3/21/2017
bowo@ugm.ac.id 1
Manajemen Risiko 1
BAB 9.
RISIKO PASAR
Manajemen Risiko 2
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 Rp1 milyar. Misalkan harga
saham tersebut jatuh, sehingga nilai pasar saham
tersebut turun menjadi Rp800 juta. Perusahaan
tersebut mengalami kerugian karena nilai portofolio
sahamnya turun sebesar Rp200 juta. Kerugian
tersebut disebabkan karena harga saham bergerak
ke arah yang kurang menguntungkan (dalam hal ini
turun).
Manajemen Risiko 3 Manajemen Risiko 4
Bagan di atas menggambarkan kurva normal
yang berbentuk seperti bel. Kurva tersebut
berbentuk simetris, dimana sisi kana merupakan
cerminan sisi kiri.
Deviasi standar dipakai untuk menghitung
penyimpangan dari nilai rata-rata. Semakin
besar deviasi standar, semakin besar
penyimpangan. Penyimpangan dipakai sebagai
indikator risiko. Semakin besar penyimpangan,
semakin besar risiko.
3/21/2017
bowo@ugm.ac.id 2
Manajemen Risiko 5
Perhitungan deviasi standar bisa digunakan formula
sebagai berikut ini.
E(R) = ∑ Ri / N ………….. (2)
σR2= ∑ (Ri – E(R))2 / (N – 1) .……….. (3)
σR= (σR2 ) 1/2 ……….. (4)
Manajemen Risiko 6
BERAPA DEVIASI STANDAR RETURN A DAN RETURN B?
Manajemen Risiko 7
BERAPA DEVIASI STANDAR RETURN A DAN RETURN B?
Manajemen Risiko 8
VALUE AT RISK
Value At Risk(VAR) mengembangkan
lebih lanjut konsep kurva normal seperti
yang telah dibicarakan di muka, untuk
menjawab pertanyaan sebagai berikut
ini ’Jika besok adalah hari yang jelek,
berapa besar (nilai Rupiah) dan berapa
besar kemungkinannya (probabilitas)
kerugian yang bisa dialami perusahaan
besok (atau beberapa hari
mendatang)?
’
3/21/2017
bowo@ugm.ac.id 3
Manajemen Risiko 9
VALUE AT RISK
Jawaban tersebut akan berbentuk kalimat
seperti berikut ini ’besok ada kemungkinan
sebesar 5% bahwa kerugian perusahaan
(karena pergerekan harga pasar yang tidak
menguntungkan) sebesar Rp10 juta atau
lebih’.
Perhatikan bahwa VAR menjawab pertanyaan
tersebut dengan memberikan nilai uang dari
kerugian tersebut (Rp10 juta), dan besarnya
kemungkinannya (5%).
Manajemen Risiko 10
METODOLOGI VAR
Metode historis menggunakan data
historis (data masa lalu) untuk
menghitung VAR.
Metode analitis menggunakan model
tertentu untuk mengestimasi VAR.
VAR Monte-Carlo menggunakan
simulasi untuk perhitungan VAR-nya.
Manajemen Risiko 11
VAR Metode Historis
Manajemen Risiko 12
Misalkan kita ingin melihat VAR 95% harian, kita akan
melihat 5% return terendah. 5% dari 20 adalah 1,
dengan demikian kita memilih 1 hari dengan return
terendah yaitu -8,38%.
Misalkan portofolio kita bernilai Rp1 milyar, maka VAR
95% harian adalah -8,38% x Rp1 milyar = -Rp83,78
juta.
Kita bisa mengatakan ’besok ada kemungkinan sebesar
5% kerugian kita pada saham X sebesar Rp83,78 juta
atau lebih’.
Alternatif redaksional yang lain adalah sebagai berikut ini
’kita yakin sebesar 95% bahwa kerugian kita besok tidak
akan melebihi Rp83,78 juta’.
3/21/2017
Manajemen Risiko 13
Misalkan kita membentuk portofolio yang terdiri dari
saham X dan Y, dengan proporsi masing-masing sebesar
50%, konstan selama 20 hari. Return untuk portofolio
tersebut bisa dilihat pada kolom (4). Sebagai contoh,
return portofolio pada hari 1 adalah -0,05%
(0,5*1,86)+(0,5*-1,96).
Sama seperti sebelumnya, kita bisa mengurutkan return
portofolio dari yang paling rendah ke yang paling tinggi.
Kolom (5) menunjukkan hasil pengurutan tersebut. VAR
95% harian
VAR 95% harian untuk portfolio tersebut adalah Rp-
6,11% x Rp2 milyar = Rp122,2juta.
Manajemen Risiko 14
Alternatif lain adalah melakukan perhitungan
dengan formula sebagai berikut ini (lihat buku
teks teori portofolio dan investasi untuk alasan
kenapa formula di bawah ini bisa diturunkan).
VAR portofolio = [ VARX2 + VARY2 + 2
×XY×VARX ×VARY] 1/2
Dimana VARX = VAR (Value At Risk saham X)
VARY = VAR (Value At Risk saham Y)
XY = korelasi return saham X dengan
sahamY
Dengan formula tersebut, VAR portofolio bisa
dihitung sebagai berikut ini.
VAR port =[ (83.78^2) + (71.43^2) + (2 ×
0,089 × 83.78 × 71.43) ]1/2 = 114,83
