Pemilihan Threshold Optimum Menggunakan Metode Bootstrap Dalam Estimasi Value At Risk Data Return Saham Perusahaan Sektor Asuransi Di Bei Dengan Pendekatan Garch-Extreme Value Theory

Kurniawati, Ely (2016) Pemilihan Threshold Optimum Menggunakan Metode Bootstrap Dalam Estimasi Value At Risk Data Return Saham Perusahaan Sektor Asuransi Di Bei Dengan Pendekatan Garch-Extreme Value Theory. Undergraduate thesis, Institut Technology Sepuluh Nopember.

[img] Text
1314201004- Master_Thesis.pdf - Accepted Version
Restricted to Repository staff only

Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Value at Risk (VaR) merupakan salah satu alat pengukur resiko yang digunakan untuk memprediksi besarnya kerugian maksimal dari suatu portofolio dalam kurun waktu tertentu dengan tingkat keyakinan yang ditetapkan. Asumsi yang digunakan dalam perhitungan VaR konvensional adalah normalitas data, yang seringkali tidak ditemukan dalam data finansial. Selain itu, data finansial juga memiliki volatilitas tinggi yang menyebabkan varians pengamatan tidak konstan. Oleh karena itu perhitungan VaR dalam penelitian ini dilakukan dengan pendekatan EVT yang dikombinasikan dengan metode GARCH. Model GARCH digunakan untuk estimasi volatilitas yang ada pada data finansial, sedangkan EVT dengan pendekatan Peak Over Threshold (POT) digunakan untuk estimasi distribusi residual dari model GARCH tersebut. Dalam pendekatan POT, pemilihan threshold merupakan hal yang kritikal karena mempengaruhi hasil estimasi. Pada penelitian ini dilakukan simulasi untuk mendapatkan nilai threshold optimum dengan pendekatan bootstrap. Hasilnya menunjukkan bahwa threshold optimum berada pada kuantil 1% - 3% dari data. Sedangkan pada data riil, dengan pendekatan bootstrap, threshold optimum berada pada kuantil 2,3% - 2,7% yang berada pada rentang hasil simulasi tersebut. Kajian aplikasi dilakukan terhadap data return saham 3 perusahaan go public di BEI, yaitu PT. Lippo General Insurance (LPGI), PT. Panin Insurance (PNIN), dan PT. Asuransi Multi Artha Guna (AMAG). Hasil perhitungan VaR dengan pendekatan ARMA-GARCH dan EVT-GARCH memberikan pola yang sama, yaitu PT.Lippo General Insurance cenderung memiliki nilai resiko paling besar, diiringi dengan nilai keuntungan yang besar juga. Sedangkan kedua perusahaan lainnya memiliki nilai VaR yang hampir sama. Sehubungan dengan penerapan beberapa threshold dalam penelitian ini, perbedaan penentuan threshold memberikan hasil estimasi VaR yang tidak jauh berbeda. Berdasarkan hasil backtesting, pendekatan ARMA-GARCH maupun EVTGARCH dapat mengidentifikasi pola volatilitas dalam data, akan tetapi EVT-GARCH memiliki keunggulan dalam mengidentifikasi nilai ekstrim. Hal ini berlaku pada kuantil 0,5% dan 1 %. Sedangkan pada kuantil 5%, kedua pendekatan memberikan hasil yang tidak jauh berbeda. ========================================================================================================= Value at Risk (VaR) is a method in quantifying and controlling risk of a portfolio. It measures the maximum value of risk in a time frame and in an assigned confidence level. Variance Covariance method is the most widely used method due to its simplicity in calculation. However it requires normal distribution assumption to the data and is invalid when the data series have a fat tail indicated by high occurrence of extreme events. Imposing normal distribution assumption to a fat tail data will lead to underestimate the risk. This paper will evaluate VaR estimation using combination of GARCH and Extreme Value Theory (EVT) to accommodate volatility and extreme event in financial data. GARCH is applied to model the presence of volatility, while EVT with Peak Over Threshold (POT) approach is applied to model the extreme events of GARCH error term. Threshold choice is a critical step in POT analysis, due to its effect on estimation result. This study also carries out bootstrap simulation to find out the optimum threshold. The result shows that optimum threshold is located in 1% - 3% quantile of data. As the empirical study, this research examines stock return of 3 go public companies listed in BEI, i.e. PT. Lippo General Insurance (LPGI), PT. Panin Insurance (PNIN) and PT. Asuransi Multi Artha Guna (AMAG). The optimum threshold of the empirical data is located in 2,3% - 2,7% quantile of data. The VaR calculation using both ARMA-GARCH and EVT-GARCH yield on similar pattern showing that PT.Lippo General Insurance tend to have highest risk as well as highest gain. This study reveals that different threshold setting does not give significant effect in VaR estimation. Based on backtesting result, both ARMA-GARCH and EVTGARCH are enable to identify volatility pattern, however the latter is superior in identifying extreme events.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: RTSt 519.544 Kur p
Uncontrolled Keywords: Return, GARCH-EVT, POT, Value at Risk, Threshold optimum, Bootstrap
Subjects: H Social Sciences > HA Statistics > HA31.7 Estimation
Divisions: Faculty of Mathematics and Science > Statistics > 49101-(S2) Master Thesis
Depositing User: Mr. Tondo Indra Nyata
Date Deposited: 20 Jan 2020 02:54
Last Modified: 20 Jan 2020 02:54
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/72750

Actions (login required)

View Item View Item