Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Eratnya hubungan antara tingkat suku bunga dengan kinerja perbankan menunjukkan pentingnya tingkat suku bunga dengan pengelolaan risiko bank. Dengan dasar pemikiran tersebut maka timbul pemikiran untuk mengukur risiko yang disebabkan oleh pergerakan suku bunga dalam kerangka pengukuran risiko pasar. Dalam saat yang bersamaan, terdapat kecenderungan untuk menerapkan metode VaR untuk mengukur risiko yang dihadapi oleh perbankan. VaR adalah salah satu metoda untuk mengukur risiko pasar (market risk) yaitu untuk mengestimasi tingkat kerugian yang dapat terjadi karena memiliki suatu asset/portfolio asset dalam nilai tertentu yang nilainya dirujuk kepada nilai pasar (market to market value), dengan tingkat kepercayaan statistika tertentu (confidence level) dan untuk jangka waktu penguasaan asset (holding period) yang tertentu dalam kondisi pasar yang dianggap normal. Pergerakan nilai pasar dari aset tersebut menandai return yang dihasilkan oleh aset, apakah return-nya positif atau negatif. Dengan menganggap suku bunga pinjaman adalah return yang dihasilkan oleh asset kredit maka pada dasarnya metoda VaR dapat digunakan untuk mengukur risiko tingkat suku bunga yang dihadapi oleh bank pada saat memiliki aset kredit dalam jumlah tertentu dalam suatu holding period tertentu yang diakibatkan oleh pergerakan suku bunga pinjaman. Khususnya untuk kredit konsumtif dimana umumnya tingkat suku bunga bersifat fixed selama periode tertentu, risiko suku bunga terkait dengan kemungkinan kerugian bank selama periode tersebut dimana biaya dana (cost of fund) bank dapat bergerak naik dan turun dan mengakibatkan negative spread pada saat biaya dana tersebut naik melebihi suku bunga pinjaman. Penelitian ini bertujuan untuk: (1) Mengetahui karakteristik data suku bunga pinjaman keempat produk kredit konsumtif KPR Renovasi, Kredit Kepemilikan Mobil (KPM), Kredit Kepemilikan Motor (KP-Motor), dan Kredit Multiguna yang diberikan oleh Bank X selama periode observasi; (2) Untuk memberikan informasi besarnya VaR akibat perubahan suku bunga pinjaman untuk masing-masing produk kredit konsumtif tersebut yang dihasilkan oleh proses perhitungan yang sesuai dengan karakteristik data suku bunga keempat produk kredit tersebut; (3) Untuk memberikan informasi besarnya VaR untuk portfolio kredit konsumtif yang terdiri atas keempat produk kredit tersebut; (4) Menguji validitas metoda VaR yang digunakan dalam hal kemampuan metoda tersebut untuk mengestimasi tingkat kerugian yang dialami Bank X karena risiko tingkat suku bunga. Berdasarkan basil pengujian atas data tingkat suku bunga keempat produk kredit konsumtif, diperoleh hasil karakteristk sebagai berikut: (1) Non-stasioner, sehingga data harus dideferensiasi satu kali (diferensiasi tingkat 1) untuk menjadi stasioner dan dapat diuji lebih lanjut; (2) Tidak terdistribusi secara normal, sehingga nilai a yang akan digunakan dalam perhitungan VaR hares dikoreksi lebih dahulu menggunakan Cornish Fisher Expansion menjadi a; (3) Homoskedastik, sehingga volatilitas data yang diperlukan untuk perhitungan VaR dapat dihitung menggunakan rumus deviasi standar statistik. Angka VaR dihitung dengan menggunakan holding periode 1 bulan dan tingkat kepercayaan 95%, dengan demikian nilai VaR yang dihitung menggunakan data posisi akhir bulan x digunakan untuk mengestimasi tingkat kerugian pada akhir bulan x-H dengan tingkat keyakinan 95%, atau dengan kata lain: hanya 5% kemungkinannya bahwa tingkat kerugian pada akhir bulan x+1 akan melebihi nilai VaR. Hasil uji dengan cara bakc testing menunjukkan hasil yang baik di mane dari keempat produk kredit yang dianalisis, tidak terdapat overshoot sclama periode observasi. Hasil pengujian validitas VaR lebih lanjut dengan Kupiec Test (metoda TNoF) menunjukkan bahwa penggunaan metoda VaR dalam penelitian ini untuk mengestimasi tingkat kerugian akibat risiko tingkat suku bunga untuk masing-masing produk kredit konsumtif Bank X tersebut dapat dianggap valid. Untuk penghitungan VaR Portfolio, hasil uji return portfolio menunjukkan karakteristik data sebagai berikut: (1) Non-stasioner, sehingga data harus dideferensiasi satu kali (diferensiasi tingkat 1) untuk menjadi stasioner dan dapat diuji lebih lanjut; (2) Terdistribusi secara normal, sehingga nilai yang akan digunakan dalam perhitungan VaR tidak perlu dikoreksi; (3) Homoskedastik, sehingga estimasi volatilitas dapat menggunakan rumus standar deviasi statistik. Uji validitas VaR portfolio dengan backtesting menunjukkan tidak terdapat overshoot selama periode observasi, dan uji lebih lanjut dengan Kupiec Test menunjukkan bahwa VaR portfolio valid digunakan untuk mengestimasi kerugian maksimum portfolio kredit konsumtif karena risiko tingkat suku bunga.

---

The objectives of this study are: (1) to determine the characteristic of loan interest rate data of four consumer loan products at Bank X: KPR Renovasi (Housing Loan - for Renovation Purpose), KPM (Car Loan), KPMotor (Motor Cycle Loan), and KPM (Multi Purpose Loan) which were advanced by Bank X within the observation period of August 2002 to November 2005; (2) To determine the Value at Risk (VaR) which quantifies market risk resulting from fluctuation in loan interest rate for each consumer loan product; the calculation process to produce such VaR should be done according to a method that fits the characteristic of data determined in point 1 above; (3) To determine the VaR of the loan portfolio consisting of the above four consumer loan products; (4) To test the validity of VaR method used, in terms of its ability to estimate the extent of loss suffered by Bank X due to interest rate risk. The results of test on characteristic of interest rate data of the four consumer loan products showed that the data has the following characteristics: (1) Non-stationary, hence the data needs to be differentiated at ' order as to become stationary and eligible for further test steps; (2) Not having normal distribution, hence a for VaR calculation must be adjusted using Cornish Fisher Expansion to become a ("prime Alpha"); (3) Homoscedastic, meaning the simple statistical standard deviation formula can be used to calculate the volatility of data. VaR is calculated using 1 month holding period and 95% confidence level, meaning VaR calculated based on month X's end position is used to estimate the extent of loss at the end of month X+1 on 95% confidence level. In other words: there is only 5% probability that the extent of lost at the end of month x+1 will exceed VaR value. Back testing showed a good results whereby no overshoot identified within the observation period. Further validity test using Kupiec Test (to be more specific. Kupiec Test with TNoF approach) showed that the VaR method used in this study to estimate the extent of loss due to interest rate risk of each Bank s consumer loan product is considerably valid. The results of test on the characteristic of portfolio return (derived from each loan 's interest rate data and taking into account the loan outstanding of each loan as to 'weight' each loan's data), are as follows: (1) Non-stationary, hence the portfolio return data needs to be differentiated at order as to become stationary and eligible for further test steps; (2) Having normal distribution, hence no need to adjust a for VaR calculation; (3) Homoscedastic, meaning the simple statistical standard deviation formula can be used to calculate the volatility of por folio return. Backtesting on the portfolio VaR value showed no overshoot within the observation period. Further test using Kupiec (TNoF approach) test verifies that the portfolio VaR is valid for the use of estimating the extent of loss due to interest rate risk.

Abstrak :
This study aims to analyze the effect of the COVID-19 pandemic on commercial banking non-performing loans during the study period from January 2018 to December 2022. The regression method used is multiple regression with Non-performing loans, BI7DRR Interest Rate, Gross Domestic Product, Unemployment Rate as a control variable and the dummy variable COVID-19 as the main independent variable and Non-performing loans as the dependent variable are used in the analysis. The results of this study show that the COVID-19 pandemic has a significant influence and a positive relationship with the NPL of Commercial Banks in Indonesia. Secondary data from the Bank of Indonesia and the Indonesian Financial Service Authority, over which a multi-regression analysis was performed. The results of the analysis showed a significant influence from the Gross domestic product and Unemployment that supports the Covid-19 variable in affecting Banking non-performing loans. The Covid-19 epidemic is harming economies around the world in all conceivable ways, including financial markets and institutions. The pandemic creates complex challenges for banks in particular, mostly through increases in default rates. This may be worse in developing countries with poor financial markets. ......Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh pandemi COVID-19 terhadap kredit bermasalah perbankan umum selama periode penelitian Januari 2018 hingga December 2022. Metode regresi yang digunakan adalah regresi berganda dengan data sekunder dari Bank Indonesia dan Otoritas Jasa Keuangan dilakukan analisis multi-regresi. Kredit bermasalah, Suku Bunga BI7DRR, Produk Domestik Bruto, Tingkat Pengangguran sebagai variable kontrol dan variabel dummy COVID-19 sebagai Independen variable utama dan Non performing loan sebagai variable dependent digunakan dalam analisis.Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pandemi COVID-19 berpengaruh signifikan dan positif terhadap NPL bank umum di Indonesia. Dalam hasil regresi akhir menunjukkan terdapat pengaruh yang signifikan Produk Domestik Bruto dan Pengangguran yang mendukung variabel COVID dalam mempengaruhi kredit bermasalah perbankan. Epidemi COVID-19 merugikan ekonomi di seluruh dunia dengan segala cara yang dapat dibayangkan, termasuk pasar dan institusi keuangan. Pandemi menciptakan tantangan yang kompleks bagi bank khususnya, sebagian besar melalui kenaikan tingkat gagal bayar. Mungkin lebih buruk di negara berkembang dengan pasar keuangan yang buruk