Text

Perhitungan Value At Risk pada Portofolio Saham Menggunakan Copula (Studi Kasus : Saham-Saham Perusahaan di Indonesia Periode 13 Oktober 2011 - 12 Oktober 2016)

---

ABSTRAK

Investasi merupakan salah satu cara yang banyak dilakukan oleh orang untuk mencapai keuntungan di masa yang akan datang. Data saham merupakan data yang diperoleh dari pengamatan harga saham yang dapat dikategorikan ke dalam data runtun waktu, yang biasanya memiliki kecenderungan berfluktuasi secara cepat dari waktu ke waktu sehingga variansi dari residualnya akan selalu berubah setiap waktu atau tidak konstan, atau sering disebut kasus heterokesdastisitas. Peramalan dan analisis data ini bertujuan untuk memperkecil risiko dan faktor-faktor ketidakpastian. Risiko-risiko tidak dapat dihindari namun dapat dikelola dan diperkirakan menggunakan alat ukur Value at Risk (VaR). Teori copula merupakan salah satu alat yang dapat digunakan untuk memodelkan distribusi gabungan karena tidak mensyaratkan asumsi normalitas dari data sehingga cukup fleksibel untuk berbagai data terutama untuk data keuangan. Penelitian ini dilakukan menggunakan metode copula-GARCH untuk memodelkan data return tiga saham perusahaan di Indonesia yang memiliki volatilitas tinggi yaitu PT Vale Indonesia Tbk (INCO), PT Bank Central Asia Tbk (BCA), dan PT Indocement Tunggal Prakarsa Tbk (INTP) periode 13 Oktober 2011 hingga 12 Oktober 2016 ke dalam model ARIMA-GARCH. Analisis dilanjutkan dengan copula pada dua saham yang memiliki korelasi residual ARIMA GARCH tertinggi yaitu BCA dan INTP. Copula Gumbel dipilih sebagai copula terbaik dengan nilai θ ̂ sebesar 1,337. Besar risiko yang diperoleh dari perhitungan Value at Risk (VaR) pada tingkat kepercayaan 99% adalah 3,922% , pada tingkat kepercayaan 95% sebesar 2,397%, dan pada tingkat kepercayaan 90% sebesar 1,745%.
Kata kunci : Value at Risk, Copula, GARCH

ABSTRACT

Investment is one of the way that is widely performed by people to achieve profitability in the future.Stock data is a data that is obtained from the observation that stock prices can be categorized into time series data, which usually have a tendency to fluctuate rapidly by the time so the variance of the residual will always change all the time or not constant, or often called heteroscedasticity case. Forecasting and data analysis is intended to minimize the risk and uncertainty factors. The risks can not be avoided but can be managed and estimated using Value at Risk (VaR) measurement tool. Copula theory is one of the tool that can be used to fit the joint distribution because it does not require the assumption of normality of the data so it is flexible enough for a variety of data, especially for financial data. This research is conducted using the method of Copula-GARCH to fit the three stocks of companies return data in Indonesia which have high volatility, those are PT Vale Indonesia Tbk (INCO), PT Bank Central Asia Tbk (BCA), and PT Indocement Tunggal Tbk (INTP) in period of October 13, 2011 to October 12, 2016 into ARIMA-GARCH model. The analysis is followed by copula on two stocks that have the highest ARIMA-GARCH residual correlation, those are BCA and INTP.Copula Gumbel is selected as the best copula with the amount of θ ̂ is 1,337. The risk derived from the calculation of Value at Risk (VaR) at the 99% confidence level is 3,922%, at the 95% confidence level is 2,397%, and at the 90% confidence level is 1,745%.

Keywords : Value at Risk, Copula, GARCH

---

Ketersediaan

546E17II

658,155 OKT p

Perpustakaan FSM Undip (Referensi)

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

STATISTIKA

No. Panggil

658,155 OKT p

Penerbit

: ., 2017

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

1548

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Oktafiani Widya Ningrum

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar