METODE GARCH-VINE COPULA UNTUK ESTIMASI VALUE AT RISK (VaR) PADA PORTOFOLIO

Pengukuran risiko merupakan hal yang sangat penting pada suatu portofolio. Salah satu alat ukur yang dapat digunakan untuk menghitung risiko pada portofolio adalah Value at Risk (VaR), yaitu estimasi kerugian terbesar yang akan diperoleh. Beberapa metode yang digunakan untuk menentukan VaR mengasumsikan return berdistribusi normal dan ukuran dependensi diantara saham-saham portofolio menggunakan korelasi linear. Pada dasarnya asumsi normalitas pada data finansial jarang dipenuhi dan return mengindikasikan adanya heteroskedastisitas. Selain itu, kebergantungan antar saham yang non-linear tidak sesuai jika diukur dengan korelasi linear. Penyimpangan ini menyebabkan tidak validnya estimasi VaR. Tujuan dari penulisan skripsi ini adalah untuk mengetahui prosedur perhitungan VaR dengan metode GARCH-Vine Copula dan menerapkannya pada portofolio. Vine Copula adalah fungsi distribusi multivariat yang menggabungkan distribusi marginal return univariat dalam portofolio, sekaligus dapat menggambarkan struktur kebergantungan non-linearnya. Vine Copula dapat dilakukan dengan menentukan terlebih dahulu dekomposisi Vine Copula dan fungsi keluarga copulanya. Dekomposisi Vine Copula dapat dilakukan dengan menggunakan C-Vine dan D-Vine Copula. Kemudian dengan menggunakan fungsi copula keluarga Archimedean, yaitu Clayton, Gumbel, dan Frank dapat ditentukan distribusi bersamanya. Sedangkan pembentukan distribusi marginal digunakan model GARCH dengan asumsi distribusi Student-t untuk mengatasi adanya heteroskedastisitas. Hasil penelitian diperoleh langkah utama yang dilakukan untuk mengukur VaR adalah menghitung return saham, menentukan model marginal dengan GARCH, menguji dependensi antar saham, kemudian menggabungkan distribusi marginal menjadi distribusi bersama dengan Vine Copula, dan menghitung VaR. Penelitian ini menggunakan data 3 saham perbankan, yaitu BBNI, BBRI, dan BMRI periode 26 Agustus 2013 hingga 20 November 2017. Penerapan metode GARCH-Vine Copula menunjukkan bahwa model D-Vine Copula dengan fungsi copula Frank adalah model terbaik untuk memodelkan data pada kasus ini dengan risiko yang diperoleh adalah sebesar 1,86%, 2,56%, dan 4,49% dari dana investasi pada tingkat kepercayaan 90%, 95%, dan 99%. Kata Kunci : Value at Risk, Vine Copula, GARCH, Portofoli