ESTIMASI CONDITIONAL VALUE AT RISK (CVaR) PADA PORTOFOLIO MENGGUNAKAN COPULA BERSYARAT

Abstract

Abstrak

Risiko dapat diartikan sebagai tingkat kerugian yang dapat dialami investor dalam berinvestasi. Conditional Value at Risk (CVaR) merupakan salah satu metode untuk mengestimasi risiko. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui prosedur estimasi CVaR pada portofolio menggunakan copula bersyarat. Metode yang digunakan untuk mengestimasi CVaR dalam penelitian ini adalah menggunakan fungsi distribusi copula bersyarat Clayton. Copula bersyarat adalah copula yang menerapkan koefisien dependensi ekor berdasarkan karakteristik dari masing-masing copula bersyarat yang digunakan. Salah satu copula bersyarat adalah copula Clayton dari kelas Archimedian. Dalam membentuk fungsi distribusi marginal dari saham digunakan model ARCH/GARCH sebagai metode yang dapat memodelkan data dengan variansi yang tidak homogen. Hasil penelitian adalah prosedur estimasi CVaR pada portofolio menggunakan copula bersyarat yaitu: perhitungan return saham, identifikasi karakteristik data, pemodelan distribusi marginal dengan GARCH, pembentukan fungsi distribusi bersama dengan copula bersyarat Clayton, dan perhitungan CVaR.

Kata kunci: Portofolio, Copula Bersyarat, CVaR

Abstract

Risk can be interpreted as the level of loss that can be experienced by investors in investing. CVaR is one method to estimate risk. Conditional copula is a copula that implements tail dependent coefficients based on the characteristics of each conditional copula used. One of the conditional copulas is Clayton's copula from the Archimedian class. This study aims to find out the CVaR estimation procedure on the portfolio using conditional copula. The method used to estimate CVaR in this study is to use Clayton's conditional copula distribution function. The stock marginal distribution is modeled by ARCH / GARCH because stock data has a non-homogeneous variance. The result of this research is CVaR estimation procedure on portfolio using conditional copula, those are: stock return calculation, identification of data characteristic, modeling of marginal distribution with GARCH, establishment of distribution function along with Clayton conditional copula, and CVaR calculation.

Keywords: Portfolio, Conditional Copula, CVaR