Abstract
Value at Risk (VaR) is the maximum potential loss on a portfolio based on the probability at a certain time. In this research, portfolio VaR values calculated from historical data and Monte Carlo simulation data. Historical data is processed so as to obtain stock returns, variance, correlation coefficient, and variance-covariance matrix, then the method of Markowitz sought proportion of each stock fund, and portfolio risk and return portfolio. The data was then simulated by Monte Carlo simulation, Exact Monte Carlo Simulation and Expected Monte Carlo Simulation. Exact Monte Carlo simulation have same returns and standard deviation with historical data, while the Expected Monte Carlo Simulation satistic calculation similar to historical data. The results of this research is the portfolio VaR with time horizon T=1, T=10, T=22 and the confidence level of 95 %, values obtained VaR between historical data and Monte Carlo simulation data with the method exact and expected. Value of VaR from both Monte Carlo simulation is greater than VaR historical data.
Highlights
Membentuk sebuah portofolio merupakan usaha memaksimalkan tingkat pengembalian yang diharapkan dari investasi yang dilakukan dengan tingkat risiko tertentu
Value at Risk (VaR) is the maximum potential loss on a portfolio based on the probability at a certain time
Portfolio VaR values calculated from historical data and Monte Carlo simulation data
Summary
Membentuk sebuah portofolio merupakan usaha memaksimalkan tingkat pengembalian (return) yang diharapkan dari investasi yang dilakukan dengan tingkat risiko tertentu. Alat ukur yang dapat digunakan untuk mengestimasi resiko pasar adalah Value at Risk (VaR). Menurut Best [1] Value at Risk (VaR) adalah metode pengukuran resiko secara statistik yang memperkirakan kerugian maksimum yang mungkin terjadi atas suatu portofolio pada tingkat kepercayaan (level of confidence) tertentu. Perhitungan VaR portofolio saham menggunakan data historis dan data simulasi Monte Carlo menggunakan metode Markowitz, dimana metode Markowitz mengasumsikan bahwa variansi data saham konstan. Data historis merupakan data yang didapat dari bursa saham yang telah dilaporkan bursa saham kepada masyarakat, sedangkan data simulasi didapatkan dengan mensimulasi. Simulasi Monte Carlo mengasumsikan data berdistribusi normal dan menghendaki percobaan berulang kali dengan pembangkitan bilangan acak sehingga didapatkan nilai random pada probabilitas frekuensi tertentu, yang nantinya akan digunakan sebagai estimasi untuk memprediksi kondisi pergerakan saham di masa mendatang. Dengan demikian akan diketahui nilai Value at Risk (Var) portofolio saham menggunakan data historis dan data simulasi Monte Carlo dan diketahui perbandingan nilai Value at Risk (Var) portofolio saham menggunakan data historis dan data simulasi Monte Carlo
Sign-in/Register to view highlights & summary Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callDisclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
