BAB 2 LANDASAN TEORI

Transkripsi

1 LNDSN TEORI. Risiko da Maajeme Risiko Defiisi Risiko dalam arti luas adalah potesial kejadia yag tidak diigika jaga terjadi tetapi terjadi, atau sebalikya potesi kejadia yag diigika terjadi tetapi tidak terjadi. Secara garis besar risiko terbagi atas dua yaitu: a. Risiko muri (Pure risk) Suatu risiko dapat dikataka sebagai risiko muri jika suatu ketidak pastia terjadi, maka kejadia tersebut pasti meimbulka kerugia. Cotohya adalah barag rusak karea terbakar atau seorag kepala rumah tagga pecari afkah tiba-tiba meiggal. b. Risiko spekulasi (Speculative risk) Risiko spekulasi merupaka kebalika dari risiko muri yaitu ketidakpastia apakah terjadi keutuga atau kerugia. Cotohya adalah keputusakeputusa dalam berivestasi. Sektor fiasial mempuyai potesi utuk meghasilka imbal hasil yag tiggi. Salah satu prisip yag abadi dalam ilmu ekoomi keuaga adalah semaki tiggi hasil ivestasi maka semaki tiggi risiko yag diterima. Kejadia yag megakibatka kerugia besar membuat orag cederug utuk bertidak hati-hati. Maajeme risiko buka berarti meeka risiko semiimum mugki, Dega maajeme risiko yag baik diharapka dapat memproyeksika seberapa jauh risiko yag aka dihadapi oleh perusahaa serta pegedalia yag diperluka. Maajeme risiko adalah seragkaia prosedur da metodologi yag diguaka utuk

2 megidetifikasi, megukur, mematau, da megedalika risiko yag timbul dari kegiata usaha.. Risiko Pasar Risiko pasar (market risk) adalah suatu risiko yag timbul karea meuruya ilai suatu ivestasi karea pergeraka pada faktor-faktor pasar. Risiko pasar terdiri atas : a. Risiko khusus (specific risk) Risiko khusus adalah risiko yag timbul dari pergeraka harga suatu surat berharga karea faktor keamaa atau faktor peerbitya. Sebagai cotoh adalah harga obligasi akibat memburukya perigkat kredit peerbitya. Iformasi ii aka secara khusus berpegaruh terhadap peerbit obligasi da buka mempegaruhi harga obligasi secara umum. b. Risiko pasar umum (geeral market risk) Risiko pasar umum merupaka risiko yag timbul dari pergeraka harga-harga istrume keuaga secara umum di pasar. Sebagai cotoh, kebijaka peurua suku buga oleh pemeritah meyebabka peurua suku buga di pasar sehigga mempegaruhi harga dari seluruh istrume keuaga yag terkait dega pergeraka suku buga..3 Saham Saham dapat didefiisika tada peyertaa atau kepemilika seseorag atau bada dalam suatu perusahaa atau perseroa terbatas. Wujud saham adalah selembar kertas yag meeragka bahwa pemilik kertas tersebut adalah pemilik perusahaa yag meerbitka surat berharga tersebut. Saham merupaka salah satu istrume pasar keuaga yag palig populer. Meerbitka saham merupaka salah satu piliha perusahaa ketika memutuska utuk pedaaa perusahaa. Pada sisi yag lai, saham merupaka istrume

3 ivestasi yag bayak dipilih para ivestor karea saham mampu memberika tigkat keutuga yag mearik. Saham dapat dibagi mejadi dua jeis, yaitu;. Saham biasa (commo stock) Saham biasa adalah saham yag meempatka pemilikya palig akhir terhadap pembagia devide da hak atas kekayaa perusahaa apabila perusahaa tersebut dilikuidasi. Ciri yag lai dari saham ii adalah; a. Devide dibayarka selama perusahaa memperoleh laba. b. Setiap pemilik saham memiliki hak suara dalam rapat umum pemegag saham (RUPS). c. Pemegag saham biasa memiliki taggug jawab terbatas terhadap klaim pihak lai sebesar proporsi sahamya da memiliki hak utuk megalihka kepemilika sahamya kepada pihak lai.. Saham prefere (preferred stock) Saham prefere merupaka saham yag memiliki karakteristik gabuga atara obligasi da saham biasa, karea meghasilka pedapata tetap. Saham ii lebih ama dibadigka dega saham biasa karea memiliki hak klaim terhadap kekayaa perusahaa da pembagia devide terlebih dahulu..3.. Faktor-Faktor yag Mempegaruhi Gejolak Harga Saham Faktor-faktor yag meyebabka harga saham dapat dibagi mejadi faktor-faktor makro da mikro. Faktor makro adalah faktor-faktor yag mempegaruhi ekoomi secara keseluruha. Tigkat suku buga yag tiggi, iflasi, tigkat produktivitas asioal, politik da lai sebagaiya dapat memiliki dampak petig pada potesi keutuga perusahaa higga pada akhirya juga aka mempegaruhi harga sahamya. Faktor mikro adalah faktor-faktor yag berdampak secara lagsug pada perusahaa itu sediri. Perubaha maajeme, harga da ketersediaa baha metah,

4 produktivitas pekerja da lai sebagaiya yag aka dapat mempegaruhi kierja keutuga perusahaa tersebut secara idividual..4 Diversifikasi Diversifikasi sagat petig bagi ivestor karea dapat memiimumka risiko tapa harus meguragi retur yag diterima. Jika ivestor haya memiliki satu istrume ivestasi, tetu dampakya aka sagat besar bagi ivestor tersebut. Oleh karea itu ivestor sebaikya meletakka ivestasiya di kelas aset yag berbeda. Diversifikasi bisa terjadi karea efek salig megompesasi atar aset. Jika satu aset megalami kerugia, semetara aset yag lai megalami keutuga, maka keutuga dari aset satuya dapat diguaka utuk meutupi kerugia aset lai. Dega melakuka diversifikasi, aka bayak peluag keutuga yag dapat diraih. ka tetapi, saat kodisi pasar dalam keadaa melemah atau dalam kodisi yag tidak baik, melakuka diversifikasi tidak aka efektif da tidak aka medapatka hasil yag optimal apabila tidak dilakuka secara efektif. Hal yag perlu diperhatika dalam diversifikasi adalah korelasi atara retur dari masig-masig efek, karea risiko aka dapat dikuragi jika korelasiya tidak sempura yaitu kurag dari. Hasil dari diversifikasi adalah portofolio. Portofolio merupaka kumpula saham atau aset yag dimiliki oleh pemodal (peroraga atau lembaga).5 Pegukura Risiko Pasar Secara Statistik.5. Retur set Tuggal Retur adalah tigkat pegembalia yag diperoleh dari berivestasi. Secara umum retur dapat dibagi mejadi dua, yaitu retur realisasi da retur ekspektasi. a. Retur realisasi

5 Retur realisasi merupaka retur yag telah terjadi. Persamaa retur realisasi pada aset tuggal tapa memperhitugka devide adalah sebagai berikut : St R = l, atau St R l S t l S = t Dega: R = retur realisasi aset S t = aset pada waktu t t = periode waktu Devide merupaka kompesasi yag diterima oleh pemegag saham, disampig capital gai. Devide ii utuk dibagika kepada para pemegag saham sebagai keutuga dari laba perusahaa. Devide ditetuka berdasarka dalam rapat umum aggota pemegag saham da jeis pembayaraya tergatug kepada kebijaka pimpia. Utuk retur megguaka devide persamaaya adalah sebagai berikut : R = S t + D S t t S t Dega: D t = devide pada periode ke-t S t = aset pada waktu t t = periode waktu b. Retur ekspektasi Retur ekspektasi adalah retur yag diharapka aka diperoleh oleh ivestor di masa medatag. utuk persamaa retur ekspektasi dapat megguaka:. Rata-rata dari ilai retur, persamaaya adalah sebagai berikut : R = R i i=

6 Sehigga ilai ekspektasi retur sama dega ilai rata-rata retur tersebut ( E ( R) = R ). Metode tre, misalya dega megguaka tekik rata-rata bergerak 3. Metode radom walk, misalya dega magambil ilai terakhir dari data historis. Jadi ilai dari retur ekspektasi merupaka ilai pada periode terakhir dari ilai retur..5. Retur pada Portofolio a. Retur portofolio Persamaa retur pada portofolio dapat ditulis sebagai berikut : Rp t = N i= w R i i, t Dega: w i = proporsi /bobot saham i R i,t = retur aset i pada waktu t b. Retur ekspektasi portofolio Retur ekspektasi portofolio merupaka rata-rata tertimbag dari retur ekspektasi masig-masig aset tuggal dalam portofolio. Retur ekspektasi suatu portofolio dapat diyataka sebagai berikut : E ( Rp) = ( wi. E ( R i )) i= Dega E ( Rp) = retur ekspektasi portofolio w i = porsi atau bobot dari sekuritas i E ( R i ) = retur ekspektasi dari sekuritas i = jumlah aset tuggal

7 .5.3 Risiko set Tuggal Risiko serig dihubugka dega volatilitas atau simpaga baku (stadard deviatio) dari hasil ivestasi yag aka diterima dega keutuga yag diharapka. Volatilitas merupaka besarya harga fluktuasi dari sebuah aset. Semaki besar volatilitas aset semaki besar kemugkia megalami keutuga atau kerugia. Va Hore da Wachowics, Jr (99) medefiisika risiko sebagai variabilitas (keragama) retur terhadap retur yag diharapka. Jika rata-rata retur diguaka utuk megestimasi varia, maka didapat persamaa sebagai berikut : Var ( ) ( ) R = R i R i= kar dari varia atau stadar deviasi merupaka ilai estimasi risiko dari harga saham, persamaaya dapat ditulis sebagai berikut : = i= ( R i R ) Risiko dari portofolio yag didiversifikasika secara baik tergatug pada risiko pasar dari masig-masig saham yag di masukka dalam portofolio tersebut, dega kata lai jika igi membetuk portofolio yag memiliki risiko redah, maka saham-saham yag dipilih bukalah saham-saham yag memiliki kovaria dega portofolio yag redah..5.4 Kovaria Portofolio Dua set Di dalam portofolio kovaria meujukka hubuga atara retur dua aset. Nilai kovaria yag positif meujukka ilai-ilai dari dua variabel bergerak kearah yag sama. Nilai kovaria yag egatif meujukka ilai-ilai dari dua variabel bergerak kearah yag berlawaa. Sedagka ilai kovaria ol meujukka ilai-ilai dari kedua variabel idepedet atau pergeraka satu variabel tidak ada hubugaya

8 dega variabel yag laiya. Persamaa kovaria atara dua aset dapat ditujukka sebagai berikut: cov ( R, ) = ( R R )( R R ) R i= i i Dega: ( R, ) cov = kovaria retur aset da retur aset R R i = retur aset ke- i R i = retur aset ke- i R = rata-rata retur aset atau µ R = rata-rata retur aset atau µ = jumlah data retur aset Nilai-ilai dari seluruh aktiva varia da kovaria dapat dibuat ke dalam matriks yag diotasika sebagai Σ sebagai berikut Σ = agia diagoal dari matriks meujukka varia masig-masig aktiva, yaitu,, 33 da. Sedagka bagia o diagoal merupaka kovaria. Matriks ii merupaka matriks yag simetrik, yaitu bagia atas diagoal sama dega bagia bawah diagoal, atau kovaaria, 3, 3 da sama dega, 3, 3 da.

9 .5.5 Meetuka Proporsi dega Mea Variace Efficiet Portofolio (MVEP) Portofolio yag optimal adalah portofolio yag dipilih seorag ivestor dari sekia bayak piliha yag ada pada kumpula portofolio yag efisie. Tetuya portofolio yag dipilih seorag ivestor adalah portofolio yag sesuai dega preferesi ivestor bersagkuta terhadap retur maupu risiko yag bersedia ditaggugya. Salah satu metode dalam meetuka proporsi dari masig-masig aset pembetuk portofolio optimal adalah mea variace efficiet portofolio (MVEP). w = w w persamaaya adalah sebagai berikut : w N Utuk proporsi [ ] T w = T N N N Dega: = ivers matrik varia kovaria.5.6 Risiko Portofolio Dua set Salah satu pegukur risiko adalah simpaga baku atau varia. Risiko yag diukur dega ukura ii megukur risiko dari seberapa besar ilai tiap-tiap item meyimpag dari rata-rataya. Persamaa varia portofolio dapat dituliska sebagai berikut: ( Rp) = = E[ Rp E( Rp )] Var p Jika persamaa varia portofolio disubsitusika dega persamaa retur portofolio yag terdiri dari dua aset, yaitu sebagai berikut : Rp = a R + b R

10 Maka didapat Var ( Rp) = E[ a R + b R E( a R + b R )] = E[ a R + b R E( a R ) E( b R )] = E[ a R + b R a E( R ) b E( R )] = E[ ( a R a E( R )) + ( b R b E( R ))] = E[ ( a ( R E( R ))) + ( b ( R E( R )))] = E [( a ( R E( R ))) + ( b ( R E( R ))) + a b ( R E( R )) ( R E( R ))] = a E[ R E( R )] + b E[ R E( R )] + a b E [( R E( R )) ( R E( R ))] Var ( Rp) = a Var( R ) + b Var( R ) + a b Cov( R, R ).5.7 Koefesie Korelasi tara Dua set Kosep dari kovaria dapat diyataka dalam betuk korelasi. Koefesie korelasi meujukka besarya hubuga pergeraka atara dua variable relative terhadap masig-masig deviasiya. Persamaa koefesie korelasi atara variabel da adalah: r ( R, R ) cov = Dega : r = koefesie korelasi variable da ( R, ) cov = kovaria retur da R

11 = simpaga baku retur = simpaga baku retur Jika dua aset mempuyai retur dega koefesie korelasi + maka semua risikoya dapat terdeversifikasi, jika koefesie korelasiya - maka semua risikoya tidak dapat terdeversifikasi, jika koefesie korelasiya atara + da - maka aka terjadi peurua risiko di portofolio. Hubuga atara korelasi dega risiko portofolio dapat ditujukka pada gambar berikut: Korelasi atar aktiva Risiko Portofolio tetap berkurag ol Gambar. Hubuga korelasi dega risiko portofolio..6 Value at Risk (VaR) Value at Risk adalah suatu metode pegukura risiko secara statistik yag memperkiraka kerugia maksimum yag mugki terjadi atas suatu portofolio pada tigkat kepercayaa (level of cofidece) tertetu yag diotasika dega α. Parameter-parameter yag dibutuhka dalam megukur Value at Risk adalah retur, matriks varia-kovaria, ekspektasi retur da bobot masig aset-aset pembetuk portofolio. Pada portofolio, VaR diartika sebagai estimasi kerugia maksimum yag aka dialami suatu portofolio pada periode waktu tertetu dega tigkat kepercayaa tertetu. Oleh karea itu, terdapat kemugkia bahwa suatu kerugia yag aka diderita oleh portofolio selama periode kepemilika aka lebih redah dibadigka limit yag dibetuk dega VaR. Terdapat kemugkia bahwa kerugia sebearya mugki dapat lebih buruk, sehigga keterbatasa dari VaR adalah tidak dapat meyataka apapu tetag seberapa besar kerugia yag bear-bear terjadi da

12 secara defiitif tidak meegaska kemugkia kerugia yag palig buruk. VaR haya meyataka kerugia yag mugki aka diderita pada hari-hari buruk yag cukup buruk. ka tetapi ivestor dapat megguaka ilai VaR sebagai salah satu tolak ukur dalam meetapka seberapa besar target risiko..6. Value at Risk dega Metode Simulasi Mote Carlo Pegestimasia Value at Risk (VaR) dega metode simulasi Mote Carlo pada dasarya adalah melakuka simulasi dega membagkitka bilaga acak berdasarka karakteristik dari data yag aka dibagkitka, yag kemudia diguaka utuk megestimasi ilai VaR-ya. Dalam pegukura VaR dega motode simulasi Mote Carlo data harus megikuti distribusi ormal. Utuk mecari Value at Risk (VaR) pada portofolio dega metode simulasi Mote Carlo lagkah-lagkahya adalah:. Meetuka ilai parameter utuk varibel-variabel retur aset-aset, yaki mea retur aset-aset da simpaga baku atau deviasi stadar dari aset-aset pembetuk portofolio.. Mesimulasika ilai retur dega membagkitka secara acak retur asetaset yag berdistribusi ormal dega parameter yag diperoleh pada lagkah () sebayak kali. 3. Nilai retur masig-masig aset yag dihasilka pada lagkah () diguaka utuk meghitug retur portofolio pada tiap-tiap baris, yaitu Rp t = N i= w R i i, t Dega Rp t R i, t w i = retur portofolio baris ke-t = retur aset ke-i baris ke-t = besar proporsi aset ke-i

13 4. Mecari estimasi kerugia maksimum pada tigkat kepercayaa (- α ) yaitu sebagai ilai kuatil ke-α dari distribusi empiris retur portofolio yag diperoleh pada lagkah (3) yag diotasika dega R*. 5. Meghitug ilai VaR pada tigkat kepercayaa ( - α ), yaitu: VaR = W0R ( α ) Dega : W 0 = daa ivestasi awal portofolio R = ilai kuatil α dari distribusi retur Nilai yag diperoleh merupaka kerugia maksimum yag aka diderita portofolio. 6. Megulagi lagkah () sampai lagkah (5) sebayak m kali sehigga mecermika berbagai kemugkia ilai VaR portofolio. 7. Meghitug rata-rata dari ilai VaR yag diperoleh pada lagkah (6) utuk mestabilka ilai..7 Tigkat Kepercayaa Dalam estimasi secara statistik selalu ditetapka suatu tigkat kepercayaa (level of cofidece) terhadap estimasi-estimasi iterval dibuat. Secara umum tigkat kepercayaa adalah probabilitas bahwa parameter populasi yag diduga aka termuat dalam iterval estimasi. Dalam perhituga VaR tigkat kepercayaa merupaka probabilitas di maa ilai VaR tidak aka melebihi kerugia maksimum. Peetua tigkat kepercayaa sagat berpera petig karea dapat meggambarka seberapa besar perusahaa mampu megambil suatu risiko da harga kerugia yag melebihi VaR. Semaki besar tigkat kepercayaa yag diambil, semaki besar pula risiko da alokasi modal utuk meutupi kerugia yag diambil.

14 .8 Distribusi Normal.8. Sifat-sifat Petig Distribusi Normal Distribusi ormal atau serig juga disebut distribusi Gauss yag variabel acakya bersifat kotiu. Distribusi ii merupaka salah satu yag palig petig da bayak diguaka. Distribusi ormal memiliki betuk fugsi sebagai berikut : f ( x) = x µ e π Dega : π = ilai kosta yaitu 3,46 e = ilai kosta yaitu,783 μ = parameter yag merupaka rata-rata distribusi = parameter yag merupaka simpaga baku distribusi Gambar dari kurva distribusi ormal umum dapat disajika sebagai berikut: Gambar. Kurva Distribusi Normal Umum

15 Sifat-sifat petig distribusi ormal adalah sebagai berikut:. Grafikya selalu berada diatas sumbu x. etukya simetrik pada x = μ 3. Mempuyai satu modus, yaitu pada x = μ 4. Luas grafikya sama dega satu uit persegi, dega ricia; a. Kira-kira 68% luasya berada di atara µ da µ + b. Kira-kira 95% luasya berada di atara daerah µ da µ + c. Kira-kira 99% luasya berada di atara daerah µ 3 da µ + 3 Utuk tiap pasag μ da, sifat-sifat di atas selalu dipeuhi, haya betuk kurvaya saja yag berlaia. Jika maki besar, kurvaya semaki redah (platikurtik) da utuk maki kecil, kurvaya maki tiggi (leptokurtik)..8. Distribusi Normal aku Kurva distribusi ormal baku diperoleh dari distribusi ormal umum dega cara trasformasi ilai x kedalam ilai z dega persamaa sebagai berikut: z = x µ Gambar dari kurva distribusi ormal baku dapat disajika sebagai berikut:

16 Gambar.3 Kurva Distribusi Normal aku Kurva distribusi ormal baku lebih sederhaa dari kurva distribusi umum. Pada kurva distribusi ormal baku ilai µ = 0 da =. utuk keperlua praktis, para ahli statistika telah meyusu tabel distribusi ormal baku yag biasa disebut dega tabel z..8.3 Uji Kolmogorov-Smirov Uji Kolmogorov-Smirov merupaka salah satu metode uji data o-parametrik. Uji ii dilakuka utuk megetahui apakah suatu data berdistribusi ormal atau tidak. Kosep dari uji ormalitas Kolmogorov-Smirov adalah dega membadigka distribusi data (yag aka diuji ormalitasya) dega distribusi ormal baku. Jadi sebearya uji Kolmogorov-Smirov adalah uji beda atara data yag diuji ormalitasya dega data ormal baku. Sigifikasi metode Kolmogorov-Smirov megguaka tabel Kolmogorov-Smirov. Metode Kolmogorov-Smirov didasarka pada ilai D yag didefiisika sebagai berikut:

17 [ F ( x) F ( x) ] D = sup 0 Dega: D = ilai distribusi data F (x) = Fugsi distribusi kumulatif ormal dari x F 0 (x) = Fugsi distribusi empiris dari x D merupaka ilai deviasi absolut maksimum atara F (x) da F 0 (x). Nilai D ii selajutya dibadigka dega ilai kritis Kolmogorov-Smirov (D*) yag telah dibakuka ke dalam Tabel Kolmogorov-smirov. Jika: D < D* D > D* H 0 diterima atau H ditolak H diterima atau H 0 ditolak Dega hipotesis: H 0 = Data megikuti distribusi ormal H = Data tidak megikuti distribusi ormal