Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Risiko kegiatan usaha perbankan semakin kompleks sejalan dengan pesatnya perkembangan lingkungan ekstemal dan internal di dalam dunia perbankan. Untuk itu agar mampu beradaptasi dalam lingkungan bisnis perbankan, bank dituntut untuk mencrapkan manajemen risiko. Sesuai dengan Amendment terhadap Basle Capital Accord (BCA) 1988 yang dikeluarkan oleh The Basle Committee on Banking Supervision pada bulan Januari 1996, perbankan diharapkan untuk memasukkan unsur risiko pasar dalam perhitungan Capital Adequacy Ratio (CAR).Risiko pasar didefinisikan sebagai risiko yang timbul karena adanya pergerakan variabel pasar (adverse movement) dari portofolio yang dimiliki oleh bank, yang dapat merugikan bank. Dalam penelitian ini komponen risiko pasar yang dijadikan objek penelitian adalah risiko nilai tukar.Sesuai dengan BCA tahun 1996, pengukuran risiko yang dihadapi bank dapat dilakukan dengan standardized approach ataupun menggunakan internal model. Untuk internal model Basle Accord mensyaratkan penggunaan Value at Risk (VaR) dalam penerapannya. VaR mengukur maksimum potensi kerugian yang diyakini akan terjadi pada kurun waktu tertentu, dengan tingkat keyakinan tertentu dan pada kondisi pasar yang normal.Latar belakang penulisan karya akhir dengan judul Analisis Perbandingan Pengukuran Risiko Pasar Posisi Devisa Neto dengan Pendekatan Metode Standar dan Model Internal (VaR - Metode Varian Kovarian) adalah karena sejak diberlakukannya Peraturan Bank Indonesia No.5/121PBI12003 bank wajib menghitung penyediakan modal minimum untuk mengcover risiko pasar dengan metode standar, yang salah satu faktor risikonya adalah risiko nilai tukar. Penyediaan modal khusus risiko nilai tukar dengan metode standar diperhilungkan sebesar 8% dari Posisi Devisa Neto bank. Perniasalahan yang timbul adalah bahwa penyediaan modal minimum bagi setiap bank diwajibkan menggunakan tarif yang sama yaitu 8%. Hal ini dapat mengakibatkan besarnya penyediaan modal (capital charge) dimaksud tidak tepat dibandingkan dengan kebutuhannya (terlalu besar atau bahkan terlampau sedikit). Dari sisi pengelolaan asset dan kewajiban (Assets and Liabilities Management) hal ini dapat merugikan bank, karena dapat mengakibatkan idle fund, atau sebaliknya justru membebani solvabilitas bank akibat kerugian yang tidak terantisipasi.Mengingat dalam BCA tahun 1996 perhitungan modal minimum risiko pasar dapat dimungkinkan dilakukan dengan model internal dengan pendekatan Value at Risk (VaR), dengan demikian timbul pertanyaan manakah dari kedua metode tersebut yang lebih efisien sehingga idle fluid yang timbul akibat peneadangan modal dan beban solvabilitas bank dimaksud dapat diminimalisir.Tujuan penulisan ini adalah untuk mengetahui seberapa efisien pengukuran risiko pasar khususnya nilai tukar dapat diestimasi oleh kedua metode tersebut dan manakah dari kedua metode dimaksud yang lebih balk untuk diterapkan dalam perhitungan modal minimum yang harus disediakan bank untuk mengcover potensi kerugian bank akibat fluktuasi nilai tukar.Perhitungan capital charge dengan metode standar dilakukan sesuai ketentuan Bank Indonesia dimaksud, sedang perhitungan dengan model internal dilakukan dengan cara perhitungan Value at Risk dengan metode Varian Kovarian. Data yang menjadi bahan analisis adalah posisi nilai tukar PT Bank ABC yang terdiri dari 5 (lima) mats uang asing, yaitu GBP, EUR, USD, JPY dan SGD. Sementara periode yang digunakan dalam analisis ini adalah dari 1 Oktober 2003 sampai dengan 31 Oktober 2005, yaitu 508 hail. Khusus dalam perhitungan VaR , Confident level yang dipergunakan adalah 95% dan holding period selama 1 hari.Berdasarkan hasil uji nonnalitas, dapat diketahui bahwa seluruh data series return setiap mata uang asing tersebut adalah tidak normal, sehingga nilai a yang diperhitungkan dicari dengan teori Cornish Fisher Expansion. Sementara itu, dari basil uji volatilitas data return seluruhnya merupakan heteroscedastic. Oleh karena itu forecasting volatilitas data mempergunakan model ARCH/GARCH.Hasil perhitungan capital charge untuk portfolio mata uang PT Bank ABC dengan metode standar sebesar Rp2.951 juta jauh lebih besar dibanding jika menggunakan model internal (VaR) yaitu sebesar Rp297 juta. Sementara dan hasil pengujianvaliditas model internal VaR dengan Kupiec Test, metode Total Number of FaiIure(TNoF) terdapat kesalahan/failure sebanyak 20 (dua puluh) tanggal dan Likelihood Ratio sebesar 1,595 < 3,841 berdasarkan tabel chi square. Sementara itu untuk metode standar tidak dilakukan uji validasi karena angka 8% untuk perhitungan capital charge bersifat mandatory dari Otoritas Pengawasan Perbankan. Dengan demikian perhitungan capital charge menggunakan model internal jauh lebih efisien dibandingkan dengan penggunaan metode standar.Agar terjadi efisiensi penggunaan dana yang pada akhirnya akan lebih meningkatkan pertumbuhan usaha bank, maka penggunaan model internal (VaR) untuk keperluan penyediaan modal minimum bank terkait dengan risiko pasar perlu dipercepat. Namun apabila ketentuan Bank Indonesia telah dapat memperbolehkan bank menyediakan modal minimum dimaksud dengan perhitungan model internal (VaR) maka baik pihak Bank Indonesia yang akan berperan sebagai validator dan bank sebagai pelaksana penerapan model internal harus bersaina-sama mempersiapkan sumber daya manusia dan teknologi informasi untuk mengantisipasinya.

---

In line with the growing complexities of the banking activities, the nature of risks in banking industry are rapidly changing and becoming more difficult to,zesist. Taken into account of such risks, banks are increasingly encouraged to apply more prudent risk management Based on Basle Capital Accord which is issued by The Basle Committee on Banking Supervision in January 1996, as Amendment of Basle Capital Accord 1988, banks is expected to sufficiently cover the element of market risk for their calculation of Capital Adequacy Ratio (CAR).

Market risk is defined as a risk of loss on the entire portfolio held by the bank, which arise due to adverse movement of market variables. In our research, the particular component of market risk taken as research object is exchange rate risk.

According to Basle Accord (1996 Amendments), banks may develop and make use of internal systems or employ standardize approach as a basis of their assessment of market risk. In case of applying internal model, Basle Accord requires the bank to adopt Value at Risk (VaR) approach. VaR approach measures potential maximum loss of which may occur in certain holding period, particular level of confidence and normal market condition.

The motivation of the research, entitled "Comparative Analysis of the Measurement Of Market Risk of Foreign Exchange Net Open Position Using Standardized Method and Internal Model (VaR - Variance Covariance Method)", is related with the adoption of Bank Indonesia Regulation No. 51121PBll2003 which required the bank to provide adequate capital to cover market risk by using standardized method, pp rtieularly exchange rate risk as one of risk factors. Applying standardized method, the minimum amount of capital required to cover exchange rate risk is uniformly set at 8% of the Net Open Position posed by particular bank. This unifolnmity may create problems since it may not fairly reflect the actual risk should be covered by the banks (resulting in over/underestimate the calculation of minimum capital required to cover such a risk). From the Asset and Liabilities Management point of view, imprecise calculation of minimum capital may result in potential loss or opportunity profit forgone due to excessive idle fund. By contrast, it could also give extra burden to the bank in case bank's capital is not adequate to cover unanticipated loss.

Meanwhile, based on Basle Accord 1996, minimum capital requirement could be calculated using internal model (adopting VaR approach), it may be queried which method offers better estimate in terms of minimizing idle fund and realistically reflect actual risk.

The aim of this researsch is to measure how efficient market risk calculated using standardized method and internal model with VaR approach and which one of the two methods is better applied by bank to calculate minimum capital to cover potential loss of exchange rate volatility.

The calculation of capital charge using standardized method is based on Bank Indonesia regulation, while VaR (Variance-Covariance method) is adopted for internal model approach. Data used for the analysis are exchange rate position of PT Bank ABC consisted of 5 foreign currencies (GBP, EUR, USD, JPY, and SOD). The period of analysis is from 1 October 2003 to 31 October 2005 (508 days). For the calculation of VaR, 95% level of confidence is applied and holding period is set at one day.

Based on normality test, all of the series reveal non-normality, so the value of a should be calculated using Cornish Fisher Expansion. Meanwhile, our volatility tests showed that the entire data are heteroschedastic. Therefore, volatility forecast is conducted using ARCH 1 GARCH.

Using standardized method, capital charge for the currency portfolio of PT Bank ABC is amounted to Rp2.95 t million much higher compared to internal model (VaR) that is amounted to Rp297 million. The test on validity internal model using Kupiec Test showed that the model is valid because the Total Number of Failure (TNOF) is amounted to 20 failures and Likelihood Ratio is 1,595 < 3,841 list of chi square. Meanwhile for the standardized method is not tested for validity of the method because 8% as capital charge is provided by Banking Supervisory Authority. Therefore by using internal model in capital charge calculation is much more efficient comparing to using standardized method.

Concerning the efficiency in fund management, which in general may prudently boost the bank business, the inception of internal method for calculating market risk should be speed up. However, if Bank Indonesia permits the banks to adopt internal model for their own risk assessments, Bank Indonesia should review the use of such measurement regularly. In addition, it is important for the banking industry to continuously develop their human resources capacity and apply appropriate Information System Technology."

"Dalam Peraturan Bank Indonesia nom or 5/8/PBI/2003 tanggal 19 Mei 2003 tentang Penerapan Manajemen Risiko Bagi Bank Umum ditegaskan bahwa tujuan utama dari penerapan manajemen risiko bank adalah menjaga agar aktivitas operasional yang dilakukan bank tidak menimbulkan kerugian yang melebihi kemampuan bank untuk menyerap kerugian tersebut atau bahkan dapat membahayakan kelangsungan usaha bank. Modal merupakan komponen utama bagi bank dalam di dalam mengantisipasi potensi kerugian yang mungkin terealisasi di dalam menjalankan aktivitas operasional usahanya. Untuk itu salah satu cara dalam mengelola risiko usaha bank adalah dengan mengetahui seberapa besar modal yang hams disediakan oleh bank di dalam mengantisipasi risiko usahanya atau dengan mengetahui seberapa besar total risiko yang dapat diserap dengan modal bank yang tersedia sesuai dengan kondisi, struktur, uk:uran dan kompleksitas usaha masing-masing bank. Salah satu jenis risiko yang harus dihadapi oleh bank dalam menjalankan aktivitas usahanya adalah risiko pasar (market risk), yaitu risiko yang timbul karena adanya pergerakan variabel pasar (adverse movement) dari portofolio yang dimiliki oleh bank, yang dapat merugikan bank. Variabel pasar dalam hal ini adalah suku bunga (interest rate) dan nilai tukar (foreign exchange). Sebagaimana diatur Basle Committe on Banking Supervision (BCBS) dalam Amendment to The Capital Accord Incorporate Market Risk tahun 1996 yang juga telah diadopsi oleh Bank Indonesia sebagai regulator perbankan nasional, terdapat dua pendektan altematif yang dapat digunakan dalam menghitung risiko pasar, yaitu pendekatan standar (standardized approach) dan pendekatan internal model (internal model approach). Perhitungan risiko pasar dilakukan dengan memperhitungkan risiko suku bunga dan risiko nilai tukar. Risiko suku bunga mencakup risiko spesifik (specific risk) dan risiko umum (general market risk). Perhitungan risiko nilai tukar didasarkan pada Posisi Devisa Neto (Net Open Position) yang dimiliki Bank. Karya akhir ini mengkaji aspek-aspek proses perhitungan risiko pasar dalam mengestimasi besamya modal yang harus disediakan untuk mengantisipasi risiko pasar (market risk capital charge), khususnya yang disebabkan oleh faktor perubahan nilai tukar atas posisi devisa neto PT. Bank lntemasional Indonesia Tbk per tanggal 30 Juni 2003, baik dengan menggunakan pendekatan standar maupun pendekatan internal model dengan menggunakan pendekatan simulasi. data historis (historical simulation approach) dan pendekatan varian kovarian (variance covariance approach) dengan exponentially weighted moving average (EWMA). Dalam pendekatan standar, pengukuran risiko nilai tukar dilakukan dengan menggunakan pendekatan standar yang telah ditetapkan oleh regulator, dimana besamya Market Risk Capital Charge ditetapkan sebesar 8% dari posisi yang memiliki jumlah yang terbesar antara posisi long dan posisi short. Dengan pendekatan standar, besamya Market Risk Capital Charge adalah sebesar Rp.5.735 juta,-.Penetapan besamya Value at Risk dengan pendekatan simulasi data historis dilakukan dengan mensimulasi profit and loss atas posisi devisa neto bank berdasarkan return historis nilai tukar masing-masing valuta asing terhadap rupiah selama periode pengamatan, baik dengan 250 data maupun 500 data. Dengan menggunakan 250 data dan tingkat keyakinan (confidence level) 99%, besamya Value at Risk adalah sebesar Rp.888,38 juta,- sehingga besamya Capital at Risk adalah Rp.2.665,14 juta,-. Sedangkan untuk 500 data dan confidence level 99%, basil Value at Risk sebesar Rp.1.269,61 juta,- dan Capital at Risk sebesar Rp.3.808,83 juta,-. Untuk perhitungan Value at Risk dengan menggunakan pendekatan Variance Covariance - EWMA diawali dengan cara terlebih dahulu menetapkan faktor peluruh yang optimal (optimal decay factor ), dimana dalam penelitian ini besarnya faktor peluruh optimal yang digunakan adalah sebesar 0,96. Dengan menggunakan pendekatan ini, besarnya Value at Risk dengan 250 data dan confidence level 99% adalah sebesar Rp.664,24 juta,- dan Capital at Risk sebesar Rp.L992,72 juta,~, sedangkan untuk 500 data dan confidence level 99% Value at Risk sebesar Rp.559,57 juta,- dan Capital at Risk sebesar Rp.1.678,71 juta,-. Mengingat risiko pasar yang melekat dalam portofolio yang dimiliki bank tidak hanya terbatas pada risiko nilai.tukar yang melekat pada posisi devisa neto bank, tetapi risiko pasar dan risiko suku bunga yang melekat pada seluruh portofolio yang dimiliki bank, baik berupa instrumen surat hutang ,(debt instruments),forward rate agreement (FRA),foreign exchange, forward, ataupun dalam bentuk instrumen portofolio lainnya, maka pengaruh risiko nilai tukar posisi devisa neto bank terhadap perubahan CAR bank yang sangat kecil, yaitu hanya mengalami penurunan sebesar 0,17% dengan pendekatan standar, 0,08% dengan pendekatan simulasi historis, dan 0,06% dengan pendekatan varian kovarian dari CAR bank per-tanggal 30 Juni 2003 sebesar 25,88% sebelum memasukkan risiko pasar. Sementara itu berdasarkan hasil stress testing yang dilakukan dengan pendekatan historical scenario dengan tiga skenario, yaitu. skenario terbaik (best scenario), scenario terburuk (worst case scenario), dan skenario yang mungkin (probable case scenario) terdapat potensi terjadinya kerugian sebesar Rp.749 juta dan penurunan modal bank sebesar 0,026% dari posisi modal bank pertanggal 30 Juni 2003 sebesar Rp.2.836.828juta,-. "

"Permasalahan yang dihadapi P.T. Bank X adalah belum digunakannya pengukuran capital charge yang lebih akurat alas risiko transaksi valas yang diakibatkan oleh fluktuasi volatilitas return sharf. Digunakannya Metode Standar dengan tarif 8% dari Posisi Devisa Neto yang dimiliki, mengakibatkan besarnya penyediaan modal (capital charge) lebih besar jika dibandingkan dengan kebutuhannya sehingga dapat merugikan bank.Metodologi penelitian ini adalah: mengumpulkan data kurs tengah harian dan Posisi Devisa Neto P.T. Bank X pada mata uang USD, SGD, EUR dan SAR. Periode penelitian selama 335 hail, confidence level VaR 95% dan holding period 1 had (spot). Menghitung return harian masing-masing kurs, melakukan uji stasionaritas, bila tidak stasioner di- derencing. Bila data stasioner dilakukan uji normalitas dan uji heteroskedastik. Aka data heteroskedastik forecasting volatilitas menggunakan EWMA dan LARCH. Dui model yang lebih valid dilakukan perhitungan VaR untuk menentukan capital charge. Kemudian dibandingkan dengan Metode Standar yang digunakan dalam pengukuran capital charge P.T. Bank X dan diuji validitasnya dengan backtesting Kupiec Test.Untuk pengukuran capital charge risiko shad, balk Model Standar maupun Model GARCH keduanya dapat digunakan karena berdasarkan perhitungan validasi dengan backtesting keduanya menunjukkan basil yang valid, tetapi capital charge Model GARCH lebih efisien. Untuk tujuan efisiensi dan efektivitas usaha, Model GARCH perlu diterapkan di P.T. Bank X.

---

The problem which is faced by P.T. Bank X is has not been used of measuring capital charge which is more accurate to the risk of valas transaction which is caused by the return sharf volatility fluctuation. The used of Standard Method with a value 8% from the owning of Net Open Posistion, cause the amount of capital charge is bigger if it is compared with the needs, so that it causes bank. loss.The research methodology are collecting daily exchange rate data and Net Open Position of P.T. Bank X for some currencies USD, SGD, EUR and SAR. The research period run in 335 days, confidence level VaR 95% and holding period I day (spot). Count the daily return in each exchange rate, doing stationary testing, if it cannot be stationer, it can be dif3:'erencing. If the stationer data is done such normality testing and heteroscedastic testing. If the data is heteroscedastic so forecasting for volatility use EWMA and LARCH from model which is more valid is done of counting VaR to determine the capital charge. Then it is compared with Standardized Method which is used in measuring capital charge P. T. Bank X and the validity is tested by backtesting Kupiec Test.For the measuring of capital charge for risk foreign exchange, either Standardized Model or LARCH, both of them can be used because based on the counting validation with backtesting, they show the valid result, but the capital charge with LARCH is more efficient. For the aim of efficiency and effectiveness of a bussiness, LARCH Model can be applied in P.T. bank X."

"Kegiatan utama perbankan meliputi pengelolaan risiko dan return. Krisis ekonomi yang terjadi tahun 1997 menunjukkan bahwa industri perbankan nasional belum memiliki kelembagaan perbankan yang kokoh dan infrastruktur perbankan yang baik. Secara fundamental bank harus diperkuat untuk dapat mengatasi gejolak internal maupun eksternal yang berkembang pesat saat ini yang diikuti oleh semakin kompleksnya risiko perbankan sekaligus menimbulkan peluang-peluang baru.Semakin kompleksnya risiko tersebut tentunya akan meningkatkan kebutuhan praktek tata kelola yang sehat (good governance) dan fungsi identifikasi, pengukuran, pemantauan dan pengendalian risiko bank. Risiko-risiko utama yang menjadi perhatian bank adalah risiko kredit, risiko pasar, risiko operasional dan risiko likuiditas.Salah satu cara untuk mengukur risiko adalah metode Value at Risk (VaR). VaR merupakan pengukuran risiko secara kuantitatif yang mengestimasi potensi kerugian maksimal (maximum potential loss) yang mungkin terjadi pada masa yang akan datang yang akan dihadapi pada jangka waktu tertentu (holding period) dan pada tingkat kepercayaan (confidence level) tertentu pada kondisi pasar yang normal.Terdapat tiga pendekatan yang digunakan untuk menghitung VaR yaitu Parametric VaR, Historical Simulation, dan Monte Carlo Simulation. Dalam penelitian ini metode yang digunakan adalah Parametric VaR yang disebut juga Linear VaR, Variance-Covariance, Greek-Normal VaR, Delta Normal VaR, atau Delta-Gamma Normal VaRBank X menggunakan dua metodologi untuk menghitung potensi kerugian atas perubahan nilai insirumen keuangan yang diakibatkan oleh perubahan nilai tukar, yaitu Gap Analisis dan VaR. Dalam Gap Analisis risiko forex dihitung untuk setiap mata uang asing di mana bank mempunyai posisi dengan cara menghitung exposure dan volatilitas baik pada valas tunggal maupun gabungan. Sedangkan VaR digunakan untuk menghitung perubahan nilai instrumen keuangan bank akibat perubahan nilai tukar untuk setiap mata uang asing atas dasar cost-to-close posisi terkini. Dengan level of confidence tertentu, VaR memberikan gambaran potensi maksimum kerugian atas portofolio instrumen keuangan Bank.Volatilitas dipakai untuk mengestimasi kerugian maksimum yang mungkin diderita suatu bank. Volatilitas adalah suatu ukuran untuk mengetahui fluktuasi harga suatu aset. Terdapat beberapa metode pengukuran volatilitas. Metode estimasi volatilitas yang dipakai Bank X adalah metode Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) dengan menggunakan asumsi level of confidence 99% dan decay factor 0,94. Permasalahan yang timbul adalah apakah metode dan asumsi yang digunakan oleh Bank X sudah tepat mengingat terdapat berbagai metode yang digunakan untuk melakukan estimasi volatilitas.Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui karakteristik data return nilai tukar mata uang USD, SGD, JPY dan HKD terhadap IDR selama periode penelitian. Tujuan lainnya adalah untuk memberikan informasi mengenai besarnya VaR untuk nilai tukar mata uang USD, SGD, JPY dan HKD terhadap IDR dengan menggunakan estimasi volatilitas EWMA dan GARCH. Selanjutnya adalah menentukan model estimasi volatilitas terbaik yang akan digunakan dalam perhitungan VaR portofolio, untuk memberikan informasi mengenai besarnya VaR portofolio dengan menggunakan model estimasi volatilitas terbaik dan untuk mengetahui metode apakah yang paling sesuai untuk digunakan dalam menghitung VaR pada Bank X.Berdasarkan pengujian karakteristik data return selama periode penelitian diketahui bahwa ke-empat data return nilai tukar bersifat stationer, tidak berdistribusi normal, dan varian heteroscedastic sehingga forecasting volatilitas harus menggunakan metode EWMA dan GARCH. Forecasting volatilitas metode EWMA menggunakan decay factor optimum, sedangkan metode GARCH dibatasi dengan estimator GARCH (1,1).Dari hasil pengujian yang dilakukan dengan backtesting dan Kupiec test berdasarkan proses TNoF diperoleh hasil bahwa forecasting volatilitas dengan metode GARCH(1,1) lebih tepat digunakan dibandingkan metode EWMA. Artinya metode GARCH(1,1) lebih dapat menangkap pergerakan actual loss yang terjadi dan lebih mendekati atau mencerminkan keadaan risiko yang sesungguhnya. Dari sisi jumlah overshoot yang terjadi juga masih dalam batas toleransi, hal ini terbukti karena telah lulus uji Kupiec test sehingga dapat digunakan untuk menghitung VaR portofolio. Berdasarkan estimasi volatilitas GARCH(1,1), dengan confidence level 95% potensi kerugian maksimum PT Bank X pada tanggal 1 Juli 2005 karena memiliki portofolio yang terdiri dari valas USD, SGD, JPY dan HKD Rp. 221.056.000.000,- adalah sebesar Rp. 1.073.450.000,-.Dalam melakukan perhitungan VaR portofolio menggunakan internal model, Bank X disarankan agar menggunakan estimasi volatilitas GARCH(1,1). Dengan alasan nilai VaR yang dihasilkan metode estimasi volatilitas GARCH (1,1) lebih mencerminkan keadaan yang sebenarnya, lebih mendekati kondisi aktual. Karena VaR merupakan potensi kerugian maksimum dan merupakan dasar untuk penetapan Minimum Capital Requirement maka penggunaan metode yang tepat pada akhirnya akan berdampak pada optimalisasi efisiensi pencadangan. Sehingga Bank X dapat mengalokasikan modal pencadangan untuk kepentingan yang lain."

"Pengelolaan risiko dan return merupakan kegiatan utama dalam perbankan. Krisis yang terjadi pada tahun 1997 merupakan contoh yang paling konkrit pengelolaan risiko dan return terburuk perbankan Indonesia, karena pada tahun ini krisis dipicu oleh perbankan yang tidak memperhatikan hal ini. Gejolak internal maupun eksternal harus diperkuat secara fundamental karena semakin kompleksnya risiko perbankan dan menimbulkan peluang-peluang baru dalam hal risiko.Praktek tata kelola yang sehat (good corporate governance) sangat dibutuhkan karena semakin kompleksnya risiko perbankan sehingga fungsi identifikasi, pengukuran, pemantauan dan pengendalian risko bank sangat diperlukan.Risiko utama dalam hal perbankan ada 3 jenis yaitu risiko kredit, risiko pasar, risiko operasional.Teknik pengukuran risiko yang sedang berkembang pada saat ini adalah metode Value at Risk (VaR). VaR adalah pengukuran risiko secara kuantitatif yang mengestimasi potensi kerugian maksimal (maximum potential loss) yang terjadi di masa datang dan dihadapi pada jangka waktu tertentu (holding period) dan pada tingkat kepercayaan (confidence level) tertentu.Dalam menghitung VaR ini ada tiga pendekatan yang bisa digunakan yaitu Parmetric VaR, Monte Carlo, dan Historical Simulation.Penelitian ini metode yang digunakan adalah Parametric VaR dengan menggunakan pendekatan volatilitas menggunakan EWMA dan GARCH. Kerugian maksimum yang mungkin diderita suatu bank diestimasi dengan menggunakan volatilitas atau suatu ukuran untuk mengetahui fluktuasi harga suatu aset. Asumsi level of confidence metode Exponetially Weighted Moving Average (EWMA) dalam hal mengestimasi volatilitas pada PT Bank ABC ini adalah 99% dengan decay factor 0,94. Untuk menentukan ketepatan metode dan asumsi yang digunakan oleh Bank X agak sulit mengingat terdapat berbagai metode yang digunakan untuk melakukan estimasi volatilitas.

---

Risk and return management are main priority in banking. Crisis that happens in 1997 was one of the worst examples of managing risk and return in Indonesian banking. Since at that time there were no attention given to risk and return management. Internal and external shock must be strengthened fundamentally due to complexity risk of banking and given opportunity in term of risk. Good corporate governance is needed because higher risk will affect on identification, measure, supervision and control function of a bank.There are 3 main risk on banking: credit risk, market risk and operational risk. Risk measuring technique that very common at present is Value at Risk (VaR) method. VaR is risk quantitative measurement which estimate maximum potential loss that could occur in the future or in holding period and apply on certain confidence level.There are 3 approaches to measure VaR. They are Parametric VaR, Monte Carlo and Historical Simulation.This research based on Parametric VaR with EWMA and GARCH approaches. Maximum loss that might be happened to one bank could be estimate by using volatility or measuring price fluctuation on an asset. Level of confidence assumption on exponentially Weighted Moving Average (EWMA) method to estimate the volatility on Bank ABC is 99% with 0.94 decay factor. To make sure the precise method and assumption on Bank ABC is hard since there are many methods used to estimate the volatility."

"Pengukuran risiko merupakan salah satu aktifitas manajemen risiko yang telah dilakukan oleh banyak bank pada masa ini. Kesulitan yang dialami PT. Bank FDR dalam melakukan perhitungan nilai VaR (Value at Risk) pada risiko nilai tukar juga merupakan permasalahan yang dapat dialami oleh bank-bank lain di Indonesia. Pada karya akhir ini akan diperlihatkan pengukuran VaR risiko nilai tukar dan digunakan 2 pendekatan estimasi volatilitas yaitu EWMA dan ARCH/GARCH. Pada Karya Akhir ini diperlihatkan bahwa ARCH/GARCH dapat menghasilkan model VaR yang lebih baik daripada model VaR yang menggunakan estimasi volatilitas EWMA. Dengan menggunakan ARCH/GARCH, maka diperoleh nilai VaR Portfolio PT. Bank FDR untuk 1 Februari 2007 sebesar Rp. 77.307.209,00.

---

Measuring risks is one of risk management activities which have been largely implemented by many banks on this era. The problem in PT. Bank FDR on calculating Value at Risk (VaR) on foreign exchange risk is possibly a common problem which faced by other banks in Indonesia. In this thesis was described ARCH/GARCH will result better VaR model than EWMA. By applying ARCH/GARCH, it's resulted VaR on PT. Bank FDR for 1st of February 2007 as much as Rp. 77.307.209,00."

"lndustri jasa keuangan seperti perbankan merupakan industri yang sangat sensitif dengan keadaan pasar keuangan. Pengelolaan dana yang dilakukan perbankan tidak terlepas dari kemungkinan terjadinya kerugian karena berbagai risiko yang harus dihadapi. Salah satu risiko yang dihadapi bank adalah risiko pasar yaitu risiko keuangan yang disebabkan karena adanya perubahan faktor-faktor pasar seperti nilai tukar mata uang asing, tingkat suku bunga, dan harga. Perhitungan risiko nilai tukar didasarkan pada Posisi Devisa Netto (Net Open Position) yang dimiliki bank.Permasalahan yang timbul adalah untuk menghitung besarnya risiko pasar, selama ini yang dilakukan perbankan dengan pendekatan tradisional (non statistik) Sehingga masih diragukan keakuratannya. Sedangkan pengukuran risiko dengan pendekatan statistik dalam hal ini value at risk masih belum banyak diterapkan oleh bank-bank di Indonesia.Dalam karya akhir ini mencoba untuk mengkaji aspek-aspek proses perhitungan risiko pasar dalam mengestimasi besarnya modal yang harus disediakan untuk mengantisipasi risiko pasar khususnya yang disebabkan oleh faktor perubahan nilai tukar atas posisi devisa netto PT. Bank X Tbk per tanggal 30 Juli 2004, baik dengan menggunakan pendekatan standar maupun dengan pendekatan internal model dengan menggunakan pendekatan varian kovarian dengan exponentially weighted moving average (EWMA).Dalam pendekatan standar, pengukuran risiko nilai tukar dilakukan dengan menggunakan pendekatan yang ditetapkan oleh regulator. dimana besarnya Market risk Capital Charge ditetapkan sebesar 8% dari posisi yang memiliki jumlah terbesar diantara posisi long atau short. Dengan pendekatan standar, besarnya Market risk Capital Charge adalah Rp. 71.504 juta.Untuk perhitungan Value at Risk dengan menggunakan pendekatan Variance Covariance - EWMA diawali dengan cara terlebih dahulu menetapkan faktor peluruh yang optimal (optimal decay factor - A ), dimana dalam penelitian ini besarnya faktor peluruh optimal yang digunakan adalah sebesar 0,99. Dengan menggunakan pendekatan ini, besarnya Value at Risk dengan 288 data dan confidence level 99% adalah sebesar Rp. 7.882.42juta dan capital chargenya sebesar Rp. 74.779juta.Mengingat risiko pasar yang melekat dalam portofolio yang dimiliki bank tidak hanya terbatas pada risiko nilai tukar yang melekat pada posisi devisa netto bank, tetapi risiko pasar dan risiko suku bunga yang melekat pada seluruh portofolio yang dimiliki bank, maka pengaruh risiko nilai tukar posisi devisa netto bank terhadap perubahan CAR sangat kecil, yaitu hanya mengalami penurunan sebesar 0,23% dengan pendekatan standar dan 0,17% dengan pendekatan varian kovarian dari CAR bank per tanggal 30 Juli 2004 sebesar 26,04% sebelum memasukkan risiko pasar."

"Dalam mengelola investasi bagi sebuah lembaga dana pensiun dibutuhkan kehati-hatian dalam pengelolaan risiko investasi terkait dengan jaminan kesejahteraan pegawai perusahaan. Yayasan Dana Pensiun PT.XYZ perlu mengetahui seberapa besar risiko kerugian yang dapat dialami karena memiliki portfolio investasi enam produk reksadana saham. Dalam karya akhir ini akan dihitung besarnya nilai VaR diversified dengan pendekatan volatilitas menggunakan metode EWMA dan ARCH/GARCH. Pada tanggal 28 Agustus 2008 diketahui bahwa nilai VaR diversified portfolio reksadana saham Yayasan Dana Pensiun PT. XYZ sebesar Rp 2.773.037.528. Kegiatan pembaharuan (rebalancing) komposisi penempatan asset perlu dilakukan untuk menambah akurasi model yang dibangun.

---

In order to manage an investment for a pension fund organization, it?s needed a carefully decision to make investment because it may be effecting the employee?s social welfare guarantee. Pension Fund Organization PT.XYZ needs to know how much their risk since they hold an investment. In this thesis we will measure diversified VaR by volatility estimation using EWMA and ARCH/GACRH methods. In Aug 29, 2008 it is known that diversified VaR mutual fund equity investment of Pension Fund Organization PT.XYZ is Rp 2.773.037.528. Rebalancing asset allocation activity is needed in order to increase the accuracy of VaR model."

"ABSTRAKMeskipun kondisi ekonomi makro hingga kini belum menguntungkan, kinerja reksadana mengalami peningkatan baik jumlah reksadana yang beredar maupun jumlah investomya. Reksadana berkembang secara pesat akibat kebijakan pembebasan pajak, sehingga pemilik dana akan memilih reksadana sebagai instrument investasi dibandingkan dengan deposito, terutama untuk reksadana obligasi. Secara teoritis semua investor adalah risk-averse yang berarti investor akan memilih jenis investasi yang memberikan rate of return sebesar mungkin dan tingkat resiko yang serendah mungkin.Untuk membantu investor menakar resiko investasi dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu: pertama, dengan beta (p) yang memiliki nilai sebesar satu untuk resiko pasar dan kedua adalah standar deviasi yang biasa disebut dengan volatilitas (a). Reksadana yang akan digunakan sebagai objek penelitian adalah reksadana saham yang memiliki potensi resiko yang tertinggi.Beberapa lembaga independen dunia juga menghitung kinerja investasi yang disesuaikan dengan resiko (risk-adjusted return). Dari basil perhitungan (riskadjusted return), selanjutnya akan dapat dilakukan rating atas reksadana. Rating ini melihat seberapa besar potensi resiko sebuah reksadana kalau dilihat dari data-data historis, selain juga pertumbuhan NAB-nya. Dengan rating ini investor akan dapat memilih reksadana yang mencatat pertumbuhan NAB tinggi, tetapi potensi resikonya seimbang. Gaya investasi tertentu dari reksadana bisa mencatat pertumbuhan yang rendah tetapi memiliki potensi resiko yang tinggi.Proses Rating reksadana saham bertujuan untuk melihat kemampuan Manajer Investasi yang menerbitkan reksadana tersebut dalam mengelola portfolio investasi yang sangat beresiko. Indikator resiko yang akan digunakan adalah conditional variances dan akar dari conditional variances adalah volatilitas (a) yang akan diperoleh dengan metode: Exponential Weighted Moving Average Model (EWMA}, Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH) I Generalised Autoregressive Conditional Heteroscedastic (GARCH).Permasalahan dalam karya akhir ini adalah mengukur risiko investasi dalam reksadana saham menggunakan metode perhitungan standar deviasi (volatilitas) dengan estimator model EWMA dan model ARCH/GARCH, mencari estimator model volatilitas yang terbaik, membuktikan apakah reksadana saham yang memiliki volatilitas yang tingginya melebihi volatilitas pasar (IHSG) akan memiliki pertumbuhan imbal hasil (return) yang tinggi, atau sebaliknya. Meneliti strategi portfolio yang digunakan perusahaan manajer investasi di Indonesia dalam mengelola portofolio reksadana saham.Data yang dipergunakan dalam penulisan karya akhir ini adalah nilai aktiva bersih (NAB) per unit penyertaan, yaitu NAB harian yang dikeluarkan oleh Bank Kustodian. Peri ode penelitian dalam penghitungan volatilitas adalah selama 24 (dua puluh empat) bulan yaitu dari tanggal 1 Januari 2001 sampai dengan 31 Desember 2002 (sekitar 500 titik data). Karya akhir ini difokuskan kepada penghitungan conditional volatilitas pada risiko pasar, yaitu resiko portfolio saham atau ekuitas. Kemudian melakukan uji validitas model dengan melakukan proses backtesting dengan Kupiec Test, baik pada EWMA maupun ARCH/GARCH untuk melihat model apa yang lebih baik.Hasil dari portofolio yang diteliti pada umumnya menunjukkan risiko yang sebanding dengan returnnya, namun bisa saja suatu portofolio yang memiliki volatilitas tinggi tetapi ratingnya tidak begitu baik. Pada reksadana ABN Amro Dana Saham mengikuti fenomena Low Risk High Return. Phinisi Dana Saham, BNI Reksa Dana Berkembang, Panin Dana Saham, GTF Agresi( Si Dana Saham, Rencana Cerdas dan GTF Sentosa mengikuti fenomena High Risk High Return. BIG Nusantara mengikuti fenomena Low Risk Moderat Return. Nikko Saham Nusantara, Master Dinamis, Bahana Dana mengikuti fenomena High Risk Moderat Return. Megah Kapital, Danareksa Mawar, Arjuna, Bima, GTF Sejahtera mengikuti fenomena Low Risk Low Return. Fenomena volatilitas yang tinggi tidak selalu disertai dengan pertumbuhan return yang tinggi, jika para manajer investasi tidak melakukan pengelolaan yang baik. Keputusan terletak di tangan investor sendiri untuk memilih asset lokasi, strategi, style, reksadana maupun manajer investasi yang sesuai dengan rencana investasi."