Text

Estimasi Value at Risk Portofolio Saham Menggunakan Metode GARCH-COPULA (Studi Kasus : Harga Penutupan Saham Harian Unilever Indonesia dan Kimia Farma Periode 1 Januari 2013 - 31 Desember 2016)

---

ABSTRAK

Setiap investasi di pasar modal akan mendapatkan return yang disertai dengan risiko. Return dan risiko memiliki pola hubungan yang searah. Pembentukan portofolio ditujukan untuk memberikan risiko yang lebih rendah atau dengan risiko yang sama namun memberikan return yang lebih tinggi. Value at Risk (VaR) adalah alat untuk menganalisis manajemen risiko. Model runtun waktu yang digunakan pada data return saham yang cenderung tidak berdistribusi normal dan terdapat heteroskedastisitas adalah Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH). GARCH-Copula merupakan metode gabungan dari GARCH dan Copula. Metode Copula digunakan dalam pemodelan distribusi bersama karena tidak memerlukan asumsi normalitas dan dapat menangkap tail dependence diantara masing-masing variabel. Penelitian ini menggunakan data return dari harga penutupan saham Unilever Indonesia dan Kimia Farma periode 1 Januari 2013 sampai 31 Desember 2016. Model Copula terpilih berdasarkan nilai log likelihood terbesar adalah Copula Clayton. Estimasi Value at Risk portofolio saham Unilever Indonesia dan Kimia Farma pada bobot yang sama dilakukan menggunakan simulasi Monte Carlo dengan backtesting data periode 30 hari pada tingkat kepercayaan 95%.

Kata Kunci : Saham, Risiko, Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH), Copula, Value at Risk
 
ABSTRACT

Any investment in the stock market will earn returns accompanied by risks. Return and risk has a mutual correlation that equilibrium. The formation of a portfolio is intended to provide a lower risk or with the same risk but provide a higher return. Value at Risk (VaR) is a instrument to analyze risk management. Time series model used in stock return data that it has not normal distribution and heteroscedastisicity is Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH). GARCH-Copula is a combined method of GARCH and Copula. The Copula method is used in joint distribution modeling because it does not require the assumption of normality of the data and can capture tail dependence between each variable. This research uses return data from stock closing prices of Unilever Indonesia and Kimia Farma period January 1, 2013 until December 31, 2016. Copula model is selected based on the highest likelihood log value is Copula Clayton. Value at Risk estimates of Unilever Indonesia and Kimia Farma's stock portfolio on the same weight were performed using Monte Carlo simulation with backtesting of 30 days period data at 95% confidence level.

Keywords : Stock, Risk, Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH), Copula, Value at Risk

---

Ketersediaan

646E18III

646 E 18

Perpustakaan FSM Undip (Referensi)

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

STATISTIKA

No. Panggil

646 E 18

Penerbit

: ., 2018

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

2214

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Lingga Bayu Prasetya

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar