BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Transkripsi

1 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Investasi Investasi adalah komitmen atas sejumlah dana atau sumber daya lainnya yang dilakukan pada saat ini, dengan tujuan memperoleh sejumlah keuntungan di masa datang (Tandelilin, 2001). Seorang investor membeli sejumlah saham saat ini dengan harapan memperoleh keuntungan dari kenaikan harga saham ataupun sejumlah dividen di masa yang akan datang, sebagai imbalan atas waktu dan risiko yang terkait investasi tersebut. Istilah investasi berkaitan dengan berbagai macam aktivitas yang umumnya dilakukan dengan menginvestasikan sejumlah dana pada aset riil (tanah, emas, mesin atau bangunan), maupun aset finansial (deposito, saham atau obligasi). Investor yang lebih pintar dan berani mengambil resiko melakukan investasi yang mencakup aset-aset finansial yang lebih kompleks seperti warrants, option dan futures maupun ekuitas internasional. Proses investasi meliputi pemahaman dasar-dasar keputusan investasi dan bagaimana mengorganisir aktivitas-aktivitas dalam proses keputusan investasi. Hal mendasar dalam proses keputusan investasi adalah pemahaman hubungan antara return yang diharapkan dan risiko suatu investasi. Hubungan risiko dan return yang diharapkan merupakan hubungan yang searah dan linier, artinya semakin besar risiko yang harus ditanggung, semakin besar pula tingkat return yang diharapkan.

2 2.2 Pasar Modal Pasar modal adalah tempat atau sarana bertemunya permintaan dan penawaran atas instrumen keuangan jangka panjang yang umumnya lebih dari 1 tahun (Samsul, 2006). Pasar modal dipandang sebagai salah satu sarana efektif untuk mempercepat pembangunan suatu negara. Hal ini dimungkinkan karena pasar modal merupakan wahana yang dapat menggalang pengerahan dana jangka panjang dari masyarakat untuk disalurkan ke sektor-sektor produktif. Apabila pengerahan dana masyarakat melalui lembaga-lembaga keuangan maupun pasar modal sudah dapat berjalan dengan baik, maka dana pembangunan yang bersumber dari luar negri makin lama makin berkurang. Menurut Tandelilin, ada beberapa sekuritas yang umumnya diperdagangkan di pasar modal, antara lain : 1. Saham Saham merupakan surat bukti kepemilikan atas aset-aset perusahaan yang menerbitkan saham. Dengan memiliki saham suatu perusahaan, investor mempunyai hak terhadap pendapatan dan kekayaan perusahaan, setelah dikurangi dengan pembayaran semua kewajiban perusahaan. Saham dapat dibedakan menjadi saham preferen dan saham biasa. Saham preferen adalah saham yang mempunyai kombinasi karakteristik gabungan dari obligasi maupun saham biasa, karena memberikan pendapatan tetap seperti obligasi dan mendapatkan hak kepemilikan seperti saham biasa. Sedangkan saham biasa adalah sekuritas yang

3 menunjukkan bahwa pemegangnya mempunyai hak kepemilikan atas aset-aset perusahaan. 2. Obligasi Obligasi merupakan sekuritas yang memberikan pendapatan dalam jumlah tetap kepada pemiliknya. Pada saat membeli obligasi, investor sudah dapat mengetahui dengan pasti berapa pembayaran bunga yang akan diperolehnya secara periodik dan berapa pembayaran kembali nilai par (par value) pada saat jatuh tempo. 3. Reksadana Reksadana (mutual fund) adalah sertifikat yang menjelaskan bahwa pemiliknya menitipkan sejumlah dana kepada perusahaan reksadana, untuk digunakan sebagai modal berinvestasi baik di pasar modal maupun di pasar uang. Perusahaan reksadana akan menghimpun dana dari investor untuk diinvestasikan dalam bentuk portofolio yang dibentuk oleh manajer investasi. 4. Instrumen derivatif (Opsi dan Futures) Instrumen derivatif merupakan instrumen yang nilainya merupakan turunan dari suatu sekuritas lain, sehingga nilai instrumen derivatif sangat bergantung dari harga sekuritas lainyang ditetapkan sebagai patokan. Ada beberapa jenis instrumen derivatif, diantaranya waran, bukti right (right issue), opsi dan futures.

4 2.3 Indeks Harga Saham Indeks harga saham adalah indikator atau cerminan pergerakan harga saham. Indeks merupakan salah satu pedoman bagi investor untuk melakukan investasi di pasar modal, khususnya saham. Menurut Ade Fatma (2008), di pasar modal sebuah indeks diharapkan memiliki 5 fungsi, yaitu: 1. Sebagai indikator trend pasar 2. Sebagai indikator tingkat keuntungan 3. Sebagai tolak ukur (benchmark) suatu portofolio 4. Memfasilitasi pembentukan portofolio dengan startegi pasif 5. Memfasilitasi berkembangnya produk derivatif Saat ini Bursa Efek Indonesia memiliki 11 jenis indeks harga saham, yang secara terus menerus disebarluaskan melalui media cetak maupun elektronik. Indeks-indeks harga saham tersebut antara lain: 1. Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) IHSG menggunakan semua perusahaan tercatat sebagai komponen perhitungan Indeks. Agar IHSG dapat menggambarkan keadaan pasar yang wajar, Bursa Efek Indonesia berwenang mengeluarkan dan atau tidak memasukkan satu atau beberapa Perusahaan Tercatat dari perhitungan IHSG. Dasar pertimbangannya antara lain, jika jumlah saham Perusahaan Tercatat tersebut yang dimiliki oleh publik (free float) relatif kecil sementara kapitalisasi pasarnya cukup besar,

5 sehingga perubahan harga saham Perusahaan Tercatat tersebut berpotensi mempengaruhi kewajaran pergerakan IHSG. 2. Indeks Sektoral Indeks sektoral menggunakan semua perusahaan tercatat yang termasuk dalam masing-masing sektor. Sekarang ini ada 10 sektor yang ada di BEI yaitu sektor pertanian, pertambangan, industri dasar, aneka industri, barang konsumsi, properti, infrastruktur, keuangan, perdangangan dan jasa, dan manufaktur. 3. Indeks LQ 45 Indeks LQ 45 terdiri dari 45 saham perusahaan tercatat yang dipilih berdasarkan pertimbangan likuiditas dan kapitalisasi pasar, dengan kriteria-kriteria yang sudah ditentukan. Review dan penggantian saham dilakukan setiap 6 bulan. 4. Jakarta Islamic Index (JII) Indeks JII menggunakan 30 saham yang dipilih dari saham-saham yang masuk dalam kriteria syariah (Daftar Efek Syariah yang diterbitkan oleh Bapepam-LK) dengan mempertimbangkan kapitalisasi pasar dan likuiditas. 5. Indeks Kompas100 Indeks Kompas100 terdiri dari 100 saham perusahaan tercatat yang dipilih berdasarkan pertimbangan likuiditas dan kapitalisasi pasar, dengan kriteriakriteria yang sudah ditentukan. Review dan penggantian saham dilakukan setiap 6 bulan.

6 6. Indeks BISNIS-27 Kerja sama antara Bursa Efek Indonesia dengan harian Bisnis Indonesia meluncurkan indeks harga saham yang diberi nama Indeks BISNIS-27. Indeks yang terdiri dari 27 saham Perusahaan Tercatat yang dipilih berdasarkan kriteria fundamental, teknikal atau likuiditas transaksi dan Akuntabilitas dan tata kelola perusahaan. 7. Indeks PEFINDO25 Kerja sama antara Bursa Efek Indonesia dengan lembaga rating PEFINDO meluncurkan indeks harga saham yang diberi nama Indeks PEFINDO25. Indeks ini dimaksudkan untuk memberikan tambahan informasi bagi pemodal khususnya untuk saham-saham emiten kecil dan menengah (Small Medium Enterprises / SME). Indeks ini terdiri dari 25 saham Perusahaan Tercatat yang dipilih dengan mempertimbangkan kriteria-kriteria seperti: Total Aset, tingkat pengembalian modal (Return on Equity/ROE) dan opini akuntan publik. Selain kriteria tersebut di atas, diperhatikan juga faktor likuiditas dan jumlah saham yang dimiliki publik. 8. Indeks SRI-KEHATI Indeks ini dibentuk atas kerja sama antara Bursa Efek Indonesia dengan Yayasan Keanekaragaman Hayati Indonesia (KEHATI). SRI adalah kependekan dari Sustainable Responsible Investment. Indeks ini diharapkan memberi tambahan informasi kepada investor yang ingin berinvestasi pada emiten-emiten yang memiliki kinerja sangat baik dalam mendorong usaha berkelanjutan, serta

7 memiliki kesadaran terhadap lingkungan dan menjalankan tata kelola perusahaan yang baik. Indeks ini terdiri dari 25 saham Perusahaan Tercatat yang dipilih dengan mempertimbangkan kriteri-kriteria seperti: Total Aset, Price Earning Ratio (PER) dan Free Float. 9. Indeks Papan Utama Menggunakan saham-saham Perusahaan Tercatat yang masuk dalam Papan Utama. 10. Indeks Papan Pengembangan Mengguanakan saham-saham Perusahaan Tercatat yang masuk dalam Papan Pengembangan. 11. Indeks Individual Indeks harga saham masing-masing Perusahaan Tercatat Saham LQ 45 Saham LQ 45 adalah sebuah indeks saham yang terdiri dari 45 saham pilihan sesudah melalui beberapa kriteria seleksi. Saham dalam indeks ini terdiri dari saham yang mempunyai likuiditas yang tinggi dan juga dipertimbangkan sebagai kapitalisasi pasar saham. Kriteria Pemilihan Saham Indeks LQ45 Sejak diluncurkan pada bulan Februari 1997, ukuran utama likuiditas transaksi adalah nilai transaksi di pasar reguler. Sesuai dengan perkembangan pasar dan untuk lebih mempertajam kriteria likuiditas, maka sejak review bulan Januari 2005, jumlah hari perdagangan dan frekuensi transaksi dimasukkan sebagai ukuran

8 likuiditas. Menurut Ade Fatma (2008), kriteria suatu emiten untuk dapat masuk dalam perhitungan indeks LQ45 adalah mempertimbangkan faktor-faktor sebagai berikut: 1. Telah tercatat di BEI minimal 3 bulan. 2. Aktivitas transaksi di pasar reguler yaitu nilai, volume dan frekuensi transaksi. 3. Jumlah hari perdagangan di pasar reguler 4. Kapitalisasi pasar pada periode waktu tertentu. 5. Selain mempertimbangkan kriteria likuiditas dan kapitalisasi pasar tersebut di atas, akan dilihat juga keadaan keuangan dan prospek pertumbuhan perusahaan tersebut. Index Review and Stock Replacement Setiap 3 bulan diadakan review kembali terhadap rangking pergerakan saham. Hal tersebut dilakukan dengan menggunakan rumus perhitungan indeks LQ 45. Penggantian saham akan dilakukan setiap 6 bulan, yaitu setiap awal Februari dan Agustus. Jika sebuah saham tidak memenuhi kriteria, maka saham tersebut akan drop out dari perhitungan indeks dan diganti dengan saham lain yang memenuhi kriteria. Saham yang memenuhi kriteria dengan ranking 1-35 dengan cepat akan dimasukkan ke dalam perhitungan, sedangkan saham yang masuk ke dalam rangking tidak pasti dimasukkan ke dalam perhitungan indeks.

9 2.4 Konsep Risiko Portofolio keuangan dapat diartikan sebagai investasi dalam berbagai instrumen keuangan yang dapat diperdagangkan di bursa efek dan pasar uang dengan tujuan menyebarkan sumber perolehan return dan kemungkinan risiko. Instrumen keuangan yang dimaksud meliputi saham, obligasi, valuta asing, deposito, indeks harga saham dan produk derivative lainnya. Menurut Van Horne (dalam Yuliati, dkk, 1996), risiko merupakan kemungkinan penyimpangan tingkat keuntungan yang sesungguhnya (actual return) dari tingkat keuntungan yang diharapkan (expected return). Expected return pada dasarnya merupakan rata-rata tertimbang dari berbagai return historis, dengan probabilitas masing-masing return sebagai faktor penimbangnya. Expected return dicerminkan oleh rata-rata (mean) dari distribusi probabilitas tingkat keuntungan. Risiko suatu investasi diukur dari besarnya varians atau deviasi standar dari expected return. Semakin besar tingkat penyearan (varians), maka investasi menjadi semakin beresiko. Risiko investasi dapat berupa kerugian penurunan kurs saham dan kurs obligasi, gagal menerima dividen tunai dan kupon obligasi, gagal menerima kembali pokok obligasi karena emiten dinyatakan pailit, dan gagal menerima kembali modal karena emiten saham dinyatakan pailit atau sahamnya tidak laku dijual karena emiten bersangkutan telah dikeluarkan dari pencatatan di Bursa Efek. Untuk mengurangi risiko investasi, investor harus mengenal jenis risiko investasi. Jenis risiko ini dikelompokkan dalam dua kelompok besar, yaitu risiko

10 sistematis atau systematic risk dan risiko tidak sistematis atau unsystematic risk. Terjadinya risiko sistematis memberi dampak terhadap semua jenis saham sehingga investasi dalam 1 jenis saham atau lebih tidak dapat mengurangi kerugian. Contoh risiko sistematis adalah kenaikan inflasi yang tajam, kenaikan tingkat bunga dan siklus ekonomi. Untuk mengurangi risiko sistematis, investor dapat melakukan hedging atau lindung nilai di futures market atau di option market. Cara lainnya adalah memahami perilaku siklus ekonomi dan tanda-tanda awal (leading indicator) pergantian siklus ekonomi. Risiko tidak sistematis hanya berdampak terhadap suatu saham atau sektor tertentu. Contoh risiko tidak sistematis adalah peraturan pemerintah mengenai larangan ekspor atau impor semen, yang akan mempengaruhi harga saham emiten yang menghasilkan produk semen, properti, atau produk lain yang menggunakan bahan semen. Untuk mengurangi kerugian yang mungkin timbul, investor sebaiknya berinvestasi dalam berbagai jenis saham dari bermacam sektor sehingga jika satu jenis saham merugi, masih ada jenis saham lain yang beruntung. Menurut Muhammad Samsul (2006), portofolio tidak mungkin mendapatkan return yang maksimal, tetapi dapat menghasilkan return yang optimal dengan risiko yang minimal. 2.5 Value at Risk (VaR) Philippe Jorion mendefinisikan Value at Risk (VAR) dari suatu portofolio sebagai berikut: VAR summarizes the expected maximum loss (or worst loss) over a target horizon within a given confidence interval horizon.

11 Dari definisi diatas maka Value at Risk dapat diartikan sebagai kerugian terburuk dari suatu portofolio aset pada suatu jangka waktu tertentu dengan suatu tingkat kepercayaan tertentu. VaR dapat menghitung besarnya kerugian terburuk yang dapat terjadi dengan dengan mengetahui posisi aset, volatilitas dari asset, tingkat kepercayaan akan terjadinya resiko, dan time horizon atau jangka waktu penempatan aset. Menurut Moorad Choudhry (dalam Nugroho, 2010), terdapat 4 langkah dalam menghitung VaR : 1. Menentukan horizon waktu pendugaan. 2. Memilih tingkat kepercayaan yang diharapkan. 3. Menentukan model volatilitas dan menghitung dugaan eksposur kerugian. 4. Perhitungan Value at Risk: VaR untuk aset tunggal dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut. VaR = V0 x σ x α x t...(2.1) Dimana : V 0 = mark to market harga saham σ = volatilitas α = Nilai skewness hasil dari Cornish Fisher Expansion t = time horizon Return Return saham adalah pendapatan yang dinyatakan dalam persentase dari modal awal investasi (Samsul, 2006). Return merupakan salah satu faktor yang

12 memotivasi investor berinvestasi dan juga merupakan imbalan atas keberanian investor menanggung risiko atas investasi yang dilakukannya. Sumber-sumber return investasi terdiri dari dua komponen utama, yaitu yield dan capital gain (loss). Yield merupakan komponen return yang mencerminkan aliran kas atau pendapatan yang diperoleh secara periodik dari suatu investasi. Sedangkan capital gain (loss) merupakan kenaikan (penurunan) harga suatu surat berharga (saham maupun surat utang jangka panjang), yang bisa memberikan keuntungan (kerugian) bagi investor. Dengan kata lain, capital gain (loss) dapat diartikan sebagai perubahan harga sekuritas. Ada dua cara yang digunakan untuk melakukan perhitungan return, yaitu dengan perhitungan aritmatik dan geometrik. Metode arimatik dapat dirumuskan sebagai berikut: Rt = St St 1...(2.2) Dimana : R t = Return indeks bursa saham hari ini (t) S t = Nilai indeks bursa saham hari ini (t) S t-1 = Nilai indeks bursa saham hari kemarin (t 1) Perhitungan return dari indeks saham juga dapat menggunakan logaritma natural yang disebut dengan metode geometrik. Metode geometrik dapat dirumuskan sebagai berikut: St Rt = ln St 1...(2.3)

13 Dimana : R t = Return indeks bursa saham hari ini (t) S t = Nilai indeks bursa saham hari ini (t) S t-1 = Nilai indeks bursa saham hari kemarin (t 1) Stasioneritas Sekumpulan data dinyatakan stasioner jika nilai rata-rata dan varian dari data time series tersebut tidak mengalami perubahan secara sistematik sepanjang waktu, atau sebagian ahli menyatakan rata-rata dan variannya konstan ( Nachrowi, 2006). Data yang stasioner berkaitan dengan metode estimasi yang digunakan. Misalnya regresi, yang dapat memberikan dampak kurang baiknya model yang diestimasi akibat otokorelasi dan heterokedatisitas. Mengingat tidak stasionernya data mempunyai sifat seperti salah satu atau kedua hal tersebut, maka data yang tidak stasioner akan mengakibatkan model yang diestimasi menjadi kurang baik. Selain itu, data time series yang tidak stasioner hanya dapat dipelajari perilakunya pada satu perioede tertentu saja berdasarkan berbagai pertimbangan. Jadi, sekumpulan data time series yang tidak stasioner harus dibagi dalam beberapa interval waktu, sehingga tidak dapat dianalisis secara umum (general) Volatilitas Volatilitas adalah pengukuran secara statistik atas harga suatu aset. Semakin tinggi volatilitas aset, berarti semakin tinggi kemungkinan aset tersebut menghasilkan return atau resiko. Perhitungan volatilitas terlebih dahulu dilakukan sebelum menghitung VaR. Dalam penelitian ini, perhitungan volatilitas dilakukan dengan menggunakan Simple

14 Standard Deviation, Exponentially Weighted Moving Average (EWMA), dan Generalized Auto-Regressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) Simple Standard Deviation Menurut Bringham (dalam Lubis, 2008), standar deviasi adalah kemungkinan rata-rata deviasi dari nilai yang diharapkan. Angka tersebut akan memberikan gambaran berapa rendah dan berapa tinggi nilai yang diharapkan tersebut menjadi nilai yang nyata. Standar deviasi (σ) menunjukkan berapa banyak variasi atau "dispersi" yang terjadi dari rata-rata (mean). Standar deviasi yang rendah menunjukkan bahwa titik data cenderung sangat dekat dengan mean, sedangkan standar deviasi yang tinggi menunjukkan bahwa titik data tersebar di berbagai macam nilai. Dalam statistika dan probabilitas, simpangan baku atau deviasi standar adalah ukuran sebaran statistik yang paling lazim. Deviasi standar mengukur bagaimana nilai-nilai data tersebar. Deviasi standar dapat didefinisikan sebagai rata-rata jarak penyimpangan titik-titik data diukur dari nilai rata-rata data tersebut. Standar deviasi dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut. σ = å (X t X ) 2 n 1... (2.4) Dimana : σ = Volatilitas Xt = Nilai data pada saat t X = Rata-rata hitung n = Jumlah data

15 Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) Menurut Nugroho (2010), pendekatan EWMA berasumsi bahwa proyeksi pada hari ini akan dipengaruhi oleh hasil proyeksi dan aktual pada hari sebelumnya. Inti EWMA adalah diterapkannya exponential-smoothing techniques, dan pada mulanya digunakan untuk memprediksi output dalam bidang pemasaran dan produksi (operations research). EWMA dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut. σ = λ σ t 1 + (1 λ) r t...(2.5) Dimana : λ = decay factor 2 σ t = varian return pada waktu t = return pada waktu t r t GARCH Model GARCH dikembangkan oleh Tim Bollerslev, merupakan penyempurnaan dari model ARCH yang dikembangkan oleh Robert Engle. Menurut Nugroho, perbedaan yang terdapat dalam GARCH pada dasarnya terletak pada bagaimana ARCH dapat digunakan untuk menganalisis data untuk interval waktu yang berbeda. Dalam GARCH kemudian ditunjukkan bahwa variansi data pada waktu tententu, akan sebanding dengan kuadrat data pada waktu sebelumnya dan variansi pada waktu sebelumnya. Bollerslev menyatakan bahwa varian residual tidak hanya tergantung dari residual periode lalu tetapi juga varian residual periode lalu.

16 Model GARCH (1,1) dirumuskan oleh Bollerslev sebagai berikut : σ 2 t = α0 + αte 2 t-1 + λtσ 2 t-1...(2.6) Dimana: σ 2 t = varian residual e 2 t-1 = residual pada hari t 1 σ 2 t-1 = varian residual pada hari t 1 Pada model GARCH tersebut varian residual ( σ 2 t ) tidak hanya dipengaruhi oleh residual periode yang lalu ( e 2 t-1 ) tetapi juga varian residual periode yang lalu ( σ 2 t-1). Model residual pada persamaan 2.6 disebut model GARCH (1,1) karena varian residual hanya dipengaruhi oleh residual periode sebelumnya dan varian residual periode sebelumnya. 2.6 Uji Validitas (Backtesting) Backtesting adalah suatu prosedur rutin yang dilakukan untuk membandingkan kerugian atau keuntungan harian aktual (Actual P/L) saham dengan hasil perhitungan VaR yang telah dilakukan dengan model. Backtesting dilakukan untuk mengukur kualitas dan akurasi dari model yang digunakan. Hasil validasi model menjadi dasar untuk mengetahui apakah suatu model layak untuk digunakan. Pengambilan keputusan dilakukan dengan membandingkan hasil dari backtesting dengan nilai dari tabel Kupiec dibawah ini.

17 Tabel 2.1 Tabel Kupiec VaR Nonrejection Region for Number of Failures N Probabiliti confidence level T = 255 days T = 510 days T = 1000 days % N<7 1<N<11 4<N< % 2<N<12 6<N<21 15<N< % 6<N<21 16<N<36 37<N< % 11<N<28 27<N<51 59<N< % 16<N<36 38<N<65 81<N<120 Sumber : Framework Basel Selanjutnya model diverifikasi untuk menguji apakah model tersebut telah dapat digunakan dengan uji validasi. Uji validasi dilakukan dengan menghitung Likelihood Ratio dengan rumus : LR = 2 ln[(1 α) T V α V ] + 2ln [(1 V T )T V ( V T )V ]...(2.7) Dimana : α = tingkat keyakinan yang digunakan T = jumlah data yang digunakan dalam uji validasi V = angka kegagalan

18 2.7 Penelitian sebelumnya No Nama Peneliti Judul Penelitian Hasil Penelitan Dedy Sahat Tupal Parulian (2006) Eko Wisnu Warsitosunu (2009) John Fernando Tamba (2006) Pengukuran Value at Risk dengan Estimasi Volatilitas ARCH dan GARCH pada Indeks Hangseng, Nikkei, Kospi, JSX. Perhitungan Value At Risk untuk Indeks Bursa Saham Menggunakan EWMA dan ARCH/ GARCH (Studi Pada 15 Indeks Periode JUNI ) Implementasi model ARCH/GARCH pada pengukuran Value at Risk reksadana pendapatan tetap PT.XYZ Meneliti validitas estimasi volatilitas ARCH dan GARCH pada model Value at Risk. Periode penelitian mulai tanggal 30 Juli Juni 2006 sebanyak 500 titik data. Hasilnya, model ARCH dan GARCH valid dalam menentukan Value at Risk Meneliti validitas dari model pengukuran volatilitas yang dipakai untuk menghitung nilai VaR. Periode obeservasi yang digunakan adalah dua tahun (Juni 2007 Juni 2009) dengan jumlah 510 data historis harian Hasilnya, ketiga model yang dipilih (simple standard deviation, EWMA, dan ARCH/GARCH beserta variannya) valid untuk mengukur volatilitas dan menghitung VaR. Meneliti penerapan dan validitas model ARCH/ GARCH dalam menghitung Value at Risk. Data selama 15 bulan dari 8 Juli September Hasilnya, model ARCH/ GARCH valid.

19 4 Lely Diana (2008) Implementasi pengukuran Value At Risk portfolio reksadana saham dengan estimasi volatilitas EWMA dan ARCH/GARCH (Studi kasus: yayasan dana pensiun PT.XYZ) Menentukan model volatilitas terbaik untuk digunakan dalam menentukan perhitungan nilai VaR Portfolio. Periode pengamatan mulai dari 2 Januari Agustus 2008 sebanyak 647 data harian. 5 Ratna Kumalasari (2005) Perbandingan Value at Risk dengan estimasi volatilitas EWMA dan GARCH (Studi kasus pada bank X) Hasilnya diketahui bahwa model volatilitas terbaik adalah dengan metode ARCH/ GARCH. Meneliti metode estimasi volatilita yang paling sesuai digunakan dalam menghitung VaR. Periode data sebanyak 510 titik dari tanggal 29 Mei Juni Hasilnya metode terbaik adalah metode GARCH.

20 2.8 Kerangka Konseptual Data Close Saham LQ 45 (Januari 2009 Januari 2012) Menghitung Return Saham LQ 45 Uji Stasioneritas Tidak Lakukan differencing Uji Normalitas Normal Uji Heterokedastisitas Tidak Normal Homokedastis Heterokedastis Hitung α dengan Cornish Fisher Expansion Gunakan standar deviasi biasa Gunakan EWMA dan GARCH Hitung VaR Backtesting Gambar 2.1 Kerangka Konseptual