Perpustakaan Digital ITB

Ukuran risiko Value-at-Risk (VaR) adalah nilai kerugian maksimum pada tingkat peluang tertentu. Evaluasi (backtesting) keakuratan VaR dapat dilakukan dengan teknik (i) Correct VaR (ii) Backtesting dengan pendekatan fungsi kerugian dan (iii) Backtesting dengan pendekatan durasi. Pada Tugas Akhir ini, evaluasi VaR dengan pedekatan durasi dilakukan dengan menggunakan data yang berdistribusi Normal (yang identik dan saling bebas) dan data time series AR(1). Dengan simulasi Monte Carlo, diperoleh hasil bahwa model VaR dengan data yang mengikuti distribusi normal baku akan memiliki kualitas yang lebih baik (memiliki sedikit pelanggaran VaR) dibandingkan dengan data lainnya. Sedangkan untuk data time series AR(1), kualitas model VaR berbanding lurus dengan tingkat kestasioneran AR(1).