Perpustakaan Digital ITB

Eksistensi kebergantungan pada imbal hasil aset adalah fenomena yang tidak bisa diabaikan dalam investasi keuangan. Dengan memahami efek kebergantungan, investor dan pembuat kebijakan bisa mengerti pergerakan risiko dengan lebih baik. Secara statistik, kebergantungan antara dua peubah acak dapat dimodelkan melalui distribusi bivariat (klasik) atau dengan copula. Copula dapat diartikan sebagai distribusi bersama dari dua peubah acak berdistribusi seragam yang merupakan hasil dari transformasi khusus. Dengan copula, pemodelan kebergantungan menjadi semakin mudah sebab copula dapat menangkap struktur kebergantungan pada aset-aset investasi yang memiliki distribusi yang tidak identik. Ukuran kebergantungan tau Kendall digunakan sebagai alat untuk menguantifikasi hubungan antara aset-aset keuangan. Tau Kendall juga bisa diartikan sebagai tolok ukur sejauh mana ada kebergantungan (hubungan) non-linear antara dua data yang ditentukan, misalnya harga aset dari dua perusahaan ataupun dari dua jenis harga komoditi yang berbeda. Tau Kendall memiliki jangkauan nilai dari nilai negatif satu sampai positif satu. Semakin negatif (positif) nilai Tau Kendall, maka hubungan yang diukur semakin bersifat berkebalikan (searah). Selain itu, ukuran tau Kendall bersifat invarian yang artinya ukuran ini dapat menunjukkan sifat yang konsisten, khususnya untuk kondisi dimana adanya transformasi pada peubah acak, misalnya saat peubah acak berubah menjadi tidak linier. Pada konteks pengelolaan risiko, tau Kendall dapat membantu dalam hal prediksi tingkat risiko. Aset yang memiliki hubungan korelasi yang kuat berarti memberikan risiko tambahan yang perlu diperhatikan dan dimitigasi dengan baik. Pada tesis ini, digunakan tiga data imbal hasil komoditas energi di pasar saham Amerika Serikat yang dimodelkan melalui keluarga ARMA-GARCH orde pertama. Adapun tiga jenis aset yang dipilih sebagai objek penelitian adalah New York Harbor No. 2 Heating Oil Spot Price (NYHO), Cushing OK WTI Spot Price (WTIO), dan Texas Propane Spot Price (PROP). Penaksiran parameter melalui maksimum likelihood digunakan sebagai alat untuk memperoleh parameter model imbal hasil energi. Berdasarkan hasil analisis dan simulasi ditemukan bahwa, 27 pasangan imbal hasil energi dan model mean-variansi terdiri dari tiga copula terbaik, yaitu Frank, Student-t, dan BB1. Hasil simulasi menunjukkan bahwa setiap pasangan imbal hasil energi, memberikan nilai tau Kendall yang bernilai positif. Prediksi VaR juga memberikan informasi bahwa agregasi aset NYHO dan WTIO memberikan risiko yang terendah untuk setiap model. Sedangkan pemodelan aset yang melalui EGARCH dan GJR-GARCH menghasilkan p-value backtesting lebih tinggi bila dibandingkan dengan model GARCH. Untuk akurasi model, secara umum, imbal hasil yang dimodelkan dengan volatilitas EGARCH orde pertama menghasilkan akurasi yang lebih baik bila dibandingkan dengan model lainnya