Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pengelolaan dana yang dilakukan oleh lembaga keuangan tidak lepas dari kemungkinan tetjadinya kerugian karena berbagai risiko yang harus dihadapi. Salah satu risiko yang erat kaitannya adalah market risk yang merupakan risiko keuangan yang disebabkan karena adanya perubahan faktor pasar antara lain nilai tukar (exchange rate). Untuk mengelola market risk yang diakibatkan oleh perubahan faktor pasar tersebut, diperlukan perangkat analisa risiko yang lebih akurat dan mampu memberikan peringatan dini (early warning system), untuk menghindari kerugian yang akan diderita.Value at Risk atau dikenal dengan istilah VaR sebagai salah satu metode pengukuran risiko yang dilakukan oleh lembaga keuangan dalam kerangka risk management dalam rangka mengantisipasi tetjadinya risiko tersebut. VaR merupakan salah satu metodologi perhitungan dalam market risk untuk menentukan nilai risiko maksimum yang dapat tetjadi pada suatu nilai I posisi (mark-to-market) dari portofolio dengan selang kepercayaan (confidence level) tertentu selama jangka waktu tertentu dalam kondisi pasar yang normal. Dengan berlakunya Surat Edaran Bank Indonesia No. 5/21/DPNP pada tanggal 29 September 2003, Bank Indonesia memberikan batasan penerapan manajemen risiko terutama berkaitan penggunaan model internal dalam pengukuran risiko yang hams mempertimbangkan reliabilitas dari model tersebut sehingga memungkinkan hasil yang memadai.Dalam penulisan ini metodologi perhitungan Value at Risk diimplementasikan untuk mengakomodir ketentuan tersebut diatas dengan mengambil studi kasus manajemen risiko di PT. Bank X dengan beberapa permasalahan yaitu mengidentifikasi model estimasi volatilitas yang reliable dalam perhitungan nilai VaR asset valuta asing yang dikelola, menghitung besamya potensi kerugian yang akan ditanggung pada posisi asset tertentu, serta menguji nilai VaR yang diperoleh dalam memenuhi validitas kuantifikasi potensi risiko tersebut. Untuk itu, dalam melaksanakan observasi tersebut dilakukan penelitian terhadap eksposur valuta asing yang dikelola PT. Bank X dengan menggunakan data harianforeign exchange dan posisi asset valuta asing yaitu AUD, EUR, HKD, JPY, MYR, SGD, dan USD mulai bulan Juni 2003 sampai dengan bulan Juni 2004.Berdasarkan implementasi model perhitungan VaR yang telah dilakukan terhadap return valuta asing yang dikelola oleh PT. Bank X dengan data pergerakan nilai tukar valuta asing (foreign exchange) dalam masa observasi, dapat disimpulkan bahwa model estimasi volatilitas dalam perhitungan VaR dalam mengkuantifikasi potensi risiko'maksimum sangat ditentukan olehjenis data runtun waktu return valuta asing. Oleh karenanya diperlukan beberapa pengujian karakteristik data sebelum melakukan perhitungan untuk mendapatkan nilai VaR yang valid yaitu uji normalitas data, uji stasioneritas data, dan uji heterokesdatisitas. Pengujian data memberikan peran yang penting untuk menentukan model yang reliable. Misalnya dalam pengujian heterokedastisitas data ditemui tidak secara keseluruhan data return valuta asing memiliki sifat heterokedastisitas sehingga estimasi volatilitas yang digunakan dapat berupa standar deviasi maupun metode ARCH/GARCH. Valuta asing yang memiliki sifat heterokedastisitas selama masa observasi adalah AUD, SGD, dan USD. Sedangkan untuk valuta asing EUR, HKD, JPY, MYR negatif terhadap heterokedastisitas. Dengan menggunakan asumsi masa observasi 255 hari sebelumnya dapat ditentukan metode perhitungan volatilitas yang akan dijadikan dasar perhitungan VaR 1 hari mendatang.Sesuai hasil backtesting validitas model menggunakan Kupiec Test bahwa estimasi volatilitas dengan standar deviasi maupun ARCH/GARCH menunjukkan hasil perhitungan VaR yang cukup reliable dengan membandingkan estimasi menggunakan model tersebut dengan data aktual return (profit/loss) dapat diketahui besamya penyimpangan yang terjadi jika menggunakan model tersebut dalam masa observasi. Hasil pengujian penyimpangan terhadap model VaR yang dipilih menunjukkan bahwa probabilitas penyimpangan umumnya masih memenuhi kriteria Kupiec Test sehingga nilai VaR yang dihasilkan masih dikatakan memenuhi syarat validitas."

"ABSTRAKKomitmen Garuda dalam rangka menerapkan prinsip-pnnstp GCG salah satunya ditunjukkan dengan pengelolaan risiko melalui penerapan manajemen risiko secara menyeluruh. Sebagai perusahaan yang bergerak di bidang pengangkutan udara domestik dan intemasioanal, otomatis pendapatan yang diterima dalam berbagai mata uang. Sebagai konsekuensinya Garuda terkena risiko karena perubahan nilai tukar valuta asing.Salah satu metode yang digunakan dalam mengkuantifikasi besamya risiko adalah metode Value at Risk (V AR). VaR merangkum potensi kerugian maksimum yang disebabkan oleh faktor risiko dalam satu bilangan tunggal. VaR diperoleh dengan mengalikan jumlah posisi asset atau eksposur dengan volatilitas pada confidence level tertentu. Misalnya, jika dengan tingkat kepercayaan 95% diperoleh nilai VaR untuk valuta asing USD sebesar USD - 10.000, artinya pada kondisi normal satu hari yang akan datang potensi kerugian maksimum karena mememiliki kas dalam USD adalah sebesar USD 10.000. Atau dengan kata lain kemungkinan rugi melebihi nilai USD 10.000 adalah 5%.Besamya nilai VaR sangat dipengaruhi oleh volatilitas dari aset yang bersangkutan. Oleh karena itu validitas dari model estimasi volatilitas yang digunakan sangat mempengaruhi validitas dari nilai V aR itu sendiri. Dalam penelitian ini akan dilakukan pemodelan model estimasi volatilitas untuk menghitung VaR lima valuta asing yaitu USD, SGD, JPY, ADD, dan GBP. Adapun model estimasi volatilitas yang digunakan berdasarkan karakteristik data runtun waktu valuta asing yang bersangkutan setelah melewati beberapa uji statistik.Dari uji stasioneritas data runtun waktu masing-masing valuta asing dapat diketahui bahwa data telah stasioner yang ditunjukkan oleh nilai ADF Test yang lebih kecil dari nilai critical value dengan tingkat confidence level 95%. Sedangkan uji normalitas mengindikasikan data namun waktu valuta asing tidak terdistribusi normal yang ditunjukkan oleh probabilitas Jarque Bera yang lebih kecil dari confidence level (1- a). Dengan demikian dilakukan penyesuaian terhadap conjdence level menggunakan ekspansi cornish fisher.Uji volatilitas menunjukkan tidak: satu pun data nmtun waktu valuta asing yang negative terhadap heteroskedastisitas atau dengan kata lain residual data runtun waktu valuta asing bersifat heteroscedastic. Dengan demikian metode estimasi volatilitas yang digunakan adalah metode ARCH/GARCH. Setelah melewati tahap mean process dan variance process didapat model terbaik untuk masing-masing valuta asing. Dengan mensimulasikan model yang diperoleh pada program excel diperoleh standar deviasi yang merupakan volatilitas dari masing-masing valuta asing.Perhitungan VaR menggunakan confidence level 95% dan holding period satu hari menghasilkan nilai VaR untuk masing-inasing valuta asing sebagai berikut: USD sebesar Rp 186.987.377, SGD sebesar Rp 45.736.458, JPY sebesar 55.373.254, AUD sebesar 73.127.459, dan GBP sebesar Rp 27.982.979. Sehingga total nilai VaR (undiversified VaR) adalah Rp 389,207,527. Selain itu dengan memperhitungkan faktor korelasi diperoleh nilai VaR portfolio (diversified VaR) sebesar Rp 322,524,484.Pengujian validitas dengan backtesting menghasilkan penolakan terhadap dua dari lima model val uta asing yaitu JPY dan GBP karena nilai Likelihood Rationya yang lebih besar dari nilai critical value. Dengan demikian hanya model USD, SGD, dan AUD yang bisa dianggap valid untuk mengestimasi volatilitas dalam penghitungan VaR. Adanya model yang ditolak, kemungkinan disebabkan oleh penentuan lag pada variance process yang kurang tepat. Kemungkinan masih terdapat lag yang signifikan yang tidak: dimasukkan ke dalam model."

"Manusia dalam usahanya untuk mendapatkan nilai tambah atas segala usahanya mencapai keuntungan selalu mendapat beban kemunglcinan kerugian yang dapat dideritanya. Keuntungan dan kerugian merupakan dua sisi mata uang yang berbeda dalam sam keping mata uang, bila melihat suatu kemungkinan keuntungan pasti dibalilc kemungkinan keuntungan tersebut adalah kemungkinan kerugian. Hal tersebut terjadi karena keterbatasan manusia untuk mengetahul segala hal yang ada di masa depan, sehingga resiko kerugian tersebut akan tenis membayangi usaba manusia mencapai keuntungan usaha. Berbagai usaha telah dilakukan oleh manusia untuk mengelola resiko tersebut, mulai dan usaba untuk menghindari resiko, memindahkan resiko kenigian tersebut ke pihak lain dan benar-benar menjinakkan resiko tersebut sehingga didapat suatu kondisi keuntungan uang cukup tinggi tetapi dengan tingkat resiko yang masih dapat di terima. Dalam upaya mengelola resiko itu sendini, ada beberapa tahap yang harus dilakukan sehingga proses pengelolaan resiko tersebut menjadi optimal, yaitu: 1. Tahap pertalna yang perlu dilakukan adalah mengidentifikasi resiko, meliputi telaah untuk menentukan penyebab, kapan teijadinya resiko tersebut, kondisi kondisi awal yang dapat dikenali sebagai peringatan dini akan teijadinya suatu resiko. 2. Tahap kedua adalah mengukur besaniya resiko yang teijadi, tahap ini menjadi penting karena peranannya "menerjemahkan" suatu resiko yang bersifat abstrak menjadi suatu nilai yang nyata yang dapat dimengerti danipaknYa secara Iangsung terhadap tingkat keuntungan dan kelangsungan usaha. 3. Tahap ketiga diwarnai dengan upaya penyusunan strategi perbaikan, strategi korekai atas resiko-resiko yang telah dikenali dan diukur pada tahap-tahap sebelwnnya. Pada tahap ini akan disusun suatu rencana (planning) untuk melakukan perubahan cara kerja sehingga resiko dapat ditekan pada tingkat seminimal mungkin tanpa harus mengorbankan keuntungan. 4. Tahap selanjutnya, tahap ke empat adalah melaksanakan strategi dan rencana yang telah disusun pada tahap ke tiga. 5. Tahap kelima di isi dengan proses pemantanan pelaksanaan planning apakah sesuai dengan garis yang telah ditetapkan dan memonitor basil pelaksaannya apakah sudah sesuai dengan yang dikehendaki, yaitu mengendalikan resiko pada tingkat seminimal mungkin tanpa mengorbankan keuntungan yang ada. 6. Tahap selanjutnya adalah kembali kepada tahap pertama untuk mengulangi kembali proses manajemen resiko berdasarkaR perubahan strategi yang dilakukan. Sehingga proses manajemen resiko adalah merupakaii suatu sikius yang berkesinambungan yang diharapkan dapat memberikan sistem peringatan dini terhadap resiko yang mungkin terjadi. Dari tahap-tahap tersebut di atas, dapat dilihat peranan proses pengukuran resiko menjadi salah satu mata rantai yang penting dalam manajemen resiko. Sehingga dalam pembahasan tulisan ini, akan dlbahas suatu metoda yang relatif baru untuk mengukur besaran resiko yang terjadi yaitu dengan metoda Value at Risk (VaK). Metoda ini mampu menerjemahkan resiko menjadi nilai maksimal kerugian yang dapat diderita pada suatu tingkat keyakinan tertentu dan pada jangka waktu yang telah ditetapkan. Pada tulisan ini akan dibahas suatu studi kepustakaan mengenai dasar-dasar teori mengenai pengukuran resiko dengan metoda VaR ini, diharapkan dari pembahasan studi kepustakaan ini didapatkan suatu pengertian dan cara yang baru mengenai pengukuran resiko yang Iebih akurat dan berguna dalam proses manajemen resiko selanjuthya, dibandingkan dengan cara-cara pengukuran resiko konvensional yang masih dilakukan oleh pelaku usaha di Indonesia. Metoda ini menjadi menarik karena mampu memberikan gambaran mengenai masa depan dalam masa yang tidak terlalu panjang (near future), keterbatasan jangka waktu ini karena asumsi yang digunakan dalam VaR bahwa segala kondisi yang mempengaruhi kemungkinan keuntungan dan kenigian suatu usaha adalah tetap. Pada kenyataannya, dunia keuangan adalah dunia yang sangat dinamis, sehingga efektifitas metoda ini terbatas pada untuk jangka waktu pendek(near future). Berbekal dari hasil-hasil pengukuran resiko dengan metoda VaR tersebut diharapkan manajemen dapat meneruskan ke tahap selanjutnya dalam tahap-tahap manajemen resiko. Pada bidang perbankan, perbankan nasional Indonesia khususnya, dalam rangka pengelolaan kegiatan perbankan yang memenuhi pninsip kehati-hatian, dan sejalan dengan ketetapan Bank for International Settlement (BIS), Bank indonesia telah mewajibkan semua bank untuk melabanakan manajemen resiko untuk tiap jenis resiko usaha yang ada, meliputi resiko operasional, resiko kredit, resiko pasar dan res iko ketidak-patuhafl. Untuk tulisan mi alcan difokuskan kepada salah satu mata rantai dalam proses manajemen resiko kredit, yaitu pengukuran resiko kredit. Untuk dapat memberikan gambaran mengenai pengukuran resiko k-redit, dalam tulisan ini alcan diambil data aktual untuk pengukuran resiko kredit yang terjadi di salah satu cabang bank swasta nasional, yaitu PT. Bank "X" Cabang Utama "Z". Pengukuran akan dilakukan berdasarkan jenis kredit yang ada di Bank X dan alcan diukur resiko kredìt secara gabungan portofolio jenis kredit tersebut. Hasil pengukuran resiko kredit dengan metoda VaR akan dibandingkan dengan tingkat kerugian ñu yang terjadi di Bank X untuk masing-maSing jenis k-redit maupun untuk portofolio kredit yang ada. Selanjutnya pembahasan mengenai pengukuran resiko kredit ini akan dìakhiri dengan pengambilan kesimpulan yang dapat diambil berdasarkan perbitungan data aktual dan saran mengenai penerapan metoda ini di Bank X."

"Setiap transaksi valuta asing yang dilakukan Bank terdapat potensi keuntungan dan potensi risiko berupa kerugian. Untuk mengendalikan risiko tersebut, Bank perlu menerapkan manajemen risiko yang memadai, mulai dari identifikasi risiko, pengukuran risiko, dan Pengendalian Risiko. Pengukuran risiko nilai tukar dapat menggunakan Value at Risk dengan pendekatan Risk Metrics dan Variance-Covariance. Dalam pengendalian risiko dapat dilakukan dengan penentuan limit risiko berupa limitValue at Risk dan limit eksposur trading.Dalam penetapan limit risiko tersebut juga mempertimbangkan risk appettiteyang ditetapkan Bank.

---

Every foreign exchange transactions by the Bank are has its potential of benefits risks of loss. To mitigate these risks, Bank needs to implement adequate risk management, ranging from risk identification, risk measurement, and risk control. Exchange rate risk measurement can use Value at Risk with Risk Metrics and Variance-Covariance approach. Risk controlling may contained with risk limit form as Value at Risk limit and trading exposure limit. The establishment of risk limits are also consider Bank risk appetite."

"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."

"Tujuan dari penelitian ini adalah mengukur exchange rate risk pada portofolio foreign exchange di Bank Sumsel Babel dengan Value at Risk dan perhitungan VaR ini dapat membuat pengukuran risiko dan pemantauan risiko menjadi lebih efisien. Pengukuran risiko menggunakan metode internal/VaR ini akan sesuai dengan tingkat risiko yang akan ditanggung akibat nilai tukar yang dimiliki bank. Data yang digunakan pada penelitian studi kasus ini adalah data historis harian kurs selama 2 dua tahun, yaitu tanggal 04 Januari 2016 sampai dengan tanggal 30 Desember 2017 dengan total jumlah pengamatan sebanyak 488 pengamatan. Nilai tukar yang digunakan adalah kurs tengah selama hari kerja trading days yang dipublikasikan oleh Bank Indonesia. Mata uang asing yang digunakan sesuai dengan portofolio mata uang asing di Bank Sumsel Babel dan Metode perhitungan VaR yang digunakan adalah dengan menggunakan model GARCH.

---

The purpose of this research is to measure exchange rate risk on foreign exchange portfolio at Bank Sumsel Babel with Value at Risk and calculation of VaR can make risk measurement and risk monitoring more efficient. Measurement of risk using internal VaR method will be in accordance with the level of risk that will be borne by the exchange rate owned by the bank. The data used in this case study is daily historical data for 2 two years, ie, January 04, 2016 until December 30, 2017, with a total of 488 observations. The exchange rate used is the middle rate during the business day trading days published by Bank Indonesia. The foreign currency used in accordance with foreign currency portfolio in Bank Sumsel Babel and VaR calculation method used is by using the model GARCH."

"Value at Risk (VaR) adalah salah satu metode dalam manajemen risiko yang digunakan untuk mengkuantifikasi risiko terburuk yang disebabkan oleh perubahan harga saham. Dua hal yang dilibatkan dalam menghitung VaR adalah estimasi volatilitas dan perhitungan kuantil dari proses return. Secara umum, estimasi volatilitas dari proses return dapat menggunakan dua metode, yaitu metode parametrik dan metode nonparametrik. Akan tetapi, dengan mempertimbangkan kelebihan dan kekurangan kedua metode tersebut diajukan sebuah metode baru yang disebut metode semiparametrik. Pada skripsi ini, akan dibahas mengenai estimasi volatilitas dari proses return dengan menggunakan estimator kernel, pseudo maximum likelihood estimator, Newton Rhapson, ternary search. Setelah, mendapatkan volatilitas dan kuantil dari proses return, VaR dapat dihitung dengan mengalikan volatilitas dengan kuantil yang bersesuaian. Metode perhitungan VaR yang dibahas pada skripsi ini diaplikasikan dalam perhitungan VaR dari Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG).

---

Value at Risk (VaR) is one of methods in risk management to quantify worst loss which is caused by changes in stock prices. Volatility estimation and quantile computing of return process are two things which is used to compute VaR. In general, there are two methods in volatility estimation, there are parametric and nonparametric method. Nevertheless, considering advantage and disadvantage of those methods, a new method which is called semiparametric method is proposed. This skripsi firstly will describe about volatility estimation of return process with using kernel estimator, pseudo maximum likelihood estimator, Newton Rhapson, ternary search. After getting volatility estimation dan quantile of return process. Value at risk can be computed by multiplying volatility with corresponding quantile of return process. This computing method of VaR is used in computing VaR of Jakarta Composite Index or Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG)."

"ABSTRAKPengelolaan dana yang dilakukan oleh lembaga keuangan baik bank maupun non-bank tidak lepas dari kemungkinan terjadinya kerugian karena berbagai risiko yang harus dihadapi. Apalagi pada era globalisasi sepetii sekarang ini dimana pasar keuangan dunia semakin terintegrasi, sehingga perubahan yang terjadi di satu pasar uang, misalnya di New York, akan berpengaruh pula secara cepat pada pasar uang yang lain misalnya di Indonesia. Dengan terjadinya efek berantai ini, maka lembaga keuangan yang ada di Indonesia dapat mengalami kerugian akibat fluktuasi mata uang yang terjadi.Dalam tugas akhir ini penulis meneliti bagaimana cara meminimumkan risiko kerugian akibat fluktuasi rupiah terhadap mata uang asing pada posisi terkahir (exposure) kredit yang diberikan dalam valuta asing di "Bank X". Berkaitan dengan hal ini maka masalah yang timbul adalah pe1iama, bagaimana Bank X menentukanjumlah maksimum risiko yang ditanggung dalam satu, lima dan sepuluh hari yang akan datang dengan tingkat keyakinan, misalnya 99%. Yang kedua, seberapa besar tingkat akurasi modeldalam mengestimasi maksimum potensi kerugian dibandingkan dengan rcalisasikerugiannya?Untuk menjawab pertanyaan tersebut, metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Value at Risk yang difokuskan dengan melihat item dari kredit yang diberikan dalam valuta asing pada sisi neraca "Bank X". Data historis atas mata uang asing yang ada di Bank X selama 762 hari digunakan dalam penelitian ini untuk melihat tingkat fluktuasinya dalam analisa perhitungan VaR. Seperti yang terlihat pada Tabel 1 dan 2 bahwa dengan menggunakan metode VaR Normal dan Backtesting dapat ditentukan besarnya maksimum potensi kerugian Bank X untuk tiap-tiap eksposure per mata uang per posisi tanggal 31 Desember tahun 2002 dalam waktu 1 hari, 5 hari dan I 0 hari mendatang dengan tingkat keyakinan sebesar 95% dan 99%.Untuk mengetahui tingkat akurasi dari perhitungan VaR Nom1al dan VaR Backtesting, maka penulis membandingkannya dengan basil perhitungan Realisasi Kerugian. Seperti yang terlihat pada Tabel 3, basil perbandingan tersebut memperlihatkan bahwa metode VaR Backtesting mempunyai nilai akurasi yang lebih tinggi yaitu 4,92% jika dibandingkan dengan metode VaR Normal yang hanya 3,26%.Dengan basil perhitungan ini, maka penulis berpendapat bahwa Bank X dapat mengimplementasikan penggunaan medel Backtesting dalam menghitung maksimum potensi kerugian yang timbul di masa mendatang."

"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."

"ABSTRACTMemberikan proteksi terhadap kemungkinan terjadinya kerugian merupakan hal yang sangat penting dalam setiap perusahaan asuransi. Perusahaan asuransi dapat mengestimasi semua risiko yang mungkin dihadapi dengan alat ukur risiko. Value-at-Risk merupakan salah satu alat ukur risiko dalam industri asuransi, yang didefinisikan sebagai kuantil dari distribusi total kerugian. Sebagai kuantil, dapat menjadi kurang representatif apabila terdapat banyak nilai kerugian yang melebihi dikarenakan informasi kerugian pada ekor kanan distribusi tidak tergambarkan dengan baik. Untuk itu, diperkenalkan Tail Value-at-Risk yang merata-ratakan besarnya kerugian yang lebih besar daripada. Penggunaan membantu perusahaan untuk memperoleh gambaran mengenai modal yang harus disiapkan untuk mengatasi risiko yang dapat terjadi. Estimasi risiko yang lebih baik juga dapat dilakukan dengan memanfaatkan teori kredibilitas, yang mengombinasikan risiko individu dan risiko kelompok pemegang polis dengan bobot tertentu. Bobot yang tepat diperoleh melalui peminimuman antara parameter yang memprediksi kerugian di masa depan dan penaksirnya. Secara umum, penelitian ini membahas mengenai model berdasarkan teori kredibilitas Bühlmann beserta penaksir dari parameter-parameter model tersebut. Risiko individu direpresentasikan dengan individu, sementara risiko kelompok direpresentasikan dengan rata-rata individu dalam suatu kelompok. Penerapan model ini dilakukan dengan menggunakan data klaim dari salah satu perusahaan asuransi di Indonesia.

---

ABSTRACTProviding protection against losses is important issue in every insurance company. Insurance company could estimate all risks which must be faced by risk measures. Value-at-Risk as one of risk measures that is used in insurance industry, is defined as quantile of aggregate losses distribution. As a quantile, could be less representative if there are losses which far exceed because losses in the right tail distribution cannot be well-explained. For this reason, which averages losses that are greater than was introduced. Using, insurance company could obtain approximation of capital needed due to certain losses which possibly happen. Better risk estimation could also be obtained by credibility theory, which combines both individual and group risk information with certain weights. The proper weights are obtained by minimizing the expected squared error between parameter used to predict future losses and its estimator. In general, Credible model based on credibility theory and the parameters estimator will be derived in this research. Individual risk is represented by certain policyholders meanwhile, group risk is represented by average of every policyholders. Numerical simulation based on one of the insurance companys claim data in Indonesia will also be demonstrated."