Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Pengaruh laporan keuangan terhadap saham perusahaan telah menjadi isu sentral dalam penelitian bidang akuntansi dan keuangan. Beberapa studi menemukan bahwa informasi keuangan sangat berpengaruh terhadap pengambilan keputusan investasi. Informasi keuangan dapat digunakan untuk mengukur risiko. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengukur secara empiris kemampuan informasi fundamental perusahaan dan makro ekonomi dalam memprediksi risiko perusahaan yang didasari oleh penelitian B-K-S. Analisa dilakukan terhadap sembilan variabel fundamental dan makro ekonomi untuk melihat pengaruhnya masing-masing terhadap risiko sistimatis (beta). Penelitian dilakukan dengan menggunakan seluruh sampel perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta (BEJ) untuk periode 1998 sampai dengan 2001. Untuk mengukur beta perusahaan digunakan model pasar dan regresi time series. Beta yang dipilih adalah beta yang positif dan signifikan sehingga dapat digunakan sebagai proksi untuk mengukur risiko sistimatis (beta). Beta diukur sebagai koefisien regresi, dimana variabel terikatnya adalah return saham sedangkan variabel bebasnya adalah return portfolio pasar. Selanjutnya dilakukan analisa dengan menggunakan regresi linier cross sectional. Di mana hasil yang diperoleh temyata liquidity pengaruhnya signifikan dan negatif terhadap beta sedangkan earning variability dan DER pengaruhnya signifikan dan positif terhadap beta. Untuk tingkat pertumbuhan aktiva, operating leverage, log ME, log ME/BE, cyclicality dan coefficient variation in operating income pengaruhnya tidak signifikan.

Abstrak :
Remaja merupakan agregat berisiko yang rentan mengalami kecelakaan. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui hubungan antara pengetahuan dan perilaku keselamatan diri anak SMP dengan risiko kecelakaan di sekolah. Penelitian ini menggunakan desain cross sectional dengan melibatkan 219 siswa SMP Negeri 10 Bekasi. Hasil penelitian menunjukkan 56,7% responden dengan pengetahuan tinggi dan 56,5% responden dengan perilaku baik memiliki risiko rendah kecelakaan di sekolah. Hasil uji korelasi menyatakan tidak ada hubungan antara pengetahuan dan perilaku keselamatan diri dengan risiko terjadinya kecelakaan di sekolah (p= 0,240, p= 0,585, α= 0,05). Hasil penelitian ini dapat dijadikan evidence based pentingnya diterapkan pendidikan kesehatan mengenai keselamatan diri di sekolah.

---

Adolescents are the risk aggregate that often have accidents. The purpose of study to examine the relationship between knowledge and behaviour personal safety among student with the risk accidents in school. This study used cross sectional design involved 219 students in SMP Negeri 10 Bekasi. The result showed 56,7% adolescents who high knowledge and 56,5% adolescents who good behaviour have low risk accidents in school. Based on correlation test, there wasn’t relationship between knowledge and behaviour personal safety among student with the risk accidents in school (p= 0,240, p= 0,585, α= 0,05). This study can be used evidence based to apply personal safety education in school.

Abstrak :
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa dan mengetahui apakah terdapat pengaruh dari tingkat suku bunga di Indonesia terhadap perilaku pengambilan risiko pada bank bank umum di Indonesia yang tercatat pada Bursa Efek Indonesia pada periode 2004 ? 2012 semiannual, sesuai dengan fenomena yang terjadi pada bank di negara negara Eropa. Pengukuran risiko akan dibagi menjadi tiga yaitu dari Risk Weighted Asset (Asset Tertimbang Menurut Risiko), Non Performing Loan (Kredit Macet), dan Z-Score . Sementara itu pengukuran tingkat suku bunga juga akan dibagi menjadi tiga yaitu Short-Term Rate (tingkat jangka pendek), Long-Term Rate (tingkat jangka panjang) dan Central Bank Rate (tingkat bank sentral). Tujuan pembagian kedalam ketiga ukuran tersebut adalah untuk melihat pengaruh tingkat suku bunga yang lebih konsistent, serta melihat pengaruhnya terhadap ketiga alat ukur risiko yang berbeda beda. Selain variabel variabel tersebut, model ini akan disertakan juga variabel variabel kontrol untuk mengetahui pengaruh variabel kontrol tersebut terhadap perilaku pengambilan risiko bank tersebut, serta untuk memperbaiki model penelitian. Dan pengolahan data dilakukan dengan menggunakan metode regresi data panel. Hasil dari penelitian ini adalah bahwa benar terdapat pengaruh dari tingkat suku bunga terhadap perilaku pengambilan risiko pada bank bank Indonesia. Hal tersebut terlihat dari variabel short-term rate, long-term rate dan central bank rate yang memiliki pengaruh negatif signifikan terhadap risk weighted asset suatu bank. Namun sebaliknya, tiga suku bunga ini memiliki pengaruh positif signifikan terhadap non performing loan suatu bank. Dan juga masing-masing suku bunga memiliki pengaruh positif signifikan terhadap z- score suatu bank. Yang mengartikan bahwa ketiga alat ukur tingkat suku bunga memiliki arah pengaruh yang konsisten dalam mempengaruhi satu ukuran risikonya. Selain itu, variabel kontrol ROA memiliki pengaruh negatif signifikan terhadap risk weighted asset, namun memiliki pengaruh positif signifikan terhadap non performing loan, dan zscore bank tersebut. Sementara itu variabel capitalization (kapitalisasi pasar), dan loan deposit ratio (pertumbuhan pinjaman bank) memiliki pengaruh signifikan terhadap risk weighted asset, non performing loan serta z score. Disisi lain, variabel size (ukuran bank) tidak berpengaruh signifikan terhadap risk weighted asset dan non performing loan bank di Indonesia.

---

This study aims to analyze and determine whether there is influence of interest rates in Indonesia against the risk taking behavior of commercial banks in Indonesia that are listed on the Indonesia Stock Exchange in the period 2004 - 2012 taken semiannualy. This research shows more Indonesia?s market perpectives by comparison with the phenomena that occur on the banks in European countries. Risk measurement will be divided into Risk Weighted Assets, Non-Performing Loans, and Z-Score. Where the measurement of interest rate will be divided into Short-Term Rate, Long-Term Rate and the Central Bank Rate. Both independent variable and dependent variable are divided to three measurement analyze whether the three interest rate measurement have a consistent effect to each of the three different risk measurement. In addition, the model will also be included control variables to determine the effect of the control variables of the bank's risk-taking behavior, as well as to focus the research model enhancement. This research use Panel Data Regression. The result of this study primarily examined the effect of the interest rate on risk-taking behavior in Indonesian banks. As a result, the short-term variable rate, long-term rate and the central bank rate has a significant negative effect on a bank's risk-weighted assets. Whereas, these 3 variables have a significant positive effect on a bank's nonperforming loans. And also these independent variable have a significant positive effect on the z-score of a bank. Which means that all the interest rate measurement have a consistent direction of effect in influencing the size of the risk. In addition, the control variable ROA has a significant negative effect on the risk-weighted assets, but has a significant positive effect on non-performing loans, and the bank's z-score. While the variable capitalization, and loan-deposit ratio has a significant influence on risk-weighted assets, non-performing loans and z score. On the other hand, the variable size did not significantly influence the riskweighted assets and non-performing loans of banks in Indonesia.

Abstrak :
College students are intellectuals that are expected to become agents of change in the future. Academic knowledge that they receive while in college will be very useful when they enter community life.....

Abstrak :
Using the application of risk measuring, Operational Value at Risk (VaR) , is measuring risk that could arise and thus leading to a certain nominal that is used for reserve, including for managing a company. The method that is used for measuring operational risk is the LDA Aggregation Method. Historical data of the operational risk on the internal process from receiving shrimp process at PT. X is based on the internal audit result of PT X. Furthermore, with the Aggregation method it will form the Aggregation Loss Distribution with Aggregate Best Frequency Distribution, Poisson, distribution and Best Severity Distribution , Exponential Distribution .Computation is conducted with the spreadsheet Excel with 10.000 times of Monte Carlo simulation to calculate the maximum potential loss of Operational VaR based on the back testing result of the Kupiec Test, the model could be implemented for measuring the operational internal process risk from receiving shrimp process at PT. X.. The the next step for obtaining an accurate model . PT. X. should then regularly up - date the model with the newest data and validate the test through back testing process.

Abstrak :
Resiko pelaksanaan proyek konstruksi pada tahap III dari Project Life Cycle, yaitu tahap Produksi atau Pelaksanaan konstruksi fisik perlu mendapat perhatian manajemen sejak tender sampai proses pengakhiran proyek. Manajemen resiko meliputi Identifikasi, Kuantifikasi, Pengembangan respon dan Kontrol. Dari analisa tersebut diketahui faktor resiko yang dominan. Dengan mengelola faktor-faktor resiko yang dominan diharapkan bisa mengantarkan proyek kepada pencapaian sasarannya. Proyek yang karena perubahan design menjadi bermasalah dalam pencapaian target laba kotor yaitu dari rencana Rp. 9,651 milyard menjadi Rp. 5,383 milyard atau berkurang sebesar Rp. 4,467 milyard. Setelah dilakukan kegiatan respon terhadap resiko yang dominan, diprediksikan bisa kembali mencapai target labanya, bahkan dimungkinkan bisa dicapai laba kotor sebesar Rp. 14,577 milyard atau 151 % dari target rencana aslinya. Mengejar target perusabaan bersamaan dengan usaha pemenuhan kebutuhan para stake holder akan lebih memperbesar kemungkinan tercapainya target tersebut.. Dan penggunaan teknik-teknik analisa yang sesuai dengan permasalahannya terbukti menghasilkan peneiitian yang berakurasi tinggi.

---

Construction Risk at the 3r phase of Project Life Cycle ( production, fabrication, installation) should have the adequate concern from the tendering up to the closing of the project. Risk Management consist of Identification, Quantification, Risk Response development and Control. These processes define the dominant risk factor. Concentrating on these dominant risk factors management will reach the project objectives. The Project when facing the design change meet the crucial condition to achieve the gross profit target from Rp. 9,652 billion to Rp. 5,383 billion or decreasing Rp. 4,269 billion. By the dominant risk response action, the gross profit predicted to rise over the targeted gross profit. Even possible to reach Rp. 14,577 billion or 151 % from the original of profit target. Simultaneously attaining internal corporate objectives and provided stakeholders needs make the greater probability to overcome the targets. And utilization of adequate techniques of analyses to the problem solving represent the high accuracy research finding.

Abstrak :
Risiko adalah kemungkinan kerugian pada bank akibat terjadinya suatu peristiwa. Risiko yang paling melekat pada setiap kegiatan bisnis perbankan adalah risiko operasional. Untuk mengurangi risiko operasional telah diatur beberapa metode penghitungan risiko ini yaitu metode standar dan metode lanjutan atau advance measurement approach. Metode standar memiliki beberapa keterbatasan diantaranya mengasumsikan tingkat risiko langsung proporsional terhadap ukuran gross income, sehingga bank diperkenangkan untuk mengolah data sendiri dengan metode AMA. Salah satu metode AMA yang sering digunakan adalah loss distribution approach . LDA menggunakan data bank yang terdiri dari 8 lini bisnis dan 7 tipe kejadian. Dengan metode LDA, bank mengestimasi dua fungsi distribusi dari data loss tahunan yaitu fungsi distribusi dari frekuensi dan fungsi distribusi dari severitas, kedua distribusi di compound dan ditentukan Value at Risk masing-masing risiko menggunakan metode Monte Carlo pada quantile 99,9%. Untuk perhitungan nilai economic capital dalam tesis ini ada 2 asumsi yaitu asumsi semua risiko bergantung sempurna (completely dependent) dan saling bebas (independent). Adapun tujuan simulasi pada paper ini adalah melakukan studi eksperimental perhitungan economic capital dengan menggunakan LDA. Dari hasil simulasi diperoleh nilai economic capital yang stabil (konvergen ke suatu nilai) pada jumlah sampel 106.

---

Risk is the possibility of losses on the bank due to the occurrence of an event. Most risk inherent in any banking business activities is operational risk. To reduce operational risk in has arranged some methods of calculating this risk of standard method or advanced methods or Advance Measurement Approach. The standard method has some limitations such as the level of risk assumed directly proportional to the size of the gross income, so bank allowed to process its own data with AMA. One AMA often used is Loss Distribution Approach. LDA is using a data bank that consisting of 8 business line and 7 even types. With the LDA method , the bank estimates two distribution function of annual loss data is distribution of frequency and severity, the two distribution in compound and determined the Value at Risk of each risk using Monte Carlo method on the 99.9% quantile. For the calculation of Economic Capital in this thesis there are two assumptions are assuming all risks of completely dependent and independent. The purpose of simulations in this paper is to conduct experimental study of Economic Capital calculation using LDA. From the simulation results Economic Capital stable (convergent) on the number of samples 106.

Abstrak :
ABSTRAK
Perhitungan financial risk (dalam hal ini market risk) merupakan pekerjaan yang cukup kompleks dalam instrumen investasi. Tesis ini menjelaskan bagaimana aplikasi metode Quasi Monte Carlo. Perhitungan Principal Component Analysis (PCA) didahului sebelum dilakukan simulasi untuk mengurangi dimensi faktor sehingga dapat dihasilkan faktor tertentu saja yang merupakan faktor dominan dalam pergerakan yield untuk obligasi, untuk perhitungan nilai value at risk. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah JIBOR 1 bulan-6 bulan, dan yield indeks bond 1 tahun ? 30 tahun yang berasal dari Bloomberg sebagai dasar pembentukan model simulasi. Sementara FR69 (tenor 5 tahun), FR70 (tenor 10 tahun), FR71(tenor 15 tahun), dan FR68 (tenor 20 tahun) untuk perhitungan nilai value at risk. Simulasi dilakukan dengan menggunakan software Matlab yang menghasilkan metode simulasi Quasi Monte Carlo memberikan hasil nilai value at risk yang lebih akurat dan konsisten dibandingkan dengan hasil simulasi Monte Carlo dan menghasilkan nilai capital requirement yang diperlukan

---

ABSTRACT
Financial risk calculation (in this context is Market Risk) was complex work on investment instrument. On this thesis will explained about how Quasi-Monte Carlo method with Principal Component Analysis (PCA) used for reducing factor dimension to produce certain factor which one is dominant factor to explain yield movement for bond, which is used for calculating value at risk. Using data from Jakarta Interbank Offered Rate (JIBOR) 1-month until 6-month, and government bond yield index 1-year until 30-year which gathered from Bloomberg to form a model for simulation. The research objects were Indonesia Government Bond, FR69 (5 year term), FR70 (10 year term), FR71 (15 year term), and FR68 (20 year term) to calculate the value of value at risk for each bond. The Matlab software used for simulation giving the result that indicates the Quasi-Monte Carlo Method from the lowest to highest number of simulation giving more accurate and consistent result compared to Monte Carlo Method and produce the capital requirement value.

Abstrak :
Penelitian ini membahas pengukuran risiko operasional kerugian klaim asuransi kebakaran di Indonesia. Data untuk analisis diperoleh dari Badan Pengelola Pusat Data Asuransi Nasional (BPPDAN) periode 2009-2014. Hasil penelitian menunjukkan bahwa distribusi frekuensi kerugian klaim asuransi kebakaran mengikuti pola distribusi Poisson dengan perhitungan uji statistik Kolmogorov Smirnov pada tingkat keyakinan 95%, sedangkan distribusi severity menunjukkan pola distribusi Lognormal dengan uji statistik Kolmogorov Smirnov. Pengukuran Value at Risk (VaR) risiko operasional di dalam tesis ini dihitung menggunakan pendekatan metode Loss Distribution Approach ? Aggregation Model dan simulasi Monte Carlo. Hasil pengukuran pada tingkat keyakinan 95% adalah sebesar 2.448.278.550 dan pengujian validitas atau back testing menggunakan Kupiec test dengan jumlah dua kesalahan dan model dapat diterima.

---

This applied research is intended to measure the Operational Value at Risk (VaR) for claim Property Insurance using data from statistical cession (BPPDAN) for the year 2009 - 2014. It was shown that the frequency distribution followed the Poisson distribution based on Kolmogorov Smirnov statistical test with 95% confidence level. While the severity distribution followed the Lognormal distribution based on Kolmogorov Smirnov statistical test. This Operational VaR is measured by the Loss Distribution Approach ? Aggregation (LDA Aggregation) Model and Monte Carlo simulation. Using 95% confidence level, the Value at Risk is Rp 2.448.278.550. The model is back tested using Kupiec test and the result shows there are two violations but the model is accepted.

Abstrak :
Setelah melalui prahara ekonomi yang cukup dahsyat di tahun 1997 dan 1998 yang ditandai dengan meniburuknya perekonomian dan bergugurannya perbankan Indonesia justru ilmu Risk Management khususnya Market Risk semakin berkembang pesat untuk mengkontrol p01ifolio dari potensi kerugian. Salah satu metode pengukuran potensi resiko yang sangat pesat digunakan adalah Value At Risk sebab sebagai alat manajemen tool ini dipandang mampu melakukan kuantifikasi potensi kerugian portfolio. Pada masa mendatang, tidak lama lagi Bank Indonesia tentunya akan semakin ketat mengawasi perbankan dengan menerapkan pengawasan atas pengelolaan portfolioperbankan tem1asuk Foreign Exchange yang lebih ketat. Prediksi VAR menjadi begitu populer bagi banker, regulator, perusahaan konsultan dan akademisi setalah Basle Banking Supervision sejalan dengan aturan Basle Committee on Banking Supervision. Terdapat tiga (3) metode pengukuran VAR yang banyak digunakan saat ini, yaitu metode pendekatan yaitu Historical Simulation, Variance-Covariance dan Monte Carlo Simulation. Pada karya akhir ini, penulis mencoba menerapkan perbandingan perhitungan VAR menggunakan dua metode yang pertama dengan faktor pasar tunggal kurs tengah penutupan spot foreign exchange. Terdapat dua portfolio dibentuk oleh komposisi 17 mata uang asing dan perbedaan portfolio yang satu dengan yang lain hanya diletakkan pada bobot/posisi EUR, JPY dan USD. Untuk mempermudah perbandingan kedua pendekatan itu, kedua portfolio tersebut diasumsikan memiliki IDR equivalent tetap yaitu sebesar Rp. 3 trilyun dan posisinya adalah long. Pada perhitungan VAR menggunakan pendekatan Historical Simulation, return dihitung secara arithmatik yang berdasarkan perubahan pada faktor pasar kurs tengah penutupan spot foreign exchange dari data observasi historis selama 518 hari. Protit dan loss portfolio yang diperoleh diurutkan mulai dari profit yang terbesar sampai dengan loss yang terbesar. Akhimya nilai VAR diperoleh dari profit/loss sesuai dengan tingkat kepercayaan yang dipilih. Perhitungan VAR berikutnya adalah menggunakan pendekatan VarianceCovariance, sesuai dengan asumsi distribusi normal maka return dihitung secara geometric atau log nonnal. Selanjutnya dihitung variance, volatilitas/standar deviasi, covariance dan koefisien korelasi serta dibentuk matrik variance-covariance. Nilai VAR diperoleh dari perkalian matrix multiflication dan trasnpose profit/loss dengan tingkat kepercayaan yang telah ditentukan. Untuk mempermudah analisa perbedaan basil kedua perhitungan tersebut pada masing-masing tingkat kepercayaan, selanjutnya dibentuk grafik histogram untuk masing-masing portfolio.