Bab 9 Manajemen Risiko [PDF]

Citation preview

MANAJEMEN RISIKO



Disusun Oleh: Syach Frialdo 4516030061



Dosen Pengajar: Kadunci, SE, M.Si



POLITEKNIK NEGERI JAKARTA JURUSAN ADMINISTRASI NIAGA PROGRAM STUDI ADMINISTRASI BISNIS TERAPAN 2020



1. Suatu portofolio yang mempunyai deviasi standar yang tinggi akan mempunyai VAR yang tinggi juga. Setujukah anda dengan pernyataan tersebut? Jelaskan! 2. Bank ABC (Amerika Serikat) mempunyai portofolio bernilai DM 20 juta dan BP 25 juta. DM (mata uang jerman, dan BP adalah British Pound, mata uang Inggris). Kurs spot adalah $0,4/DM dan $1,28/BP. Deviasi standar harian kurs spot adalah 65 bps dan 45 bps, untuk DM dan BP. a. Hitung 95% VAR-10 hari untuk kedua portofolio tersebut! b. Misalkan korelasi antara hubungan perubahan kurs keduanya adalah 0,45, hitung 95% VAR-10 hari untuk portofolio DM dan BP bank tersebut! 3. Misal kita menghitung tingkat keuntungan selama 10 hari terahkir, seperti terlihat di tabel berikut ini.



1 2 3 4 5 6 7 8 9 10



-0,1 0,1 0.15 0.05 -0.05 0.125 0.2 -0.025 0 0.04



a. Hitung deviasi standar dan rata-rata tingkat keuntungan! b. Hitung VAR 90%-harian dengan menggunakan metode historis dan analitik! c. Hitung VAR 90%-harian dengan menggunakan simulasi Monte-Carlo, Anda tentukan sendiri proabilitas untuk setiap tingkat keuntungan tersebut! d. Hitung VAR 90%- mingguan untuk setiap perhitungan VAR di atas! Jelaskan! 4. Di beberapa literatur (artikel,buku) disebutkan ada kelemahan VAR, sehingga ada istilah ‘Risk at Value At risk’. Cari literatur lain, dan kemudian jelaskan kelemahankelemahan VAR!



5. Penelitian menyebutkan VAR sensitif terhadap beberapa asumsi yang digunakan. Sebagai contoh, jika kita menggunakan periode harian, maka VAR yang dihitung akan berbeda dengan VAR yang menggunakan periode mingguan, bulanan, atau tahunan. Bagaimana memberi justifikasi terhadap pengguna VAR jika nilainya bisa berubah-ubah 6. Dalam kondisi ekstrim, hubungan antar variabel yang bersifat normal tidak lagi terlihat. Karena itu, kita harus mengatisipasi kemungkinan semacam itu. Beri ilustrasi dimana situasi tersebut bisa terjadi



JAWABAN : 1. Pernyataan itu benar apabila kita asumsikan distribusi dalam keadaan normal semakin tinggi deviasi standar maka kemungkinan ketidakpastian hasil aktual juga makin tinggi. Dari pernyataan tersebut dapat dikatakan bahwa deviasi merupakan sebuah penyimpangan atas peraturan yang berlaku. Sedangkan VAR merupakan suatu metode untuk menghitung besar kerugian yang mungkin terjadi pada portofolio yang dimiliki perusahaan. Tentunya dalam sebuah saham dari suatu perusahaan mempunyai deviasi standart tinggi akan berpengarih kepada VAR yang tinggi.



2. Diket:



Standar Deviasi Nilai Investasi Kurs Spot Korelasi A dengan B



DM 65 20.000.000 0.4 0.45



BP 45 25.000.000 1.28



Ditanyakan: a. Hitung 95% VAR-10 Hari untuk kedua portofolio tersebut b. Misalkan korelasi antara perubahan kurs keduanya adalah 0,45 hitung 95% VAR10 Hari untuk portofolio DM dan BP bank tersebut! Maka untuk menghitung VAR dan korelasinya maka kedua portofolio tersebut disesuaikan dengan kurs spot yang berlaku sehingga hasilnya:



DM 65 20.000.000 0.4



Standar Deviasi Nilai Investasi Kurs Spot Total Investasi (nilai x



BP 45 25.000.000 1.28



8.000.000 32.000.000 kurs) Total Investasi 40.000.000 Korelasi A & B 0.45 a. Untuk VAR 95%-Harian 10 hari maka perhitungannya yaitu sebagai berikut VAR (10 hari) = 40.000.000 × √10 = 126.491.106,4 Dengan demikian 95% VAR-10 Hari adalah 126.491.106,4067 b. Lalu mencari return yang diharapkan dari masing-masing portofolio maka hasilnya sebagai berikut :



RA(DM) =



8.000 .000 40.000 .000



= 0.2%



RB (BP) =



32.000 .000 40.000 .000



= 0.8%



Return Portofolio = XA E(RA) + XB E(RB) = (8.000.000/40.000.000) X 0.2 + (32.000.000/40.000.000) X 0.8 = 0.2 X 0.2 + 0.8 X 0.8 = 0.04 + 0.64 = 0.68% Deviasi standar portofolio untuk dua aset bisa dihitung sebagai berikut ini.



σP



=



[ XA2 σ



2 A



+ XB2



σ



2 B



+



2 XA XB RAB σA σB]1/2



σP = [(8.000.000/40.000.000)2 (65)2 + (32.000.000/40.000.000)2 (45)2 + 2(8.000.000/40.000.000) (32.000.000/40.000.000) (0.45) (65) (45)] 1/2



σP = [(0.04) (4225) + (0.064) (2025) + 2 (0.2) (0.8) (0.45) (65) (45)] 1/2 σP = [169 + 1296 + 2 (210.6)] 1/2 σP = [1886.2] 1/2 σP = 43.4304% VAR 95% = 0.68 – (1.65x43.43) = -70.9795% VAR 95% = -70.9795 x 40.000.000 = -28.391.800



Dengan demikian, maka dari hasil var diata maka ada 5% kemungkingan kerugian portofolio sebesar 28.391.800 Untuk VAR 95%-Harian 10 hari maka perhitungannya yaitu sebagai berikut VAR (5 hari) = 28.391.800 × √10 = 89.782.754,872 Dengan demikian 95% VAR-10 Hari adalah 89.782.754,872 3. Diketahui tingkat keuntungan selama 10 terakhir sebagai berikut:



Hari 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10



Tingkat Keuntungan (%) -0.1 0.1 0.15 0.05 -0.05 0.125 0.2 -0.025 0 0.4



Di tanyakan: a. Hitung deviasi standar dan rata-rata tingkat keuntungan b. Hitung VAR 90%-harian dengan menggunakan metode historis dan analitik! c. Hitung VAR 90%-harian dengan menggunakan simulasi monte-carlo. Anda tentukan sendiri probabilitas untuk setiap tingkat keuntungan tersebut! d. Hitung VAR 90%-Mingguan (7Hari) untuk setiap perhitungan VAR di atas! Jelaskan!



a. Dari tabel yang sudah diurutkan tingkat keuntungannya maka dapat dicari standar deviasi dan rata rata tingkat keuntungnya yaitu dilihat dari tabel berikut: Hari 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10



Tingkat Keuntungan (%) -0.1 0.1 0.15 0.05 -0.05 0.125 0.2 -0.025 0 0.4



Ra - E(Ra)2



Jumlah Rata-rata(Ra)



0.49 0.05



0.083741



Jumlah Varian /



0,022201 0,002601 0,010201 0,000001 0,009801 0,005776 0,022801 0,005476 0,002401 0,000081



0.009304556



(N-1) Deviasi standarnya dapat dihitung dengan cara berikut : σp² = [(-0,1 – 0,05)2 +...............(0,4 – 0,05)2] / ( 10-1) σp² = 0.009304556 σ² = √0.009304556 = 0.096460124 / 9.6460% Rata-rata tingkat keuntungannya : 0.05% b. Dari tabel diatas untuk mengetahui VAR 90% harian maka perlu dilakukan pengurutan dari terkecil sampai dengan terbesar. Sehingga hasilnya dapat dilihat dari tabel di bawah



Hari 1 5 8 9 10 4 2 6 3 7



Dari tabel disamping, dapat dilihat bahwa tingkat keuntungan terendah pada hari 1 sebesar -0,10% dan tingkat keuntungan paling besar berada pada hari ke 7 sebesar 0,20 %



Tingkat Keuntungan (%) -0,10 -0,05 - 0,025 0 0,04 0,05 0,10 0,125 0,15 0,20



Jumlah 0.49 Dari tabel tersebut untuk mengetahui VAR 90%-harian ini berarti 10% return terendah terjadi pada 10% x 10 = 1 observasi paling rendah, yaitu pada -0,10%. Misalnya saya emiliki sebuah portofolio yang ada di bursa efek sebesar Rp 10.000.000. Maka VAR 90%-Harian adalah -0,10% x Rp 10.000.000 = -Rp 10.000. Dengan demikian, dapat dikatakan bahwa besok ada kemungkinan sebesar 10% kerugian atas porofolio yang saya miliki. Kerugian portofolio saya minimal Rp10.000



4.12 3.64



3.6



Frequency



3.08



3.03



2.44



2.39



1.25



1.21



0,05% Dengan menggunakan metode analitis, dengan rata-rata return untuk data yang diatas sebesar 0.05% dengan standar deviasi(σ²) sebesar 0.096460124. maka VAR90% Hariannya adalah sebagai berikut: VAR 90% = 0,05% - 1.29 (0.096460124) = 0.05% - 0.12443356 = -0.0744335 Dengan demikian VAR Harian 90% adalah -0.0744335x Rp 10.000.000 = Rp 7.443,355



c. VAR 90%-Harian Monte Carlo. Dalam metode ini harus menentukan terlebih dahulu probabilitas masing-masing keuntungan yaitu sebagai berikut: Probabilitas



Hari



Tingkat Keuntungan (%)



Probabilitas



1 2 3 4 5 6 7 8 9 10



-0,10 -0,05 - 0,025 0 0,04 0,05 0,10 0,125 0,15 0,20



0,07 0,05 0,08 0,1 0,25 0,05 0,1 0,15 0,05 0,1



Kumulatif 0-4 5-9 10-14 15-19 20-29 30-54 54-69 70-79 80-94 95-99



1



100



Jumlah



Probabilitas kumulatif merupakan akumulasi angka yang akan diperlukan untuk menjalankan simulasi. Sebagai contoh, untuk tingkat keuntungan -0,10 karena ada 7% probabilitas terjadi. Maka probabilitas yang dipasangkan adalah angka 0,1,2,3 dan 4 (ada 5 angka). Sehinga total probabilitas kumulatif berjumlah 100 angka mulai dari angka 0 sampai dengan angka 99, yang mencerminkan total probabilitas 1. Langkah berikutnya adalah menghasilkan generate angka random yang akan mempunyai nilai antara 0-99, konsisten dengan jumlah probabilitas kumulatif yang telah disajikan. Berikut ini merupakan angka randomnya.



Hari 1



Angka Random 57



Tingkat Keuntungan (%) -0,10



2 3 4 5 6 7 8 9 10



34 60 41 98 9 66 21 72 85



-0,05 - 0,025 0 0,04 0,05 0,10 0,125 0,15 0,20



Jumlah



1



Dari run pertama menunjukan angka random 57. Angka 57 berkaitan dengan tingkat keuntungan -0,10%(probabilitas kumulatifnya 54-69). Sehingga dapat diulang proses tersebut berulang-ulag kali sampai akhirnya menghasilkan distribusi frekuensi yang dapat dilihat dari tabel berikut ini:



Tingkat Keuntungan (%) -0,10 -0,05 - 0,025 0 0,04 0,05 0,10 0,125 0,15 0,20



Frekuensi 2 7 3 5 12 18 8 10 25 10



Jumlah



100



30 25



25 20



18



15



12



10 5 0



-0.1



-0.03



10



0



0.04



0.05



0.1



0.13



0.15



0.2



-0.05



-5



keuntungan dapat dilihat sebagai berikut:



Tingkat Keuntungan (%) -0,10 -0,05 - 0,025 0 0,04 0,05 0,10 0,125 0,15 0,20 jumlah



Frekuensi



Untung X



12 7 3 5 12 18 8 10 25 10



Frekuensi -0,20 -0,35 -0,08 0,48 0,90 0,80 1,25 3,75 2,00



100



0.086%



Rata rata tingkat keuntungan = 0.086% Deviasi standarnya



Distribusi frekuensi



5



3



2



10



8



7



= 9.6460%



VAR90%-Hariannya bisa dihitung sebagai berikut: Var 90%-Harian = 0.086%- (1.29 x Deviasi Standar)



90% VAR Harian bisa dihitung sebagai berikut ini” VAR 90% Harian = 0.000086 – (1.29 X 0.096460)



tingkat



= 0.000086 – 0.1244 = -0,12354 4. Kelemahan VAR -



memberikan rasa aman palsu bahwa risiko diukur dengan benar



-



kesulitan timbul ketika menghitung portofolio besar



-



kecenderungan untuk meremehkan hasil kasus terburuk



-



ini tidak berurusan dengan risiko operasional karena itu kerugian dapat timbul dari kontrol dan penipuan yang buruk



-



nilai pada risiko tidak aditif karena koreksi antara faktor-faktor risiko individu memasuki perhitungan VAR



5. VAR merupakan salah satu alat analisis untuk mengukur risiko disamping notional amount, sensivity  measures, dan scenario. VAR dihitung dalam periode 1 hari dengan tingkat kepercayaan 95%. Dapat disimpulkan dengan tingkat kepercayaan 95% berarti dalam waktu 1 hari terdapat kemungkinan 5% perusahaan akan mengalami kerugian besar dari nilai VAR yang sudah dihitung. Hal ini dikarenakan VAR harian tidak akan sama hasilnya dengan VAR yang dihitung secara mingguan, bulanan, maupun tahunan. Contohnya adalah waktu 1 hari tidak akan cukup atau valid bagi seorang investor untuk melihat kerugian atau keuntungan yang didapatkan. Seorang investor tersebut membutuhkan waktu kurang lebih 5 hari untuk menghitung kerugian



dan keuntungannya,



sedangkan



untuk



menghitung



VAR dengan



menggunakan periode harian. VAR harian tersebut harus dikonversikan menjadi 5 hari atau jika VAR tersebut belum menemukan keuntungan&kerugian VAR tersebut dapat diubah kedalam penghitungan VAR bukanan atau VAR tahunan. Jadi dapat disimpulkan bahwa justifikasi terhadap penggunaan VAR nilainya berubah-ubah kerena VAR merupakan sebuah peramalan probabilitas yang mengatakan beberapa kemungkinan bahwa kerugian akan lebih kecil dari jumlah yang ditentukan 6. Perdagangan adalah salah satu sektor yang terkena imbas cukup besar dari virus



corona karena kebanyakan suplai bahan baku berasal dari Tiongkok.



Ketua



Kebijakan Publik Apindo/ Wakil Ketua Umum PHRI Sutrisno Iwantono mengatakan bahwa nilai impor mengalami penurunan sebesar USD231,6 juta atau 1,6 persen.



Di Indonesia, salah satu situasi yang paling terlihat ketika wabah covid-19 ini yang paling menyebabkan semuga harga menjadi tidak normal dan memperkeruh perekonomian negara negara yang terkena dampak dari virus Covid- 19. Dampak tersebut menyebabkan harga masker dan handsanitizier melonjak. Harga masker yang tadinya hanya Rp300 ribu /box menjadi Rp300-500 ribu/box dan handsanitizier ukuran 30 ml dari Rp15 ribu menjadi Rp60-100 ribu. Bahkan masker dan handsanitizier pun menjadi langka karena banyak yang menimbun barang tersebut. Selain itu, di situasi yang sedang merebaknya wabah covid-19 juga berpengaruh pada seorang investor yang ingin membeli saham karena saham-saham pun melonjak turun ketika wabah ini mulai masuk ke Indonesia. Hal ini menyebabkan sedikitnya minat seorang investor untuk membeli saham dikarenakan nilainya yang sedang turun drastis. Antisipasi ketika variabel yang bersifat normal tidak lagi terlihat pada situasi tersebut adalah dengan tidak menimbun barang-barang pokok seperti sembako/masker ataupun handsanitizier. Jika kita timbun, barang tersebut bisa menjadi langka dan harganya menjadi melonjak dan barang tersebut menjadi langka.