Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Tesis ini membahas mengenai langkah-langkah apa yang perlu dilakukan bank selaku kreditur dalam menganalisis peningkatan risiko yang timbul dari kebijakan akuisisi yang dilakukan debitur dengan sumber pembiayaan dari PUT. Digunakan studi kasus Bank X sebagai kreditur dan PT Leyand International Tbk (PT Leyand) sebagai debitur yang akan mengakuisisi PT Asta Keramasan Energi (PT AKE) dan Sumatera Energy Capital Pte. Ltd (SEC). Penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat bagi sektor perbankan secara umum, yaitu memahami risiko-risiko yang timbul dari langkah akusisi yang akan dilakukan debitur, memahami kelebihan dan risiko pelaksanaan PUT yang akan dilakukan debitur, mampu melakukan analisis terhadap kelayakan kredit yang diberikan kepada debitur yang akan melakukan akusisi dengan sumber dana dari PUT serta memberikan keputusan kredit yang tepat terkait rencana akuisisi yang dilakukan debitur dengan sumber pembiayaan dari PUT. Metode penelitian yang digunakan adalah pengumpulan data industri kemasan plastik dan industri pembangkit listrik serta data laporan keuangan historis PT Leyand, PT AKE dan SEC. Atas dasar data-data tersebut dilakukan proyeksi atas kondisi keuangan konsolidasi PT Leyand setelah mengakuisisi PT AKE dan SEC. Proyeksi keuangan dibuat dalam tiga skenario, yaitu best case, most likely dan worst case.Analisis kelayakan kredit PT Leyand dilakukan secara kualitatif dan kuantitatif. Hasil analisis atas proyeksi keuangan konsolidasi PT Leyand menunjukkan bahwa kinerja operasional perusahaan pada tahun 2008 kurang baik dimana perusahaan membukukan rugi bersih dan tidak mampu membayar bunga bank. Namun pada tahun 2009 perusahaan mampu membayar bunga bank walau pada skenario most likely dan worst case masih membukukan rugi bersih. Sementara kondisi keuangan diperkirakan baik karena akuisisi dibiayai oleh setoran modal hasil PUT. Dengan mempertimbangkan hasil proyeksi serta karakter manajemen dan pemegang saham yang baik maka Bank X merekomendasikan agar fasilitas kredit modal kerja PT Leyand dapat diteruskan sampai dengan jatuh tempo dengan adanya tambahan syarat. Berdasarkan hasil analisis dapat diambil kesimpulan bahwa langkah-langkah yang perlu dilakukan bank selaku kreditur terkait dengan rencana debitur untuk melakukan akuisisi dengan sumber pembiayaan PUT adalah melakukan analisis industri, analisis laporan keuangan historis dan membuat proyeksi laporan keuangan konsolidasi debitur serta perusahaan yang diakuisisi, melakukan perbandingan proyeksi bila tidak dilakukan akuisisi serta memberikan rekomendasi keputusan kredit.

---

This thesis discussed about steps that should be done by bank as creditor in analyzing the increase of risk from acquisition plan taken by debtor with financing resource from right issue of stocks. Using case study of Bank X as creditor and PT Leyand International Tbk (PT Leyand) as debtor that will acquire PT Asta Keramasan Energi (PT AKE) and Sumatera Energy Capital Pte. Ltd (SEC). Hopefully this research could give many benefits for banking industry for general in understanding risks risen from acquisition plan of debtor, understanding strengths and risks of right issue done by debtor, ability in analyzing the feasibility of the credit given to debtor who have acquisition plan with financing resource from right issue of stocks and having right credit decision relating with that. Research methodology being used was data collection of plastic packaging industry and electrical generating industry and also historical financial reports of PT Leyand, PT AKE and SEC. Based on the data, we built the projection of consolidation financial report of PT Leyand after they acquiring PT AKE and SEC. The projection was built in three scenarios, best case, most likely and worst case. The feasibility credit analysis of PT Leyand was done qualitatively and quantitatively. The analysis of projected consolidation report of PT Leyand after acquisition showed that the operating performance in 2008 would be bad where the company would book net loss and could not pay interest expense. But in 2009, the company could pay interest expense although in most likely and worst case scenario they still book net loss. Meanwhile, the financial condition was predicted in good performance because the acquisition would be financed by equity from right issue of stocks. Considering the projection results and the good character of management and shareholder, Bank X recommended that the working capital facility of PT Leyand could be continued until the due date with additional covenants. From the analysis, we summarize that the steps should be taken by bank as creditor relating with debtor's acquisition plan with financing resource from right issue of stocks are analyzing the industry, analyzing the historical financial report and building the projection of consolidated financial report, comparing the projection of non acquisition condition with after acquisition condition and giving recommendation of credit decision."

"Kredit mikro adalah kredit yang terbukti reliable dalam kondisi perekonomian apapun. Namun demikian, pemberian kredit tersebut tidak luput dari risiko kredit. Bank yang mengelola portofolio kredit mikro membutuhkan sistem manajemen risiko dan penggunaan model yang tepat untuk mengukur risiko kredit dari portofolio tersebut. Karena dengan begitu, bank, dapat secara terukur menyediakan kebutuhan modal minimum yang diperlukan untuk mencover risiko kredit yang dihadapinya. Dan berdasarkan karakteristiknya, risiko kredit mikro sangat cocok diukur dengan menggunakan metode Credit Risk+, dimana metode tersebut sangat cocok dengan karakteristik portofolio kredit yang besar dengan skala kredit yang kecil.

---

Micro credit was a credit that proven reliable at any economic conditions. However, this credit will not miss the credit risk. Banks that manage micro credit portfolio needs risk management system and utilize the appropriate model to measure the credit risk. Because then, the bank can provide the minimum capital requirements needed to cover credit risk it faces. And based on the characteristics, micro credit risk was suitable to be measured by Credit Risk+ method, where the method was suitable with the characteristics of a large credit portfolio with smallscale credit."

"Menggunakan data dari 89 Bank Umum Konvensional di Indonesia dari periode 2006 hingga 2012, penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh pertumbuhan kredit abnormal terhadap risiko kredit, profitabilitas dan solvabilitas bank. Hasil penelitian dengan menggunakan teknik estimasi Fixed Effect Model menunjukan bahwa pertumbuhan kredit abnormal memiliki pengaruh negatif signifikan terhadap risiko kredit, sedangkan pertumbuhan kredit abnormal memiliki pengaruh positif signifikan terhadap profitabilitas dan solvabilitas Bank Umum Konvensional di Indonesia.

---

Using data from 89 Conventional Banks in Indonesia from period 2006 to 2012, this reasearch examines how abnormal loan growth affects credit risk, bank profitability and bank solvability. Estimation results from Fixed Effect Model show that abnormal loan growth has a negative significant impact on credit risk, while abnormal loan growth has a positive significant impact on profitability and solvability of Conventional Banks in Indonesia."

"Perbankan merupakan industri yang paling banyak diatur oleh regulator sehubungan dengan dampak dari buruknya kinerja dari perbankan dapat menyebabkan systemic risk. Hal ini disebabkan oleh tingginya leverage yang dimiliki oleh industri perbankan sesuai dengan fungsi bank sebagai Iembaga intermediasi perekonomian yaitu memobilisasi dana dari masyarakat dan menyalurkan kembali dalam bentuk kredit untuk mendorong sektor usaha. Dengan semakin berkembangnya industri perbankan, maka akhirnya Bank for International Settlement (BIS) mulai melakukan regulasi, terutama menyangkut permodalan perbankan berkaitan dengan risiko yang dihadapi. Salah satu risiko yang paling sering dihadapi bank adalah risiko kredit. Dalam Basel Accord II yang akan segera diterapkan, bank diperbolehkan mempergunakan Internal Rating Base model untuk menghitung kebutuhan modal untuk mengcover risiko kredit.Karya tulis ini berusaha memberikan gambaran mengenai sistem Internal Rating Base model yang dikembangkan oleh sebuah bank nasional dan membandingkan basil pemeringkatan yang diperoleh dari Internal Credit Risk Rating (sebutan untuk Internal Rating Base model di bank tersebut) dengan basil pemeringkatan dari lembaga pemeringkat Pefindo.Analisa perbandingan tersebut meliputi perbandingan hasil pemeringkatan dari kedua sistem pemeringkatan terhadap perusahaan sama, konsistensi rata-rata rasio keuangan utama untuk beberapa kelompok hasil pemeringkatan internal bank tersebut, konsistensi rata-rata rasio keuangan utama untuk beberapa kelompok basil pemeringkatan Pefindo, dan perbandingan rata-rata rasio keuangan utama dari basil pemeringkatan bank dengan Pefindo untuk kelompok hasil pemeringkatan yang sama. Data yang dipergunakan untuk perbandingan ini meliputi data Hasil pemeringkatan bank nasional tersebut dan basil pemeringkatan Pefindo per 28 Februari 2005 dan laporan keuangan tahun 2003 dari perusahaan-perusahaan yang diperingkat.

---

Banking is an industry which is highly regulated since poor performance in the backing sector may lead to a systemic risk in the economy. This is due to the industry's high leverage as a result of its role as a financial intermediary, which mobilizes funds from the people and extends them in forms of loans to support businesses.

In order to support the growth in the banking industry, the Bank for International Settlement (BIS) has started issuing regulation, particularly related to the bank's capital in association with the risk incurred. One of the risks mainly encountered by the industry is the credit risk. In Basel Accord II which will soon be implemented, bank is allowed to use the Internal Rating Base model to calculate the capital necessary to cover the credit risk.

This paper tried to provide understanding about the Internal Rating Based model developed by a national bank (called the Internal Credit Risk Rating) and compare the result from that model with the rating derived from the rating institution, Pefindo. The comparative analysis include the comparison between the rating derived from both models toward the same company, the consistency of the average of main financial ratios of several groups derived from the internal bank rating, the consistency of the average of main financial ratios of several groups derived from Pefindo rating and the comparison of the average of main financial ratios derived from both models for groups with the same rating. The data utilised for this comparison purposes include data from the aforementioned national bank's rating and Pefindo rating as of 28 February 2005 and 2003 financial statement of the companies that are rated."

"Salah satu internal model yang digunakan dalam pengukuran risiko kredit adalah CreditRisk+, yang dikembangkan oleh Credit Suisse First Boston. Dalam penelitian ini metode CreditRisk dipilih untuk mengukur risiko kredit atas portofolio pembiayaan yang disalurkan oleh Permodalan Nasional Madani (PNM) kepada Bank Perkreditan Rakyat (BPRJS). Metode CreditRisk+ yang dipakai adalah pendekatan dengan distribusi Gamma, yang merupakan distribusi dua parameter yang menggambarkan mean (ditunjukkan oleh default rates) dan standard deviation (ditunjukkan oleh default rate volatilities). Metode ini dipilih berdasarkan asumsi bahwa default rate bersifat variable, tidak konstan sepanjang waktu, sehingga default rates volatilities tersebut diperhitungkan ke dalam model. Output dari pengaktivasian program model CreditRisk+ memperlihatkan kecenderungan risiko kredit yang semakin meningkat atas portofolio pembiayaan kepada BPR/S, yaitu sebesar Rp 12.428.363.221 pada Januari 2005 hingga mencapai Rp 35.426.390.490 pada Desember 2005 atau hampir tiga kali lipatnya. Dengan mengetahui credit Value at Risk (VaR) yang semakin meningkat, diharapkan pengelolaan atas portofolio pembiayaan kepada BPR/S tersebut harus lebih baik dan efektif, terutama dalam mengantisipasi bertambahnya pembiayaan yang bermasalah. Namun demikian PNM dinilai masih dapat menanggung risiko kredit tersebut, terlihat dari kecukupan modal yang dibutuhkan (economic capital) atas portofolio pembiayaan kepada BPR/S sepanjang tahun 2005 tersebut berkisar antara 2% - 8% dari jumlah modal PNM. Model CreditRisk+ dapat diterima sebagai model yang akurat untuk pengukuran risiko pembiayaan kepada BPRJS. Hal ini dihuktikan dari basil pengujian Likelihood Ratio (LR) pada tingkat kepercayaan 95%, di mana nilai LR masih di bawah ambang batas nilai kritikal yang dapat ditolerir.

---

One of internal model used for measuring credit risk is CreditRisk+, developed by Credit Suisse First Boston. In this research, CreditRisk+ method was selected to measure credit risk on PNM's lending portfolio to rural banks. The CreditRisk+ method being used is the one with Gamma distribution, a two parameters distribution that shows mean (shown by default rates) and standard deviation (shown by default rates volatilities). This method is selected based upon assumption that default rate is variable, not constant through the period so default rates volatilities is incorporated into the model. Output from CreditRisk+ model program activation showed increased credit risk on lending to rural banks, a mere of Rp 12, 428, 363, 221 in January 2005 up to Rp 35, 426, 390, 490 in December 2005, representing an almost three-fold increase. By finding increased credit Value at Risk (VaR), it is hoped that rural bank lending portfolio be managed better and more effective in the future, especially in anticipating the growing non performing portfolio. Nevertheless, PNM still covers credit risk that is shown by required capital adequacy (economic capital) on rural banks lending portfolio in 2005, which range between 2 to 8 percent of total PNM capital. CreditRisk+ model can be viewed as accurate model for rural banks lending risk measurement. This is back-testing by Likelihood Ratio (LR) test at the 5 percent level of significance, which the LR figure is still below the critical value."

"Tesis ini bertujuan untuk meneliti pengaruh risiko kredit yang ditunjukkan oleh pinjaman berisiko, yaitu pinjaman diberikan oleh pihak bank yang tidak dapat dibayarkan kembali oleh pihak peminjam, terhadap profitabilitas dan likuiditas bank yang ditunjukkan oleh nilai-nilai rasio kinerja pada bank, yaitu Net Interest Margin, Return on Assets, Return on Equity, dan Cash Flow to Total Assets. Risiko kredit menjadi salah satu masalah utama yang terjadi yang pada krisis keuangan, sehingga perlu diteliti lebih lanjut pengaruh risiko kredit terhadap kinerja perbankan dalam menghadapi krisis keuangan di masa mendatang. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data pada laporan keuangan dari perusahaan perbankan konvensional yang terdapat di Indonesia pada tahun 2010 hingga 2014. Pada penelitian ini digunakan metode analisis regresi data panel model Fixed Effect. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat pengaruh negatif dari pinjaman berisiko yang diberikan oleh perusahaan perbankan terhadap profitabilitas dan likuiditas perusahaan tersebut.

---

This study aims to investigate the effect of credit risk indicated by risky loans, the loans granted by the bank which cannot be repaid by the borrower, on the profitability and liquidity of banks indicated by the performance ratio on banks, which are Net Interest Margin, Return on Assets, Return on Equity, and Cash Flow to Total Assets. Credit risk becomes one of the main problems that occurred were in a financial crisis, so it needs to be further investigated the effect of credit risk on bank performance to face the financial crisis in the future. The data used in this study is data on the financial statements of the conventional banking firm located in Indonesia in 2010 to 2014. In this study used regression analysis of panel data models Fixed Effect. Results of this study indicate that there are negative effects of risky loans granted by the banking company to profitability and liquidity."

"Tesis ini menganalisis pengaruh risiko kredit dan risiko likuiditas terhadap risiko sistemik pada perbankan di ASEAN-4. Penelitian ini menggunakan dua ukuran risiko sistemik, yakni dCoVaR (Girardi dan Ergun, 2013) dan MES (Acharya, 2010) agar dapat melihat perbedaan pengaruh risiko kredit dan risiko likuiditas terhadap risiko sistemik dengan dua ukuran yang berbeda. Hasilnya, diketahui bahwa risiko kredit dan risiko likuiditas memengaruhi risiko sistemik pada saat distres pasar, akan tetapi risiko kredit dan risiko likuiditas tidak memengaruhi risiko sistemik individual bank. Adapun persamaan temuan pada kedua regresi tersebut adalah bahwa risiko sistemik dipengaruhi oleh kondisi krisis. Temuan ini menarik mengingat pada saat dilakukan analisis untuk setiap negara, hanya risiko sistemik di Filipina dan Thailand saja yang dipengaruhi oleh krisis, sedangkan Indonesia dan Malaysia tidak. Akan tetapi, jika analisis dilakukan serempak ternyata krisis memberi dampak positif signifikan terhadap risiko sistemik individual bank. Kemudian, pada analisis terhadap risiko sistemik saat pasar dalam kondisi distres, risiko kredit dan risiko likuiditas hanya memengaruhi risiko sistemik di Filipina saja. Akan tetapi, jika analisis dilakukan secara serempak, maka risiko kredit dan risiko likuiditas memengaruhi risiko sistemik secara positif signifikan di ASEAN-4.

---

This study examines the effect of credit risk dan liquidity risk on the potential increases in systemic risk of the banking sector in ASEAN-4. Two systemic risk measures, namely dCoVaR (Girardi and Ergun, 2013) and MES (Acharya, 2010) are used in order to evaluate the effect of credit risk and liquidity risk on systemic risk of individual bank and systemic risk when the market is in distress. Result from the regressions show that credit risk and liquidity risk affect systemic risk at the market distress, meanwhile, credit risk and liquidity risk do not affect systemic risk individual bank. That crisis affects systemic risk is found by the two regressions in ASEAN-4.

The result is interesting because when the regression analysis between credit risk and liquidity risk against systemic risk for each country is conducted, only banks in the Philippines and Thailand show the influence of credit risk on systemic risk, but not in Indonesia and Malaysia. However, when the analysis is conducted for all the countries, there is a positive and significant effect of crisis on systemic risk in ASEAN-4. The second analysis is conducted to examine the effect of credit risk and liquidity risk against on systemic risk when the market is in distress. The results show that credit risk and liquidity risk are significantly effects systemic risk at the market distress. However, we do not find this effect in the regression for each country, except in the Philippines."

"Fungsi utama dari perbankan di Indonesia adalah menyalurkan dana kepada masyarakat berupa kredit. Dalam menjalakan fungsi tersebut perbankan haruslah mengambil risiko untuk mempertahankan keuntungan mereka dan untuk memenuhi peran mereka dalam perekonomian. Salah satu yang perlu dilakukan oleh bank adalah untuk mengatur manajemen risiko tersebut agar dapat mengover risiko kredit tersebut. Kredit Small Medium Enterprise merupakan salah satu segmen kredit yang merupakan pasar potensial tinggi untuk industri jasa keuangan, terutama bank untuk menyediakan akses ke pembiayaan. Hingga saat ini, metode yang sering digunakan untuk mengukur risiko kredit adalah dengan menggunakan metode yang mengacu pada ketentuan Bassel II. Penelitian ini menggunakan metode CreditRisk+ untuk mengukur risiko kredit Small Medium Enterprise di PT. Bank Mandiri (Persero) Tbk selama periode Januari 2016 sampai Desember 2018. Metode ini menghasilkan nilai expected loss, unexpected loss, dan economic capital. Dalam penelitian ini digunakan backtesting dan validasi menggunakan Loglikehood Ratio (LR) tes dan mendapatkan hasil metode CreditRisk+ cukup valid untuk mengukur risiko kredit.

---

The main function of banks in Indonesia is to channel funds to the public in the form of credit. In carrying out these functions banks must take risks to maintain their profits and to fulfill their role in the economy. The important thing to do by banks is to manage risk management to cover credit risk. Small Medium Enterprise loans are one of the credit segments which is a high potential market for the financial services industry, especially banks to provide access to financing. Nowadays, the method often used to measure credit risk is to use a method that refers to the provisions of Bassel II. This study uses the CreditRisk + method to measure the risk of Small Medium Enterprise credit at PT. Bank Mandiri (Persero) Tbk during the period of January 2016 to December 2018. This method produces expected loss, unexpected loss, and economic capital. In this study used backtesting and validation using the Loglikehood Ratio (LR) test and getting the results of the CreditRisk + method is valid for measuring credit risk."

"Metode Credit Risk+ telah banyak digunakan untuk mengukur risiko kredit portofolio dengan karakteristik small balances dengan high volumes, seperti pada portofolio kartu kredit, dimana probability of default (PD) masing-masing account tidak saling mempengaruhi satu sama lainnya. Seperti yang telah disadari sebelumnya bahwa metode Credit Risk+ ini memiliki beberapa kelemahan yaitu salah satunya adalah mengabaikan pengaruh faktor eksternal seperti risiko pasar dan suku bunga.Dalam penelitian ini penulis mencoba menarik hubungan antara beberapa faktor makro ekonomi terhadap probability of default eksposur kartu kredit setiap band. Nilai Expected Loss, Value at Risk (Unexpected Loss), dan Economic Capital dihitung dengan menggunakan unexpected number of default yang berasal dari hasil regresi linier PD terhadap variabel makro ekonomi.

---

Credit Risk+ method has been applied to measure credit risk of portfolios with small balances and high volumes such as credit cards porfolio, in which the probability of default (PD) of each account is mutually exclusive. As known before, there are some limitations of this method, like disregarding the influence of external factors such as market risk and interest rate risk.In this research, the author is trying to find any correlations between macroeconomics variables and probability of default of credit cards exposures in each band. The values of Expected Loss, Value at Risk and Economic Capital will be measured by using unexpected numbers of default which are originated from single linear regression of PD to macroeconomics variables."