RESIKO INVESTASI PORTOFOLIO SAHAM PADA SAHAM-SAHAM BUMN MENGGUNAKAN VALUE AT RISK (VAR) DENGAN PENDEKATAN VARIANCE COVARIANCE PERIODE 2012-2013

DI SUSUN OLEH:NAMA: NURUL HIDAYAHNIM: 91213083KELAS: 45PB3

DISUSUN GUNA MEMENUHI TUGAS MATA KULIAH ANALISIS INVESTASI DAN MANAJEMEN RESIKO

PASCA SARJANA MANAJEMENUNIVERSITAS GUNADARMA2014RESIKO INVESTASI PORTOFOLIO SAHAM PADA SAHAM-SAHAM BUMN MENGGUNAKAN VALUE AT RISK (VAR) DENGAN PENDEKATAN VARIANCE COVARIANCE PERIODE 2012-2013

ABSTRAK

Nurul HidayahPasca Sarjana ManajemenUniversitas Gunadarma

Suatu kegiatan investasi perlu mempertimbangkan besarnya resiko dan return yang akan didapatkan. Diperlukan suatu analisis guna mengetahui keakuratan besarnya resiko dan return dari suatu investasi. Pada umumnya hampir semua investasi mengandung unsur ketidakpastian atau resiko. Investor tidak tahu dengan pasti hasil yang akan diperolehnya dari investasi yang dilakukannya. Analisis portofolio optimal merupakan salah satu teknik analisis dalam menentukan besarnya resiko dan return. Value at Risk (VaR) adalah suatu alat ukur statistik resiko yang mengukur kerugian maksimum yang diharapkan dari sebuah investasi pada tingkat konfindensi tertentu dan periode waktu tertentu dalam kondisi pasar normal.Penelitian ini membahas tentang analisis resiko portofolio dengan metode VaR melalui pendekatan Variance Covariance. Sampel yang diambil adalah perusahan-perusahaan BUMN dari sektor yang berbeda, yaitu Adhi Karya (ADHI) yang bergerak di bidang konstruksi, Bank Negara Indonesia (BBNI) yang bergerak di bidang jasa keuangan dan asuransi, Perusahaan Gas Negara (PGAS) yang bergerak di bidang gas, uap dan udara dingin, Tambang Batu Bara Bukit Asam (PTBA) yang bergerak di bidang pertambangan dan penggalian dan Telekomunikasi Indonesia (TLKM) yang bergerak di bidang informasi dan telekomunikasi. Dengan periode penelitian 1 Januari 2012 31 Desember 2013.Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa dengan periode berbeda akan menghasilkan besaran Value at Risk (VaR) yang berbeda pula. Dalam penelitian ini periode penelitian dibagi menjadi per triwulan. Pada tahun 2012 untuk triwulan 1, triwulan 3 dan triwulan 4 menghasilkan VaR (95%) sebesar 0% dan VaR (99%) sebesar 0%. Pada tahun 2012 untuk triwulan 2 menghasilkan VaR (95%) sebesar 13,36% dan VaR (99%) sebesar 35,90%. Pada tahun 2013 untuk triwulan 1 menghasilkan VaR (95%) sebesar 0% dan VaR (99%) sebesar 0%. Pada tahun 2013 untuk triwulan 2 menghasilkan VaR (95%) sebesar 0,77% dan VaR (99%) sebesar 26,58%. Pada tahun 2013 untuk triwulan 3 menghasilkan VaR (95%) sebesar 36,86% dan VaR (99%) sebesar 53,28%. Dan pada tahun 2013 untuk triwulan 4 menghasilkan VaR (95%) sebesar 40,25% dan VaR (99%) sebesar 55,79%.

Kata Kunci: Analisis Investasi, Value at Risk (VaR), Variance Covariance, Manajemen Resiko, Portofolio.

DAFTAR ISI

ABSTRAK 2DAFTAR ISI 3BAB IPENDAHULUANLatar Belakang 4Rumusan dan Tujuan Penelitian 5BAB IITINJAUAN LITERATURPengertian Resiko 7Value at Risk 8Proses Pengukuran VaR 11Penelitian Terdahulu 15BAB IIIMETODE PENELITIANProfil Perusahaan 17PT. Adhi Karya (Persero) Tbk 17PT. Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk. 18PT. Perusahaan Gas Negara (Persero) Tbk. 18PT. Tambang Batu Bara Bukit Asam (Persero) Tbk. 19PT. Telekomunikasi Indonesia (Persero) Tbk. 20Metode Penelitian 21BAB IVPEMBAHASANPerhitungan Variance Covariance Dengan Portofolio 22BAB VKESIMPULAN 37DAFTAR PUSTAKA 38LAMPIRAN 39

BAB IPENDAHULUAN

1.1 LATAR BELAKANGInvestasi merupakan komitmen atas sejumlah dana yang dilakukan pada saat ini, dengan tujuan memperoleh sejumlah keuntungan di masa datang. Alasan utama orang berinvestasi adalah untuk memperoleh keuntungan. Keuntungan atau kerugian suatu investasi tergantung pada perubahan harga aset dan jumlah aset yang dimiliki. Dalam manajemen investasi, perubahan harga aset merupakan tingkat pengembalian harga aset dari harga awal disebut sebagai return.Investasi merupakan salah satu cara alternatif yang dapat digunakan untuk meningkatkan nilai aset di masa depan. Investasi disebut juga sebagai penanaman modal merupakan suatu istilah dengan beberapa pengertian yang berhubungan dengan keuangan dan ekonomi. I stilah tersebut berkaitan dengan akumulasi suatu bentuk aktiva dengan suatu harapan mendapatkan keuntungan dimasa depan. Seiring dengan semakin baiknya iklim investasi di Indonesia, maka peranan pasar modal (capital market) akan meningkat dimasa-masa yang akan datang. Pasar modal memiliki peranan penting untuk mengembangkan dunia investasi suatu negara. Beberapa peran pasar modal dalam mengembangkan dunia investasi antara lain pertama, sebagai sarana untuk mendapatkan dana secara cepat dengan biaya murah dapat dikumpulkan dari masyarakat (investor). Kedua, pasar modal sebagai sarana untuk berinteraksi dalam instrumen keuangan. Dengan berbagai instrumen keuangan, para investor dapat mengalokasikan dana yang dimiliki untuk berbagai investasi atau portofolio sehingga mendapatkan keuntungan maksimal dengan resiko kerugian yang minimal. Investor tidak mengetahui secara pasti hasil investasinya sehingga dikatakan bahwa investor menghadapi resiko dalam berinvestasi. Resiko dalam investasi adalah ketidakpastian yang dihadapi karena harga suatu aset menjadi lebih kecil daripada tingkat pengembalian investasi yang diharapkan. Dalam berinvestasi, resiko timbul karena adanya perubahan atau fluktuasi harga aset sehingga hasil investasi yang akan diterima menyimpang dari keuntungan yang diharapkan. Apabila resiko dinyatakan sebagai seberapa jauh hasil yang diperoleh dapat menyimpang dari hasil yang diharapkan, maka digunakan ukuran penyebaran untuk mengukur resiko. Pada hakekatnya masalah utama yang dihadapi investor adalah menentukan aset bersiko mana yang harus dibeli. Satu portofolio merupakan gabungan dua atau lebih saham individual, maka masalah ini bagi investor sama dengan memilih suatu portofolio optimal dari berbagai portofolio yang ada.Saat ini banyak dikembangkan perhitungan nilai resiko dalam berinvestasi agar investor dapat mengetahui nilai resiko dan mengantisipasinya lebih dini. Salah satu bentuk pengukuran nilai resiko yang sering digunakan adalah Value at Risk (VaR). Value at Risk (VaR) adalah suatu alat ukur statistik resiko yang mengukur kerugian maksimum yang diharapkan dari sebuah investasi pada tingkat konfindensi tertentu dan periode waktu tertentu dalam kondisi pasar normal.Manajemen resiko harus senantiasa berkesinambungan dan merupakan proses perencanaan strategi perusahaan dalam kaitannya dengan penerapan strategi itu sendiri. Perencanaan tersebut antara lain identifikasi berbagai resiko yang telah terjadi pada masa lalu, sekarang maupun kemungkinan yang mungkin terjadi dimasa yang akan datang. Selain itu perencanaan harus sesuai dengan budaya perusahaan serta berbagai kebijakan yang obyektif.Badan Usaha Milik Negara (BUMN) adalah perusahaan atau badan usaha yang dimiliki pemerintah sebuah negara. Di Indonesia, definisi BUMN menurut Undang-Undang Nomor 19 Tahun 2003 adalah badan usaha yang seluruh atau sebagian besar modalnya dimiliki oleh negara melalui penyertaan secara langsung yang berasal dari kekayaan negara yang dipisahkan.BUMN di Indonesia bebrebtuk perusahaan perseoran, perusahaan umum dan perusahaan jawatan. Dimana perusahaan perseoran (Persero) adalah BUMN yang berbentuk perseroan terbatas yang modalnya terbagi dalam saham yang seluruh atau paling sedikit 51% sahamnya dimiliki oleh pemerintah yang tujuan utmanya mengejar keuntungan.BUMN di Indonesia terdiri dari berbagai macam sektor. Dalam penelitian ini sektor yang digunakan yaitu bidang konstruksi, bidang jasa keuangan dan asuransi, bidang gas, uap dan udara dingin, bidang pertambangan dan penggalian, dan bidang informasi dan telekomunikasi.

1.2 RUMUSAN DAN TUJUAN PENELITIANBerdasarkan latar belakang masalah tersebut, dapat dirumuskan permasalahan Bagaimana penerapan metode Value at Risk (VaR) dengan pendekatan Variance Covariance pada studi kasus data portofolio saham-saham BUMN?Dengan permasalahan tersebut, maka penelitian ini bertujuan untuk menghitung nilai Value at Risk (VaR) dengan pendekaran Variance Covariance pada studi kasus data portofolio saham-saham BUMN.

BAB IITINJAUAN LITERATUR

2.1 PENGERTIAN RESIKO Resiko dapat dikatakan sebagai suatu peluang terjadinya kerugian atau kehancuran. Lebih luas resiko dapat diartikan sebagai kemungkinan terjadinya hasil yang tidak diinginkan atau berlawanan dari yang diinginkan. Resiko dapat menimbulkan kerugian apabila tidak diantisipasi serta tidak dikelola dengan semestinya. Sebaliknya resiko yang dikelola dengan baik akan memberikan ruang pada terciptanya peluang untuk memperoleh suatu keuntungan yang lebih besar. Menurut Gallati (2003: 7) dalam Wibowo (2006) resiko didefinisikan sebagai a condition in which there exist an exposure to adversity. Lebih lanjut, Bessis (2002: 11) mendefinisikan resiko sebagai risk are uncertaintainties resulting in adverse Variations of probability or in losses. Berdasarkan Workbook level 1 Global Association of Risk Professionals-Badan Sertifikasi Manajemen Resiko (2005) resiko didefinisikan sebagai chance of a bad outcome. Maksudnya adalah suatu kemungkinan akan terjadinya hasil yang tidak diinginkan, yang dapat menimbulkan kerugian apabila tidak diantisipasi serta tidak dikelola sebagaimana mestinya.Dalam industri keuangan umumnya dikenal jargon high risk bring about high return. Hal ini dapat dicontohkan dalam melakukan investasi saham. Dalam bermain saham, berdasarkan volatilitas harga akan lebih besar peluang untuk memperoleh keuntungan dengan bermain pada saham-saham lapis kedua. Volatilitas atau pergerakan naik turun harga saham secara tajam membuka peluang untuk memperoleh hasil yang sangat besar, namun sebaliknya jika harga bergerak kearah yang berlawanan maka kerugian yang akan ditanggung sangat besar.Resiko tidak harus selalu dihindari, melainkan harus dikelola dengan baik. Penjelasan yang terkait dengan hal itu dapat dijelaskan dengan ilustrasi sederhana berikut. Sebuah bank memperoleh dana dalam bentuk deposito sebesar Rp.1 milyar, bunga 12% pertahun dengan jangka waktu 1 bulan. Jika ingin memperoleh keuntungan dari dana tersebut, maka bank harus mengalokasikan dana yang diperoleh kedalam aktiva produktif seperti pinjaman atau investasi dengan hasil yang lebih besar dari 12% pertahun. Pilihan itu akan menimbulkan resiko yang dalam kondisi paling ekstrim, aktiva produktif tersebut tidak kembali.Dalam hal ingin menghindarkan dari resiko yang mungkin akan timbul, maka cara yang paling aman adalah mengendapkan dana tersebut didalam bank. Sangat likuid dan sangat aman. Menghindari resiko, secara sepintas terlihat aman, namun sebenarnya pada saat yang bersamaan kita tidak akan mendapatkan apa-apa dari dana 1 milyar tersebut. Sebaliknya kewajiban bunga terhadap nasabah tetap harus dibayarkan dan Bank akan mengalami kerugian sebesar suku bunga berlaku yang harus dibayarkan.Dari contoh diatas dapat diambil kesimpulan bahwa untuk mendapatkan hasil dari suatu kegiatan maka harus menghadapi resiko. Sebaliknya tidak menghadapi resiko sama sekali merupakan hal yang sayang untuk dilakukan karena kita tidak akan mendapatkan hasil apa-apa padahal peluang untuk memperoleh keuntungan tetap ada. Untuk itulah resiko harus dihadapi dalam setiap kegiatan investasi sehingga dapat memberikan peluang untuk memperoleh hasil yang diharapkan, dengan ttetap mengelola resiko dengan baik.

2.2 VALUE AT RISKSalah satu teknik pengukuran resiko adalah Value at Risk (VaR). Value at Risk (VaR) merupakan Metode perhitungan market risk untuk menentukan resiko kerugian maksimum yang dapat terjadi pada suatu portfolio, baik single-instrument ataupun multi-instruments, pada confidence level tertentu, selama holding period tertentu, dan dalam kondisi market yang normal.Munculnya VaR tidak lepas dari metode pengukuran resiko yang diterapkan oleh Dennis Weatherstone. Mantan bos J.P. Morgan ini menginginkan laporan satu halaman berisi rangkuman eksposur global yang dihadapi perusahaan dan estimasi potensi kerugian dalam 24 jam kedepan, diserahkan kepadanya setelah hari kerja tepatnya pukul 16:15. 4.15 Report inilah yang menjadi cikal bakal perangkat menajemen resiko yang kemudian dikenal dengan Value at Risk.Menurut Philip Best (1998) Value at Risk atau VaR adalah suatu Metode pengukuran resiko secara statistik yang memperkirakan kerugian maksimum yang mungkin terjadi atas suatu portfolio pada tingkat kepercayaan (level of confidence) tertentu. Nilai VaR selalu disertai dengan probabilitas yang menunjukkan seberapa mungkin kerugian yang terjadi akan lebih kecil dari nilai VaR tersebut. VaR adalah suatu nilai kerugian moneter yang mungkin dialami dalam jangka waktu yang telah ditentukan. Pernyataan berikut ini merupakan definisi formal dari VaR yang dikutip dari Philip Best (1998): Value at Risk is the maximum amount of money that may be lost on a portfolio over a given period of time, with a given level of confidence. Pernyataan berikut ini merupakan definisi formal dari VaR yang diungkapkan oleh Philippe Jorion (2002): VaR summarizes the worst loss over a target horizon with a given level of confidence. Cormac Butler (1999) memberikan definisi VaR sebagai berikut: Value at Risk measures the worst expected loss that an institution can suffer over a given time interval under normal market conditions at a given confidence level. It assesses risk by using statistical and simulation models designed to capture the volatility of assets in a banks portfolio.Pendek kata, Value at Risk (VaR) dapat diartikan sebagai suatu besaran angka yang merangkum total resiko dari portfolio yang berisikan beragam asset keuangan. What loss level is such that we are X% confident it will not be exceeded in N business days? Pertanyaan singkat yang mengantar kita pada definisi ringkas dari Value at Risk. VaR merupakan estimasi potensi kerugian maksimal pada periode tertentu dengan tingkat keyakinan (confidence level) tertentu dan dalam kondisi pasar yang normal. Jadi VaR mengukur kerugian maksimal yang mungkin terjadi esok hari, lusa, minggu depan, dan seterusnya sesuai dengan periode waktu yang diinginkan.Kelebihan dari VaR adalah bahwa Metode ini fokus pada downside risk, tidak tergantung pada asumsi distribusi dari return, dan pengukuran ini dapat diaplikasikan ke seluruh produk-produk finansial yang diperdagangkan. Angka yang diperoleh dari pengukuran dengan Metode ini merupakan hasil perhitungan secara agregat atau menyeluruh terhadap resiko produk-produk sebagai suatu kesatuan.VaR juga memberikan estimasi kemungkinan atau probabilitas mengenai timbulnya kerugian yang jumlahnya lebih besar daripada angka kerugian yang telah ditentukan. Hal ini merupakan sesuatu yang tidak didapat dari Metode-Metode pengukuran resiko lainnya. VaR juga memperhatikan perubahan harga aset-aset yang ada dan pengaruhnya terhadap aset-aset yang lain. Hal ini memungkinkan dilakukannya pengukuran terhadap berkurangnya resiko yang diakibatkan oleh diversifikasi kelompok produk atau portfolio.VaR mulai dikenal secara luas sejak tahun 1994 saat J.P. Morgan membuat Risk Metrics system (berbasis Metode VaR) yang tersedia di internet (www.jpmorgan.com) dan program tersebut dapat di download oleh pengguna secara gratis. Metode yang digunakan J.P. Morgan tersebut selanjutnya dikenal sebagai RiskMetrics atau perhitungan VaR dengan Variance-Covariance Method.VaR memiliki tiga Metode untuk perhitungan, yaitu Historical Simulation Method, Variance-Covariance Method, dan Monte Carlo Simulation Method. Ketiga Metode tersebut memiliki keunggulan dan kelemahan masing-masing, antara lain:1. Variance-covariance approach atau disebut juga delta normal method memiliki keunggulan dari sisi kemudahan komputasi dan implementasi. Model ini diperkenalkan oleh JP.Morgan pada awal 1990an. Asumsi yang digunakan dalam Variance-covariance approach model adalah: a. Portfolio disusun atas asset-aset yang linear. Lebih tepatnya, perubahan nilai dari suatu portfolio bersifat linear dependen pada semua perubahan yang terjadi pada nilai asset. Jadi, return portfolio juga bersifat linear dependen pada return asset.b. Return asset berdistribusi normalSelain memiliki keunggulan dalam hal kemudahan komputasi dan implementasi metode ini memiliki kelemahan dalam hal akurasi (lebih lemah) dibandingkan dua Metode lainnya.2. Historical Simulation Method merupakan metode yang paling simple dan paling transparan dalam perhitungan. Termasuk dalam perhitungan nilai portfolionya. Kelemahan metode ini tidak menggunakan distribusi normal pada return assetnya.3. Monte Carlo Simulation Method juga merupakan metode pengukuran VaR yang relatif simpel dibandingkan Variance-covariance model. Monte Carlo Simulation Method memiliki keunggulan dalam akurasi, namun memiliki kelemahan dalam hal komputasi yang lebih rumit dibandingkan historical simulation method.

Jadi Variance-covariance approach memiliki keunggulan dari sisi kemudahan komputasi dan implementasi, sedangkan Historical Simulation Method, dan Monte Carlo Simulation Method memiliki keunggulan akurasi namun memiliki kelemahan dari sisi komputasi karena memerlukan simulasi risk factors yang cukup banyak khususnya monte carlo simulation. Metode historical simulation method memiliki keunggulan dibanding monte carlo simulation karena komputasi yang relatif lebih mudah (intermediate) dan tidak menghadapi problem model risk.Komputasi VaR berdasarkan sekelompok input kuantitatif yang seragam. Model VaR merepresentasikan estimasi jumlah maksimum kerugian yang dapat ditanggung portfolio dari resiko pasar dalam suatu periode waktu tertentu dan dengan suatu confidence level tertentu.Pada umumnya, VaR dihitung untuk jangka waktu 24 jam. Sebagai contoh, bila dikatakan bahwa VaR suatu portfolio adalah US$5,000 dengan confidence level sebesar 95 persen, ini berarti bahwa ada 95 persen kemungkinan portfolio tersebut akan mengalami kerugian dengan nilai di bawah US$5,000 dalam waktu 24 jam ke depan. Dapat pula dikatakan bahwa ada 5 persen kemungkinan portfolio tersebut akan mengalami kerugian minimal US$5,000 dalam waktu 24 jam ke depan.Contoh lain, jika kita memiliki VaR harian sebesar Rp.100 milyar pada confidence level 99%, hal ini berarti bahwa hanya terdapat satu kemungkinan dari 100 dimana kerugian harian akan melebihi Rp.100 milyar. Atau dengan kata lain, kerugian harian akan melebihi Rp.100 milyar hanya akan terjadi pada satu hari dari 100 trading day atau dua samapai tiga hari dalam satu tahun. Lebih singkat lagi dapat dikatakan dengan kita memiliki keyakinan sebesar 99% kerugian tidak akan melebihi Rp.100 milyar dalam beberapa hari kedepan. Jadi kesimpulannya, VaR berusaha menjawab pertanyaan, How bad can things get?Hasil perhitungan VaR biasanya disajikan dalam bentuk jumlah uang dan bukan dalam persentase. Hal ini membuat VaR menjadi sangat mudah dipahami. Contoh dalam paragraf di atas telah mengilustrasikan hal tersebut. Dalam kaitannya dengan kemudahan pemahaman atas nilai VaR, Stambaugh (1996) dalam Prihantoro (2005) menyatakan bahwa VaR memiliki fungsi sebagai berikut: 1) providing a common language for risk, 2) allowing for more effective and consistent internal risk management, risk limit setting and evaluation, 3) providing an enterprise-wide mechanism for external regulation, and 4) providing investors with an understandable tool for risk assessment.

2.3 PROSES PENGUKURAN VARModel untuk menghitung VaR bermacam-macam, namun secara umum pengukuran VaR mengikutiproseslazim yang dapat diringkaskan dalam tiga tahap di bawah. Metode baku dalam mengukur resiko pasar ialah dengan melihat pada selang kepercayaan tertentu, peluang kerugian portofolio dalam jangka waktu tertentu (biasanya jangka pendek). Menghitung VaRmembutuhkan sebaran peluang (distribusi probabilitas) dari perubahan nilai portofolio. Dalammodel manajemen resiko sebaran peluang diperoleh dengan menempatkan asumsi, yaitu:1. Bagaimana fungsi portofolio diperkirakan2. Bagaimana variabel yang berpengaruh dimodelkan.

Tahap pengukuran VaR:1. Identifikasi faktor resiko dan distribusi kerugian2. Ukur resiko dan hitung VaR berdasarkan distribusi kerugian tersebut. Dalam hal ini terdapat beberapa Metode yang lazim digunakan, yaitu:a. Pendekatan Variance-Covarianceb. Pendekatan SimulasiHistorisc. Pendekatan SimulasiMonte Carlod. Pendekatan Simulasi Bootstrapping

Perbedaan utama berbagai Metode VaR pada umumnya terkait dengan cara melihat (membatasi) masalah, dan bagaimana mengestimasi perubahan yang mungkin terjadi terhadap portfolio aset/sekuritas yang dipegang. Secara teknis, tahapan dalam mengukur VaRmencakup:1. Penentuan nilai pasar dari posisi yang dipilih,2. Mengukur sensitivitas sumber resiko dan korelasi diantara mereka,3. Identifikasi horizon-waktu dari investasi,4. Menetapkan derajat kepercayaan (confidence degree), dan5. Menghitung kerugian maksimum yang diperkirakan.

Metode pengukuran VaR dapat dikelompokkan dalam pendekatan parametrik, non-parametrik, dan semi-parametrik. Pendekatan parametrik meliputi pendekatanvariance-covariance, dan GARCH. Pendekatan non-parametrik meliputi pendekatan simulasi histories, pendekatan simulasi Monte Carlo dan pendektan simulasi Bootstrapping. Pendekatan semi-parametrik mengkombinasikan kedua pendekatan dalam langkah-langkah pengukuran VaR yang dilakukan.1. Metode Variance-CovarianceMetode analisis variance-covariance berasumsi bahwa faktor resiko terdistribusi secaralog-normal, sehingga log-returns terdistribusi normal. Setelah distribusi laba-rugi portfolio diperoleh, maka property matematis baku dari distribusi normal dapat digunakan untuk menghitung kerugian yang akan setara dengan atau melampaui x persen pada suatu waktu, yakni VaR.Metode varian-covariane meliputi empat tahap:a. Identifikasi faktor pasar dasar dan dan posisi standar yang berhubungan langsung dengan faktor pasar.b. Berasumsi bahwa persen perubahan faktor pasar terdistribusi Normal dengan rerata nol dan mengestimasi parameter distribusinya.c. Menggunakan standar deviasi dan korelasi faktor pasar untuk menentukan standar deviasi dan korelasi perubahan nilai standar posisi.d. Hitung varian dan standar deviasi portfolio dengan menggunakan distribusi Normal untuk menentukan distribusi laba-rugi portfolio.

2. Metode Simulasi HistorisMetode simulasi histories tidak berasumsi distribusi Normal, tetapi menggunakan distribusi empiris dari realisasi historis pada suatu waktu yang ditentukan. Lazim dianggap dibutuhkan data harian dua-tiga tahun untuk menghasilkan hasil berarti. Sekurang-kurangnya dibutuhkan data 250 hari terakhir (satu tahun) dan dihitung persen perubahannya.Tahapan untuk mengukur VaR pendekatan simulasi historis meliputi:a. Identifikasi faktor pasarb. Memperoleh nilai histories dari faktor pasar selamaNperioda terakhirc. Nilai ulang portfolio sekarang dengan perubahan suku bunga dan harga pasard. Hitung laba dan rugi hariane. Urutkan laba-rugi harian dari yang tertinggi sampai terendahf. Pilih persentil 99% untuk Value-at-Risk.

3. Metode Simulasi Monte CarloSimulasi Monte Carlo berisi simulasi berulang proses acak yang dikaitkan dengan harga dan suku bunga pasar. Masing-masing simulasi menciptakan suatu nilai yang mungkin untuk portfolio pada horizon yang ditargetkan. Jika skenario simulasi diulang-ulang makin banyak, akan diperoleh nilai yang makin stabil. VaR dihitung dari distribusi yang diperoleh dari hasil simulasi tersebut.Tahapan mengukur VaR dengan pendekatan simulasi Monte Carlo:a. Identifikasi seluruh faktor resiko relevan.b. Bentuk jalur-jalur harga, menggunakan angka acak yang dihasilkan oleh generator pembangkit angka acak.c. Nilai portfolio untuk setiap jalur atau skenario. Setiap jalur menciptakan seperangkat nilai untuk faktor resiko untuk setiap sekuritas dalam portfolio yang akan digunakan sebagai input pemodelan harga. Proses ini diulang-ulang sampai diperoleh distribusi yang stabil.

4. Metode Simulasi BootstrappingPendekatan simulasi bootstrapping mengestimasi distribusi dari data empiris. Metode bootstraping bebas dari asumsi distribusi Normal dan distribusi statistika lainnya. Data yang terbatas maupun melimpah, dapat disimulasikan untuk menghasilkan distribusi. Simulasi bootstrapping berisi simulasi berulang-ulang dalam proses acak yang diciptakan dari data empiris. Simulation akan menciptakan suatu nilai yang mungkin untuk suatu portfolio pada horizon waktu yang ditargetkan. Dengan jumlah pengulangan banyak, akan mengerucut pada suatu distribusi tertentu meski tidak diketahui sebenarnya. Pengukuran VaR dapat dilakukan dari distribusi yang dihasilkan tersebut.Tahapan pengukuran VaR dengan simulasi bootstrapping tidak berbeda dengan simulasi Monte carlo kecuali pada bootstrapping simulasi didasarkan pada data empiris.a. Spesifikasi faktor resiko yang relevan.b. Dapatkan data histories dari faktor pasar selamaNperioda terakhirc. Bentuk jalur harga dengan simulasi acak terhadap data empiris yang diperoleh tersebut.d. Setiap jalur menciptakan seperangkat nilai untuk faktor resiko untuk setiap sekuritas dalam portfolio yang akan digunakan sebagai input pemodelan harga. Proses ini diulang-ulang sampai diperoleh distribusi yang stabil.

47

2.4 PENELITIAN TERDAHULUNO.TAHUNNAMA PENELITIJUDUL PENELITIANMETODEHASIL PENELITIAN

1.2008Agung D. BuchdadiPenghitungan Value At Risk Portofolio Optimum Saham Perusahaan Berbasis Syariah dengan Pendekatan EwmaExponentially Weighted Moving Average (EWMA)Besaran VAR harian portofolio saham berbasis syariah dengan tingkat kepercayaan 99% sebesar 3,007%. Sedangkan VAR harian yang dihitung dengan menjumlah nilai VAR harian komponen saham pembentuk portofolio lebih kecil dibandingkan nilai VAR portofolio tersebut. Hal ini terjadi karena tidak terjadi gejolak variansi besar pada akhir pengamatan. Metode ini pun dapat berguna bagi investor untuk mengontrol dan menyesuaikan komposisi portofolio apabila terjadi gejolak di pasar modal Indonesia

2.2011NurharyantoAnalisis Risiko Pasar Portofolio Investasi Saham dengan Metode Value at Risk (Studi Kasus pada Pensiun RST)Historical Simulation dan Variance CovarianceHasil pengujian terhadap validitas model berdasarkan hasil back testing, menunjukkan bahwa kedua model yaitu VaR Variance Covariance model dan Historical Simulation model ternyata valid untuk digunakan sebagai alat mengukur potensi kerugian maksimal atas investasi saham dana pensiun RST.

3.2012Ibnuhardi Faizaini Ihsan, Respatiwulan dan PangadiPengukuran Value At Risk Dengan Metode Variance CovarianceVariance CovarianceNilai VaR Gudang Garam, Telkom dan Indosat untuk periode 8 Januari 2011 sebesar Rp. 36.349.289, Rp. 28.224.029 dan Rp. 39.167.078. Sedangkan untuk portofolio sebesar Rp. 19.020.945.

4.2012Ummi Zuhara, M. Sjahid Akbar dan HaryonoPenggunaan Metode VaR (Value at Risk) dalam Analisis Risiko Investasi Saham dengan Pendekatan Generalized Pareto Distribution (GPD)Generalize Pareto Distribution (GPD)Besar risiko penanaman saham pada Semen Gresik adalah sebesar 3,12% rupiah dari aset saat ini. Misalkan aset saat ini adalah Rp. 1 milyar, maka kemungkinan kerugian minimal sebesar Rp 31.200.000,-. Dengan kata lain dalam kurun waktu 20 hari ke depan terdapat potensi 1 hari diantaranya, investor akan mengalami kerugian minimal Rp 31.200.000,-.

5.2014Maida FauziahAnalisis Risiko pada Portofolio Saham Syariah Menggunakan Value at Risk (VaR) dengan Pendekatan Generalize Pareto Distribution (GPD)Generalize Pareto Distribution (GPD)Diperoleh VaR 0,0185 menunjukkan bahwa dengan tingkat kepercayaan 90% maka kemungkinan kerugian maksimal pada 1 hari kedepan adalah 1,85% dari aset saat ini. Dari hasil perhitungan VaR-GPD didapatkn nilai likelihood ratio sebesar 315,3776 dengan tingkat kepercayaan 90% didapat nilai tanel 540,930. Karena LR