Author: Halida Achmad Bagraff, S.E., M.SA., Ak, C.A
Risiko dalam perusahaan merupakan suatu risiko finansial yang tidak dimanajemen dengan baik maka akan sangat berpengaruh pada kinerja perusahaan terutama dalam permodalan bahkan akan mengakibatkan kebangkrutan perusahaan tersebut. Untuk mengatasi hal tersebut, maka dikembangkan suatu perhitungan nilai risiko sehingga para investor dan para pelaku perusahaan dapat mengetahui risiko tersebut lebih dini dan kemudian menyusun kebijakan untuk menghadapi kemungkinan besarnya risiko tersebut. Salah satu pendekatan dalam perhitungan nilai risiko yang tengah dikembangkan adalah Value at Risk (VaR). Value at Risk (VaR) secara sederhana dapat didefinisikan sebagai estimasi maksimal kerugian potensial dalam kondisi pasar yang normal pada periode waktu tertentu dan dengan tingkat kepercayaan (Confidence level) tertentu. Sederhananya, VaR akan memberikan solusi seberapa banyak investor mengalami kerugian jika investor berinvestasi dalam rentang investasi (t) dan rentang kepercayaan (1 – α).
Value at Risk melibatkan pengukuran tiga factor utama:
- Jumlah potensi kerugian
- Jangka waktu kerugian
- Peluang atau probabilitas kerugian
Untuk perhitungan VaR dapat dilakukan dengan beberapa metode, antara lain:
- Metode historis
- Metode Variance Covariance
- Metode Monte Carlo
- Metode Historis
Metode historis adalah metode yang paling mudah dan sederhana untuk menghitung value at risk. Metode simulasi historis didasarkan pada data yang dikumpulkan berdasarkan perilaku factor risiko selama periode waktu tertentu.
Metode ini membantu dalam menghitung probabilitas hasil terburuk yang membantu dalam pengambilan keputusan karena dasar dari metode ini adalah bahwa sejarah berulang dengan sendirinya. Value at Risk untuk portofolio dalam metode ini diestimasi dengan membuat deret waktu hipotetis dari pengembalian portofolio tersebut, yang diperoleh dengan menjalankan portofolio melalui data historis aktual dan menghitung perubahan yang akan terjadi di setiap periode. Simulasi historis dijalankan dengan data deret waktu pada setiap risiko pasar.
Rumus menghitung metode historis:
Value at Risk = Vm (Vi / Vi-1)
Vi menunjukkan jumlah variabel pada hari ke-i. m adalah jumlah hari dimana data historis diambil. Tujuan dari rumus ini adalah untuk menghitung persen perubahan faktor risiko.
- Metode Variance Covariance
Metode variance covariance juga disebut metode parametrik. Metode ini mengasumsikan bahwa keuntungan dan kerugian didistribusikan secara merata. Potensi kerugian dapat dibingkai dengan cara ini dalam bentuk deviasi standar dari rata-rata. Dua faktor yang diestimasi dalam metode ini adalah pengembalian yang diharapkan dan deviasi standar.
Metode parametrik paling sesuai untuk masalah pengukuran risiko yang distribusinya diketahui dan diestimasi dengan andal. Metode ini tidak dapat diandalkan ketika ukuran sampel sangat kecil.
Estimasi pengembalian dan deviasi standar dapat digabungkan untuk membuat kurva distribusi normal. Metode variance covariance menghitung probabilitas terjadinya pengembalian dan membuat grafik distribusi normal berdasarkan data ini.
Risiko dipetakan dalam investasi individu dalam portofolio dalam metode ini. Nilai Risiko dihitung dan ukurannya berdasarkan eksposur risiko pasar. Secara umum ada 4 langkah yang terlibat dalam proses ini.
Langkah pertama adalah mengambil setiap aset dalam portofolio dan memetakan aset tersebut ke instrumen yang lebih sederhana dan terstandarisasi. Proses pemetaan lebih rumit untuk aset yang lebih kompleks seperti saham dan opsi.
Setiap aset finansial dipetakan ke dalam sekumpulan instrumen yang mewakili risiko pasar yang mendasarinya. Matriks yang dihasilkan digunakan untuk mengukur Value at Risk dari setiap aset yang terekspos pada kombinasi risiko pasar ini.
Langkah Kedua adalah menyatakan setiap aset keuangan dalam satu set posisi dalam instrumen pasar standar. Proses ini sederhana untuk obligasi dengan kupon 10 tahun. Proses pemetaan ini menjadi lebih rumit ketika bekerja dengan obligasi konversi, saham atau derivatif.
Langkah Ketiga adalah mengidentifikasi instrumen standar yang mempengaruhi aset atau aset dalam portofolio. Varians di masing-masing instrumen ini dan kovarian di seluruh instrumen harus diestimasi setelah mengidentifikasinya. Varians dan kovarians ini dalam praktiknya diperoleh dengan melihat data historis. Mereka adalah kunci untuk memperkirakan VaR.
Langkah terakhir adalah menghitung Value at Risk untuk portofolio dengan menggunakan bobot pada instrumen standar yang dihitung pada Langkah 2 dan varians dan kovarians pada instrumen tersebut yang dihitung pada Langkah 3.
Rumus menghitung VaR metode variance covariance
VaR parametrik: VaR = -1 × (Z – score) × (deviasi standar pengembalian) × (nilai portofolio)
Value at Risk dalam rumus ini dinyatakan dalam satuan mata uang dan mewakili kerugian maksimum yang dapat diharapkan dengan tingkat probabilitas tertentu selama jangka waktu tertentu.
Z-score mewakili jumlah deviasi standar dari rata-rata pengembalian dan deviasi standar pengembalian mengukur volatilitas portofolio atau investasi.
- Metode Monte Carlo
Metode Monte Carlo adalah metode dinamis untuk menghitung Value at Risk. Value at Risk dihitung dengan membuat sejumlah skenario secara acak untuk suku bunga di masa depan dengan menggunakan model penetapan harga non-linear untuk memperkirakan perubahan nilai berdasarkan Metode Monte Carlo. Value at Risk dihitung berdasarkan kerugian terburuk.
Metode ini digunakan dalam situasi yang kompleks dan juga fleksibel. Metode Monte Carlo cocok untuk berbagai macam masalah pengukuran risiko, terutama ketika berhadapan dengan faktor-faktor yang rumit. Metode ini mengasumsikan bahwa ada distribusi probabilitas yang diketahui untuk faktor-faktor risiko.
Ada 3 langkah utama dalam Simulasi Monte Carlo. Dua langkah pertama dalam Simulasi Monte Carlo adalah identifikasi risiko pasar yang memengaruhi aset atau aset dalam portofolio dan mengubah aset individu menjadi posisi dalam instrumen standar.
Langkah ketiga adalah mengambil rute simulasi, di mana distribusi probabilitas untuk setiap faktor risiko pasar ditentukan. Cara pergerakan setiap faktor risiko pasar juga ditentukan.
Estimasi parameter akan lebih mudah dengan mengasumsikan distribusi normal untuk semua variabel, namun dalam Simulasi Monte Carlo, distribusi alternatif untuk variabel-variabel tersebut dapat dipilih.
Penilaian subjektif untuk memodifikasi distribusi ini juga dimungkinkan. Proses simulasi dimulai setelah distribusi ditentukan.
Variabel risiko pasar memiliki hasil yang berbeda dan nilai portofolio mencerminkan hasil di setiap run. Distribusi nilai portofolio akan diterima setelah serangkaian proses yang berulang-ulang yang biasanya berjumlah ribuan. Hal ini dapat digunakan untuk menilai Value at Risk.
Rumus menghitung VaR metode montecarlo
Monte Carlo VaR: VaR = -1 x (persentil kerugian) × (nilai portofolio)
VaR dalam rumus ini dinyatakan dalam satuan mata uang dan mewakili kerugian maksimum yang dapat diharapkan dengan tingkat probabilitas tertentu selama jangka waktu tertentu. Kerugian persentil mewakili kerugian yang diharapkan pada tingkat kepercayaan yang dipilih.
Perhitungan Value at Risk terutama didasarkan pada beberapa asumsi yang membuat hasilnya menjadi subjektif. Jika pengguna membuat kesalahan dalam asumsi dasar, hasilnya tidak akan menunjukkan analisis yang akurat tentang evaluasi potensi kerugian maksimum. Selain itu, tidak ada proses standar untuk mengumpulkan data yang relevan untuk analisis.
Oleh karena itu, hasil dari berbagai metode penghitungan VaR dapat berbeda dan menyebabkan kebingungan. Hal ini menyiratkan bahwa VaR bukanlah alat yang sangat mudah untuk menghitung kerugian maksimum atau toko serba ada untuk membuat keputusan strategis.
Di sini, penting untuk dicatat bahwa VaR harus dianggap sebagai bagian kecil dari keseluruhan analisis proyek atau investasi untuk digunakan sebagai strategi manajemen risiko yang efektif.
Kesimpulan
Value at Risk (VaR) adalah perhitungan skenario terburuk yang harus menjadi bagian dari setiap proses pengambilan keputusan. Hal ini memungkinkan investor atau manajer untuk mengasumsikan eksposur maksimum dan mengambil langkah perbaikan atau memilih di antara beberapa opsi.
Namun, periode perhitungan yang digunakan oleh metode perhitungan VaR yang berbeda dapat memberikan hasil yang berbeda dan harus dianalisis dengan potensi pengembalian risiko secara keseluruhan.
Untuk meminimalisir risiko keuangan dalam sebuah bisnis, Anda harus memiliki data keuangan yang valid sebagai dasar pengambilan keputusan. Jika Anda tidak memiliki data keuangan yang sesuai, maka Anda akan melakukan pengambilan keputusan berdasarkan asumsi dan hal ini sangat buruk bagi kelangsungan bisnis.