Nastiti, Wahyu kurnia Dewi (2016) Estimasi Risiko Return Saham Perusahaan Sektor Telekomunikasi di Bursa Efek Indonesia (BEI) Menggunakan Metode Conditional Value-at-Risk (CVaR) dan Value-at-Risk (VaR) dengan Pendekatan ARMA-GARCH dan Extreme Value Theory (EVT). Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
1312100082-Undergradute Thesis.pdf - Published Version Download (2MB) | Preview |
Abstract
Saham merupakan instrumen investasi yang rentan terhadap risiko. Investasi saham dibedakan berdasarkan konsentrasi sektor yang dijalankan. Sektor telekomunikasi merupakan sektor unggu-lan dalam melakukan investasi, terutama saham EXCL.JK dan TLKM.JK. Dalam melakukan investasi, seorang investor harus memiliki manajemen risiko yang baik, diantaranya adalah mam-pu mengestimasi tingkat risiko menggunakan metode Value-at-Risk (VaR). Nilai saham bersifat stokastik dan memiliki volatili-tas tinggi sehingga estimasi nilai VaR dilakukan menggunakan pendekatan ARMA-GARCH. Volatilitas yang tinggi pada data return saham menyebabkan terdapatnya nilai-nilai ekstrim yang belum ditangkap pengaruhnya oleh model tersebut sehingga dila-kukan estimasi VaR menggunakan pendekatan EVT. Tingkat risi-ko bukan hanya dipengaruhi oleh faktor endogen, melainkan juga dipengaruhi oleh faktor eksogen seperti kondisi saham pesaing dan variabel makro ekonomi. Oleh karena itu, estimasi risiko juga dilakukan menggunakan model Conditional Value-at-Risk (CVaR). Pada kuantil yang sama, tingkat risiko saham EXCL.JK lebih tinggi dibandingkan dengan saham TLKM.JK, baik ketika melibatkan variabel eksogen maupun tidak. Estimasi VaR dengan pendekatan EVT menghasilkan tingkat akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan pendekatan ARMA-GARCH.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Additional Information: | RSSt 519.544 Nas e |
| Uncontrolled Keywords: | ARMA-GARCH, CVaR, EVT, Risiko, VaR |
| Subjects: | H Social Sciences > HD Industries. Land use. Labor > HD61 Risk Management |
| Divisions: | Faculty of Mathematics and Science > Statistics > 49201-(S1) Undergraduate Thesis |
| Depositing User: | ansi aflacha |
| Date Deposited: | 11 Apr 2019 04:10 |
| Last Modified: | 11 Apr 2019 04:10 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/62738 |
Actions (login required)
 |
View Item |