PERBANDINGAN METODE
VARIANCE COVARIANCE
DAN
HISTORICAL SIMULATION
UNTUK MENGUKUR RISIKO
INVESTASI REKSA DANA
SKRIPSI
Oleh:
BAYU HERYADI WICAKSONO
NIM. 24010210120035
JURUSAN STATISTIKA
FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA
UNIVERSITAS DIPONEGORO
PERBANDINGAN METODE
VARIANCE COVARIANCE
DAN
HISTORICAL SIMULATION
UNTUK MENGUKUR RISIKO
INVESTASI REKSA DANA
Oleh:
BAYU HERYADI WICAKSONO
NIM. 24010210120035
Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar
Sarjana Sains pada Jurusan Statistika
JURUSAN STATISTIKA
FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA
UNIVERSITAS DIPONEGORO
KATA PENGANTAR
Puji syukur penulis panjatkan ke hadirat Allah SWT, karena berkat rahmat
dan hidayah-Nya penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir dengan judul
Perbandingan Metode
Variance Covariance
dan
Historical Simulation
untuk
Mengukur Risiko Investasi Reksa dana.
Tugas akhir merupakan salah satu
mata kuliah yang wajib ditempuh untuk menyelesaikan studi jenjang S1 Statistika
Undip. Penulis menyadari bahwa proposal tugas akhir ini tidak akan mampu
diselesaikan dengan baik tanpa bantuan dari berbagai pihak. Oleh karena itu,
penullis mengucapkan terima kasih kepada:
1. Ibu Dra. Dwi Ispriyanti, M. Si sebagai Ketua Jurusan Statistika Fakultas
Sains dan Matematika Universitas Diponegoro.
2. Ibu Yuciana Wilandari, S.Si M. Si sebagai dosen pembimbing I dan Bapak
Drs. Agus Rusgiyono, M. Si sebagai dosen pembimbing II.
3. Bapak dan Ibu Dosen Jurusan Statistika yang telah memberikan arahan dan
masukan demi perbaikan penulisan tugas akhir ini.
4. Pihak pihak lain yang tidak dapat penulis sebutkan satu per satu yang telah
membantu penulisan proposal tugas akhir ini.
Penulis berharap Tugas Akhir ini bermanfaat bagi seluruh civitas
akademika di Universitas Diponegoro, khususnya Jurusan Statistika dan
Masyarakat pada umumnya.
Semarang, September 2014
Value at Risk
(VaR). Terdapat tiga metode perhitungan
VaR
yaitu
metode
Variance-covariance, metode simulasi Monte Carlo dan metode
Historical Simulation. Pada penelitian ini digunakan metode
Variance-covariance
dan metode
Historical Simulation
untuk mengukur potensi kerugian terbesar pada
investasi reksa dana saham pada tingkat konfidensi 95%. Pengujian yang
digunakan adalah Kolmogorov-Smirnov untuk menguji normalitas data
return
dan
Kupiec test untuk menguji keakuratan hasil perhitungan
VaR. Karena data return
tidak berdistribusi normal maka selanjutnya dilakukan penyesuaian dengan
menggunakan
Cornish-Fisher Expansion. Dengan menggunakan uji t hasil
penelitian ini menunjukkan bahwa nilai
VaR
dengan perhitungan
Variance-covariance
dan
Historical Simulation
tidak berbeda signifikan.
Hasil pengujian
keakuratan nilai
VaR
menunjukkan bahwa semua nilai
VaR
akurat digunakan
untuk mengukur besarnya potensi kerugian maksimum pada investasi reksa dana
saham.
ABSTRACT
$%&'()*&+%, )-./ &%),' ((+%0%1 + 020,, &),0- &+%3& , ) /&%),+ %/.) .02(.%4,5
Every day of the total fair value of the assets in the mutual fund is always
changing because the market value of each type of asset that is changing. Thus
causing mutual fund has a risk. It is necessary for the measurement of risk in
mutual funds using the Value at Risk (VaR). There are three methods of
calculating the VaR Variance-covariance method, Monte Carlo simulation
methods and methods Historical Simulation. In this study, the variance-covariance
method used and the Historical Simulation method to measure potential losses on
investments largest mutual fund shares at 95% confidence level. The test used is
the Kolmogorov-Smirnov normality test and Kupiec test return data to test the
accuracy of the calculation of VaR. Because the data are not normally distributed
returns, the adjustment is then performed using the Cornish-Fisher Expansion. By
using the t test results show that the calculation of VaR with variance-covariance
and Historical Simulation did not differ significantly. The test results show that
the accuracy of the VaR VaR accurately all used to measure the magnitude of the
maximum potential loss on investments in mutual fund shares.
D
67T
6R
8 9 8:;
l
;m
;n
:< =<><?@A BA=CCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCC D :< =<><?EF?G FH <:< ?ICCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCC D D :< =<><?EF?G FH <:< ?IICCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCC DD D
J<K <EF ?G < ?K<LCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCC D
v
Q CR=;
t
;r
MSl
;T ;n
U CCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCC Q Q CRE SVW;rum
n
>;W;l
;X CCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCC Y Q CZE Sm
[;;W;t
n
>;W;l
;X CCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCC Y Q CRKV \V;n
ES]Sl
Dt
D;n
CCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCC^ RC^CQK D]UT;
t
Jon
qD`S]WD CCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCC Qrvwxyz{|z
t
Variance Covariance
wwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwww }~ vwyz{|zt
Historical Simulation
wwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwww v}vwz
n
VaR
wwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwww vv vww} or
t
s
wwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwww vv vwwv Backtesting
wwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwww vvww
t
r
t
u
m
zl
|zz| zn
wwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwww v y wwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwww vx w}
t
wwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwww vx wvyz{|zt
l
s
wwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwww v ywwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwww w}yz
tun
Return
y m
s
zt
wwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwww } wvz ¡n
Value at Risk
¢VaR
£|zn
n
yzto
|zHistorical Simulation
www v wz ¡
n
VaR
|zn
n
yzt
{|zVariance-covariance
wwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwww w w} orm
l
t
s
wwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwww w wvzr
t
n
l
¤ {¡z wwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwww ¥ w wz ¡n
l
VaR
|zn
yzt
{|zVariance-covariance
wwwwwwwwwwwwww x wz
n
VaR
wwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwww w w}z n
VaR
| zn
n
yzt
{|zHistorical Simulation
wwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwww ~ w wvz
n
VaR
| zn
n
yzt
{|zVariance
covariance
wwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwww w¥l
s
zr
¦| n
wwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwww } §y wwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwww xD
© ªT
©R T
©«¬L
®
l
®m
®n
Tabel
¯°±²³´µ®t
¶· ´® ´®l
®n
VaR Backtesting
°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°° ¸¹Tabel
º» ¼· ½ µ¾²¿ ½ ²ÀÁ· µÃ ·³·l
²t
²®n
°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°° ÄÅTabel
ƻReturn
®r
²®n
Ç· µ½®È®³® °°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°° Ä ¯Tabel
É» à ·³´Ê µÊ¾®n
VaR Historical Simulation
°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°° ÄÄTabel
Ë» ® ½ ²l
Ì ²Í®orm
l
²®t
s
°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°° ÄÎTabel
Ï» ® ½ ²l
à ·r
вt
ʳ´®n
Cornish
ÑFisher Expansion
°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°° ÄÒTabel 7
» ® ½ ²l
à ·³´Ê µÊ¾ ®n
VaR
È·n
´®n
Ó·t
ÔÈ·Variance-covariance
°°°°°°°°°°°°°° ÄÕTabel
Ö» ® ½ ²l
Ì ²¶·® µÊ¾®t
®n
VaR Historical Simulation
×·r
È® ½®r
µ®n
Ãr
®tur
®n
×® ½·
l
°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°° ÄØTabel
Ù» ® ½ ²l
Ì ²¶·® µÊ¾®t
®n
VaR Historical Simulation
×·r
È® ½®r
µ®n
Kupiec
Test
°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°° ¹ÅTabel
ÚÛ» ® ½ ²l
Ì ²¶·® µÊ¾®t
®n
VaR Variance
Ñcovariance
×·r
Ȯs
®r
µ®n
à ·r
®tur
®n
×® ½·
l
°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°° ¹ÅTabel
ÚÚ» ® ½ ²l
Ì ²¶·® µÊ¾®t
®n
VaR
ܮr
²®n
Ý· Ñcovariance
×·r
Ȯs
®r
µ®n
Kupiec
Test
°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°° ¹ ¯Tabel
Úº» ® ½ ²l
à ·³´Ê µÊr
®n
VaR Historical Simulation
Ȯn
VaR Variance
Ñcovariance
°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°° ¹¸Tabel
ÚÆ °® ½ ²l
à ·³´Ê²®n
¶ ·® µÊ¾ ®t
®n
VaR
×·r
È®½®µ®r
n
à ·r
®tur
®n
×®s
·l
°°°°°°°°° ¹¹D
ÞßT
ÞR L
ÞM
àI
áÞâãä
l
äm
än
éê ëìí ìîï ðñí ñò
y
ñó ô õìñöñt
ì ðñ õñ ð ÷ó÷ø ìt
ìñ ó ìóì ùñóñy
ö ÷óúñî ûð òìí ìîï óìø ñ ìð ÷ò ûüñ ùñ óóìø ñìñîý ìþñü÷òí ì ù(
ÿ)
í÷ø ñ öñð ÷r
ìï õ÷ ð ÷ó ÷ø ìt
ìñ óê1.4 T
j
Pe
el
û ûñóõñ
r
ìð ÷ó ÷øìt
ìñ óìóìñõñø ñùñ
.
÷óô÷t
ñùûìü÷íñr
óñy
óìøñìð ïý÷óíìr
ìí ìîïðñ õñìóþ÷st
ñíìr
÷îí ñõñ óñ.
üê ÷óô÷