Understanding Market Risk and Risk Management Techniques
Market risk arises from adverse price movements in the market that can lead to financial losses for organizations. Techniques such as standard deviation, Value at Risk (VAR), and Stress Testing are used to measure and manage market risk effectively. VAR helps quantify potential losses and their likelihood, but may not capture extreme events. Stress Testing simulates the impact of extreme scenarios on an organization, considering factors like interest rate spikes, stock price crashes, defaults, or natural disasters.
Download Presentation
Please find below an Image/Link to download the presentation.
The content on the website is provided AS IS for your information and personal use only. It may not be sold, licensed, or shared on other websites without obtaining consent from the author. Download presentation by click this link. If you encounter any issues during the download, it is possible that the publisher has removed the file from their server.
E N D
Presentation Transcript
Risiko Pasar Bab 9 farlianto@uny.ac.id / 0811266750
Risiko Pasar Risiko pasar muncul karena harga pasar bergerak dalam arah yang merugikan organisasi. Misal, suatu perusahaan mempunyai portofolio sekuritas saham yang dibeli dengan harga Rp 1 milyar. Misalkan harga saham tersebut jatuh, sehingga nilai pasar tersebut turun menjadi Rp 800 juta. Perusahaan tersebut mengalami kerugian karena nilai portofolio sahamnya turun sebesar Rp 200 juta. Kerugian tersebut disebabkan karena harga saham bergerak ke arah yang kurang menguntungkan. farlianto@uny.ac.id / 0811266750
9.1 Standart Deviasi Jika kita mengetahui distribusi suatu variable, maka kita bisa melakukan banyak hal, seperti menghitung probabilitas nilai tertentu akan muncul. Jika kita membicarakan distribusi normal, maka kita hanya membutuhkan dua parameter, yaitu: 1. Nilai Rata-rata 2. Dan Deviasi Standarnya Dengan dua parameter tersebut, kita bisa melakukan banyak hal seperti menghitung probabilitas nilai tertentu. Konsep deviasi standar, distribusi normal, nilai rata-rata menjadi landasan bagi perhitungan Value At Risk (VAR). farlianto@uny.ac.id / 0811266750
SD? Mana yang lebih berisiko? farlianto@uny.ac.id / 0811266750
9.2 VAR Berikut ini adalah jenis-jenis teknik perhitungan VAR, yaitu: VAR Metode Historis (Back Simulation) VAR Metode Modeling (Analytical) VAR dengan Simulasi Monte Carlo Permodelan VAR VAR untuk Periode yang Lebih Panjang farlianto@uny.ac.id / 0811266750
VAR mencoba menjawab berapa besar kerugian yang dialami dan berapa besar kemungkinannya. Tetapi VAR tidak bisa mendeteksi peristiwa- peristiwa yang ekstrim. Peristiwa semacam itu biasanya mempunyai probabilitas yang kecil. Tetapi jika terjadi, maka efeknya akan sangat serius bagi organisasi. farlianto@uny.ac.id / 0811266750
9.3 Stress-Testing Stress-Testing berusaha mengakomodasi kejadian ekstrim tersebut. Untuk melakukan Stress-testing, manajer akan memilih parameter tertentu, kemudian melihat (mengukur dan mensimulasikan) bagaimana pengaruh perubahan parameter tersebut yang ekstrim terhadap organisasi atau fortopolio organisasi. Parameter tersebut bisa bervariasi mulai dari kenaikan tingkat bunga yang ekstrim (misal naik 30% dalam satu hari), penurunan harga saham yang ekstrim (misal 20% dalam satu hari), Negara tertentu default (tidak bisa membayar utangnya), kejadian alam (Tsunami). farlianto@uny.ac.id / 0811266750
Secara spesifik,langkah-langkah stress-testing dapat digambarkan dengan sebagai berikut: 1. Mengindentifikasi dan Memilih parameter Yang Diperkirakan Akan Berubah 2. Menentukan Seberapa Besar Parameter tersebut akan Dirubah (Di-stress) 3. Melihat pengaruh Stress-testing Tersebut Terhadap Nilai Portofolio 4. Melihat Asumsi Yang Digunakan, Merubah Asumsi tersebut jika Diperlukan (Misal Dalam Situasi Krisis, Asumsi Yang Biasa Berlaku Barangkali Tidak Jalan lagi). farlianto@uny.ac.id / 0811266750
9.4 Back Testing Back testing adalah istilah untuk proses pengecekan apakah model yang kita gunakan sudah sesuai dengan realitas yang ada. Sebai contoh, jika kita menghitung 99%VAR-1 hari, dan memperoleh angka Rp 500 juta. Back testing akan melihat seberapa sering kerugian yang dialami oleh perusahaan di masa lalu yang melebihi Rp 500 juta. farlianto@uny.ac.id / 0811266750
Jika kita menemukan bahwa kerugian di atas Rp 500 juta adalah sekitar 1% atau kurang maka kita bisa mengatakan bahwa model kita cukup bagus, sesuai dengan kenyataan yang ada. Tetapi jika kita menemukan bahwa kerugian di atas Rp 500 juta mencapai 10% dari total observasi, maka model VAR kita barangkali perlu diragukan kebenarannya. Model tersebut barangkali tidak sesuai dengan realitas yang ada, dan kesimpulannya memerlukan perbaikan. farlianto@uny.ac.id / 0811266750
