Pengukuran risiko merupakan hal yang sangat penting pada suatu portofolio.
Salah satu alat ukur yang dapat digunakan untuk menghitung risiko pada portofolio
adalah Value at Risk (VaR), yaitu estimasi kerugian terbesar yang akan diperoleh.
Beberapa metode yang digunakan untuk menentukan VaR mengasumsikan return
berdistribusi normal dan ukuran dependensi diantara saham-saham portofolio
menggunakan korelasi linear. Pada dasarnya asumsi normalitas pada data finansial
jarang dipenuhi dan return mengindikasikan adanya heteroskedastisitas. Selain itu,
kebergantungan antar saham yang non-linear tidak sesuai jika diukur dengan
korelasi linear. Penyimpangan ini menyebabkan tidak validnya estimasi VaR.
Tujuan dari penulisan skripsi ini adalah untuk mengetahui prosedur perhitungan
VaR dengan metode GARCH-Vine Copula dan menerapkannya pada portofolio.
Vine Copula adalah fungsi distribusi multivariat yang menggabungkan
distribusi marginal return univariat dalam portofolio, sekaligus dapat
menggambarkan struktur kebergantungan non-linearnya. Vine Copula dapat
dilakukan dengan menentukan terlebih dahulu dekomposisi Vine Copula dan fungsi
keluarga copulanya. Dekomposisi Vine Copula dapat dilakukan dengan
menggunakan C-Vine dan D-Vine Copula. Kemudian dengan menggunakan fungsi
copula keluarga Archimedean, yaitu Clayton, Gumbel, dan Frank dapat ditentukan
distribusi bersamanya. Sedangkan pembentukan distribusi marginal digunakan
model GARCH dengan asumsi distribusi Student-t untuk mengatasi adanya
heteroskedastisitas.
Hasil penelitian diperoleh langkah utama yang dilakukan untuk mengukur
VaR adalah menghitung return saham, menentukan model marginal dengan
GARCH, menguji dependensi antar saham, kemudian menggabungkan distribusi
marginal menjadi distribusi bersama dengan Vine Copula, dan menghitung VaR.
Penelitian ini menggunakan data 3 saham perbankan, yaitu BBNI, BBRI, dan
BMRI periode 26 Agustus 2013 hingga 20 November 2017. Penerapan metode
GARCH-Vine Copula menunjukkan bahwa model D-Vine Copula dengan fungsi
copula Frank adalah model terbaik untuk memodelkan data pada kasus ini dengan
risiko yang diperoleh adalah sebesar 1,86%, 2,56%, dan 4,49% dari dana investasi
pada tingkat kepercayaan 90%, 95%, dan 99%.
Kata Kunci : Value at Risk, Vine Copula, GARCH, Portofoli