Pengukuran Value at Risk pada Portofolio Saham Optimal Menggunakan Copula-GARCH dengan Pendekatan Single Index Model

Abstract

Investasi merupakan penanaman uang atau modal dalam suatu perusahaan atau proyek guna memperoleh keuntungan. Diantara sekian banyak sekuritas yang ada, saham menjadi sekuritas yang mengalami kenaikan jumlah investor secara signifikan karena dapat memberikan keuntungan yang cukup besar. Dibalik keuntungan yang besar, terdapat risiko yang harus dihadapi oleh investor. Sehingga, investor perlu menerapkan strategi yang dapat meminimalkan risiko serta mengukur risiko pada portofolio. Dalam penelitian ini dilakukan diversifikasi dan estimasi risiko dengan menggunakan pendekatan Single Index Model, Copula-GARCH, dan Value at Risk. Data yang digunakan adalah data harga penutupan saham bulanan pada saham yang terdaftar pada LQ45 selama periode 1 Desember 2010 hingga 31 Desember 2021. Berdasarkan metode Single Index Model, didapatkan tujuh saham yang masuk dalam portofolio optimal yang terdiri atas saham BBCA (10,48%), BBNI (4,22%), BBRI (24,88%), BBTN (2,41%), BMRI (8,53%), KLBF (21,90%), dan TLKM (27,58%). Setelah itu dilakukan pemodelan Copula-GARCH pada harga penutupan saham bulanan menggunakan lima jenis copula yang terdiri atas Copula Normal, Student-t, Gumbel, Frank, dan Clayton. Didapatkan model copula terbaik untuk ketujuh saham yaitu Copula Student-t dengan nilai maximum log-likelihood sebesar 92,42. Hasil estimasi Value at Risk pada tingkat kepercayaan 95% menggunakan simulasi Monte Carlo berdasarkan model Copula Student-t menunjukkan angka kerugian maksimum sebesar 0,0439. Hal ini berarti bahwa kemungkinan kerugian yang dihadapi investor tidak akan melebihi 0,0439 bagian dari modal investasi. Semakin besar tingkat kepercayaan yang digunakan, maka semakin besar pula nilai Value at Risk.

CC Licencing

Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).