Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
ABSTRAK
Menurunnya kinerja ekonomi di Indonesia sejak krisis tahun 1997 memberikan dampak sang sangat besar pada banyak perusahaan. Tidak sedikit dari mereka melalui permasalahan dalam menghasilkan aliran dana (generating cash sebagai pemasukan perusahaan sehingga kemampuan mereka dalam memenuhi kewajiban pendanaannya berkurang.Bahkan beberapa perusahaan pada akhirnya mengalami likuidasi karena kewajiban pendanaan yang memberatkan operasional perusahaan.

Dalam sítuasi seperti ini, sektor pertambangan ternyata masih mampu bertahan degnan baik. Beberapa perusahaan tambang bahkan mendapatkan laba yang lebih besar setelah krisis. PT. Aneka Tambang Tbk (ANTM) merupakan salah satu perusahaan pertambangan yang mampu bertahan pada masa krisis.

Pada saat ini tingkat kepercayaan investor terhadap perusahaan di Indonesia menurun karena peningkatan resiko kegagalan. Tetapi dilain sisi sebagai sektor padat modal. ANTM menumbuhkan investasi dana yang besar untuk membiayai eksplorasi dan eksploitasi tambang. Dana yang diharapkan terutama berupa pinjaman, karena biaya yang dikeluarkan perusahaan akan lebih efisien dengan menerbitkan surat hutang dari pada menambah modalnya dalam bentuk saham. Dalam rangka memberikan pinjaman kepada ANTM, investor akan bertindak Iebih hati-hati sehingga menuntut jaminan kepastian pembayaran kembali atas pinjaman dan melakukan analisa resiko pinjaman ANTM.

Dengan dasar pemikiran diatas maka saya tertarik untuk menganalisa kemampuan PT. Aneka Tambang Tbk. dalam memenuhi kewajiban pendanaannya dan bagaimana perkiraan kemampuan tersebut ditahun-tahun mendatang.

Tahapan analisa yang dilakukan mendekati dengan metode yang digunakan oleh rating company, yaitu analisa fundamental perusahaan. Perbedaannya dengan rating company, hasil analisa yang mereka peroleh selanjutnya dibandingkan dengan semua perusahaan dan seluruh industrì (sensitize) sehingga menghasilkan peringkat tertentu. Sedangkan karya akhir ini tidak menghasilkan peringkat, karena hasil analisa dibatasi hanya dibandingkan dengan industri pertambangan di Indonesia yang terdaftar di BEJ.

Adapun analisa fundamental yang dilakukan adalah analisa terhadap industri komoditi nikel dan emas di dunia yang memiliki pengaruh besar terhadap perusahaan dan industri pertambangan di Indonesia. Kemudian dilanjutkan dengan analisa terhadap perusahaan yang dibagi dalam tiga pembahasan, yaitu pembahasan resiko bisnis, resiko finansial perusahaan dan proyeksi kondisi keuangan dengan menggunakan asumsi-asumsi yang mendekati kondisi lima tahun kedepan.

Dari hasil analisa diperoleh kesimpulan bahwa kondisi bisnis perusahaan cukup baik. ANTM memílíki memiliki cadangan yang cukup besar dimana hal ini merupakan salah satu kunci sukses suatu perusahaan tambang. ANTM juga memiliki hubungan yang baik dengan pemerintah sehingga perolehan KP relatif lebih mudah dibandingkan perusahaan tarnbang lain. Selain itu ANTM juga telah berhasil menjadi salah satu produsen dengan bíaya produksi terendah di dunia. Diversifikasinya pasar dan produk ANTM membuat resiko penjualan berkurang. Penjuaian ANTM yang sehingga pada saat dolar mengalami apresiasi, nilat penjualan perusahaan juga mengalami peningkatan.

Kondisi keuangan perusahaan pada lima tahun terakhir mengalami peningkatan yang stabil, tetapi khusus ditahun 1998 peningkatan yang terjadi sangat tajam karena merosotnya nilai mata uang rupiah. Perusahaan juga memiliki kemampuan memenuhi pendanaan yang baik selama lima tahun terakhir, bahkan pada tahun 1997 peningkatannya cukup tinggi. Hal ini didukung oleh struktur permodalan perusahaan yang konservatif dimana perusahaan Lebih mengandalkan modalnya sendiri.

Kecenderungan penurunan harga jual komoditi khususnya nikel dan emas akan menekan industri pertambangan dunia. Sebagai produsen dengan harga terendah. tekanan yang akan dialami ANTM tidak seberat pesaing lainnya. Selain itu cadangan perusahaan yang cukup tinggi dapat membuat kuantitas produksi perusahaan terjaga.

Hasil proyeksi terhadap kondisi keuangan perusahaan menunjukkan tanda- tanda yang balk, dimana pada tahun 2002 perusahaan akan menerima tambahan dana untuk membangun FeNi III. Pada tahun 2003 salah satu hutang jangka panjang perusahaan jatuh tempo, dengan proyeksi yang dilakukan perusahaan tidak akan mengalami kesulitan untuk memenuhi kewajiban hutang tersebut. Selain itu adanya pabrik baru yang akan mulai berproduksi di tahun 2004 ini akan menambah kapasitas produksi perusahaan menjadi dua kali lipat sehingga penjualan juga akan mengalalmi peningkatan. Sehingga kemampuan perusahaan dalam memenuhi kewajibannya pada lima tahun mendatang tetap balk.

Abstrak :
Fokus studi ini membahas potensi kerugian atas portofolio saham yang dimiliki oleh PT Danareksa Sekuritas pada skenario stress testing. Tujuan dari penelitian ini yakni untuk memberikan tambahan pemahaman untuk penelitian selanjutnya sehubungan dengan kecukupan modal dan praktik manajemen risiko di perusahaan sekuritas, memperkaya referensi dalam menyempurnakan peraturan, sebagai pertimbangan dalam melakukan evaluasi atas kecukupan modal sebagai bagian dari proses manajemen risiko. Dengan mengetahui hal ini, dapat membantu perusahaan sekuritas dan otoritas dalam menentukan batas minimal kecukupan modal yang diperlukan. Penelitian ini adalah penelitian kuantitatif dengan desain deskriptif. Data penelitian didapatkan dari perusahaan serta sumber lainnya. Hasil penelitian menyarankan bahwa peraturan terkait MKBD yang berlaku saat ini telah mencakup potensi kerugian pada skenario stress testing, namun pengungkapan lebih lanjut dan mendalam terkait praktik manajemen risiko diperlukan. ...... The focus of this study is the possible loss of the stocks portfolio held by PT Danareksa Sekuritas under stress testing scenario. The purpose of this study is to add insight for deeper research about capital adequacy and risk management for securities company, to enrich references in perfecting the regulation requirements, to be the consideration in evaluating the capital adequacy as risk management process. Knowing this will allow the securities company and regulator in determining the minimum requirement of capital needed. This research is quantitative descriptive analysis. The data were collected from the company and other sources. The researcher suggests that current regulation regarding the minimum of the required MKBD has covered the potential losses under stress scenario, however further and deeper disclosure regarding risk management practice is necessary.

Abstrak :
Setiap transaksi valuta asing yang dilakukan Bank terdapat potensi keuntungan dan potensi risiko berupa kerugian. Untuk mengendalikan risiko tersebut, Bank perlu menerapkan manajemen risiko yang memadai, mulai dari identifikasi risiko, pengukuran risiko, dan Pengendalian Risiko. Pengukuran risiko nilai tukar dapat menggunakan Value at Risk dengan pendekatan Risk Metrics dan Variance-Covariance. Dalam pengendalian risiko dapat dilakukan dengan penentuan limit risiko berupa limitValue at Risk dan limit eksposur trading.Dalam penetapan limit risiko tersebut juga mempertimbangkan risk appettiteyang ditetapkan Bank. ......Every foreign exchange transactions by the Bank are has its potential of benefits risks of loss. To mitigate these risks, Bank needs to implement adequate risk management, ranging from risk identification, risk measurement, and risk control. Exchange rate risk measurement can use Value at Risk with Risk Metrics and Variance-Covariance approach. Risk controlling may contained with risk limit form as Value at Risk limit and trading exposure limit. The establishment of risk limits are also consider Bank risk appetite.

Abstrak :
ABSTRAK Dalam berinvestasi, kerugian adalah sesuatu yang tidak diinginkan oleh investor. Oleh karena itu investor selalu berupaya untuk mengeliminir tingkat kerugian yang mungkin timbul dikemudian hari akibat adanya perubahan-perubahan instrumen finansial yang terjadi pasar. Salah satu metoda atau alat bantu yang digunakan dalam mengendalikan risiko yang mungkin timbul adalah metoda Value At Risk. Value At Risk adalah pengukuran risiko secan kuantitatif yang mengestimasi kerugian maksimum yang mungkin teijadi dengan suatu selang kepercayaan teitentu. Value At Risk pada dasarnya merupakan peranalan volatilitas berupa perubahan nilai negatif suatu investasi masa mendatang dengan menggunakan data perubahan perubahan masa lampau. Pada umumnya dikenal 3 (tiga) metoda dalam menghitung VAR, yakni; metoda Varian-Kovarian, metoda Historical Simulation dan metoda Monte Carlo. Metoda Varian-Kovarian dalam menghitung VAR mengasumsikan bahwa path selang waktu tertentti perubahan-perubahan nilai suatu aset yang teijadi alcan terdistribusi normal. Nilai VAR ditentukan berdasarkan estimasi volatilitas yang ditentukan berdasarkan nilai varian-kovaijan dan probabilitas yang dikendaki dalain distribusi normalnya. Estimasi volatilitas yang digunakan dalam perhitungan VAR dapat diukur dengan metoda Standar Deviasi (STD), Simple Moving Average (MA) dan Exponentially Weight Moving Average (EWMA). Masing-masing metoda estimator volatilitas dalam menghitung VAR dapat dibuat berbagai macam model dengan menggunakan jumlah data masa lampau yang berbeda sebagai basis perhitungan. Suatu model perhitungan VAR yang dibentuk agar dapat digunakan dalam implementasi perhitungan VAR perlu diuji. Metoda yang digunakan dalam menguji model-model perhitungan VAR adalah metoda Back Testing. Dari hasil penelitian terhadap model-model yang dibentuk untuk menghitung VAR, tidak ada satupun dañ model-model tersebut dapat digunakan dalam menghitung VAR untuk mengukur risiko semua nilai tukar mata uang baik untuk aset tunggal maupun dalam bentuk portofolio. Hal tersebut tenjadi karena mata uang yang dipeijual belikan pada pasar finansial memiliki model perubahan nilai tukar yang berbeda antara satu mata uang yang satu dengan yang lain. Bahkan pada satu mata uang tertentu perubahan nilai tukarnya akan berbeda pada periode yang berbeda. Khusus untuk aset dalam bentuk portofolio, faktor lain yang mempengaruhi perhitungan adalah posisi/proporsi masing-masing aset dalam portofolionya.

Abstrak :
Pengelolaan dana yang dilakukan oleh lembaga keuangan tidak lepas dari kemungkinan tetjadinya kerugian karena berbagai risiko yang harus dihadapi. Salah satu risiko yang erat kaitannya adalah market risk yang merupakan risiko keuangan yang disebabkan karena adanya perubahan faktor pasar antara lain nilai tukar (exchange rate). Untuk mengelola market risk yang diakibatkan oleh perubahan faktor pasar tersebut, diperlukan perangkat analisa risiko yang lebih akurat dan mampu memberikan peringatan dini (early warning system), untuk menghindari kerugian yang akan diderita. Value at Risk atau dikenal dengan istilah VaR sebagai salah satu metode pengukuran risiko yang dilakukan oleh lembaga keuangan dalam kerangka risk management dalam rangka mengantisipasi tetjadinya risiko tersebut. VaR merupakan salah satu metodologi perhitungan dalam market risk untuk menentukan nilai risiko maksimum yang dapat tetjadi pada suatu nilai I posisi (mark-to-market) dari portofolio dengan selang kepercayaan (confidence level) tertentu selama jangka waktu tertentu dalam kondisi pasar yang normal. Dengan berlakunya Surat Edaran Bank Indonesia No. 5/21/DPNP pada tanggal 29 September 2003, Bank Indonesia memberikan batasan penerapan manajemen risiko terutama berkaitan penggunaan model internal dalam pengukuran risiko yang hams mempertimbangkan reliabilitas dari model tersebut sehingga memungkinkan hasil yang memadai. Dalam penulisan ini metodologi perhitungan Value at Risk diimplementasikan untuk mengakomodir ketentuan tersebut diatas dengan mengambil studi kasus manajemen risiko di PT. Bank X dengan beberapa permasalahan yaitu mengidentifikasi model estimasi volatilitas yang reliable dalam perhitungan nilai VaR asset valuta asing yang dikelola, menghitung besamya potensi kerugian yang akan ditanggung pada posisi asset tertentu, serta menguji nilai VaR yang diperoleh dalam memenuhi validitas kuantifikasi potensi risiko tersebut. Untuk itu, dalam melaksanakan observasi tersebut dilakukan penelitian terhadap eksposur valuta asing yang dikelola PT. Bank X dengan menggunakan data harianforeign exchange dan posisi asset valuta asing yaitu AUD, EUR, HKD, JPY, MYR, SGD, dan USD mulai bulan Juni 2003 sampai dengan bulan Juni 2004. Berdasarkan implementasi model perhitungan VaR yang telah dilakukan terhadap return valuta asing yang dikelola oleh PT. Bank X dengan data pergerakan nilai tukar valuta asing (foreign exchange) dalam masa observasi, dapat disimpulkan bahwa model estimasi volatilitas dalam perhitungan VaR dalam mengkuantifikasi potensi risiko'maksimum sangat ditentukan olehjenis data runtun waktu return valuta asing. Oleh karenanya diperlukan beberapa pengujian karakteristik data sebelum melakukan perhitungan untuk mendapatkan nilai VaR yang valid yaitu uji normalitas data, uji stasioneritas data, dan uji heterokesdatisitas. Pengujian data memberikan peran yang penting untuk menentukan model yang reliable. Misalnya dalam pengujian heterokedastisitas data ditemui tidak secara keseluruhan data return valuta asing memiliki sifat heterokedastisitas sehingga estimasi volatilitas yang digunakan dapat berupa standar deviasi maupun metode ARCH/GARCH. Valuta asing yang memiliki sifat heterokedastisitas selama masa observasi adalah AUD, SGD, dan USD. Sedangkan untuk valuta asing EUR, HKD, JPY, MYR negatif terhadap heterokedastisitas. Dengan menggunakan asumsi masa observasi 255 hari sebelumnya dapat ditentukan metode perhitungan volatilitas yang akan dijadikan dasar perhitungan VaR 1 hari mendatang. Sesuai hasil backtesting validitas model menggunakan Kupiec Test bahwa estimasi volatilitas dengan standar deviasi maupun ARCH/GARCH menunjukkan hasil perhitungan VaR yang cukup reliable dengan membandingkan estimasi menggunakan model tersebut dengan data aktual return (profit/loss) dapat diketahui besamya penyimpangan yang terjadi jika menggunakan model tersebut dalam masa observasi. Hasil pengujian penyimpangan terhadap model VaR yang dipilih menunjukkan bahwa probabilitas penyimpangan umumnya masih memenuhi kriteria Kupiec Test sehingga nilai VaR yang dihasilkan masih dikatakan memenuhi syarat validitas.

Abstrak :
Tujuan dari penelitian ini adalah mengukur exchange rate risk pada portofolio foreign exchange di Bank Sumsel Babel dengan Value at Risk dan perhitungan VaR ini dapat membuat pengukuran risiko dan pemantauan risiko menjadi lebih efisien. Pengukuran risiko menggunakan metode internal/VaR ini akan sesuai dengan tingkat risiko yang akan ditanggung akibat nilai tukar yang dimiliki bank. Data yang digunakan pada penelitian studi kasus ini adalah data historis harian kurs selama 2 dua tahun, yaitu tanggal 04 Januari 2016 sampai dengan tanggal 30 Desember 2017 dengan total jumlah pengamatan sebanyak 488 pengamatan. Nilai tukar yang digunakan adalah kurs tengah selama hari kerja trading days yang dipublikasikan oleh Bank Indonesia. Mata uang asing yang digunakan sesuai dengan portofolio mata uang asing di Bank Sumsel Babel dan Metode perhitungan VaR yang digunakan adalah dengan menggunakan model GARCH. ......The purpose of this research is to measure exchange rate risk on foreign exchange portfolio at Bank Sumsel Babel with Value at Risk and calculation of VaR can make risk measurement and risk monitoring more efficient. Measurement of risk using internal VaR method will be in accordance with the level of risk that will be borne by the exchange rate owned by the bank. The data used in this case study is daily historical data for 2 two years, ie, January 04, 2016 until December 30, 2017, with a total of 488 observations. The exchange rate used is the middle rate during the business day trading days published by Bank Indonesia. The foreign currency used in accordance with foreign currency portfolio in Bank Sumsel Babel and VaR calculation method used is by using the model GARCH.

Abstrak :
Dalam penelitian ini dilakukan pengujian terhadap besarnya nilai value at risk dengan dan tanpa hedging. Tujuannya adalah untuk melihat apakah kegiatan hedging dapat memberikan manfaat untuk menurunkan risiko kerugian akibat adanya fluktuasi harga minyak mentah dan apakah hedging yang ada saat ini telah syari'ah compliant. Data yang digunakan adalah data spot harian minyak mentah untuk jenis WTI, Brent dan OPEC Basket Price untuk periode waktu 1 Januari 2003 sampai dengan 24 Maret 2009. Uji hipotesis menggunakan data future contract harian periode tahun 2007-2008 untuk jenis minyak WTI dengan perhitungan. metode Peak-over Threshold. Hasil penelitian menunjukkan adanya penurunan nilai value at risk ketika melakukan hedging menggunakan future contract jangka waktu 1 bulan. Penelitian ini juga mengkaji dasar implementasi future contract syari'ah yang dikembangkan oleh Negara Malaysia serta kendala-kendala yang ada dalam mengembangkan keuangan syari'ah. ......This research evaluates VaR with and without hedging. It's aimed to see whether hedging can give value added by minimizing fluctuation oil price risk and to see if it is syari'ah compliant already.Data used in this research are daily spot for WTI, Brent and OPEC Basket price on the period of January,1st 2003 until March, 24th 2009. The hypothesis used is daily future contract for WTI crude oil for the year 2007 and 2008. Risk calculation (VaR ) using Extreme Value Theory with Peakover Threshold method. The result showed that the VaR with hedging activities in one month future contact can be minimized then before hedged. This research also tried to see basic syari'ah future contract implementation which are developed in Malaysia and evaluate constraints on developing financial syari'ah instruments.

Abstrak :
Tesis ini membahas komparasi model Value-at-Risk khususnya Age-Weighted Bootstrapped Historical Simulation (HS) dengan Monte Carlo Simulation (MCS) terhadap eksposur FX Options USD/IDR. Dengan melakukan simulasi sebanyak 300 juta kali dan dari hasil backtest menggunakan Kupiec Test, Conditinal Coverage Test dan Mixed Kupiec Test serta komparasi menggunakan metode Blanco-Ihle Quadratic Score dan Sign Test diperoleh hasil bahwa metode MCS lebih akurat dibandingkan dengan metode HS. Hanya backtest menggunakan Basel Zone saja memberikan hasil model HS lebih baik daripada model MCS. Akan tetapi secara rata-rata metode MCS memerlukan waktu 245% lebih lama dibandingkan dengan HS. Juga secara rata-rata, nilai HS VaR lebih tinggi 18% dibandingkan dengan nilai MCS VaR. Nilai relative percentage-nya berada pada kisaran -51% sampai dengan 105%. The focus of this study is to analyze and to compare Value-at-Risk method especially between Age-Weighted Bootstrapped Historical Simulation (HS) and Monte Carlo Simulation (MCS) for FX Options USD/IDR exposures. With 300 millions simulations and based on backtest result using Kupiec Test, Conditinal Coverage Test and Mixed Kupiec Test and also based on comparison result using Blanco-Ihle Quadratic Score and Sign Test, MCS estimate is more accurate than HS. Only backtest using Basel Zone gives better results for HS model. However, on average MCS takes 245% longer to complete compared to HS. Relative percentage of HS VaR compared to MCS VaR is between -51% and 105%, whereas on average HS VaR is 18% higher than MCS VaR.

Abstrak :
Value at Risk (VaR) adalah salah satu metode dalam manajemen risiko yang digunakan untuk mengkuantifikasi risiko terburuk yang disebabkan oleh perubahan harga saham. Dua hal yang dilibatkan dalam menghitung VaR adalah estimasi volatilitas dan perhitungan kuantil dari proses return. Secara umum, estimasi volatilitas dari proses return dapat menggunakan dua metode, yaitu metode parametrik dan metode nonparametrik. Akan tetapi, dengan mempertimbangkan kelebihan dan kekurangan kedua metode tersebut diajukan sebuah metode baru yang disebut metode semiparametrik. Pada skripsi ini, akan dibahas mengenai estimasi volatilitas dari proses return dengan menggunakan estimator kernel, pseudo maximum likelihood estimator, Newton Rhapson, ternary search. Setelah, mendapatkan volatilitas dan kuantil dari proses return, VaR dapat dihitung dengan mengalikan volatilitas dengan kuantil yang bersesuaian. Metode perhitungan VaR yang dibahas pada skripsi ini diaplikasikan dalam perhitungan VaR dari Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG). ......Value at Risk (VaR) is one of methods in risk management to quantify worst loss which is caused by changes in stock prices. Volatility estimation and quantile computing of return process are two things which is used to compute VaR. In general, there are two methods in volatility estimation, there are parametric and nonparametric method. Nevertheless, considering advantage and disadvantage of those methods, a new method which is called semiparametric method is proposed. This skripsi firstly will describe about volatility estimation of return process with using kernel estimator, pseudo maximum likelihood estimator, Newton Rhapson, ternary search. After getting volatility estimation dan quantile of return process. Value at risk can be computed by multiplying volatility with corresponding quantile of return process. This computing method of VaR is used in computing VaR of Jakarta Composite Index or Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG).

Abstrak :
ABSTRAK
Dalam beberapa tahun terakhir, perhatian lembaga keuangan terhadap manajemen resiko menjadi semakin besar karena pasar keuangan dunia semakin terintegrasi. Resiko yang dihadapi dalam mengelola portofolio adalah general risk dan spesific risk. General risk terdiri dari business risk dan financial risk, sementara spesific risk terdiri dari market risk, credit risk, operational risk, dan liquidity risk.

Sejarah membuktikan banyak bank yang bangkrut diakibatkan oleh mismanajemen portofolio. Kasus kebangkrutan yang terjadi umumnya ditimbulkan karena salah mengantisipasi market risk, yaitu resiko kerugian yang dapat timbul dan perubahan harga atau faktor ? faktor pasar, yakni suku bunga (interest rate), nilai tukar (exchange rate), harga saham dan komoditi. Salah satu kasus kerugian akibat market risk yang sempat menjadi perhatian pasar finansial internasional adalah kasus Orange County (California, Amerika).

Untuk itu diperlukan perangkat analisa resiko yang lebih akurat untuk mendeteksi dan memberikan peningatan dini (early warning system), untuk menghindarkan kerugian yang akan diderita dan mengakibatkan instabilitas keuangan.

Basle Committee on Banking Supervision pada Januari 1996 menyebutkan secara umum metode standar pengukuran resiko portofolio dan mensyaratkan para pelaku pasar menerapkan minimal satu metode tersebut, yakni standar kualitatif standar kuantitatif, dan stress testing. Salah satu analisa perhitungan standar kuantitatif adalah VAR.

Penelitian ini akan memaparkan perhitungan resiko dengan metode Value at Risk (VAR) pada PT.Bank Universal Tbk untuk mengetahul resiko maksimum yang mungkin timbul dikemudian hari akibat adanya volatilitas suku bunga pasar dengan holding period yang berbeda-beda.

Metode VAR yang diungkapkan dalam karya akhir ini adalah motode Varian Kovarian. Metode ini dijabarkan lagi dalam tiga estimator volatilitas, yaitu Standar Deviasi, Equally Weighted (EW) dan Exponentially Weighted Moving Average (EWMA). Masing-masing metode estimator volatilitas dalam menghitung VAR dapat dibuat berbagai macam model dengan menggunakan jumlah data historis 520 hari kerja sebagai basis perhitungan. Adapun selang kepercayaan yang dipilih adalah 95% (menurut Riskmetrics) dan 99% (menurut Basel Committee).

Untuk estimator volatilitas EW dan EWMA, rolling data yang dipakai adalah setiap 65 hari. Untuk estimator volatilitas EWMA, penelitian ini memakai dua decay factor sebesar 0.94 dan 0.97. Dalam mendapatkan nilai VAR dikemudian hari holding period yang disimulasikan antara lain 1 hari, 5 hari, 10 hari dan 20 hari kedepan.

Dari tiga (3) estimator volatilitas ini, menghasilkan beragam model simulasi. Selanjutnya, setiap model ini dilakukan uji validitas untuk mengetahui apakah model tersebut valid, konservatif atau tidak valid, yaitu dengan uji Backtesting. Uji ini menggunakan dua pendekatan peniode updating yaitu 5 hari dan 20 hari. Dari hasil uji backtesting ini, terlihat bahwa periode updating 5 hari lebih merepresentasikan kejutan volatilitas.

Dari beberapa model yang disimulasikan, model EWMA dengan decay factor 0.94 pada selang kepercayaan 95% adalah yang paling optimal bagi bank tersebut, karena model ini meniberikan prediksi nilal VAR terkecil dibanding model lainnya.

Model ini sesuai dengan keadaan Net Present Value bank sebesar negatif Rp 3,702,188,190,760 yang mengindikasikan bahwa ?capital requirement? bank sebenamya juga tidak mampu untuk menutupi nilai resiko dengan model tersebut. Kemudian, dari hasil stress-testing, ditemukan pada tanggal 4 Desember 2001 terjadi kerugian tertinggi sebesar Rp 37,289,116,191. Maka, bank harus menyediakan dana sebesar nilai tersebut untuk mengantisipasi terjadi kembali kerugian yang dinyatakan dalam toleransi maksimal kerugian bank akibat adanya volatilitas suku bunga. Berdasarkan hasil penelitian ini, disarankan bagi bank, bahwa untuk mampu mengelola nilai resiko dengan model EWMA pada decay factor 0.94 dan selang kepercayaan 95%, bank harus mampu menutup kekurangan modalnya terlebih dahulu.