatilitasnya diestimasi dengan menggunakan prosedur iterasi Loeffler dan Posch 2007 . Perbedaan tarif premi antar bank kemudian diperiksa kesesuaiannya dengan perbedaan karakteristik serta rasio-rasio keuangan yang menjadi proxy dari risiko bank

---

ABSTRACTOne function of the Indonesian Deposit Insurance Corporation Lembaga Penjamin Simpanan ndash LPS is to provide insurance to public funds deposited in banks. Banks in Indonesia must participate in the insurance program, which premium has sofar been set equal for all flat rate . This type of premium is known to have several drawbacks, such as causing risk shifting and cross subsidy, as well as encourage bankers to involve in excessive risk taking and moral hazard. Various models have been developed to support use of risk based premiums, in which banks are charged based on their individual risks. Those approaches, however, are based primarily on stock market information. They are thus applicable only for the banks whose shares are actively traded in the stock exchange.This research proposes an alternative method to calculate risk based insurance premium which can be applied to all banks in Indonesia, including those whose shares have not been listed on the market. The varying premiums which should be charged to each bank are calculated with a discrete lower barrier option model Wibowo, 2007 . This model allows that evaluation of bank asset value ndash and decision to close a default bank may be effected at times not coincide with maturity of its liabilities. The model uses market value of bank assets as its primary input, which shall be estimated using a cash flow model set forth by Cooperstein, Pennacchi, and Redburn 1995 . Asset rsquo s volatility as secondary input is estimated using iterative procedure proposed by Loeffler and Posch 2007 . Variation in premium rates between banks have then been reviewed for their correlations with their different characteristics and financial ratios as proxy of the banks rsquo risk."

"Tesis ini membahas tentang Pengukuran Risiko Operasionai Asuransi Kebakaran pada PT Asuransi Jasa Indonesia (persero) dengan menggunakan Data Kerugian Kebakaran selama 3 tahun terakhir. Perhitungan dilakukan menggunakan Loss Distribution Approach - Aggregation Model. Penelitian ini bersifat kuantitatif dan historical data yang dipisahkan menjadi dua kelompok distribusi, yaitu distribusi frekuensi dan severitas.Hasil penelitian menyarankan bahwa perusahaan dapat menggunakan hasil pengukuran untuk menentukan potensial kerugian risiko operasional (Value al Risk) dengan tingkat keyakinan 99%., sebingga dapat merespon potensi risiko operasional dengan mitigasi yang tepat dan lebih leluasa dalam mengelola dana investasi, pada akhirnya akan meningkatkan laba perusahaan.

---

The thesis discusses the operational risk measurement of PT Asuransi Jasa Indonesia (persero)'s Fire Insurance using the last 3~year historical loss data, The risk calculation is conducted with the use of a Loss Distribution Approach - Aggregation Model. This quantitative research is split into two types of distribution. namely frequency and severity distribution.

The result suggests the company to use this alternative method to treasure the operational risk potential (Value at Risk) at 99% convidence level. This will enable the company to appropriately respond to the risk by providing appropriate risk mitigation and give it more flexibility in managing its investments. All of these will, in turn, improve the company's profitability."