Penentuan Portofolio Optimal dengan Adanya Batasan Value at Risk (VaR)

Abstract

Value at Risk (VaR) has become a key tool for risk management of financial in stitutions. Value at Risk measures the worst expected loss over a given horizon under normal market conditions at a given level of confidence. Since the num ber of such subporfolios is usually quite large, this involves huge calculations that preclude online risk management. The aim of this thesis is to use optimal portofolio of Value at Risk with re spect to portfolio allocation. In this thesis, we derive analytical expressions for the Stochastic programming of the Value at Risk, and then we explain how they be used to simplify statistical inference and performed a local analysis of the Value at Risk. An empirical illustration of such an analysis is given for a portofolio stochastic programming problem.

VaR at Risk (VaR) sekarang ini menjadi alat standar dalam mengelola risiko pada bank dan institusi keuangan. Value at Risk merupakan pengukuran keru gian harapan terburuk dalam kondisi pasar yang normal pada kurun waktu T dengan tingkat kepercayaan tertentu α. Karena jumlah subportofolionya sedemi kian biasanya sangat besar, ini melibatkan perhitungan yang sangat besar yang mengesampingkan manajeman risiko yang sedang berjalan. Tujuan dari tesis ini adalah untuk menentukan portofolio optimal dengan batasan Value at Risk atas alokasi portofolio. Dalam tesis ini dikembangkan rumusan analitik untuk Tail Conditional Expectation (TCE) dari Value at Risk dan kemudian dijelaskan bagaimana rumusan tersebut dapat digunakan untuk menyederhanakan kesimpulan statistik.