Pengukuran Estimasi Value at Risk Menggunakan Metode Monte Carlo Simulation dan Pendekatan Arima-Garch Pada Saham Bluechip dan Smallcap

Puspadewi, Ni Putu Ayu (2023) Pengukuran Estimasi Value at Risk Menggunakan Metode Monte Carlo Simulation dan Pendekatan Arima-Garch Pada Saham Bluechip dan Smallcap. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 06311940000065-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 September 2025. Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Melakukan investasi pada saham mempunyai risiko yang cukup tinggi sehingga seorang investor harus melakukan perhitungan terhadap besarnya risiko berinvestasi pada sebuah saham serta mengukurnya. Value at Risk digunakan sebagai sebuah alat untuk mengukur risiko. Investor dapat menilai potensi keuntungan dan kerugian berdasarkan return saham. Namun, data return yang digunakan biasanya tidak berdistribusi normal, sehingga pendekatan mean dan varian untuk menghitung Value at Risk tidak dapat digunakan. Oleh karena itu, digunakan metode Monte Carlo Simulation yang dapat memberikan hasil return bangkitan simulasi yang memiliki distribusi normal. Selain itu, nilai saham mempunyai sifat stokastik dan bervolatilitas tinggi sehingga dilakukan estimasi Value at Risk menggunakan metode ARIMA-GARCH. Kemudian, untuk menguji validitas dari model pada Value at Risk ini, kita harus melakukan sebuah uji yang dinamakan uji backtesting. Uji backtesting yang digunakan yaitu Kupiec test dan Quantile Regression. Pada penelitian ini, digunakan data saham perusahaan blue chip yaitu PT. MAP Aktif Adiperkasa Tbk. (MAPA) dan data saham perusahaan small cap yaitu PT. Indofood CBP Sukses Makmur Tbk. (ICBP.JK). Pada estimasi value at risk menggunakan metode monte carlo simulation menggunakan Kupiec Test dikatakan valid dan sudah dapat dikatakan bahwa hasil estimasi Value at Risk dapat menggambarkan data aktual. Selain dengan menggunakan Kupiec test, penelitian ini juga menggunakan metode quantile regression sebagai metode backtesting. Namun, dalam pengerjaannya masih ditemukan beberapa kesalahan. Sehingga, hasil yang diperoleh pada perhitungan backtesting dengan menggunakan metode ini masih belum bisa digunakan untuk penarikan kesimpulan.
===================================================================================================================================
Investing in stocks has a fairly high risk, so an investor must calculate the risk of investing in a stock and measure it. Value at Risk used as a tool to measure risk. Investors can assess the potential profit and loss based on return share. However, data return used is usually not normally distributed, so the mean and variance approach to calculate Value at Risk can not be used. Therefore, the method is used Monte Carlo Simulation which can give results return simulated generation that has a normal distribution. In addition, stock values are stochastic and highly volatile, so estimates are made Value at Risk using the ARIMA-GARCH method. Then, to test the validity of the model on Value at Risk In this case, we have to do a test called test backtesting. Test backtesting that is used ie merchant test and Quantile Regression. In this study, company stock data is used blue chip namely PT. MAP Active Adiperkasa Tbk. (MAPA) and company stock data small cap namely PT. Indofood CBP Sukses Makmur Tbk. (ICBP. JK). The data used has a period of 2 March 2020 to 30 March 2023 of 754 data. In the estimation of value at risk using the monte carlo simulation method using kupiec test it is said to be valid and it can be said that the results of the estimated value at risk can describe the actual data. apart from using the kupiec test, this study also uses the quantile regression method as a backtesting method. However, in the process still found some error. Thus, the results obtained in backtesting calculations using this method cannot yet be used for drawing conclusions.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	ARIMA-GARCH, Backtesting, Kupiec test, Monte Carlo Simulation, Value at Risk, Quantile Regression
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA276 Mathematical statistics. Time-series analysis. Failure time data analysis. Survival analysis (Biometry)
Divisions:	Faculty of Science and Data Analytics (SCIENTICS) > Actuaria > 94203-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Ni Putu Ayu Puspadewi
Date Deposited:	03 Aug 2023 15:59
Last Modified:	29 Aug 2023 03:26
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/102993

Actions (login required)

View Item