Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa tail risk pada variabel pembentuk risiko pasar, yakni risiko indeks saham, nilai tukar, dan suku bunga di Jepang, Cina, Korea Selatan, Negara ASEAN-5 dan Amerika Serikat. Pada penelitian ini digunakan metode GARCH-M-GED (General Autoregressive Conditional Heteroschedascity in Mean with General Error Distribution Parameter) untuk mencari tahu pembentukan dan besaran tail risk, dan dilengkapi dengan metode VAR (Vector Autoregressive) IRF (Impulse Response Function) untuk menganalisa pola dari transmisi global di masing-masing variabel. Penelitian juga dilakukan dengan melakukan perbandingan antara data rentang waktu harian dengan data rentang waktu mingguan dalam rangka menganalisa resistensi investasi terhadap tail risk berdasarkan rentang waktu investasi. Hasil dari penelitian ini menemukan bahwa tail risk merupakan hal yang lazim terjadi, dengan volatilitas tertinggi ditunjukkan oleh variabel suku bunga. Dan investasi dengan rentang waktu mingguan dirasa lebih resisten terhadap tail risk dibanding investasi pada rentang waktu harian.

---

ABSTRACT
This study aims to analyze tail risk on three variables that generate the market risk. They are equity index, exchange rate, and interest rate risk in Japan, China, South Korea, ASEAN-5 Countries, and United States of America. In this study, GARCH-M-GED (General Autoregressive Conditional Heteroschedascity in Mean with General Error Distribution Parameter ) method used to find out about the establishment and magnitude of the tail risk, and will be completed with VAR (Vector Autoregressive) IRF(Impulse Response Function) method in order to analyze the pattern of global transmission in each variable. This study also done a comparative study between daily time series data with weekly time series data to analyze the resistence of investment towards tail risk, based on the investment time horizon. Finally, this study find out that tail risk is something prevalent, and the highest volatility showed by interest rate variable. And weekly time horizon investment considered more resistance toward tail risk rather than daily time horizon investment.

Abstrak :
Dalam beberapa dekade belakangan ini, krisis dunia finansial sering terjadi dan banyak investor dan mengalami kerugian karena ketdakmampuan estimasi risiko pasar. Dalam karya ini, model risiko Value at Risk (VaR) di hitung dengan mengaplikasikan extreme value theory untuk menghasilkan estimasi yang dinamis dengan memodelkan residuals dan membandingkan performanya dengan pendekatan standard normal distribution yang konvensional. Lebih dari itu, estimasi dari Expected Shortfall (ES) yang dinamis juga dianalisa. Hasil menunjukan bahwa EVT-based VaR & ES valid dan dapat diandalkan untuk mengestimasi kuantil yang lebih tinggi, terutama amat baik dalam estimasi negative returns. Terlebih lagi, ada indikasi bahwa ada pola/hubungan tingkat kegagalan estimasi risiko pasar dengan kondisi ekonomi tahun tertentu. Namun hubungan ini berkurang seiring meningkatnya kuantil yang digunakan untuk estimasi. ......In the recent decades, financial crisis happened quite often and many investors incurred high losses due to unforeseen market risk estimation. In this work, a well-known Value at Risk (VaR) is generated by applying extreme value theory to create dynamic estimation by modeling the residual and comparing its performance with the ubiquitous standard normal distribution approach. In addition, an estimation of dynamic Expected Shortfall (ES) is also analyzed. The results indicate that EVT-based VaR & ES are reliable in estimating higher quantile, especially in estimating negative returns. Moreover, there is an indication of correlation between the failure rate of market risk estimation and economic environment in certain year but this correlation diminishes as the quantile estimation gets higher.