Pendugaan VaR dan TVaR Berdasarkan Model Drawable Vine Copula dengan Simulasi Monte Carlo

Abstract

Dewasa ini, meningkatnya keterkaitan antarpasar keuangan menyebabkan kebergantungan antardata keuangan, termasuk data imbal hasil saham. Hal itu dapat menimbulkan risiko dalam investasi saham. Value at Risk (VaR) umum digunakan sebagai ukuran risiko keuangan. Namun, VaR gagal memenuhi sifat subadditivity, salah satu sifat koherensi ukuran risiko. Oleh karena itu, diajukan konsep Tail Value at Risk (TVaR) yang telah ditunjukkan koheren. Pada tulisan ini, data yang digunakan adalah data imbal hasil harian indeks saham JKSE, KLCI, PSEI, SETI, STI dan VNI. Model ARMA-GARCH digunakan pada data untuk menghilangkan efek autokorelasi dan heteroskedastisitas. Kemudian, diukur koefisien-koefisien korelasi antardata untuk mengonstruksi struktur tree dari model Drawable Vine (DVine) copula. Model tersebut merepresentasikan kebergantungan antarindeks saham melalui fungsi copula dua peubah. Fungsi-fungsi copula yang digunakan adalah copula-t, copula Gauss, copula Clayton, dan copula Gumbel. Kemudian, dibentuk sebuah portofolio. Setelah itu, dilakukan pendugaan nilai VaR dan TVaR portofolio dengan Simulasi Monte Carlo.