Text

Value At Risk Dengan Pendekatan Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity - Generalized Pareto Distribution (Studi Kasus PT. Indocement Tunggal Prakarsa Tbk)

---

ABSTRAK
Saham merupakan salah satu investasi yang banyak diminati investor namun
seringkali mempunyai risiko yang tinggi. Value at Risk (VaR) merupakan salah satu
alat yang sering digunakan dalam pengukuran risiko. Pada umumnya data retun
finansial berfluktuasi secara cepat sehingga varian dari residualnya tidak konstan
atau bersifat heteroskedastisitas. Kondisi heteroskedastisitas dimodelkan
menggunakan model ARCH/GARCH. Bila pada data juga terdapat terdapat efek
asimetris maka dimodelkan menggunakan model GARCH asimetris yaitu
Exponential GARCH (EGARCH). Bila selain ada efek heteroskedastisitas dan
kejadian asimetris, terdapat kejadian ekstrem berupa ekor distribusi yang gemuk
maka dimodelkan dengan menggunakan metode Extreme Value Theory yaitu
dengan pendekatan Generalized Pareto Distribution (GPD). Data pada penelitian
ini adalah data return harga saham PT. Indocement Tunggal Prakarsa Tbk (INTP)
periode 1 Maret 2013 - 31 Oktober 2018. Didapati bahwa data tersebut bersifat
heteroskedastisitas, asimetris, dan juga terdapat ekor distribusi gemuk sehingga
dimodelkan menggunakan kombinasi model EGARCH-GPD. Model terbaik yang
digunakan adalah ARIMA ([2],0,[2,13]) EGARCH(1,1) karena memiliki AIC
terkecil dibandingkan model lainnya. Besarnya risiko dengan tingkat kepercayaan
95% yang didapat dengan pendekatan GPD sebesar 0,333% dari investasi saat ini.
Kata kunci: Heteroskedastisitas, Efek Asimetris, Value at Risk (VaR), EGARCH,
Data Ekstrem, Generalized Pareto Distribution (GPD).vi

ABSTRACT

Stocks are an investment that many investors are interested in but often have a high
risk. Value at Risk (VaR) is one tool that is often used in risk measurement. In
general, financial data fluctuate rapidly so that the variants of the residuals are not
constant or heteroscedasticity. The condition of heteroscedasticity is modeled using
the ARCH / GARCH model. If there is an asymmetric effect on the data, it is
modeled using an asymmetric GARCH model, namely Exponential GARCH
(EGARCH). In addition to the effects of heteroscedasticity and asymmetric events,
extreme events in the form of fat distribution tails are modeled using the Extreme
Value Theory method, namely the Peaks Over Threshold method with the
Generalized Pareto Distribution (GPD) approach. The data in this study is the return
data of PT. Indocement Tunggal Prakarsa Tbk (INTP) for the period of March 1,
2013 - October 31, 2018. It was found that the data was heteroscedasticity,
asymmetric, and there were also fat distribution tails so it was modeled using a
combination of EGARCH-GPD models. The best model used is ARIMA ([2], 0,
[2,13]) EGARCH (1,1) because it has the smallest AIC compared to other models.
The amount of risk with a 95% confidence level obtained with the GPD approach
is 0.333% of current investment.
Keywords: Heteroscedastisity, Asymmetric Effect, Value at Risk (VaR),
EGARCH, Extreme Data, Generalized Pareto Distribution (GPD).

---

Ketersediaan

0739E19III

739 E 19-ii

Perpustakaan FSM Undip (Referensi)

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

STATISTIKA

No. Panggil

739 E 19-ii

Penerbit

: ., 2019

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

515

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Nadiyah Hafidah Sinambela

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar