ESTIMASI ADJUSTED TAIL VALUE AT RISK DENGAN PENDEKATAN EXTREME VALUE THEORY PADA INDEKS PASAR SAHAM

Manajemen risiko membantu industri keuangan untuk mengelola dan memperkirakan besarnya risiko yang mungkin terjadi dengan menggunakan ukuran risiko. Data deret keuangan sebagian besar memiliki ekor distribusi yang gemuk (heavy tail) yang menyebabkan peluang terjadinya nilai ekstrem. Untuk mengatasi adanya nilai ekstrem tersebut maka diperlukan penerapan model matematika dalam menghitung estimasi risiko pada data keuangan dikombinasikan dengan pendekatan Extreme Value Theory (EVT). Model Adjusted-TVaR (Adj-TVaR) merupakan ukuran risiko modifikasi dari model TVaR untuk menghilangkan nilai pencilan pada ekor distribusinya. Tujuan pada penelitian ini adalah mengukur akurasi model risiko Adj-TVaR dengan Extreme Value Theory dengan pendekatan Peak Over Threshold (POT). Diperoleh hasil estimasi risiko dengan metode pendekatan POT menggunakan tingkat kepercayaan (α=0.90,0.95,0.99 ) dan masing-masing konstanta yang berbeda (c = 0.01, 0.05, dan 0.1) memberikan informasi bahwa semakin tinggi tingkat kepercayaan dan konstanta yang dipilih maka akan semakin tinggi nilai Adj-TVaR yang mempresentasikan bahwa potensi kerugian akan semakin tinggi dan diperoleh nilai Adj-TVaR kurang dari niali TVaR dan nilai TVaR lebih besar dari nilai VaR. ini menunjukkan bahwa Adj-TVaR lebih efisien digunakan dalam hal prediksi nilai risiko jika dibandingkan TVaR dengan pendekatan Peak Over Threshold.