Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis peringkat risiko sistemik dari enam metodologi pengukuran risiko sistemik yang dikenal serta mengembangkan peringkat risiko sistemik komposit menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA), mengacu pada Nucera et al. (2016). Systemically Important Financial Institutions (SIFIs) didefinisikan sebagai 10 perusahaan yang memiliki risiko sistemik tertinggi dalam setiap pemeringkatan dari total sampel 60 lembaga keuangan yang go public selama periode 2008-2016. Dari hasil studi, peringkat komposit yang kami kembangkan lebih konsisten dalam menjelaskan komposisi SIFIs dari kebanyakan pemeringkatan risiko sistemik individu lainnya. Dari hasil PCA, ditemukan bahwa peringkat komposit yang kami hasilkan terutama dijelaskan oleh metode pemeringkatan berbasis data pasar. Lebih lanjut, kami menemukan perbedaan yang substantial antara pemeringkatan berbasis data pasar dan pemeringkatan berbasis data fundamental dalam menjelaskan peringkat risiko komposit. Oleh karena itu, dapat diduga bahwa peringkat risiko sistemik komposit, yang menggabungkan aspek pasar dan fundamental, akan memberikan informasi yang lebih lengkap bagi pengambil kebijakan dalam membuat keputusan di masa depan. ...... The aim of this study is to incorporate systemic risk ranking from six generally accepted metrics and develop a single composite ranking using Principle Component Analysis, based on Nucera et al. (2016). We analyze the Systemically Important Financial Institutions (SIFIs) to gather information difference between systemic risk metrics. We identify SIFIs as the top 10 companies in each systemic risk metrics ranking, using a sample of 60 listed financial institutions in Indonesia over the period 2008-2016. We find that our single composite ranking is more consistent in term of SIFIs composition than most individual risk rankings. Furthermore, according to factor loadings of the first component, our single composite ranking is mainly based on market-based instead of fundamental. Based on second factor loading, we find that market-based metrics and fundamental-based metrics deviated substantially in constructing our composite ranking. Therefore, we suspect that our single composite ranking, that combines both market and fundamental aspect, will provide better insight for the regulator to make a decision.

Abstrak :
Penelitian ini bertujuan untuk analisis faktor-faktor determinan suku bunga kredit investasi dan suku bunga kredit modal kerja pada kelompok bank umum konvensional dari sisi penawaran kredit, pada tahun 2006-2012. Studi ini menggunakan pendekatan metode regresi data panel. Secara umum, dari hasil pengujian empiris diketahui bahwa suku bunga acuan (BI rate) memiliki hubungan negatif terhadap suku bunga kredit bank. Biaya dana yang dihimpun (COLF) memiliki pengaruh positif terhadap suku bunga kredit bank. Marjin keuntungan bank dan pangsa pasar kredit memiliki hubungan positif terhadap suku bunga kredit, sedangkan risiko kredit dan penawaran kredit memiliki pengaruh negatif terhadap suku bunga kredit bank. Adapun dari hasil temuan empiris diketahui bahwa terdapat kesamaan arah hubungan dari variabel independen, pada kedua jenis suku bunga kredit tersebut.

---

This research aim to analyze determinant factors of investment lending rate and working capital loan rate based on supply side, for conventional bank group during 2006-2012. Applying panel regression method, this study found that the effect of policy rates on bank loan rates is negative. Cost of Loanable Fund (COLF) has a positive impact on bank loan rates. Expected return of bank and loan market share have a positive impact on bank loan rates, while credit risk and supply of loan has a negative impact on bank loan rates. Empirical finding notes that there are similarities sign of the independent variables between those two dependent variables.