Journal homepage: www.ejournal.uksw.edu/jeb ISSN 1979-6471    E-ISSN 2528-0147

## Determinan  risiko  sistemik  perbankan  Indonesia:  Aplikasi  metode
marginal expected shortfall
Mutiara Hikmah a , Buddi Wibowo b a Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Indonesia, Jakarta, Indonesia; mutiara.hikmah94@gmail.com
b Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Indonesia, Jakarta, Indonesia; buddi.wibowo@ui.ac.id

## I N F O   A R T I K E L

## Riwayat Artikel:
Received 08-05-2019 Revised 31-07-2019 Accepted 17-09-2019
Keywords: systemic risk, marginal expected shortfall, bank capital loss
Kata Kunci: risiko sistemik, marginal expected shortall, kerugian modal bank

## A B S T R A C T
The purpose of this study is to measure systemic risk with a method that is able to calculate predictions of bank capital losses  when the market  is  in  a  crisis,  namely  Marginal  Expected  Shortfall  (MES) and empirically  test the factors that influence it. Systemic risk arises when banks experiencing capital losses and  transmit the problem to other banks and to other financial companies so that the financial system  collapses.  This  MES  model  has  advantages  over  other systemic risk measurement models because it is calculated with data available in the market, namely stock prices and volatility so that we can measure each bank’s impact to banking  systemic risks. This study  shows  that  control  variable  such  as  Non-Performing  Loans (NPL) influence systemic risk but other variables such as CAR, and bank profitability (ROA) do not have significant effect on systemic risk.

## A B S T R A K
Riset  ini  memiliki  tujuan  untuk  melakukan  pengukuran  risiko sistemik  melalui  aplikasi  metode  yang  dapat  mengkalkulasi prediksi  kerugian  modal  pada  bank  tatkala  pasar  dilanda  krisis, yaitu Marginal  Expected  Shortfall ( MES )  serta  menguji  faktor- faktor  yang  mempengaruhinya.  Risiko  sistemik  muncul  apabila bank  yang  mengalami  kerugian  modal  menularkan  masalahnya kepada  bank-bank  lain  juga  institusi  finansial  lainnya  sehingga sistem  keuangan  menjadi  kolaps.  Model MES ini  memiliki keunggulan  dibandingkan  model  pengukuran  risiko  sistemik lainnya karena dihitung dengan data yang tersedia di pasar yaitu harga  saham  dan  volatilitasnya  sehingga  dampak  risiko  sistemik setiap bank yang ada di dalam sebuah sistem secara spesifik dapat diukur.  Penelitian  ini  menunjukkan  variabel  kontrol  yang mempengaruhi risiko sistemik yaitu Non-Performing Loan (NPL), sementara CAR dan  ROA  tidak  terbukti  mempengaruhi  risiko sistematik.

## PENDAHULUAN
Risiko  sistemik  menjadi  perhatian  bagi  kalangan  akademisi  yang  mencoba berbagai metode dan model untuk dapat mengukurnya. Namun ternyata hal ini juga terjadi bagi kalangan regulator yang menghadapi fenomena menularnya kebangkrutan sebuah bank ke bank yang lain seperti yang terjadi pada krisis moneter di Asia akhir tahun 1990an dan di Amerika Serikat di tahun 2008. Di Indonesia perdebatan panjang terus  terjadi  berkaitan  dengan  kasus  penyelamatan  PT  Bank  Century  Tbk  yang diyakini oleh pemerintahan saat itu dapat berdampak serius kepada sistem keuangan dan  perekonomian  Indonesia  secara  luas  sehingga  perlu  diselamatkan  pemerintah dengan melibatkan dana yang sangat besar.  Walau sebagian pelaku dalam kasus Bank Century sudah mendekam di penjara, isu pengukuran dampak sistemik sebuah bank masih menjadi perhatian para peneliti dan regulator.
Tantangan  terbesar  dalam  penelitian  risiko  sistemik  adalah  menentukan definisi risiko sistemik dan teknik pengukurannya cara mengukurnya (Anginer et al ., 2018;  Danielsson et  al .,  2016).  Definisi  risiko  sistemik  cukup  beragam  dan  setiap definisi  akan  menghasilkan  cara  pengukuran  yang  berbeda-beda. Federal  Reserve Amerika  Serikat  mendefinisikan  institusi  finansial  memiliki  dampak  sistemik,  jika mereka  gagal  dalam  membayar  kewajibannya  maka  muncul  dampak  negatif  yang signifikan pada sistem keuangan dan perekonomian  (Baele et al ., 2015).
Bank Indonesia mendefinisikan risiko sistemik seperti yang ada pada Peraturan Bank  Indonesia  Nomor  10/31/PBI/2008  yang  menetapkan  dampak  sistemik  sebuah bank  adalah  dalam  arti  bank  tersebut  memiliki contagion  effect yang  menularkan masalah  bank  itu  kepada  bank-bank  yang  lain  sehingga  masyarakat  menghindari perbankan dan kolaps. Bank Indonesia menekankan pada aspek penularan ( contagion ) karena  adanya  interkoneksi  lembaga  finansial  dan/atau  dengan  pasar  keuangan. Contoh  metode  pengukuran  risiko  sistemik  adalah  model CoVaR dari  Adrian  dan Brunnermeier (2016), yaitu perubahan VaR dari financial karena perubahan VaR dari sebuah  bank.  Bluhm  dan  Krahnen  (2014)  memformulasikan system  value  at  risk ( SVaR ) yang mengukur secara integral risiko sistemik sebuah sistem finansial.
Peneliti  lain  mengusulkan  metode  pengukuran  risiko  sistemik  yang  berbeda pua  seperti Banking  System  Multivariate  Density ( BSMD )  (Segoviano  &  Goodhart, 2009) yang menempatkan sistem finansial sebagai sebuah sistem yang berisi bank lalu mengukur joint  probability  of  default .  Risiko  sistemik  diukur  dari  seberapa  besar probabilitas sebagian besar bank mengalami default secara bersamaan atau berurutan. Metode  ini  perlu  memodelkan  terlebih  dahulu  probabilitas default setiap  individual bank  kemudian  mengukur  korelasi default antar  bank.    Model  risiko  sistemik  yang mengukur  korelasi  risiko default setiap  bank  menghadapi  masalah  untuk
diimplementasikan di lapangan karena seperti model Merton yang muncul sejak awal dalam rangka mengukur peristiwa default individual bank atau individual bond harus mengestimasi variabel seperti harga pasar dari aset bank yang tidak tersedia datanya ( unobserved variable ). Metode estimasi dari unobserved variables itu menimbulkan perdebatan    dan  memunculkan  banyak  sekali  metode  estimasi  tersendiri  atas  model Merton ini (Wibowo, 2017).
Permasalahan  paling  pokok  dalam  pemodelan  risiko  sistemik  adalah  data internal  kondisi  keuangan  setiap  bank  tidak  selalu  tersedia  bagi  peneliti  akademisi yang tidak memiliki akses terhadap data perbankan yang sering kali  bersifat rahasia dan  tidak  dibuka  kepada  umum.  Oleh  karenanya  para  peneliti  akademisi  seperti Acharya (2009); Anginer et al . (2018);  Danielsson et al . (2016) membangun model pengukuran risiko sistemik yang sepenuhnya menggunakan data pasar yaitu data yang dapat diperoleh semua pihak yang tersedia di pasar keuangan. Dengan asumsi pasar keuangan  bersifat  efisien,  maka  data  pasar  sepenuhnya  mencerminkan  keadaan intrinsik setiap bank. Model systemic risk dari Acharya (2009) yaitu Systemic Expected Shortfall mengukur individual  bank  contribution terhadap  risiko  sistemik  dengan mengobservasi harga pasar dari setiap bank yang ada di bursa saham dan korelasinya dengan pasar secara keseluruhan.
Ekstensi dari Systemic Expected Shotfall yang diajukan oleh Acharya (2009) adalah Marginal Expected Shortfall ( MES ) yang mencerminkan ekspektasi kerugian ekuitas  per  dollar  yang  diinvestasikan  ke  sebuah  perusahaan  finansial  itu  jika keseluruhan nilai pasar turun sebesar ukuran tertentu (sering disebut juga sebagai “tail event” di pasar finansial). Brownlees dan Engle (2012) menawarkan pendekatan multi- step modeling yang didasarkan pada model volatilitas antar waktu GARCH , dynamic conditional correlations ( DCC ) dan non-parametric tail estimators. Metode MES ini, walau hanya bersandar kepada data pasar tanpa mempertimbangkan detail perubahan data laporan keuangan bank terbukti memiliki daya prediksi cukup bagus seperti yang dilaporkan oleh Brownlees dan Engle (2012) serta Idier, Lamé, dan Mésonnier (2014)
Permasalahan  empirik  yang  muncul  dalam  pengukuran  risiko  sistemik menyebabkan  upaya  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  mempengaruhi besarnya  risiko  sistemik  ini  pun  menjadi  terkendala.  Hasil  uji  empirik  atas  faktor- faktor yang menentukan arah dan besaran risiko sistemik menjadi beragam tergantung pada metode pengukuran risiko sistemik yang digunakan dalam uji empirik tersebut (Anginer et  al .,  2018).  Walaupun  demikian,  secara  logika,  dapat  diduga  beberapa faktor seperti tingkat kredit macet, ukuran bank, dan tingkat diversifikasi pendapatan bank mempengaruhi dampak risiko sistemik sebuah bank (Idier et al ., 2014).
Bank  dengan non  performing  loan yang  tinggi  mengindikasikan  perilaku
pengambilan risiko yang tidak berhati-hati ( prudent ) atau sistem pengendalian internal bank yang buruk. Probabilitas risiko default dari bank seperti ini patut diduga cukup tinggi  dan  dampak  sistemiknya  akan  signifikan  jika interconnectedness antar  bank dalam sebuah sistem cukup tinggi  (Bluhm & Krahnen, 2014). Bank dengan ukuran aset  yang  besar  patut  diduga  mempunyai  dampak  sistemik  jauh  lebih  tinggi dibandingkan bank kecil karena bank besar memiliki jangkauan produk dan jasa yang jauh lebih luas dengan semua institusi keuangan yang ada serta dengan pasar keuangan juga  (Idier et  al .,  2014).  Bank  dengan  struktur  pendapatan  terdiversifikasi  akan cenderung  lebih  tahan  atas  fluktuasi  variabel  ekonomi  dan procyclicality bisnis tradisional bank yaitu penyaluran kredit (Mistrulli, 2011).
Penelitian  ini  mengukur  dampak  risiko  sistemik  setiap  bank  di  Indonesia dengan menggunakan metode Marginal Expected Shortfall dan menguji apakah rasio kecukupan  modal  ( CAR ),  profitabilitas,  dan  tingkat  kredit  macet  mempengaruhi besarnya  dampak  risiko  sistemik  yang  dikontribusi  oleh  sebuah  bank  yang  diukur dengan MES tersebut.  Ketiga  variabel  tersebut  merupakan  variabel proxy dari risk exposure  level dari  setiap  bank  (Anginer et  al .,  2018)  .  Jika  hasil  estimasi  dampak sistemik setiap bank dengan metode Marginal Expected Shortfall menghasilkan risk magnitude yang akurat, maka ketiga variabel tersebut akan memiliki hubungan yang signifikan  dengan  dampak  risiko  sistemik  masing-masing  bank  ( MES ).  Uji  empirik dengan data perbankan Indonesia menjadi penting untuk menunjukkan reliability dari metode  pengukuran  risiko  sistemik  menggunakan  data  pasar  di  Indonesia  melalui aplikasi MES dan mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhinya. Kontribusi teoritik dari riset ini adalah pada modifikasi dan aplikasi metode MES pada data pasar saham  negara  berkembang  seperti  bursa  saham  Indonesia  yang  memiliki  tingkat likuiditas  yang  relatif  jauh  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  pasar  saham  negara- negara maju yang sebelum ini telah diaplikasikan metode MES .
Aplikasi metode pengukuran risiko sistemik bank dengan menggunakan MES dan uji empiriknya terhadap tiga (3) variabel yang sering digunakan sebagai ukuran risiko secara global dari bank dapat menjadi dasar akademik untuk mengaplikasikan metode Marginal  Expected  Shortfall dalam  pengukuran  dampak  risiko  sistemik  di Indonesia. Penelitian ini secara empirik dapat menunjukkan validitas dan reliabilitas metode  MES  jika  diaplikasikan  dengan  data  perbankan  dan  pasar  saham  di  negara berkembang  seperti  Indonesia.  Aplikasi MES ini  dapat  berguna  dalam  penetapan regulasi  penetapan  tarif  penjaminan  simpanan  yang  bersifat risk-based  tariff serta implementasi pengawasan dan pengaturan sektor perbankan yang lebih tajam dengan basis  pengukuran  yang  dapat  dipertanggungjawabkan  secara  akademis  demi tercapainya macro prudential dan stabilitas sistem keuangan yang lebih kokoh.

## KAJIAN PUSTAKA DAN PERUMUSAN HIPOTESIS
Basel Committee and the Financial Stability Board telah menetapkan pokok- pokok  regulasi  yang  harus  diikuti  semua  negara  untuk  dapat  mengidentifikasi  dan mengatur  institusi  keuangan  yang  termasuk  dalam  kategori  institusi  yang  punya dampak sistemik yang serius, yaitu apa yang disebut sebagai Systemically Important Financial  Institutions ( SIFI ).  Karakteristik  institusi  keuangan  yang  rentan  untuk menderita kerugian serius yang disebabkan goncangan yang bersifat sistemik ( system wide shocks ) serta menularkan masalah keuangan itu kepada banyak institusi keuangan lainnya,  sehingga  dampak  dari  masalah  yang  dimulai  dari  sebuah  institusi  menjadi membesar  dan  melebar  dalam  skala  yang  sangat  luas  dan  melumpuhkan  sistem keuangan  secara  umum.  Insitusi  seperti  ini  disebut  sebagai  insitusi  yang  memiliki dampak  sistemik  ( systemic  contribution )  yang  signifikan  (Demirgüç-Kunt et  al ., 2008).
Acharya,  Pedersen,  Philippon,  dan  Richardson  (2017)  memberi  temuan empiris  bahwa Marginal  Expected  Shortfall telah  diuji  reliabilitasnya. MES dari sebuah institusi keuangan adalah kerugian yang menggerus modal lembaga keuangan jika  pasar  jatuh  sampai threshold tertentu.  Untuk  mengestimasi  prediksi MES , Brownlees  dan  Engle  (2012)  memformulasikan multi-step  approach dengan mengimplementasi model volatilitas General Autoregressive Conditional
Heteroscedasticity ( GARCH )  dan Dynamic  Conditional  Correlation ( DCC )  untuk korelasi  dinamis  antar  waktu  antara  sebuah  insitusi  keuangan  dengan  kondisi  pasar secara  keseluruhan.  Korelasi  tersebut  diukur  melalui conditionally  heteroskedastic bivariate model antara return bursa saham dan imbal hasil saham lembaga finansial.
Metode pengukuran risiko sistemik yang ada masih belum disepakati oleh para akademisi  dan  regulator  mana  yang  lebih  unggul  dan  dapat  diterapkan  pada  tataran praktis  secara  meluas.  Tahap  penelitian  ilmiah  atas  risiko  sistemik  dapat  dikatakan masih pada tahap eksploratoris yaitu masih mencoba mencari berbagai metode untuk dapat menghasilkan sebuah ukuran risiko sistemik sebuah sistem keuangan atau sistem perbankan dan ukuran kontribusi sebuah institusi keuangan terhadap risiko sistemik yang ada pada sebuah sistem (Baele et al ., 2015; Bluhm & Krahnen, 2014; Danielsson et al ., 2016; Gauthier et al ., 2012).
Pertanyaan  penelitian  selanjutnya  yang  bersifat explanatory yaitu  faktor- faktor  yang  berkaitan  dan  mempengaruhi  risiko  sistemik  masih  pada  tahap awal/ preliminiary sekedar  untuk  menunjukkan reliability dari  sebuah  metode  ukur saja.  Idier et al . (2014), misalnya, menguji kontribusi risiko sistemik dengan beberapa faktor  yaitu  ukuran  aset  bank, CAR ,  tingginya  tingkat wholesale  funding ,  tingkat leverage bank,  dan  profitabilitas.  Beberapa  penelitian  lain  seperti  Drehmann  dan
Tarashev  (2013)  mengkaitkan  besarnya  risiko  sistemik  sebuah  bank  dengan  ukuran aset  bank  dan  aktivitas  di  pasar  uang  antar  bank  yaitu interbank  lending  and borrowing .  Penelitian lain menggunakan variabel lain untuk menguji reliabilitas dari ukuran risiko sistemik yang mereka estimasi yaitu tingginya kredit macet (Gauthier et al ., 2012), ukuran stabilitas bank (Segoviano & Goodhart, 2009), dan struktur modal bank (Anginer et al ., 2018).
Penelitian  ini  memilih  tiga  (3)  faktor  yang  diuji  signifikansi  hubungannya dengan  ukuran  dampak  risiko  sistemik  setiap  bank  yang  diukur  dengan  metode Marginal  Expected  Shortfall .  Ketiga  faktor  tersebut  adalah Capital  Adequacy  Ratio ( CAR ),  tingkat  profitabilitas  ( ROA ),  dan  tingkat  kredit  macet  bank  ( NPL ).  Dampak sistemik sebuah bank diduga berhubungan negatif dengan CAR, ROA, dan NPL . Bank dengan CAR yang  tinggi  dapat  diyakini  memiliki  risiko  sistemik  yang  lebih  rendah karena bank dengan kecukupan modal yang cukup tinggi umumnya lebih stabil dan lebih  tahan  terhadap  turbulensi  pasar    (Idier et  al .,  2014).  Profitabilitas  bank  yang tinggi  juga  membuat  bank  tidak  terdorong  untuk  mengambil  risiko  baru  yang  lebih tinggi.  Perilaku  pengambilan  risiko  yang  lebih  terjaga  baik  membuat  tingkat  risiko bank  dan  dampak  risiko  sistemik  bank  tersebut  menjadi  cenderung  lebih  rendah dibandingkan bank yang memiliki risk taking behavior yang agresif (Idier et al ., 2014). Bank  dengan  tingkat  kredit  macet  yang  tinggi  ( NPL )  mencerminkan  perilaku pengambilan risiko di periode-periode sebelumnya kurang prudent sehingga diduga memiliki  stabilitas  yang  rendah  dan  punya  dampak  sistemik    yang  cukup  besar (Gauthier et al. , 2012) .

## METODE PENELITIAN
Risiko  sistemik  dari  setiap  bank  diukur  dengan  menggunakan Marginal Expected Shortfall seperti yang diformulasikan oleh Acharya (2009) dan Acharya et al .  (2017).  Mereka  membangun  sebuah  model  pengukuran  risiko  sistemik  dengan menetapkan  secara  teoretik  kondisi  pada  dua  periode:  sebuah  institusi  keuangan  I memilih untuk memiliki modal pada periode ke 1 yang berasal dari risky debt sebesar 𝐹 𝑖 , guaranteed  debt sebesar 𝐺 𝑖 dan  modal  awal  sebanyak 𝑊 𝑖 .  Modal  ini  kemudian diinvestasikan  ke  dalam  aset  sebanyak  J  buah  dengan  mengambil  risiko  secara berurutan 𝑋 𝑖1 , … , 𝑋 𝑖𝐽 . Risky  debt dihargai  pada discount  rate sebesar 𝐵 𝑖 dan guaranteed debt dihargai at par.
Pada  periode  ke  2, eksposure investasi  menghasilkan  imbal  hasil  masing- masing  r1,…rj  dan  hutang  dibayar  sesuai  nilai  pokok  hutangnya.  Adanya  biaya bankcruptcy dan biaya dari capital  shortage , menyebabkan muncul biaya tambahan pada periode ke 2. Selanjutnya, akan memunculkan budget constraint pada periode ke
1 sebesar:
𝑊 𝑖1 + 𝐹 𝑖1 + 𝐺 𝑖1 = ∑ 𝑋 𝑖𝐽 𝐽 𝐽=1 .................................................................................................................  1
Perusahaan  pada  periode  ke  1  harus  memilih  investasi  X  dan  meminjam sebesar  F  dari  pasar  modal.  Perusahaan  memilih  tingkat leverage untuk memaksimalkan imbal hasil dengan mempertimbangkan distribusi nilai ekuitas pada periode ke 2 dan juga risiko bangkrut. Pada periode ke 2 nilai bersih dari institusi  I adalah:
𝑊 𝑖2 = ∑ 𝑋 𝑖𝐽 𝑟 𝑗 𝐽 𝐽=1 − 𝐺 𝑖1 − 𝐹 𝑖1 − ∅ 𝑖 .......................................................................................................  2 ∅ 𝑖 adalah cost of distress yang akan muncul dalam bentuk kebangkrutan atau kegagalan untuk melaksanakan rencana bisnis karena kekurangan modal.
Jika 𝑊 𝑖2 lebih kecil dari nol maka berarti perusahaan insolvent atau pailit. Jika 𝑊 𝑖2 positif maka perusahaan tidak mengalami capital shortage dan dapat berfungsi secara baik.
Capital shortages yang dialami sebuah insitusi keuangan akan menyebabkan biaya  kepada  ekonomi  riil  apabila  kejadian  itu  muncul  pada  periode  ketika  sistem keuangan  secara  umum  sedang  menghadapi  masalah.  Biaya  dari  insitusi  keuangan yang menghadapi masalah muncul dalam bentuk jaminan pemerintah atas simpanan dana  pihak  ketiga  yang  ada  pada  bank  tersebut  yang  pada  periode  pertama  sudah menyatakan jaminan itu ( 𝐺 𝑖1 ).
Apabila perekonomian sedang resesi atau menghadapi masalah, kebangkrutan sebuah institusi akan menyebar ke institusi lain dalam bentuk kewajiban hutang yang tidak  terpenuhi.  Ketika  kebanyakan  insitusi  yang  ada  di  dalam  sistem  mengalami kekurangan modal, aliran pembiayaan ke dunia bisnis dan perekonomian secara umum akan  terganggu  atau  bahkan  berhenti  sama  sekali.  Oleh  karenanya capital  shortage tidak  hanya  membahayakan  perusahaan  yang  bersangkutan  dan  pemegang obligasinya, namun mengancam sistem keuangan secara keseluruhan.  Berapa capital shortage dari  setiap  institusi  keuangan  pada  saat  periode  krisis  menjadi  perhatian utama dalam pemodelan risiko sistemik dengan MES .
Jika  rasio  antara  nilai  aset  dan  ekuitas  yang  cukup prudent adalah k ,  yang merujuk kepada rasio kecukupan modal yang umum dipakai diperbankan yaitu CAR adalah sebesar 8 persen  (Acharya, 2009), maka capital buffer pada akhir periode ke 1 adalah
𝑊 𝑖1 − 𝑘(𝐵 𝑖 𝐹 𝑖1 + 𝐺 𝑖1 + 𝑊 𝑖1 ) ................................................................................................................  3
Jika nilai  persamaan  (3)  di  atas negatif berarti perusahaan menderita capital shortage , sehingga dapat diduga akan terjadi equity loss pada saat krisis dan capital shortage yang terjadi pada periode berikutnya dapat kita estimasi.
Periode  krisis  dapat  kita  definsikan  saat  indeks  pasar  saham  turun  di  bawah threshold C  yang  kita  sebut  sebagai  “ systemic  event ”.  Besarnya expected  Capital Shortage 𝐶𝑆 𝑖1 pada  periode  ke  2  yang  diestimasi  pada  periode  ke  1  adalah: 𝐶𝑆 𝑖1 = 𝐸 1 (𝑘(𝐹 𝑖1 + 𝐺 𝑖1 + 𝑊 𝑖2 ) − 𝑊 𝑖2 |𝐶𝑟𝑖𝑠𝑖𝑠)
= 𝑘(𝐹 𝑖1 + 𝐺 𝑖1 ) − (1 − 𝑘)(𝑊 𝑖2 |𝐶𝑟𝑖𝑠𝑖𝑠))
= 𝑘(𝐹 𝑖1 + 𝐺 𝑖1 ) − (1 − 𝑘)𝑊 𝑖1 𝐸 1 (𝑅 𝑖2 |𝑅 𝑚2 < 𝐶) = 𝑘(𝐹 𝑖1 + 𝐺 𝑖1 ) − (1 − 𝑘) 𝑊 𝑖1 𝑀𝐸𝑆 𝑖1 ) .......................................................................................  4 𝑅 𝑖2 dan 𝑅 𝑚2 adalah imbal hasil perusahaan dan imbal hasil pasar pada periode ke 2. MES adalah Marginal Expected Shortfall yaitu tail expectation atas imbal hasil yang  diperoleh  perusahaan  jika  pasar  berada  pada left  tail nya.  Penurunan  modal ( capital  shortfall )  yang  besar  di  sistem  keuangan  menyebabkan  krisis  keuangan.
Perusahaan yang mengalami penurunan modal yang terbesar akan menjadi kontributor terbesar atas probabilita terjadinya krisis sehingga capital shortage yang terjadi pada saat krisis sekaligus menjadi indikasi atau ukuran dari risiko sistemik.
Untuk mengestimasi capital shortfall dengan persamaan (4), data nilai hutang dan ekuitas bank dapat langsung diambil dari laporan keuangan bank. Besarnya MES yang membutuhkan teknik estimasi data time series yang valid.  Acharya et al . (2017) mengusulkan  untuk  menspesifikasi  model bivariate  conditionally  heteroskedastic dalam  rangka  memodelkan  dinamika  imbal  hasil  perusahaan  dan  imbal  hasil  pasar. Dengan mengestimasi model bivariate ini, maka dapat mengekstrapolasikannya untuk menghasilkan ukuran MES setiap perusahaan.
Jika 𝑅 𝑖𝑡 dan 𝑅 𝑚𝑡 adalah imbal hasil harian perusahaan dan pasar maka model bivariate conditionally heteroskedastic adalah sebagai berikut:
𝑅 𝑚𝑡 =   𝜎 𝑚𝑡 𝜀 𝑚𝑡
𝑅 𝑖𝑡 =   𝜎 𝑖𝑡 𝜌 𝑖𝑡 𝜀 𝑚𝑡 + 𝜎 𝑖𝑡 √1 −   𝜌 𝑖𝑡 2 𝜉 𝑖𝑡 ....................................................................................................  5
Dimana 𝜀 𝑚𝑡 dan 𝜉 𝑖𝑡 adalah shocks /residual yang independent and identically distributed sepanjang waktu  dan memiliki rata-rata nol,  varians satu  dan kovarians nol. Besarnya kedua shocks dari kedua  persamaan ini dapat mencapai nilai ekstrim secara bersamaan pada perusahaan yang memiliki dampak risiko sistemik yang  tinggi. Ketika shock pasar  berada  di  ujung  tail  distribusinya, shock imbal  hasil  perusahaan
dapat lebih esktrim rendahnya jika ada risiko default yang serius.
Langkah  pertama  untuk  memodelkan MES setiap  bank  adalah  dengan memodelkan  volatilitas  dengan  menggunakan EGARCH yang  merupakan  model volatilitas  asimetrik  sehingga  efek  berita  buruk  ( bad  news )  akan  meningkatkan volatilitas ke level yang lebih tinggi  (Braun, Nelson, & Sunier, 1995). Dengan model EGARCH ini  kita  dapat  peroleh  besarnya conditional  volatility dan standardised residuals. Berdasarkan  estimasi  volatilitas  ini  kita  dapat  menggunakan  model DCC untuk memperoleh besarnya conditional correlation antara imbal hasil bank dan imbal hasil saham serta standardised idiosyncratic firm residual .
𝑀𝐸𝑆 𝑖𝑡−1 1 (𝐶) =   𝐸 𝑡−1 (𝑅 𝑖𝑡 |𝑅 𝑚𝑡 < 𝐶)
= 𝜎 𝑖𝑡 𝐸 𝑡−1 (𝜌 𝑡 𝜀 𝑚𝑡 + √1 − 𝜌 𝑡 2 𝜉 𝑖𝑡 |𝜀 𝑚𝑡 < 𝐶 𝜎 𝑚𝑡 ⁄ ...........................................................  6
Perusahaan yang diobservasi adalah bank yang sahamnya diperjualbelikan di Bursa  Efek  Indonesia  berjumlah  27  bank  dengan  total  aset  mencapai  lebih  dari  80 persen dari total aset bank yang ada di Indonesia. Bank di Indonesia berjumlah 102 bank. Data imbal hasil harian setiap bank diambil dari data harga harian saham setiap bank, sementara imbal harian pasar adalah return IHSG dari tahun 2009 sampai 2017. Data nilai ekuitas dan hutang bank diambil dari laporan keuangan tri wulanan yang disampaikan setiap bank kepada bursa saham.
Hasil estimasi MES untuk setiap bank dengan melalaui tahapan-tahapan yang telah  dijelaskan  di  atas  kemudian  diuji  hubungannya  dengan  tiga  variabel  kontrol untuk menguji reliabilitas dari besaran MES itu.
𝑀𝐸𝑆 𝑖𝑡 = 𝛼 + 𝛽𝐶𝐴𝑅 𝑖𝑡 + 𝛾𝑅𝑂𝐴 𝑖𝑡 + 𝑁𝑃𝐿 𝑖𝑡 + 𝑒 𝑖𝑡 .................................................................................  7
Keterangan: MES: Marginal expected shortfall CAR: Equity capital dibagi dengan total aset, untuk mengukur book leverage ROA: Laba bersih dibagi dengan total aset NPL: Non-Performing Loan dibagi dengan total pinjaman, proxy untuk mengukur kualitas aset

## ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Tabel 1 menyajikan deskriptif statistik yang menunjukkan bank dengan imbal hasil rata-rata harian yang tertinggi adalah Bank Woori Saudara Indonesia 1906 Tbk dengan standar deviasi, yang mencerminkan risiko bank itu sebesar 3,87 persen. Bank yang  memiliki  risiko  imbal  hasil  terbesar  adalah Bank  Tabungan  Pensiunan  Nasional Tbk (18,4 persen). Volatilitas imbal hasil yang tinggi mengindikasikan fluktuasi nilai intrinsik saham tersebut di mata investor. Bank dengan aset yang besar seperti BCA,
Bank Mandiri, dan BRI memiliki imbal hasil yang relatif tinggi juga, namun dengan volatilitas yang relatif jauh di bawah BTPN. Estimasi volatilitas imbal hasil dengan menggunakan model E GARCH disajikan pada Tabel 2.
Tabel  2  menyajikan  volatilitas  kondisional  yang  diestimasi  dengan  model EGARCH yang  menunjukkan  bank  dengan  volatililitas  kondisional  tertinggi  adalah BTPN (14,2 persen). Hasil estimasi volatilitas kondisional menghasilkan kesimpulan yang sama dengan statistik deskriptif. Bank-bank dengan aset besar seperti BCA, Bank Mandiri, dan BRI memiliki volatilitas kondisional level medium dibandingkan bank- bank lain.
Setelah mendapatkan nilai time varying volatilities seperti yang disajikan pada Tabel 2, kita dapat mengukur korelasi antara volatilitas setiap bank itu dengan dynamic conditional  correlation ( DCC ).  Tabel  3  menyajikan  deskriptif  statistik  dari DCC masing-masing bank terhadap terhadap IHSG.
Tabel 1 Imbal Hasil Saham Harian No Kode Saham Rata-Rata Maksimum Minimum Standar Deviasi 1 BBCA 0,078% 12,681% -10,350% 2,271% 2 BABP 0,040% 29,800% -42,381% 4,191% 3 BACA -0,003% 35,670% -34,251% 4,970% 4 BNII -0,025% 33,880% -41,620% 3,131% 5 BNBA 0,036% 36,040% -41,870% 5,040% 6 BNGA 0,004% 21,130% -15,590% 2,721% 7 BDMN -0,002% 33,020% -23,921% 3,030% 8 BNLI 0,029% 16,790% -12,171% 2,311% 9 BCIC -0,022% 5,040% -11,390% 0,570% 10   BMRI 0,073% 18,230% -15,680% 2,751% 11   BEKS 0,065% 29,971% -26,612% 3,401% 12   BKSW 0,074% 22,312% -20,071% 1,920% 13   BSWD 0,025% 22,312% -28,512% 2,211% 14   BBNP 0,006% 33,781% -28,531% 2,342% 15   BBRI 0,064% 17,371% -14,060% 2,801% 16   INPC 0,029% 29,851% -21,571% 3,250% 17   MAYA 0,048% 35,671% -28,770% 4,480% 18   MCOR -0,004% 47,001% -49,761% 6,791% 19   PNBN -0,024% 18,231% -18,541% 2,861% 20   BVIC 0,034% 28,771% -11,190% 2,711% 21   BBKP 0,038% 21,911% -19,741% 2,800% 22   BBNI 0,085% 18,231% -27,061% 2,861% 23   BTPN 0,058% 467,060% -469,801% 18,421% 24   AGRO -0,034% 27,910% -15,661% 2,551% 25   NISP 0,045% 22,310% -17,271% 2,700% 26   MEGA 0,077% 22,310% -27,871% 2,961% 27   SDRA 0,156% 25,490% -29,671% 3,871%
Tabel 2 Volatilitas Kondisional No Kode Saham Rata-Rata Maksimum Minimum Standar Deviasi 1 AGRO 2,17% 6,87% 0,67% 1,18% 2 BABP 4,10% 14,17% 3,84% 0,90% 3 BACA 4,22% 22,59% 2,55% 2,62% 4 BBCA 2,17% 6,38% 1,28% 0,68% 5 BBNP 1,35% 13,64% 0,59% 1,80% 6 BBNI 2,52% 9,86% 1,18% 1,36% 7 BEKS 3,03% 19,99% 2,40% 1,54% 8 BBRI 2,56% 8,21% 1,38% 0,97% 9 MCOR 5,43% 26,40% 2,06% 4,04% 10 MEGA 2,81% 10,12% 2,28% 0,87% 11 BNBA 3,96% 18,44% 1,47% 3,15% 12 BKSW 1,64% 11,30% 1,16% 1,00% 13 BMRI 2,51% 8,78% 1,48% 1,06% 14 BSWD 1,37% 6,91% 0,14% 1,68% 15 PNBN 2,71% 9,09% 1,85% 0,90% 16 SDRA 3,60% 13,67% 2,44% 1,43% 17 BNLI 2,21% 7,72% 1,72% 0,68% 18 MAYA 3,88% 14,74% 2,65% 2,17% 19 NISP 2,56% 12,57% 2,15% 0,87% 20 BVIC 2,54% 7,01% 1,11% 0,99% 21 INPC 2,91% 15,28% 1,96% 1,47% 22 BTPN 14,21% 368,61% 13,61% 11,84% 23 BNGA 2,44% 8,18% 1,29% 1,21% 24 BNII 2,57% 22,31% 1,37% 1,79% 25 BBKP 2,55% 9,69% 1,56% 1,06% 26 BCIC 0,13% 8,13% 0,02% 0,66% 27 BDMN 2,83% 12,83% 2,10% 1,04%
Berdasarkan hasil uji yang disajikan pada Tabel 3, bank-bank dengan aset yang besar mempunyai rata-rata korelasi dinamis ( DCC ) volatilitas return terhadap return pasar yang jauh lebih tinggi dibandingkan dengan bank-bank kecil. Korelasi dinamis volatilitas return antara Bank Mandiri dan IHSG, misalnya rata-ratanya sekitar 72,7 persen. Bank-bank dengan aset yang besar ini memiliki kapitalisasi pasar yang besar, sehingga pergerakannya sangat mempengaruhi pergerakan IHSG.
Tabel 3 Dynamic Conditional Correlation No Kode Saham Rata-Rata Maksimum Minimum Standar Deviasi 1 BDMN 49,67% 82,09% -18,72% 13,28% 2 BKSW 13,2% 33,3% 2,4% 6,7% 3 BMRI 72,7% 85,0% 62,8% 4,5% 4 BNBA 20,0% 44,0% -2,2% 6,1% 5 BNGA 44,1% 79,1% 9,8% 11,8% 6 BBNP 3,5% 12,7% -6,7% 0,4% 7 BBNI 65,9% 90,1% 13,4% 12,2% 8 BBRI 70,1% 89,2% 42,7% 8,5% 9 BEKS 14,5% 24,0% 6,2% 3,5% 10 BCIC 11,06% 40,43% -1,96% 8,73% 11 AGRO 20,1% 55,1% -11,5% 9,6% 12 BABP 7,1% 50,4% -21,8% 4,4% 13 BACA 4,2% 22,5% 2,5% 2,6% 14 BBCA 65,4% 84,7% 42,3% 9,5% 15 BBKP 49,9% 67,2% 27,6% 6,2% 16 INPC 17,7% 47,1% -2,2% 5,9% 17 MAYA 3,5% 69,7% -34,6% 3,2% 18 MEGA 4,7% 36,2% -20,7% 9,2% 19 PNBN 42,6% 69,5% 15,0% 8,2% 20 NISP 12,6% 33,4% -1,0% 8,8% 21 BNII 33,1% 77,0% -17,69% 14,3% 22 BNLI 23,3% 47,7% 4,4% 8,3% 23 BSWD -1,3% 41,7% -65,1% 5,1% 24 BTPN 12,1% 24,3% 0,6% 5,1% 25 BVIC 28,6% 53,8% 8,6% 10,2% 26 MCOR 8,1% 8,1% 8,1% 0,0% 27 SDRA 22,1% 68,5% -22,1% 19,4%
Estimasi MES setiap bank yang disajikan pada Tabel 4 menggunakan C yaitu threshold yang  konstan  sebesar  2  persen  yang  bermakna  kejatuhan  indeks  pasar sebesar 2 persen menyebabkan default sebuah bank dan diikuti correlated default dari sebagian besar bank yang lain. Bank Danamon mempunyai nilai estimasi MES yang paling tinggi yaitu sebesar 5,15 persen. MES mengindikasikan risiko kerugian ekuitas setiap  bank  saat  indeks  pasar  jatuh  sebesar  2  persen.  Bank-bank  dengan  nilai  asset yang terbesar memiliki MES yang paling besar pula yaitu seperti Bank Mandiri, BRI, dan BNI.
Bank  BCA  yang  memiliki  nilai  aset  dan  kapitalisasi  pasar  yang  besar  pula terbukti memiliki MES yang relatif rendah yaitu sebesar 3,82 persen.  Padahal rata- rata korelasi dinamis imbal hasil saham BCA dengan imbal hasil pasar termasuk yang paling tinggi dibandingkan bank lainnya (Lihat Tabel 3). Rendahnya kontribusi risiko sistemik  bank  BCA  diduga  karena leverage bank  BCA  relatif  rendah  dibandingkan bank-bank besar lainnya dengan didominasi dana pihak ketiga yang memiliki cost of
fund yang rendah yaitu current account and saving account ( CASA ).

## Tabel 4
Marginal Expected Shortfall No Kode Saham Rata-Rata Maksimum Minimum Standar Deviasi 1 BBCA 3,82% 11,76% 1,69% 1,43% 2 BABP 1,63% 11,16% -1,60% 0,68% 3 BACA 2,01% 11,88% -0,18% 1,35% 4 BBRI 4,86% 17,06% 2,10% 2,38% 5 BBKP 4,77% 21,15% 2,83% 2,26% 6 BBNI 4,74% 22,81% 0,87% 3,09% 7 NISP 0,41% 3,12% -0,84% 0,58% 8 BVIC 2,50% 4,86% 0,99% 0,78% 9 BCIC 0,03% 4,46% -0,02% 0,26% 10 BBNP 0,26% 2,49% -0,48% 0,35% 11 BEKS 1,14% 9,42% 0,48% 0,62% 12 BKSW 0,07% 2,05% -1,41% 0,31% 13 BNII 2,21% 19,92% -6,67% 1,86% 14 BNBA 3,18% 19,45% 0,77% 2,77% 15 BNGA 3,63% 12,76% 1,36% 2,06% 16 BTPN 3,50% 189,37% -0,64% 6,29% 17 BNLI 1,86% 7,02% 0,87% 0,69% 18 BSWD 0,03% 6,09% -6,81% 0,46% 19 BDMN 5,15% 23,24% 0,62% 2,30% 20 PNBN 4,30% 18,50% 2,41% 1,85% 21 INPC 1,73% 10,43% 0,54% 1,01% 22 MAYA 1,73% 19,42% -4,37% 1,19% 23 AGRO 2,34% 8,25% 0,55% 1,46% 24 MEGA 1,98% 11,80% 0,28% 1,10% 25 SDRA 3,65% 11,97% -0,26% 1,83% 26 MCOR 1,22% 5,91% 0,46% 0,90% 27 BMRI 4,99% 17,96% 2,66% 2,27%
Pengujian reliabilitas risiko sistemik setiap bank telah diestimasi menggunakan model MES seperti  yang  tersaji  pada  Tabel  4.  Tahap  selanjutnya  adalah  menguji regresi MES terhadap  faktor-faktor  yang  diduga  mempengaruhi  tingkat  kontribusi risiko sistemik dari sebuah bank yaitu CAR, NPL dan ROA .
Tabel 5 Hasil Uji Hubungan MES dengan karakteristik Bank Koefisien Prob C 0,136 0,000 CAR -0,008 0,657 NPL -0,016 0,015** ROA -0,0005 0,911 R Squared 0,662 Adjusted RSquared 0,640
* signifikan pada level error 10% ** signifikan pada level error 5% *** signifikan pada level error1%
Tabel 5 menyajikan hasil estimasi model empirik penelitian ini. CAR terbukti tidak punya relasi yang signifikan dengan MES . Temuan ini mirip dengan temuan Idier et al . (2014). Dampak sistemik sebuah bank yang diukur dengan menggunakan MES terbukti tidak berhubungan dengan CAR setiap bank. Padahal CAR mengindikasikan tingkat  kecukupan  modal  sebuah  bank  demi  menjaga  kesehatan  operasional  bank dalam  menghadapi  turbulensi  pasar.  Hal  ini  disebabkan  karena  setoran  modal  bank tidak banyak mengalami perubahan selama periode observasi seperti yang ditemukan pada data perbankan yang diobservasi pada penelitian ini.
Hasil  estimasi  pada  Tabel  5  juga  menunjukkan NPL memiliki  relasi  yang signfikan  dengan MES sebagai  indikator  dampak  sistemik  sebuah  bank.  Kualitas portfolio kredit yang buruk karena proses penyaluran kredit yang tidak prudent atau bank’s risk taking behaviour yang kurang terkontrol karena masuk ke segmen nasabah baru atau industri yang baru dapat mempengaruhi stabilitas bank dan daya tahannya terhadap  turbulensi  industri  perbankan  dan  makro  ekonomi.  Salah  satu  faktor  yang mendorong  munculnya  krisis  keuangan  global  adalah  jumlah non  performing  loan perbankan yang tidak terkendali (Anginer et al. , 2018; Danielsson et al. , 2016). Ketika terjadi krisis, kredit macet menjadi seperti domino yang jatuh secara berurutan karena saling terkait hubungan bisnis dan hutang piutang antar bank.
Kualitas aset bank (diukur dengan NPL ) terbukti mempunyai relasi signifikan dengan dampak sistemik sebuah bank. Hasil ini sejalan dengan yang ditemukan oleh Idier et al . (2014). NPL mencerminkan perilaku pengambilan risiko dari sebuah bank pada periode-periode sebelumnya. Bank yang memiliki NPL yang tinggi menjadi bank yang memiliki stabilitas yang rendah dan mudah menimbulkan efek berantai kepada bank-bank yang lain jika interkoneksi antar bank cukup tinggi.
Hasil estimasi pada Tabel 5 juga menunjukkan ROA mempunyai relasi tidak signifikan  terhadap MES seperti  yang  ditemukan  juga  oleh  Idier et  al .  (2014)    dan Baele et  al .  (2015)  bahwa  tingkat  laba  bank  tidak  punya  relasi  signifikan  terhadap dampak  sistemik  sebuah  bank.  Tingkat  laba  bank  tidak  berkorelasi  dengan  dampak sistemik suatu bank. Temuan yang bertentangan dengan hipotesis ini diduga karena dampak  risiko  sistemik  bank  lebih  kuat  berkaitan  dengan  volatilitas return sebuah bank yang mencerminkan stabilitas sebuah bank dan korelasinya dengan pergerakan kondisi pasar.

## SIMPULAN, KETERBATASAN DAN SARAN
Hasil  uji  penelitian  ini  menunjukkan  model Marginal  Expected  Shortfall memiliki  tingkat  reliabilitas  yang  baik  dalam  mengukur  risiko  sistemik  individual bank  dalam  konteks  data  perbankan  dan  pasar  modal  Indonesia.  Uji  empirik
menggunakan  data  Indonesia  menunjukkan  determinan  dari  risiko  sistemik  yang signifikan adalah jumlah kredit macet ( NPL ). NPL mencerminkan risk taking behavior dari setiap bank yang menunjukkan juga stabilitas dan risk exposure dari setiap bank sekaligus  dampak  risiko  sistemik  setiap  bank.  Saat  krisis  melanda  sektor  finansial, kredit  macet  perbankan  menjadi  seperti  domino  yang  jatuh  secara  berurutan  karena interkoneksi hubungan bisnis dan hutang piutang, sehingga semakin banyak bank yang gagal memenuhi kewajibannya secara simultan.
Dua variabel dari laporan keuangan bank lainnya terbukti tidak memiliki relasi dengan dampak sistemik bank yang signifikan yaitu rasio ekuitas terhadap aset ( CAR ), dan  profitabilitas.  Modal  yang  disetor  bank  di  Indonesia  cenderung  tidak  banyak berubah sementara posisi CAR yang dilaporkan tidak berhubungan langsung dengan dampak  sistemik  bank  tersebut  karena  risiko  sistemik  lebih  berkaitan  dengan volatilitas dan korelasi imbal hasil investasi bank dengan kondisi pasar. Tingkat laba bank tidak berelasi dengan dampak sistemik setiap bank ( MES ) yang mengindikasikan tingkat laba bank tidak berkorelasi dengan stabilitas dan efek kegagalan sebuah bank memenuhi kewajibannya serta hubungannya dengan kegagalan bank-bank yang lain.
Keterbatasan  penelitian  ini  adalah  pada  jenis  data  yang  menjadi  sandaran estimasi dampak sistemik suatu bank yaitu data pasar saham. Jika pasar saham tidak efisien, sehingga harga pasar saham-saham yang diperjualbelikan di dalamnya tidak mencerminkan  nilai  intrinsik  dari  perusahaannya  maka  besarnya  dampak  sistemik bank  yang  diukur  dengan  model MES ini  menjadi  tidak  reliabel.  Model MES ini tergantung  kepada  asumsi efficient  market  hypothesis .  Untuk  dapat  meyakini reliability model MES ini dalam mengukur dampak sistemik bank, riset selanjutnya perlu secara lebih mendalam menguji daya prediksi model MES pada beberapa periode khusus seperti market bullish dan bearish yang sangat mempengaruhi pola volatilitas imbal  hasil  saham  yang  merupakan  variabel  penting  dalam  model MES ,  sehingga kehandalan  model MES dapat  diketahui  secara  lebih  mendalam.  Periode  penelitian juga  perlu  mempertimbangkan  saat  terjadinya  fluktuasi  likuiditas  pasar  yang signifikan  yang  akan  sangat  mempengaruhi  pola  pergerakan  harga  dan  volatilitas imbal hasil mengalami perubahan mendasar.

## DAFTAR PUSTAKA
Acharya,  V.  V.  (2009).  A  theory  of  systemic  risk  and  design  of  prudential  bank regulation. Journal of Financial Stability , 5 (3), 224–255.
https://doi.org/10.1016/j.jfs.2009.02.001
Acharya, V. V., Pedersen, L. H., Philippon, T., & Richardson, M. (2017). Measuring systemic risk. Review of Financial Studies , 30 (1), 2–47.
https://doi.org/10.1093/rfs/hhw088
Adrian,  T.,  &  Brunnermeier,  M.  K.  (2016).  CoVaR. American  Economic  Review ,
106 (7), 1705–1741. https://doi.org/10.1257/aer.20120555
Anginer,  D.,  Demirgüç-Kunt,  A.,  &  Mare,  D.  S.  (2018).  Bank  capital,  institutional environment and systemic stability. Journal of Financial Stability , 37 (August), 97–106. https://doi.org/10.1016/j.jfs.2018.06.001
Baele,  L.,  Bruyckere,  V.  De,  Jonghe,  O.  De,  &  Vennet,  R.  Vander.  (2015).  Model uncertainty  and  systematic  risk  in  US  banking. Journal  of  Banking  and Finance , 53 (April), 49–66. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2014.11.012
Bluhm,  M.,  &  Krahnen,  J.  P.  (2014).  Systemic  risk  in  an  interconnected  banking system  with  endogenous  asset  markets. Journal  of  Financial  Stability , 13 (August), 75–94. https://doi.org/10.1016/j.jfs.2014.04.002
Braun, P. A., Nelson, D. B., & Sunier, A. M. (1995). Good news, bad news, volatility,
and betas. The Journal of Finance , 50 (5), 1575–1603. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1995.tb05189.x
Brownlees, C. T., & Engle, R. F. (2012). Volatility, Correlation and Tails for Systemic Risk Measurement. In Nonlinear and Financial Econometrics Conference: A
Tribute to A. Ronald Gallant . https://doi.org/10.2139/ssrn.1611229
Danielsson,  J.,  James,  K.  R.,  Valenzuela,  M.,  &  Zer,  I.  (2016).  Model  risk  of  risk models. Journal of Financial Stability , 23 (April), 79–91. https://doi.org/10.1016/j.jfs.2016.02.002
Demirgüç-Kunt, A., Detragiache, E., & Tressel, T. (2008). Banking on the principles:
Compliance  with  Basel  Core  Principles  and  bank  soundness. Journal  of Financial Intermediation , 17 (4), 511–542.
https://doi.org/10.1016/j.jfi.2007.10.003
Drehmann,  M.,  &  Tarashev,  N.  (2013).  Measuring  the  systemic  importance  of interconnected  banks. Journal  of  Financial  Intermediation , 22 (4),  586–607. https://doi.org/10.1016/j.jfi.2013.08.001
Gauthier, C., Lehar, A., & Souissi, M. (2012). Macroprudential capital requirements and  systemic  risk. Journal  of  Financial  Intermediation , 21 (4),  594–618. https://doi.org/10.1016/j.jfi.2012.01.005
Idier, J., Lamé, G., & Mésonnier, J. S. (2014). How useful is the Marginal Expected Shortfall for the measurement of systemic exposure? A practical assessment.
Journal of Banking and Finance ,
47 (October), 134–146. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2014.06.022
Mistrulli,  P.  E.  (2011).  Assessing  financial  contagion  in  the  interbank  market: Maximum  entropy  versus  observed  interbank  lending  patterns. Journal  of Banking and Finance , 35 (5), 1114–1127.
https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2010.09.018
Segoviano,  M.  A.,  &  Goodhart,  C.  (2009).  Banking  stability  measures.  In IMF Working Papers . https://doi.org/10.5089/9781451871517.001 Wibowo,  B.  (2017).  Systemic  risk,  bank’s  capital  buffer,  and  leverage. Economic Journal of Emerging Markets , 9 (2), 150–158. https://doi.org/10.20885/ejem.vol9.iss2.art4