Backtesting adalah proses verifikasi, tentang kecocokan bank terhadap model yang digunakan dalam mengaplikasikan manajemen risiko. Backtesting, memiliki hubungan dengan model value at risk, karena di dalam teknik backtesting terdapat langkah-langkah pengujian akurasi nilai VaR yang sudah dihitung. Nilai VaR yang sudah dihitung, dibandingkan dengan perubahan harga yang terjadi sebenarnya (return). Langkah pertama dalam perhitungan backtesting yaitu membagi sampel T menjadi dua kelompok. Kelompok pertama disebut jendela estimasi, sedangkan kelompok kedua yaitu jendela uji. Jendela estimasi adalah kelompok yang menghasilkan data observasi. Data tersebut kemudian digunakan untuk menghitung VaR. Jendela uji adalah sampel dari beberapa periode, hingga waktu pengujian (dilambangkan dengan T). Pada waktu pengujian, diisi dan dilaksanakan perhitungan value at risk.
Bank sebagai lembaga penyimpan dan sekaligus pengelola dana masyarakat yang memperoleh pendapatannya dari menerima dan mengelola risiko nasabah tentunya memerlukan kemajuan dalam kualitas manajemen risiko pada aktivitas Bank sehari-hari, agar dapat mengantisipasi ketidakpastian kondisi di masa datang yang dapat mengakibatkan kerugian investasi. Risiko merupakan suatu alasan mengapa Bank melakukan usaha. Struktur tata kelola manajemen risiko Bank yang kuat menjadi dasar evaluasi keseimbangan antara risiko dan tingkat pengembalian untuk menghasilkan pendapatan yang berkesinambungan, mengurangi fluktuasi pendapatan, serta meningkatkan nilai bagi para pemegang saham. Bisnis Bank dipaparkan ke dalam risiko utama yaitu risiko kredit, risiko pasar, risiko likuiditas dan risiko operasional.
Kebutuhan manajemen risiko yang menjadikan perhatian para regulator, seperti Basel Committee on Banking Supervision pada Januari 1996 menyebutkan secara umum metode standar pengukuran risiko portofolio dan mensyaratkan pelaku pasar untuk menerapkan minimal satu metode tersebut, yaitu standar kualitatif dan stress testing. Untuk itu diperlukan suatu metode pengukuran yang memenuhi untuk menterjemahkan risiko secara kuantitatif yang dapat diaplikasikan dan dapat berfungsi sebagai early warning system dalam bidang keuangan. Salah satu analisis perhitungan standar kuantitatif adalah VaR yang saat ini merupakan tools utama bagi bank dalam menghitung probabilitas kerugian terburuk yang akan dialaminya.
Perkembangan VaR meningkat pesat seiring semaraknya aktivitas portofolio trading yang dilakukan bank. Metode pengukuran risiko dengan metode Value at Risk (VaR) memiliki tingkat akurasi dan reliabilitas yang baik dibandingkan metode pengukuran risiko yang sudah ada. Penelitian ini mengkhususkan diri pada metode Varian – Covariance karena tingkat akurasinya cukup tinggi, mudah diimplementasikan dan waktu pelaksanaan terbilang singkat. Ada 4 faktor utama yang mempengaruhi besarnya nilai VaR, yaitu: volatilitas, tingkat kepercayaan, komposisi portofolio dan lamanya portofolio tersebut dipegang. Untuk menentukan nilai volatilitas dipilih 2 metode perhitungan volatilitas yang terdapat pada metode variance-covariance yaitu metode standar Deviasi, Equally Weighted (EW) dan Equally Weighted Moving Average (EWMA).
Proses penelitian ini melalui beberapa tahap: 1) pengumpulan data historis yang dibutuhkan, kemudian 2) mendiversifikasikan portofolio berdasarkan umur jatuh temponya (maturity), 3) pengolahan data sehingga didapatkan nilai VaR. Meski demikian, nilai VaR yang telah didapatkan tidak langsung diterima, melainkan harus diuji dahulu apakah model perhitungan yang telah dibentuk memenuhi uji validasi model atau tidak. Untuk itu dilaksanakan langkah 4 dengan memanfaatkan backtesting untuk setiap model sehingga dapat ditentukan model mana yang memiliki tingkat validasi terbaik. Kriteria suatu metode dikatakan memenuhi syarat adalah jika nilai VaR-nya lebih kecil terhadap actual loss dan jumlah penyimpangan ini berada di antara ambang atas dan ambang bawah.
OBJECTIVE
- Mengestimasi Value at Risk return saham dengan menggunakan metode Monte Carlo Simulation
- Memvalidasi nilai VaR dengan metode backtesting menggunakan Kupiec Test dan Quantile Regression untuk melihat performa model Value at Risk
COURSE OUTLINE
- Backtesting Untuk Value At Risk Pada Data Return Saham Bank Umum Menggunakan Quantile Regression
- Backtesting, Stress Testing Dan Analisis Sensitivitas Risiko Kredit, Pasar Dan Operasional
- Graphic Analysis
- Traffic Light System
- Statistical Test
- Backtesting Report
- Risk Calculation Improvement
- Metode Monte Carlo Simulation
- Review Prosedur Backtesting
- Studi Kasus
