Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Penelitian ini bertujuan untuk meiakukan antisipasi perilaku migrasi kualitas kredit (credit quality migration) dan probabilitas default dan kebangkrutan (bankruptcy) dalam matriks transisi markov chains. Antisipasi ini disebut sistem peringatan dini untuk periode waktu ke depan, yaitu t, t3, t4, t5, sampai dengan jangka panjang, Untuk mencapai tujuan tersebut, pertama-tama, dilakukan evaluasi atas peringkat kredit eksternal (external credit ratings) atau the basic standarized model yang dikeluarkan oleh dua agen pemeringkat, yaitu Pefindo (berafiliasi strategis dengan Standard & Poor's) dan Kasnic (bagian dari jaringan Fitch). Kedua, mengingat masih sedikitnya populasi peringkat kredit eksternal yang diperingkat secara kontinu, disusuniah peringkat kredit internal (internal ratings-based) yang mengacu ke definisi Pefindo. Ketiga, dengan memperhacikan kondisi ekonomi dan perusahaan di Indonesia di tahun 2000 dan 2001. ditambahkan satu peringkat untuk perusahaan-perusahaan yang tengalarni kebangkrutan (bubar, pailit, dimerger, diiikuidasi, perseroan kosong) atau disebut absorbing state. Akhirnya, untuk mencapai matriks transisi markov chains yang regular dan ergoclic, peringkat AA dan AAA digabung menjadi AA* dan absorbing state dikeluarkan dari sistem. Jadi, komposisi jumiah peringkat kredit perusahaan pada keadaan tetap AA*, A, BBB, BB, 13, CCC, SD, dan D berikut ini: [3 i 64 141 34 10 13 34 9 ] Sementara itu, probabilitas pada keadaan sekarang (current state) atau tt berikut ini: [16 47 125 34 15 33 22 44 ]

Abstrak :
Tujuan penelitian ini adalah untuk menentukan matriks perubahan probabilitas transisi rating kredit dengan mempertimbangkan perubahan faktor makro, yaitu: tingkat inflasi, nilai tukar rupiah terhadap USD, dan tingkat suku bunga SBI yang secara signifikan mempengaruhinya, serta menentukan keakuratan metode Macro Simulation Approach dengan backtesting dan Kupiec Test. Unit analisis dalam penelitian ini adalah seluruh debitur kredit korporasi PT Bank BHS selama kurun waktu Oktober 2005 ? Agustus 2008. Setelah dilakukan penelitian, disimpulkan bahwa perubahan probabilitas transisi rating kredit dengan mempertimbangkan perubahan faktor makro dapat ditentukan melalui matriks conditional. Matriks transisi conditional menunjukkan probabilitas terjadinya transisi kredit dari rating awal menjadi rating akhir sebagai akibat pengaruh faktor makro. Pendekatan Macro Simulation Approach menunjukkan bahwa tidak semua perubahan probabilitas transisi rating kredit dipengaruhi oleh faktor makro. Faktor makro yang mempengaruhi secara signifikan antara lain yaitu: 1. Tingkat inflasi mempengaruhi perubahan probabilitas transisi rating A+ menjadi BB+ dan kestabilan rating AA, AA-, BBB+, serta BB-. 2. Nilai tukar rupiah terhadap USD mempengaruhi perubahan probabilitas transisi rating A menjadi AA+, rating BBB menjadi BBB-, dan kestabilan rating BBB+. 3. Tingkat suku bunga SBI mempengaruhi perubahan probabilitas transisi rating A+ menjadi BB+ dan kestabilan rating AA-, BBB+, serta BB-. Berdasarkan hasil backtesting dengan tingkat keyakinan 95% dapat disimpulkan bahwa Macro Simulation Approach sebagai metode dalam mengestimasi faktorfaktor makro yang mempengaruhi perubahan probabilitas transisi rating kredit PT. Bank BHS cukup akurat. Sedangkan berdasarkan perhitungan Kupiec Test, diperoleh nilai Likelihood Ratio sebesar 3.7353 dan nilai Chi-square sebesar 3.8415. Angka Likelihood Ratio yang lebih kecil dibandingkan Chi-square menunjukkan bahwa model persamaan regresi dimana probabilitas transisi rating sebagai variabel dependen dan faktor makro sebagai variabel independen cukup akurat. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa metode Macro Simulation Approach cukup akurat untuk memprediksi perubahan probabilitas transisi rating kredit PT. Bank BHS.

---

The purpose of the research is to define the changes matrix of credit ratings transition probability by taking into accounts the following macro factor changes: inflation rates, IDR/USD exchange rates, and the SBI rates, each of which play significant role, and to measure the accuracy of the Macro Simulation Approach through means of Backtesting and Kupiec Test. The analytical units used in the research are the entire corporate credit debtors of PT Bank BHS during Oktober 2005 - Agustus 2008. Having conducted the research, it is concluded that the changes in credit ratings transition probability in consideration with macro factor changes can be measured by conditional matrix. The conditional transitional matrix demonstrated that the probability of transition from early rating into final rating is affected by changes in macro factor. Whereas the Macro Simulation Approach showed us that not all the changes in credit ratings transition probability are affected by macro factors. While, the macro factors affecting significantly are: 1. Inflation rates influenced the changes in probability of transition from A+ ratings to BB+ ratings and the stability of AA, AA-, BBB-, and BB- ratings. 2. IDR/USD exchange rates influenced the changes in probability of transition from A ratings to AA+ ratings, BBB ratings to BBB-, and the stability of BBB+ ratings. 3. SBI rates influenced the changes in probability of transition from A+ ratings to BB+ ratings and the stability of AA-, BBB+, and BB- ratings. Based on the results of the backtesting with 95% confidence level, it is concluded that the Macro Simulation Approach as the method used to estimate the macro factors affecting the changes in probability of PT BHS? credit ratings transition is considerably accurate. Meanwhile, through Kupiec Test, a Likelihood Ratio of 3.7353 and a Chi-square of 3.8415 is achieved. Smaller Likelihood Ratio as compared to Chi-square implies a regression equation model of which the ratings transition probability as dependent variable and macro factors as independent variables are considerably accurate. As such, it is concluded the Macro Simulation Approach is considerably accurate to predict the changes in PT BHS? credit ratings transition probability.

Abstrak :
Penelitian ini merupakan analisis penilaian risiko kredit (credit rating) ditinjau dari model penilaian risiko kredit berbasis data akuntansi dan data pasar, terhadap korporasi non-keuangan di Indonesia pada periode 2013-2022. Sampel yang digunakan adalah nilai peringkat kredit dari 20 perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dan masuk dalam indeks IDX 80, serta memiliki peringkat kredit dari PEFINDO selama sepuluh tahun pada periode 2013-2022. Data yang dianalisis merupakan data panel dan metode yang digunakan adalah regresi linear berganda. Hasil penelitian ditemukan bahwa dari model berbasis data akuntansi; indikator likuiditas, struktur modal, dan kemampuan membayar bunga; dan dari model berbasis data pasar; indikator volatilitas ekuitas dan market multiples berpengaruh secara signifikan terhadap peringkat kredit. Hasil penelitian juga menyimpulkan bahwa model penilaian yang menggabungkan model berbasis data akuntansi dan data pasar, menjelaskan peringkat kredit secara lebih komprehensif dan menyeluruh. ......This research entails an examination of credit risk assessment (credit rating) with respect to credit risk assessment models utilizing accounting data and market data for non-financial corporations in Indonesia between the years 2013 and 2022. The sample comprises credit rating values of 20 companies listed on the Indonesia Stock Exchange and included in the IDX 80 index, possessing credit ratings from PEFINDO over a ten-year period from 2013 to 2022. Panel data analysis is conducted, employing the multiple linear regression method. The findings of this study reveal that the accounting data-based model demonstrates the significance of liquidity, capital structure, and interest payment ability indicators, while the market data-driven model highlights the influence of equity volatility and market multiples indicators in respect on credit ratings. Moreover, the study concludes that the combined model incorporating accounting data-based and market data-driven models provides a more comprehensive and holistic explanation of credit ratings.

Abstrak :
ABSTRAK Penelitian ini bertujuan untuk menentukan faktor makro ekonomi yang mempengaruhi transisi rating menggunakan Macro Simulation Approach, menentukan perbedaan pengaruh faktor makro ekonomi antara rating investment grade dan non-investment grade, serta menentukan keakuratan dan konsistensi dari model tersebut. Data yang digunakan adalah rating PEFINDO periode 1995-2012 sedangkan faktor makro ekonomi yang digunakan adalah tingkat pertumbuhan PDB (GDP growth), IHSG, tingkat inflasi, tingkat suku bunga pinjaman, SBI dan nilai tukar USD-IDR. Berdasarkan hasil penelitian, GDP growth secara signifikan mempengaruhi transisi rating A ke A, BB ke BBB, dan A ke D, IHSG secara signifikan mempengaruhi transisi rating AAA ke AA dan A ke AA, tingkat suku bunga pinjaman mempengaruhi transisi rating AA ke AA, BBB ke BBB, BBB ke BB, BBB ke D, dan BB ke D, sedangkan nilai tukar USD-IDR mempengaruhi transisi rating BBB ke A. Dilihat dari faktor makro ekonomi dan jumlah transisi rating yang dipengaruhi oleh faktor tersebut, tidak terdapat perbedaan antara rating investment grade dan non-investment grade. Tingkat keakuratan model dapat diukur dengan nilai adj. R2 model regresi yang bervariasi antar transisi rating yakni berkisar antara 0,0069 ? 0,7176. Berdasarkan perhitungan Likelihood Ratio dan ANOVA dengan tingkat keyakinan 95%, model terbukti konsisten selama 17 tahun periode.

---

ABSTRACT The aim of this study is to determine macro economic factors that influenced rating transition by using Macro Simulation Approach, to determine the difference of the effects between investment grade dan non-investment grade rating. This study is using data of PEFINDO?s rating portfolio during 1995-2012 while macro economic factors that has been used are GDP growth, IHSG, inflation rate, lending rate, SBI dan USD-IDR exchange rates. Based on our study, GDP growth significantly influenced rating transition of A to A, BB to BBB and A to D, IHSG signficantly influenced rating transition of AAA to AA dan A to AA, lending rate influenced rating transition of AA to AA, BBB to BBB, BBB to BB, BBB to D dan BB to D, while USD-IDR exchange rates influenced rating transition of BBB to A. Based on macro economic factors and number of rating transition influenced by them, there is no difference between investment grade and non-investment grade rating. Acuracy level of the model can be measured by adj. R2 value of regression model, which vary among rating transition between 0.0069 to 0.7176. Based on Likelihood Ratio and ANOVA with 95% level of confidence, models is considerably consistent within 17 years periods.

Abstrak :
ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi peringkat kredit perusahaan dengan menggunakan data keuangan yang tersedia di publik. Model regresi probit ordinal digunakan dalam penelitian ini untuk menentukan spesifikasi dari interval peringkat kredit. Model diuji menggunakan data perusahaan non-keuangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dalam periode 2007-2016. Periode tersebut dipilih sebagai perbandingan situasi ekonomi Indonesia yang sempat mengalami dua kali pelemahan ekonomi pada tahun 2008 dan 2013. Berdasarkan hasil empiris, didapat sebuah model yang mampu memprediksi peringkat kredit perusahaan di situasi ekonomi yang beragam dengan menggunakan data keuangan yang sederhana. Model yang dihasilkan mampu memiliki kemampuan prediksi dalam periode satu sampai tiga tahun ke depan.

---

ABSTRACT
This study aim to develop a methodology using accounting data to construct a credit rating prediction model in Indonesia. Ordered probit analysis is being used in this study to know the specification of statistically significant credit rating intervals. A simple, public domain information based model are able to construct to predict credit rating using financial variable. We test our model using only quantitative and publicly available information of Indonesian listed firms over 2012-2017, a period which includes both crisis phase and slow economic growth of Indonesian economy. Under this scheme, we observe not only a clear and timely response of ratings to the changing economic environment, but we also obtain significant predictive ability model.

Abstrak :
ABSTRAK
Tujuan penelitian ini adalah menganalisis apakah model proses persetujuan kredit yang berjalan di perusahaan pembiayaan PT XYZ masih dapat dijadikan acuan dalam melakukan analisis persetujuan kredit atau tidak, dan menganalisis variabel-variabel/ determinant factor yang berpengaruh dalam menentukan kualitas kredit/ NPL. Selanjutnya pada penelitian ini, dilakukan perancangan internal credit rating model khususnya pada segmen UMKM yang dapat digunakan PT XYZ dalam akusisi kelayakan debitur, serta menguji credit model rating yang direkomendasikan. Proses Perancangan internal credit rating model segmen UMKM dan pengujiannya terhadap NPL (non performing loan) pada perusahaan pembiayaan PT XYZ dimulai dari proses In depth interview (IDI) & Focus Group Discussion (FGD) bersama dengan Top Management PT XYZ untuk menentukan variable determinant apa saja yang berpengaruh terhadap kualitas debitur. Dari hasil analisis pengujian back testing model, dapat disimpulkan bahwa internal credit rating model ini cukup valid, untuk dijadikan acuan dalam proses persetujuan kredit segmen UMKM di PT XYZ. Penelitian ini diharapkan memberikan gambaran mengenai perancangan credit rating model segmen UMKM yang tepat, digunakan diperusahaan pembiayaan PT XYZ sebagai salah satu alat untuk mengukur tingkat risiko kredit.

---

ABSTRACT
The purpose of this study is to analyze whether the loan approval process model that runs on PT XYZ finance companies can still be used as a reference in analyzing credit approval or not, and analyzing variables / determinant factors that influence the quality of credit / NPL. Furthermore, in this study, an internal credit rating model was designed, especially in the SME's segment that PT XYZ could use in the acquisition of debtor feasibility, and tested the recommended credit model rating. The process of designing the SME's segment internal credit rating model and its testing of NPLs (non-performing loans) at the finance company PT XYZ began with the process of In-depth Interview (IDI) & Focus Group Discussion (FGD) together with Top Management of PT XYZ to determine any determinant variables which affects the quality of the debtor. From the results of the analysis of the back testing model, it can be concluded that the internal credit rating of this model is quite valid, to be used as a reference in the credit approval process of the SME's segment at PT XYZ. This research is expected to provide an overview of the appropriate design of the SME's credit rating model segment, used in the PT XYZ financing company as a tool to measure the level of credit risk.

Abstrak :
ABSTRAK
Penulisan skripsi ini membahas peranan perusahaan pemeringkat efek dalam pasar modal serta perbandingan pengaturan dan pengawasan perusahaan pemeringkat efek di Indonesia, Australia, India, dan Jepang, yang kemudian dibandingkan pula dengan standar internasional dari IOSCO. Dengan menggunakan metode yuridis normatif, ketentuan hukum yang ada di keempat negara tersebut dianalisis dan dibandingkan satu dengan lainnya, khususnya ketentuan mengenai pengaturan umum, persyaratan, pengawasan, serta pertanggungjawaban dari perusahaan pemeringkat efek. Hasil dari penelitian ini menjelaskan adanya persamaan dan perbedaan aturan mengenai perusahaan pemeringkat efek di keempat negara tersebut yang bertujuan untuk melindungi kepentingan investor.

---

ABSTRACT
This thesis discusses the role of credit rating agency in capital market as well as comparison of the regulation and supervision of credit rating agency in Indonesia, Australia, India, and Japan which are compared to the international standard by IOSCO, too. By using the normative juridical method, the provisions of existing laws in these four countries are analyzed and compared with one another, especially the provisions on general regulation, requirements, supervision, and liability of credit rating agency. The result of this study describes similarities and differences in the rules regarding credit rating agency in the four countries, that aim to protect the interests of investors.

Abstrak :
Perhatian perseroan atau badan usaha kini kian meningkat terhadap dampak lingkungan yang turut mendorong bank untuk semakin memperhatikan AMDAL dan dampak yang ditimbulkan terhadap lingkungan. Undang-Undang No. 4 Tahun 2023 tentang Pengembangan dan Penguatan Sektor Keuangan (P2SK) telah mengimbau bank untuk menekankan prinsip kehati-hatian yang berdasarkan pada AMDAL untuk menjaga kelestarian lingkungan. Otoritas Jasa Keuangan (OJK) turut mengeluarkan regulasi Peraturan Otoritas Jasa Keuangan (POJK) No. 51/POJK.03/2017 tentang Penerapan Keuangan Berkelanjutan bagi Lembaga Jasa Keuangan, Emiten, dan Perusahaan Publik untuk meningkatkan partisipasi bank di Indonesia untuk memperhatikan sustainable banking. Maka dari itu, penelitian ini akan memaparkan analisis mengenai pengaturan pelaksanaan green banking di Indonesia dan penerapannya oleh Bank X. Analisis tersebut dapat digunakan sebagai pemahaman terkait inisiatif bank di Indonesia terkait dengan pelaksanaan green banking yang kini mulai dijalankan berdasarkan dorongan dari regulator sebagai bentuk kepatuhan terhadap regulasi nasional dan internasional guna mengingatkan daya saing perbankan. Penelitian ini menggunakan metode doktrinal dengan data pendukung berupa wawancara. Mengambil sampel dari Bank X, kini perbankan semakin berpegang teguh terhadap prinsip kehati-hatian yang diatur dalam Undang-Undang Perbankan dan mengacu kepada POJK 51/POJK.03/2017 dalam menerapkan green banking melalui penerapan prinsip envinronmental, social, dan governance (ESG). Kegiatan operasional perbankan terutama pada aspek perkreditan kini didasari oleh berbagai kebijakan internal perusahaan seperti loan portfolio guidelines, negative list, dan sectoral loan policy agar nantinya nasabah debiturnya semakin memperhatikan aspek dalam keuangan berkelanjutan yang pencapaian dan kepatuhannya dapat dipresentasikan pada Annual Report dan Sustainability Report yang dijadikan kewajiban oleh OJK untuk dilaporkan setiap tahunnya oleh bank. Saran yang diberikan oleh penulis dalam hal ini agar bank-bank lain dapat meningkatkan kepatuhan terhadap POJK tersebut dengan mengeluarkan berbagai kebijakan perusahaan sebagaimana telah dilaksanakan oleh Bank X dalam penelitian ini. ......The attention of companies or business entities is now increasing on environmental impacts, which also encourages banks to pay more attention to AMDAL and its effects on the environment. Law No. 4 of 2023 concerning the Development and Strengthening of the Financial Sector (P2SK) has called on banks to emphasize the precautionary principle based on AMDAL to preserve the environment. The Financial Services Authority (OJK) also issued a regulation of the Financial Services Authority Regulation (POJK) No. 51/POJK.03/2017 concerning the Application of Sustainable Finance for Financial Service Institutions, Issuers, and Public Companies to increase bank participation in Indonesia to pay attention to sustainable banking. Therefore, this study will analyze the regulation of green banking implementation in Indonesia and its application by Bank X. The analysis can be used to understand bank initiatives in Indonesia related to the performance of green banking, which is now starting to be carried out based on encouragement from regulators as a form of compliance with national and international regulations to remind banking competitiveness. This study used the doctrinal method with supporting data in the form of interviews. Taking samples from Bank X, banks are increasingly adhering to the precautionary principles stipulated in the Banking Law and referring to POJK 51/POJK.03/2017 in implementing green banking through applying environmental, social, and governance (ESG) principles. Banking operational activities, especially in the credit aspect, are now based on various internal company policies such as loan portfolio guidelines, negative lists, and sectoral loan policies so that later debtor customers will pay more attention to aspects of sustainable finance whose achievements and compliance can be presented in the Annual Report and Sustainability Report which are mandatory by OJK to be reported annually by the bank. In this case, the author advises that other banks can improve compliance with the POJK by issuing various company policies as implemented by Bank X in this study.

Abstrak :
Penelitian ini bertujuan untuk memeriksa apakah perusahaan yang melakukan manajemen laba ketika berada dalam daftarnegativeoutlookatau positive outlook dari perusahaan pemeringkat kredit akan lebih mungkin memperoleh resolusi peringkat kredit yang lebih favourable. Dalam penelitian ini digunakan 2 (dua) proksi manajemen laba, yaitu manajemen laba akrual dan manajemen laba riil. Sampel penelitian ini adalah 177 perusahaan yang masuk dalam daftar negative atau positiveoutlook PT PEFINDO selama tahun 2013-2017. Dengan menggunakan model regresi logistik, penelitian ini menemukan bahwa pada perusahaan yang masuk dalam daftar negative outlook, semakin tinggi manajemen laba akrual, maka semakin besar kemungkinan perusahaan mendapatkan resolusi yang mengkonfirmasi negativeoutlook berupa penurunan peringkat kredit. Namun, penelitian ini tidak menemukan adanya hubungan yang signifikan antara manajemen laba akrual  dengan resolusi peringkat kredit pada perusahaan yang termasuk dalam daftar positive outlook. Penelitian ini juga tidak menemukan adanya hubungan yang signifikan antara manajemen laba riil dengan resolusi peringkat kredit, baik untuk perusahaan yang masuk dalam daftar negative outlook maupun daftar positive outlook perusahaan pemeringkat kredit.

---

This research aims to inspect whether companies who do earnings management when in negative outlook or positive outlook from credit rating agencies would attain more favourable credit rating resolution. In this research merely used 2 (two) earnings management proxies, those are accrual and real earnings management. The sample of this research are 177 companies listed on PT PEFINDOs negative or positive outlook during 2013-2017. This research found out that using the logistic regression companies listed on the negative outlook, the higher the accrual earnings management, the higher the probability of the firms to attain resolution that confirmed the negative outlook in the form of credit rating downgrade. But, this research doesnt find significant relation between accrual earnings management and credit rating resolution on the companies that listed on positive outlook. This research also found no significant relationship between real earnings management and credit rating resolution, both for companies that were listed in negative outlook and positive outlook of credit rating agencies.