| dc.description.abstract | Saat ini, mengukur dan mengelola risiko keuangan berada di garis depan penelitian keuangan kuantilatif, terutama pada saa1 terjadi gejolak di pasar keuangan. Teknik-teknik pemodelan risiko tradisional bergantung pada asumsi bahwa imbal hasil (return) menyebar normal (asumsi kenormalan). Hal ini sulit dipenuhi pada situasi riil, terutama pada pasar keuangan yang mengalami distress, seperti yang ditunjukkan pada krisis keuangan baru-baru ini. Mengevaluasi instrumen keuangan dan portofolio yang kompleks dibutuhkan analisis peubah ganda (multivariate analisis). Fungsi sebaran bersama copula memberikan cara yang tidak sulit untuk memisahkan perilaku fungsi peluang marginal dari fungsi sebaran bersamanya. Menggambarkan pergerakan/dinamika harga aset menggunakan Geometric Brownian motion mempunyai kelemahan yang serius, yaitu asumsi kenormalan dari sebaran imbal hasil, akibatnya tidak dapat digunakan untuk menganalisis data riil dari harga aset yang mengalami lompatan (jump) besar. Proses Levy dapat memecahkan masalah analisis data harga aset yang mengalami lompatan (jump) tersebut, Pada penelitian ini kami menggabungkan pemodelan Levy dengan pemodelan copula untuk sebaran bersama dari imbal basil, yang disebut dengan Levy copula. Cara sistematis untuk menggambarkan struktur ketakbebasan dari 2 peubah acak adalah menggunakan fungsi copula Pengembangan gagasan ini untuk kasus proses Levy adalah gagasan Levy copula yang menyediakan cara sistematis untuk membentuk proses Levy multivariat dari proses Levy satu dimensi. Hasil simulasi memperlihatkan bahwa jika komponen pembentuk Levy multivariate berbeda maka proses lompatannyajuga berbeda baik frekuensi maupun besar lompatan. | en |
