Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
ABSTRAK
Pada tahun 1994, Turki mengalami krisis keuangan yang sangat berpengaruh negatif terhadap sektor perbankan, sehingga banyak bank yang dinyatakan bangkrut. Kebangkrutan bank memiliki dampak yang besar pada sektor riil dan rumah tangga. Oleh karena itu, penting untuk memprediksi kebangkrutan bank. Tahun 2009, Boyacioglu, Kara dan Baykan telah memprediksi kebangkrutan bank di Turki pada periode 1994-2004 dengan menggunakan CAMELS sebagai variabel prediktor dan Artificial Neural Network, Support V ector Machine serta metode statistik peubah ganda sebagai metode klasifikasi. Namun, pada penelitian ini akan dibuat pembaruan dengan menggunakan random forest. Dari hasil yang didapat, random forest memiliki akurasi 100 performa training dan 94 performa testing dengan mengunakan 20 rasio. Salah satu kelebihan random forest adalah perhitungan variabel penting, apabila dibentuk model dengan menggunakan variabel prediktor terpilih didapat hasil 100 performa training dan 96 performa testing dengan menggunakan 6 rasio. Jika dibandingkan dengan model yang digunakan pada makalah Boyaciaglu, Kara dan Baykan 2009, meskipun pada performa testing random forest tidak memiliki akurasi yang lebih tinggi dari Learning Vector Quantization dengan performa testing 100, namun tingkat akurasinya tidak terlalu berbeda jauh dan random forest tidak memerlukan normalisasi. Pada penelitian ini didapat enam variabel yang paling penting, yaitu: CA2, E1, CA3, SMR1, SMR2 dan E2.

---

ABSTRACT
In 1994, there was a financial crisis in Turkey. Many banks were declared failed because of the negative impact from the crisis. The failure of individual banks has a huge impact on the real sector and households. Therefore, it is important to predict bank failure. The 2009, Boyacioglu, Kara, and Baykan had predicted bank failures in Turkey, during the period 1994 2004 using CAMELS as a predictor variable and Artificial Neural Network, Support Vector Machine, multivariate statistical methods as classifier method. However, in this research we will make novelty by using random forest. Based on our results, random forest has accuracy 100 training performance and 94 testing performance with used 20 ratios. One of advantage in random forest is variable importance measure, if we build model again with variable predictor selection, the result are accuracy 100 training performance and 96 testing performance with used 6 ratios. If we compare with Boyacioglu, et.al 2009, even random forest does not have accuracy more than Learning Vector Quantization with 100 testing performance, but its accuracy is not far away and doesn rsquo t need normalization. In this research we got CA2, E1, CA3, SMR1, SMR2 and E2 are six most important variables.

Abstrak :
Bank berperan penting dalam sistem perekonomian karena memberikan kontribusi yang signifikan melalui fasilitasi kegiatan usaha. Oleh karena itu, kegagalan dari bank bisa mengakibatkan kerusakan pada sistem keuangan tidak hanya pada suatu negara tetapi juga secara global. Meskipun begitu, kebangkrutan tidak terjadi secara tiba-tiba, tapi terdapat indikasi awal yang dapat diketahui dengan cara meneliti laporan keuangan dari sebuah bank secara cermat. Penelitian ini bertujuan untuk mencari model prediksi kebangkrutan bank terbaik untuk memberi peringatan dini kepada regulator agar efek negatif yang diakibatkan oleh kebangkrutan bank pada sistem perekonomian dapat dikurangi atau bahkan dihindari. Akan digunakan metode berupa supervised machine learninghasil modifikasi dari Support Vector Machinesdengan menambahkan fungsi fuzzy membershipyang biasa disebut Fuzzy Support Vector Machines FSVM . Akan digunakan dua jenis kernel, yaitu kernel RBF dan kernel polinomial sebagai pembanding dalam pembentukan model. Machine learningdipilih sebagai metode untuk prediksi kebangkrutan karena hasil yang didapatkan dapat jauh lebih cepat jika dibandingkan dengan menggunakan metode statistika tradisional. Pembentukan model dan penghitungan nilai akurasi prediksi akan dilakukan dengan menggunakan dataset berisikan 65 bank di Turki dari publikasi tahunan ldquo;Banks in Turkey rdquo; yang diterbitkan oleh Banks Association of Turkey BAT . Tiap data dari 65 bank yang dikumpulkan dari tahun 1997 mdash;2004 memiliki informasi berupa 20 rasio keuangan yang dikelompokkan ke dalam enam kelompok fitur berdasarkan sistem penilaian CAMELS. Selain itu, untuk meningkatkan nilai akurasi dari prediksi, akan digunakan seleksi fitur chi-squareuntuk menyaring fitur-fitur yang tidak relevan dari ke-20 fitur dalam dataset. ...... The bank plays a big role on economic system as they significantly contribute through the facilitation of business. Hence, the collapse of several banks can cause a huge damage to financial systems not only in a country but also globally. Nonetheless, bankruptcy doesn rsquo t happen suddenly, but there are early indications that can be seen by investigating the financial statement of a bank. In this research, we aim to find the best bankruptcy prediction model to give an early warning for regulators so that it can help them to prevent or lessen the negative effects on economic systems. This research will be performing supervised based machine learning that is a modification of SVM by adding fuzzy membership function called Fuzzy Support Vector Machines FSVM . The experiment will also be using kernel RBF and kernel polynomial to construct the model. We chose machine learning for bankruptcy prediction because it can give faster result rather than traditional statistical method. We will be measuring prediction accuracy using a dataset that consists of 65 Turkish banks from the annual publication ldquo Banks in Turkey rdquo issued by the Banks Association of Turkey BAT . Each of the 65 banks that we collected from 1997 mdash 2004 has information of a total of 20 financial ratios with six feature groups based on CAMELS rating system. Furthermore, to improve the accuracy prediction, we also perform chi square feature selection to filter any irrelevant features of total 20 features in our dataset.

Abstrak :
Terjadinya krisis global tahun 2008 dan rencana integrasi keuangan ASEAN pada tahun 2020 menjadikan perbankan sebagai salah satu industri penting yang mendapat perhatian dari para regulator. Hal ini menjadi semakin penting, mengingat adanya sifat natural sistemik yang dimiliki industri perbankan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis apakah kegagalan sebuah bank mampu berdampak atau berkontribusi pada risiko sistemik (industri) maupun risiko sistematik (pasar) di 5 negara ASEAN. Dengan data gabungan 5 negara, tidak terbukti risiko kebangkrutan bank berdampak pada risiko sistemik, namun dapat berdampak sistematik. Selain itu, ditunjukkan hasil yang bervariasi pada analisis tiap-tiap negara. Namun, faktor makroekonomi secara konsisten berkontribusi pada risiko sistemik maupun risiko sistematik di seluruh negara. ...... Due to the global financial crisis in 2008 and the “ASEAN financial integration” plan in 2020, regulators have began to show special attention to banking industry. This becomes increasingly important, given the natural systemic of banking industry. This research aimed to investigate the effect of bank default risk on systemic and systematic risk in 5 ASEAN countries. The results showed that for the combined data of 5 ASEAN countries, there was no evidence that bank default risk could affect systemic risk, though it tends to be systematic. Moreover, it was shown varying results on the analysis for each country. Though, macroeconomic factors consistently contributed on both systemic and systematic risks for each countries.

Abstrak :
Bank Perantara adalah salah satu mekanisme penanganan Bank yang mengalami kesulitan permodalan. Seperti di Amerika Serikat, Bank Perantara berfungsi untuk menjembatani tenggang waktu antara kegagalan suatu Bank dengan ketika otoritas resolusi berhasil melaksanakan pengambil-alihan Bank Gagal tersebut kepada pihak ketiga. Pada masa ini, Bank Perantara melanjutkan kegiatan usaha Bank Gagal guna menjaga rasa kepercayaan masyarakat. Bank Perantara bersifat sementara dan harus segera dibeli atau diambil-alih oleh pihak ketiga. Di Indonesia, mekanisme ini merupakan kewenangan baru Lembaga Penjamin Simpanan yang baru diatur pada Undang-undang Nomor 9 Tahun 2016 tentang Pencegahan dan Penanganan Krisis Sistem Keuangan. Untuk itu, skripsi ini membahas mengenai perbedaan pengaturan Bank Perantara di Indonesia dengan Undang-undang Perseroan Terbatas dan Peraturan Perbankan, serta perbandingan pengaturannya dengan Amerika Serikat. Bentuk penelitian skrispi ini bersifat yuridis normatif yang menghasilkan tipologi penelitian deskriptif. Hasil dari penelitian ini menemukan beberapa perbedaan pengaturan Bank Perantara dengan ketentuan Undang-undang Perseroan Terbatas dan Peraturan Perbankan dalam hal jumlah pemilik dan/atau pemegang saham, ketentuan modal awal yang mengesampingkan ketentuan modal Bank Umum, materi rencana bisnis Bank Perantara yang lebih spesifik, prosedur Uji Kemampuan dan Kepatutan Pihak Utama yang dipersingkat, dan ketentuan pengakhiran Bank Perantara yang lebih jelas. Pengaturan Bank Perantara di Amerika Serikat jauh lebih jelas dan tegas disertai dengan beragam kasus praktik, sedangkan di Indonesia masih sangat minim dan belum memiliki peraturan teknis dan peraturan pelaksana. Oleh karena itu, terdapat urgensi untuk melakukan penyesuaian pengaturan Bank Perantara dengan iklim hukum dan perekonomian di Indonesia.

---

Bridge Bank is one of mechamisms to resolve Banks'insolvency problem. Similar to that of the United States, Bridge bank is established to bridge the gap between the failure of a bank and the time when the resolution authority can implement a satisfactory acquisition by a third party. During this time, bridge bank maintains the continuation of failed bank's services to maintain public and customer's trust. It has limited time and must be purchased or assumed by the third party as soon as possible. In Indonesia, this mechanism is newly introduced by Law Number 9 Year 2016 on Prevention and Resolution of Financial Crisis System, whch expands Indoneisa Deposit Insurance Corporation authority to also become resolution authority. Therefore, this thesis analyzes the differences of regulation of Bridge Bank in Indonesia with Company Law and Banking Regulations and compares it with Bridge Bank Regulations in the United States. The research uses the normative juridical approach with a descriptive typology. This research discovers that Bridge Bank regulation in Indonesia has some different provisions with Company's Law and Banking Regulations in term of paid up capital that waives Commercial Banks provision, its owners shareholders, more specific Bridge Bank's business plan substance, simple and quick fit and proper test procedure, and clear conditions of Bridge Bank's termination. Brige Bank regulation in the United States is far clearer and assertive with many cases, while Indonesia has not had technical and implementative policies. In conclusion, there is an urgency to adjust Bridge Bank's regulation with Indonesian legal and economic condition.

Abstrak :
[This book shows that a special bank bankruptcy regime is desirable for the efficient restructuring and/or liquidation of distressed banks. It explores in detail both the principal features of corporate bankruptcy law and the specific characteristics of banks including the importance of public confidence, negative externalities of bank failures, fragmented regulatory framework, bank opaqueness, and the related asset-substitution problem and liquidity provision. , This book shows that a special bank bankruptcy regime is desirable for the efficient restructuring and/or liquidation of distressed banks. It explores in detail both the principal features of corporate bankruptcy law and the specific characteristics of banks including the importance of public confidence, negative externalities of bank failures, fragmented regulatory framework, bank opaqueness, and the related asset-substitution problem and liquidity provision. ]

Abstrak :
ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh realisasi anggaran corporate social responsibility yang dikeluarkan perusahaan perbankan terhadap ROE perusahaan pada periode 2010 s.d. 2015. Pengeluaran anggaran perusahaan untuk kegiatan CSR diduga akan berpengaruh negatif terhadap ROE perusahaan. Hasil penelitian menunjukkan hal yang berbeda. Realisasi anggaran CSR yang dilakukan bank komersial Indonesia ternyata tidak berpengaruh secara signifikan terhadap ROE.

---

ABSTRACT
This paper aim to analyze the influence of corporate social responsibility budget realization of banking company towards its ROE on period of 2010 until 2015. Companies rsquo budget expanditure on CSR activity is estimated to negatively influence its ROE. The result of the analysis however shows the opposite. CSR budget realization of Indonesia rsquo s commercial banks does not significantly influence its ROE.