Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 3 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Camelia Nas Darisan
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.
2002
T1534
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Andrianto Daru Kurniawan
Abstrak :
ABSTRAK
Dalam manajemen risiko, pengukuran risiko suatu portofolio dapat dilakukan dengan mengkuantifikasi risiko portofolio tersebut. Salah satu penerapan kuantifikasi risiko adalah dengan melakukan estimasi Value at Risk (VAR) dari risiko suatu portfolio. FAR merangkurn risiko suatu portfolio dalam satu bilangan yang pada periode serta selang kepercayaan tertentu merupakan kemungkinan kerugian terbesar.

Pada Karya Akhir ini dipaparkan implementasi salah satu metode estimasi VAR, yaitu metode varian-kovarian, yang diterapkan pada portofolio aset tunggal FX forward USD/IDR satu bulan, dimana portofolio ini merupakan portofolio derivatif linier.

VAR pada dasarnya adalah volatilitas perubahan nilai portfolio. Pada metode varian-kovarian ini VAR dihitung dengan terlebih dahulu melakukan dekomposisi portfolio menjadi gabungan beberapa portfolio baru disebut posisi standar, yang volatilitasnya langsung dapat diestimasi dengan menggunakan data historis yang tersedia. Posisi-posisi standar itu ditentukan sedemikian sehingga gabungan dari semua posisi standar mempunyai risiko yang sama dengan risiko portfolio asal. VAR pada metode ini adalah penjumlahan volatilitas dan semua posisi-posisi standar (tentu saja dengan memperhatikan juga korelasi antar posisi standar) setelah dikalikan dengan kuantil distribusi normal sesuai selang kepercayaan yang dipilih.

Estimasi volatilitas posisi standar, selain dilakukan dengan estimator sederhana, juga dilakukan dengan estimator EWMA. Hal ini dilakukan untuk mengetahui apakah forecasting volatilitas posisi standar berpengaruh terhadap validitas VAR yang dihasilkan.
Fakultas Eknonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2000
T3793
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Parluhutan
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 daƱ 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.
Depok: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2001
T5968
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library