A.
Pendahuluan
Penentuan varian portofolio
keuangan merupakan sebuah keharusan sehingga bank diperbolehkan menggunakan
model internal untuk mengestimasi batas Value-at-Risk (VaR)[1].
Salah satu unsur penting yang diperlukan untuk memperoleh batas VaR suatu
portofolio adalah varian kondisional return portofolio. Varian kondisional[2]
tersebut dapat diukur dengan dua cara:
a.
Mencocokkan
model volatilitas univariat[3]
dengan return portofolio atau disebut juga dengan model indeks tunggal
b.
Menggunakan
model volatilitas multivariat[4]
untuk memperkirakan varian kondisional masing-masing asset dalam portofolio
atau disebut juga dengan model portofolio.
Tulisan ini membandingkan hasil model indeks
tunggal dan model portofolio dalam mengestimasi batas VaR sebuah portofolio
yang terdiri dari indeks S&P500, FTSE100, CAC40 dan SMI. Hasil estimasi dua
model ini dibandingkan dengan menggunakan enam kriteria yang meliputi:
a.
Pendekatan
regresi linear Pagan dan Schwert
b.
Tes coverage
unconditional
c.
Serangkaian
tes terpisah terkait pelanggaran
d.
Tes coverage
conditional
e.
Ukuran
rata-rata biaya modal
f.
Ukuran
rata-rata pelanggaran yang muncul untuk penggunaan masing-masing model
B.
Spesifikasi
Model
Penelitian ini menguji dan
membandingkan model indeks tunggal dan model portofolio berdasarkan enam
kriteria disebutkan sebelumnya dengan menggunakan sembilan pendekatan sebagai
berikut:
1.
Standardized
Normal (SN)
Model ini memperkirakan varian
kondisional pada waktu t sebagai varian historis pada interval waktu
tertentu.
2.
Exponentially
Weighted Moving Average (EWMA)
Pendekatan ini memperkirakan varian
kondisional pada waktu t sebagai kombinasi linear varian kondisional dan
kuadrat goncangan unkondisional pada
waktu t-1.
3.
Autoregressive
Conditional Heteroskedasticity (ARCH)
Model ini digunakan untuk
mengetahui dan menemukan volatilitas dari waktu ke waktu. Model ini dikenalkan
oleh Engle pada tahun 1982.
4.
Generalized
ARCH (GARCH)
Pada tahun 1986, Bollerslev
mengeneralisir ARCH menjadi GARCH dengan fitur lebih menarik yang dapat
mengetahui persistensi volatilitas, kluster volatilitas dan varian
unkondisional goncangan yang tidak pasti.
5.
GJR
Model ini digunakan untuk mengukur
kemungkinan asimetris antara efek positif dan negative saham pada besaran
varian kondisional yang sama lewat perubahan rasio utang terhadap modal.
6.
Exponential
GARCH (EGARCH)
Model EGARCH mampu menemukan
sejumlah fakta yang disesuaikan semisal goncangan positif dalam jumlah kecil
dapat berdampak besar terhadap volatilitas kondisional daripada goncangan
negatif yang kecil. Begitu juga sebaliknya, goncangan negatif dalam jumlah
besar berdampak kuat terhadap volatilitas kondisional daripada goncangan
positif yang besar.
7.
Power GARCH
(PGARCH)
8.
Portfolio
Spillover GARCH (PS-GARCH)
9.
VARMA-GARCH
Pada bagian ini, tidak dibahas
konsep dasar model indeks tunggal dan model portofolio serta hubungannya dengan
spesifikasi model yang dirinci di atas. Di sini tidak dijelaskan apakah
sembilSembilan atau pendekatan di atas merupakan alat yang digunakan untuk
membandingkan model indeks tunggal dengan model portofolio atau Sembilan model
tersebut merupakan wujud dari model indeks tunggal sebagian dan sebagian lagi
merupakan model portofolio.
C.
Data
Data yang digunakan dalam
penelitian ini adalah harga harian pada empat indeks pasar modal internasional.
Indeks-indeks tersebut adalah S&P500 (USA), FTSE100 (UK), CAC40 (France),
dan SMI (Swiss). Harga yang diambil adalah harga periode 3 Agustus 1990 sampai
5 November 2004. Alasan kenapa yang digunakan untuk menghitung retun dan
volatilitas saham adalah sebagai berikut:
a.
Asumsinya
adalah bahwa informasi dapat dengan cepat dan efisien menyatu ke dalam harga
saham sehingga informasi yang muncul kemarin barangkali dapat menjelaskan
secara signifikan perubahan harga saham hari ini.
b.
Volatilitas
disebabkan oleh adanya informasi-informasi yang tak terduga dan volatilitas
secara berkelompok merupakan akibat dari reaksi investor yang berbeda-beda
terhadap informasi yang dating tersebut.
c.
Return yang
tidak sinkron akan menimbulkan persoalan yang tidak sinkron yang mana jika
korelasi antar pasar adalah positif, maka return pasar yang tidak sinkron akan
menurunkan korelasi sebenarnya sehingga akan menurunkan risiko sebenarnya
portofolio.
d.
Penggunaan
data yang sinkron membuat sistem dapat bekerja dengan formula yang simultan dan
bisa diestimasi bersamaan.
D.
Perkiraan
1.
Pendekata
Regresi Linier
Secara keseluruhan, model
portofolio mengungguli model indeks tunggal berdasarkan R2 yang mana angka ini
menunjukkan superioritas model portofolio dalam memperkirakan varian
kondisional portofolio jika dibandingkan dengan model indeks tunggal.
2.
Tes Cakupan
Unkondisional, Independensi Serial dan Cakupan Kondisional
Berdasarkan tes cakupan
unkondisional, model indeks tunggal terindikasi melakukan banyak pelanggaran
sedangkan model portofolio terlalu sedikit pelanggaran. Pada serial independen
tes, model portofolio merupakan yang dipilih. Bank barangkali akan memilih
model yang menunjukkan biaya yang lebih rendah sedangkan regulator akan memilih
model portofolio yang sedikit pelanggarannya.
3.
Beban Modal
Harian dan Besarnya Pelanggaran
Basel Accord menentukan bahwa beban
modal harian harus ditetapkan lebih tinggi daripada VaR hari-hari sebelumnya
atau rata-rata VaR 60 hari bisnis terkahir yang dikalikan dengan faktor k.
Faktor k ini ditetapkan oleh regulator local dengan batasan minimalnya
3.
Berdasarkan penelitian, hasil
terburuk ada pada model portofolio dan model indeks tunggal Standardized
Normal sedangkan hasil terbaik ada pada model indeks tunggal EGARCH
dan PGARCH. Hampir keseluruhan model indeks tunggal mengstimasi beban
modal harian yang lebih rendah dibandingkan model portofolio. Selain itu, semua
model indeks tunggal yang diestimasi dengan distribusi t menunjukkan
beban modal yang lebih tinggi daripada model yang sama tapi dengan distribusi
normal. Hal ini mengindikasikan bahwa penalti yang dikenakan berdasarkan Basel
Accord tidaklah berat dan juga sepertinya Basel Accord mendukung model yang
mengarah pada banyak pelanggaran.
Pada bagian ini, dinyatakan bahwa
baik model indeks tunggal ataupun model portofolio dianggap menyalahi Basel
Accord. Sayangnya, sebelumnya atau pada bagian ini tidak dijelaskan kategori
pelanggaran terhadap Basel Accord.
E.
Kesimpulan
a.
Hasil
penelitian ini menunjukkan bahwa sebagian besar model indeks tunggal dan model
portofolio gagal pada tes cakupan unkondisional. Kegagalan ini terkait dengan
jumlah pelanggaran yang mana model indeks tunggal terlalu banyak pelanggaran
sedangkan model portofolio terlalu sedikit pelanggaran.
b.
Hasil lainnya
adalah bahwa model indeks tunggal mengarah pada beban modal harian yang lebih
rendah dibandingkan model portofolio.
c.
Basel Accord
terlalu toleran dan sepertinya menyokong model yang punya banyak pelanggaran.
F.
Aspek Syariah
dan Arah Pengembangan
Sistem ekonomi Islam memandang
bahwa tidak ada yang namanya asset bebas risiko. Setiap aktivitas keuangan
harus didasarkan pada bagi hasil dan bagi risiko. Oleh karena itu, meskipun
sikap investor Islam dan investor konvensional adalah sama (risk averse),
tapi setidaknya motif menghindari risiko tersebut janganlah sama. Jika investor
konvensional menghindari risiko guna mendapatkan keuntungan maksimal bagi diri
mereka, maka investor Muslim menghindari risiko karena tanggung jawab dan
kewajibannya terhadap dirinya sendiri dan masyarakat dan juga bermain sesuai
dengan aturan yang ada (Iqbal, 2002:
168-169 & 171).
Berdasarkan pernyataan di atas maka
penggunaan model indeks tunggal untuk mengidentifikasi portofolio yang baik
bagi investor Muslim boleh-boleh saja asalkan asumsi-asumsi yang digunakan
untuk melakukan pemilihan lewat model tersebut sesuai dengan syariah dan juga
bahwa investor tersebut melakukan pemilihan portofolio bukan untuk kepentingan
pribadi semata.
Referensi
Hoti, Suhelja dan Michael McAleer, Modeling
the Riskness in Country Risk Ratings: an Empirical Analysis of the Trends and
Volatilities in Country Risk Rating, Amsterdam: Elsevier, 2005.
Khan, Tariqullah dan Habib Ahmed, “Risk management: an Analysis of
Issues in Islamic Financial Industry,” Occasional
Paper, Jeddah (KT): 2001.
Iqbal, Zamir, “Portfolio Choices and Asset
Pricing in Islamic Framework,” dalam “Theoretical Foundation of Islamic
Economis,” ed. Habib Ahmed, Book of Readings, No. 3, IRTI-IDB, 2002.
Terasvirta, Timo, “An Introduction to
Univariate GARCH Models,” EFI Working Papers in Economics and Finance,
No. 646, Desember 2007.
[1] VaR merupakan instrumen manajemen
risiko yang digunakan untuk memperkirakan seberapa besar kehilangan atau
kemampuan perusahaan untuk mencapai probabilitas tertentu dalam jangka waktu
tertentu (Khan dan Ahmed, 2001: 41).
[2]Conditional variance/ volatility merupakan volatilitas atau
perubahan yang barangkali terjadi di masa mendatang pada t+n karena adanya informasi
yang terjadi sampai pada waktu t. Conditional volatility digunakan untuk
mengevaluasi risiko, mengevaluasi peristiwa atau goncangan asimetris dan
mengevaluasi dampak leverage dalam aktivitas ekonomi dan keuangan (Hoti
dan McAleer, 2005: 338). Sementara itu, volatilitas itu sendiri merupakan
sebuah ukuran untuk menentukan risiko (Terasvirta, 2007: 2).
[3]Model ini mengasumsikan hanya ada
satu sumber perubahan yaitu return kondisional.
[4]Sementara model ini menggunakan
banyak cara untuk menguji volatilitas asset tunggal dan mengkaji hubungan
return antar asset.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar