Steven,    Umar Rivaldy,  Teuku  Sadri,  Rudi  Asrudin,  Tommy  Novianto,  Safira  Ayu,  Vera  Anita,  Dewi Hanggraeni  (2022)  Analisis  Risiko  Pasar  dengan  Menggunakan  Metode  Value  at  Risk  (VaR)  dan Expected  Shortfall  (ES)  terhadap  Valuta  Asing  USD/AMU  di  Perbankan  Indonesia, (7)  11, http://dx.doi.org/10.36418/syntax-literate.v7i11.12141 E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398
Vol. 7, No. 11, November 2022

## ANALISIS RISIKO PASAR DENGAN MENGGUNAKAN METODE VALUE AT RISK (VAR) DAN EXPECTED SHORTFALL (ES) TERHADAP VALUTA ASING USD/AMU DI PERBANKAN INDONESIA
Steven , Umar Rivaldy , Teuku Sadri , Rudi Asrudin , Tommy Novianto , Safira Ayu , Vera Anita, Dewi Hanggraeni Magister Manajemen FEB Universitas Indonesia, Jakarta Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, Universitas Pertamina
E-mail: steven22@ui.ac.id, umar.rivaldy@ui.ac.id, teuku.sadri@ui.ac.id, rudi.asrudin@ui.ac.id, tommy.novianto21@ui.ac.id, safira.ayu21@ui.ac.id, vera.anita@ui.ac.id, dewi.hanggraeni@ui.ac.id

## Abstrak
Studi  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  dan  membandingkan  pengukuran  risiko pasar antara ES dengan VaR, khususnya valuta asing. Penelitian ini menggunakan data  historis  nilai  tukar  USD/AMU  dan  menerapkan  perhitungan  ES  dan  VaR dengan menggunakan metode nonparametrik. Hasil analisis menunjukkan bahwa, secara umum ES memberikan estimasi risiko yang lebih konservatif dan informatif dibandingkan  dengan  VaR,  terutama  dalam  konteks  risiko  ekstrim.  VaR  tidak mencakup  kerugian  potensial  yang  signifikan  yang  terjadi  di  ekor  distribusi probabilitas,  sedangkan  ES  memberikan  gambaran  yang  lebih  komprehensif tentang  kerugian  yang  diharapkan  dalam  situasi  tersebut.  Studi  ini  menegaskan pentingnya  menggabungkan  ES  sebagai  salah  satu  alat  pengukuran  risiko  dalam mengelola eksposur valuta asing, sebagai pelengkap atau pengganti Value at Risk dan perlunya diterapkan di industri perbankan di Indonesia serta diawasi oleh OJK sebagai regulator.
Kata Kunci : Expected Shortfall (ES) , Value At Risk (VaR), Valuta Asing, Perbankan, Tail Risk (risiko ekor)

## Abstract
This research aims to evaluate and contrast the Expected Shortfall (ES) and Value at  Risk  (VaR)  approaches  to  measuring  market  risk,  focusing  on  the  foreign currency  market.  The  study makes use  of  non-parametric  ES  and  VaR  estimates using  historical  data  on  the  USD/EUR  exchange  rate.  The  investigation  showed that ES, compared to VaR, offers a more cautious and informative risk assessment, especially in the high risk situation. While VaR is good at capturing losses in the middle  of  the  probability  distribution,  ES  provides  a  more  complete  view  of  the projected losses in the tail. This research highlights the value of using ES in instead of, or in conjunction with, Value at Risk for managing foreign currency exposure. In  addition,  it  emphasizes  the  importance  of  its  implementation  in  the  banking
Analisis Risiko Pasar dengan Menggunakan Metode Value at Risk (VaR) dan Expected Shortfall (ES) terhadap Valuta Asing USD/AMU di Perbankan Indonesia
sector  in  Indonesia  under  the  watchful  eye  of  the  Financial  Services  Authority (OJK)
Keywords: Expected Shortfall (ES), Value At Risk (VaR), Foreign Exchange , Banking , Tail Risk.

## Pendahuluan
Pandemi  Covid-19  yang  terjadi  secara  global  telah  mempengaruhi  berbagai sektor,  termasuk  industri  perbankan.  Dampak  yang  terjadi  tidak  hanya  terbatas  pada keuangan  tetapi  juga  pada  risiko  pasar.  Kondisi pasca pandemi  Covid-19  di  industri perbankan  menimbulkan  kekhawatiran  tentang  risiko  pasar.  Secara  umum,  industri perbankan  di  Indonesia  juga  mengalami  dampak  dari  situasi  pandemi  tersebut.  Risiko pasar terkait dengan fluktuasi harga di pasar keuangan seperti fluktuasi nilai tukar valuta asing  yang  signifikan  dapat  berdampak  negatif  bagi  bank.  Oleh  karena  itu  Perbankan perlu melakukan perhitungan risiko yang lebih akurat dalam perencanaan.
Pada situasi tersebut, penting bagi Perbankan untuk melakukan perhitungan risiko pasar yang lebih akurat dalam perencanaan pencadangan dana. Hal ini akan membantu Perbankan mengurangi potensi kerugian dan meningkatkan kepercayaan para  nasabah dan  investor. Value  at  Risk (VaR)  merupakan  metode  yang  umum  digunakan  dalam perhitungan risiko pasar (Jorion, 2007), namun untuk beberapa kondisi tertentu, metode lain  seperti Expected  Shortfall (ES)  dapat  memberikan  perhitungan  risiko  yang  lebih akurat (Acerbi, 2002).
Penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  rekomendasi  metode  perhitungan risiko pasar terbaik yang dapat digunakan oleh Perbankan untuk menghadapi situasi pasar yang volatil, terutama dalam mitigasi risiko pada pasar valuta asing. Lebih lanjut hasil penelitian  ini  dapat  menjadi  pedoman  bagi  bank  lainnya  di  industri  perbankan  dalam memilih metode perhitungan risiko pasar yang tepat untuk mengelola risiko pasar pada berbagai situasi kondisi yang dihadapi.

## Literatur Review
A. Market Risk di Perbankan Indonesia
Market  Risk merupakan  salah  satu  jenis  risiko  yang  dihadapi  oleh  institusi keuangan, termasuk perbankan. Market Risk merupakan suatu risiko kerugian yang disebabkan oleh perubahan harga pasar, termasuk perubahan suku bunga nilai tukar, dan  harga  saham  (Hull,  2018).  Manajemen  risiko  pasar  di  perbankan  Indonesia belum  optimal,  walaupun  pihak  regulasi  telah  mewajibkan  setiap  bank  untuk memiliki  sistem  yang  memadai.  Perbankan  Indonesia  mengikut  aturan  yang dikeluarkan  oleh  Bank  Indonesia  (BI)  dan  Otoritas  Jasa  Keuangan  (OJK)  dalam menjaga  menghadapi market  risk khususnya  untuk  menentukan  jumlah  minimal modal yang harus dimiliki.
Basel  III  merupakan  regulasi  internasional  untuk  industri  perbankan  akan diterapkan bertahap hingga beberapa tahun kedepan (Patton, 2019). Regulasi Basel
Steven, Umar Rivaldy, Teuku Sadri, Rudi Asrudin, Tommy Novianto, Safira Ayu, Vera Anita, Dewi Hanggraeni
III bertujuan untuk meningkatkan persyaratan modal bank, memperbaiki manajemen risiko, dan memperbaiki kelemahan dari regulasi sebelumnya selama krisis keuangan global  yang  terjadi  pada  tahun  2007-2008  (Basel  Committee  on  Banking Supervision, 2019).
B. Value at Risk
VaR adalah metode untuk menganalisis risiko portofolio berdasarkan sejarah pengembalian  keuntungan  sebelumnya  ataupun  dari  asumsi  yang  telah  ditetapkan. (Malz, 2011). Metode VaR mulai diperkenalkan oleh Basel Committee on Banking Supervision (BCBS) tahun 2005 melalui Basel Framework II. Framework ini terdiri dari serangkaian standar yang bertujuan untuk mengatur stabilitas institusi keuangan. Basel Framework II meminta perbankan untuk menggunakan VaR untuk mengukur tail  risk pada trading  books dan  menetapkan  kebutuhan  cadangan  keuangan minimum  yang  dibutuhkan  (Alexander,  2014).  VaR  lebih  banyak  diadaptasi  oleh institusi keuangan karena lebih dahulu diterapkan menjadi standar pengukuran risiko dan  memiliki  metode  perhitungan  yang  lebih  sederhana  daripada  ES.  Metode perhitungan  VaR  yang  akan  digunakan  adalah nonparametric dengan Historical Simulation.
C. Expected Shortfall
BCBS mulai merekomendasikan penggunaan ES pada Basel Framework III di  tahun  2016.  Tujuan  dari  penggunaan  ES  adalah  untuk  melengkapi  perhitungan VaR  yang  telah  diterapkan  sebelumnya  dan  menutupi  kekurangan  VaR.  VaR mempunyai  beberapa  kekurangan  yang  utama.  Kekurangan  pertama  adalah  VaR yang fokus pada distribusi yang memiliki ekor yang kecil atau tipis.   Kekurangan kedua adalah VaR tidak memiliki sifat subadditivity sehingga VaR portofolio bisa lebih besar dari VaR penyusunnya, yang bertentangan dari diversifikasi menurunkan risiko. (Jiang, 2022). Nilai ES merupakan nilai risiko yang ada di luar VaR. ES sangat bermanfaat  untuk  melengkapi  VaR  tetapi  membutuhkan  perhitungan  yang  lebih kompleks (Taylor, 2022).
Perhitungan  ES  berdasarkan  regulasi  Basel  III  harus  dihitung  setiap  hari untuk  menentukan persyaratan modal risiko  pasar. Perbankan dapat  menggunakan model internal masing - masing namun tetap harus memenuhi standar minimum dari komite Basel. ES dihitung dengan memperhitungkan horison likuiditas pada waktu yang berbeda dan skala  yang digunakan pada horison dasar selama 10 hari (Basel Committee  on  Banking  Supervision,  2019).  Adapun  rumus  menghitung  ES berdasarkan Komite Basel sebagai berikut:
𝐸𝑆 =   √(𝐸𝑆(𝑃)) 2 +   ∑ 𝐽 ≥2 (𝐸𝑆 𝑇 (𝑃, 𝑗)√ (𝐿𝐻 𝑗 − 𝐿𝐻 𝑗−1 ) 𝑇 ) 2
Keterangan:
Analisis Risiko Pasar dengan Menggunakan Metode Value at Risk (VaR) dan Expected Shortfall (ES) terhadap Valuta Asing USD/AMU di Perbankan Indonesia
ES =  Likuiditas yang diesuaikan dengan regulasi ES T =  Panjang horison dasar, yaitu 10 hari ES T (P) =  Kerugian  rata  –  rata  yang  mungkin  terjadi  pada  portfolio  di horison  10  hari  dengan  mempertimbangkan  semua  risiko  yang dihadapi. ES T (P, j) =  Kerugian  rata  –  rata  yang  mungkin  terjadi  pada  portfolio  di horison 10 hari dengan mempertimbangkan hanya perubahan di subset  factor  risiko  yang  relevan  dengan  semua  factor  risiko lainnya dibuat konstan. LH j =  Horison likuiditas j, dengan Panjang sebagai berikut: j LH j 1 10 2 20 3 30 4 40 5 50

## D. Metode Pengukuran ES
Penelitian  terkait  dengan  metode  pengukuran  ES  telah  dilakukan  dengan berbagai  model,  diantaranya  model  parametrik  dengan  binomial  mixture  model approach  yang  umumnya  digunakan  untuk  portofolio  dalam  jumlah  besar  dan seimbang  (Frey,  2002)  dan  model  semi  parametrik  dengan  metode  extreme-value theory  approach  dengan  menggunakan  asymptotic  distribution  untuk  memprediksi kerugian dalam jumlah besar (Embrechts, 1997)
Karakteristik  ES  yang  berada  di  bagian  tail  dari  distribusi  profit  dan  loss, menyebabkan data  yang  tersedia untuk  pengukuran ES menjadi  terbatas,  sehingga diperlukan  suatu  metode  pengukuran  yang  dapat  memprediksi  ES  secara  lebih akurat. Hal ini yang mendorong beberapa penelitian yang berfokus pada pengukuran secara nonparametrik.
Penelitian terhadap metode pengukuran ES secara nonparametrik dilakukan oleh Chen dengan menggunakan dua estimator, yaitu rata-rata sampel dari kerugian yang lebih besar dari VaR dan versi kernel smoothed dari estimator pertama. Hasil penelitian  menunjukkan  estimator  pertama  dengan  metode  pengukuran  rata-rata sampel dari kerugian yang lebih besar dari VaR memberikan nilai mean square error yang  lebih  kecil,  namun  versi  kernel  smoothed  dari  estimator  pertama  tidak  dapat menurunkan bias, standar deviasi, dan mean square error dari hasil penelitian (Chen,
2008).

## Metode Penelitian
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  VaR  dan  ES  dengan perhitungan  nonparametrik  menggunakan historical  method .  Perhitungan  dilakukan
Steven, Umar Rivaldy, Teuku Sadri, Rudi Asrudin, Tommy Novianto, Safira Ayu, Vera Anita, Dewi Hanggraeni
menggunakan program R. Data yang digunakan merupakan collection time series yang diambil dari data sekunder melalui Yahoo Finance dengan periode waktu selama 5 tahun mulai  dari  1  Mei  2018  (01/05/2018)  hingga  1  Mei  2023  (01/05/2023)  dengan  variasi tingkat kepercayaan yaitu 90%, 95%, dan 99%. Metode VaR digunakan untuk mengukur batas kerugian pada tingkat kepercayaan tertentu, sedangkan metode ES digunakan untuk mengukur  tingkat  kerugian  rata-rata  pada  saat  melebihi  batas  VaR.  Hasil  perhitungan VaR  dan  ES  akan  dibandingkan  untuk  menentukan  metode  yang  lebih  baik  dalam memitigasi risiko pasar valuta asing di Perbankan Indonesia.
Sensitivitas terhadap krisis atau data kuantil kami memasukan data pada periode krisis pandemic Covid-19 dan untuk melihat pengaruh level kepercayaan pada nilai risiko kami  menggunakan  3  level  kepercayaan  90%,  95%  dan  99%.  Pertama,  pengukuran dengan metode VaR untuk memberikan gambaran risiko dalam sebaran normal dengan nilai  rata  –  rata  tertentu  untuk  level  kepercayaan  99%  s/d  90%.  Kedua,  menggunakan metode ES untuk memberikan gambaran risiko kuantil dengan nilai rata – rata tertentu untuk  level  kepercayaan  99%  s/d  90%.  Ketiga,  semakin  tinggi  level  kepercayaan  nilai risiko  yang  dihasilkan  semakin  besar,  ini  menunjukan  bahwa  semakin  konservatif manajemen risiko yang diterapkan.

## Hasil dan Pembahasan
Penelitian ini mengukur perbandingan antara ES dan VaR guna mengukur risiko pasar  mata  uang  asing.  Perbandingan  dilakukan  menggunakan  data  valuta  asing  acuan USD dan Asian Monetary Unit (AMU). Asian Monetary Unit terdiri dari 13 mata uang yaitu  Brunei  Dollar,  Cambodia  Riel,  Indonesian  Rupiah,  Lao  Kip,  Malaysian  Ringgit, Burmese Kyat, Philippine Peso, Singapore Dollar, Thai Baht, Vietnamese Dong, Chinese Yuan, Japanese Yen dan South Korean Won. Data yang diambil berdasarkan harga valuta asing 5 tahun terakhir dari 2018 s.d. tahun 2023 dengan acuan trading days yaitu 252 hari. Dari data yang ada dengan 13 mata uang tersebut, maka akan dihitung daily return untuk dapat dilakukan pengukuran ES dan VaR.
Perhitungan  dilakukan  dengan  program  R  Studio  menggunakan  metode nonparametrik historical method , berikut hasil dari VaR dan ES dari data 5 tahun terakhir pada confidence level 90%, 95%, dan 99% terhadap 13 AMU.
Analisis Risiko Pasar dengan Menggunakan Metode Value at Risk (VaR) dan Expected Shortfall (ES) terhadap Valuta Asing USD/AMU di Perbankan Indonesia

## Tabel 1
Analisis Forex 13 AMU pada 90% Confidence Level

## Tabel 2
Analisis Forex 13 AMU pada 95% Confidence Level
Steven, Umar Rivaldy, Teuku Sadri, Rudi Asrudin, Tommy Novianto, Safira Ayu, Vera Anita, Dewi Hanggraeni

## Tabel 3

## Analisis Forex 13 AMU pada 99% Confidence Level
Perhitungan dengan menggunakan 13 mata uang AMU, terlihat bahwa terdapat tiga  mata  uang  yang  memiliki  nilai  tidak  wajar  pada  VaR  dan  ES,  yaitu  USDBND, USDKHR dan USDLAK. Maka dari itu, ketiga mata uang tersebut akan dikeluarkan dari perhitungan untuk mendapatkan perbandingan average yang lebih baik. Berikut ini tabel perbandingan VaR dan ES dengan menggunakan 10 mata uang:

## Tabel 4
Analisis Forex 10 AMU pada 90% Confidence Level
Analisis Risiko Pasar dengan Menggunakan Metode Value at Risk (VaR) dan Expected Shortfall (ES) terhadap Valuta Asing USD/AMU di Perbankan Indonesia
Perbandingan dengan menggunakan data dari 10 mata uang AMU, memberikan perbandingan average (avg) yang tergambarkan dengan lebih baik. Pada 90% confidence level,  VaR  avg  memiliki  nilai  -0.43%  dan  ES  avg  memiliki  nilai  -0.81%.  Selisih perbandingan dari VaR dan ES yaitu 0.38% dengan komposisi 46.96% lebih tinggi dari VaR yang menandakan hampir 2x lipatnya dari nilai VaR. Mengingat tingginya volatilitas risiko  pasar  yang  bisa  terjadi  dalam  forex,  penggunaan  90%  confidence  level  tidak disarankan karena tidak menggambarkan risiko pasar dengan baik karena mengabaikan data tail-risk yang lebih besar.

## Tabel 5

## Analisis Forex 10 AMU pada 95% Confidence Level
Pada hasil dari 95% confidence level, VaR avg memiliki nilai -0.65% dan ES avg memiliki nilai -1.02%. Selisih perbandingan dari VaR dan ES pada 95% confidence level lebih kecil yaitu 0.37% dengan komposisi 36.43% lebih tinggi dari VaR. Confidence level 95% mampu menggambar risiko pasar forex AMU dengan cukup baik dimana selisih atau interval antara nilai VaR dan ES tidak terlalu jauh dan memiliki angka yang tidak terlalu besar. Untuk perusahaan atau entitas yang sudah memiliki pengalaman atau memiliki risk profile agresif (risk-taker) dalam investasi, dapat menggunakan confidence level 95% ini.
Steven, Umar Rivaldy, Teuku Sadri, Rudi Asrudin, Tommy Novianto, Safira Ayu, Vera Anita, Dewi Hanggraeni

## Tabel 6

## Analisis Forex 10 AMU pada 99% Confidence Level
Sedangkan pada 99% confidence level, VaR avg memiliki nilai  -1.28% dan ES avg memiliki nilai -1.69% dengan selisih nilai yaitu 0.42% dan komposisi 24.56% dari nilai VaR. Hal ini menunjukkan bahwa semakin tinggi tingkat confidence level, selisih jarak (interval) komposisi VaR dan ES semakin mengecil dari nilai VaR dengan nilai ES. Confidence 99% level menggambarkan secara nyata kondisi risiko pasar yang mungkin terjadi  di  forex  AMU.  Hal  ini  tergambarkan  pada  interval  antara  VaR  dan  ES  yang semakin mengecil atau saling mendekat. Analisa VaR dan ES pada 99% confidence level sangat  direkomendasikan  untuk  perusahaan  atau  entitas  yang  akan  terjun  ke  investasi forex AMU atau memiliki risk-profile konservatif.

## Tabel 7
Perbandingan Average antara VaR dan ES pada 90%, 95%, dan 99% Confidence
Level
Perbandingan dengan menggunakan data dari 10 mata uang AMU, memberikan perbandingan average (avg) yang tergambarkan dengan lebih baik. Pada 90% confidence level ,  VaR  avg  memiliki  nilai  -0.43%  dan  ES  avg  memiliki  nilai  -0.81%.  Selisih perbandingan dari VaR dan ES yaitu 0.38% dengan komposisi 46.96% lebih tinggi dari
Analisis Risiko Pasar dengan Menggunakan Metode Value at Risk (VaR) dan Expected Shortfall (ES) terhadap Valuta Asing USD/AMU di Perbankan Indonesia
VaR yang menandakan hampir 2x lipatnya dari nilai VaR. Pada 95% confidence level , VaR avg memiliki nilai -0.65% dan ES avg memiliki nilai -1.02%. Selisih perbandingan dari VaR dan ES pada 95% confidence level lebih kecil yaitu 0.37% dengan komposisi 36.43% lebih tinggi dari VaR.  Sedangkan pada 99% confidence level , VaR avg memiliki nilai  -1.28%  dan  ES  avg  memiliki  nilai  -1.69%  dengan  selisih  nilai  yaitu  0.42%  dan komposisi  24.56%  dari nilai  VaR.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  semakin  tinggi  tingkat confidence  level ,  selisih  jarak  ( spread )  komposisi  VaR  dan  ES  semakin  mengecil  dari nilai VaR dengan nilai ES.
Berdasarkan hasil dari analisis di atas, maka dapat dibuktikkan bahwa ES dapat menggambarkan  risiko  pasar  yang  lebih  jelas  daripada  VaR.  Hal  ini  dapat  membantu perusahaan untuk memberikan indikasi, arahan dan strategi mitigasi jika suatu saat terjadi hal-hal major yang berdampak pada ekonomi secara global dan akhirnya akan berdampak pada asset atau portfolio yang dimiliki. Salah satu kemungkinan terjadinya risiko pasar skala global adalah dedolarisasi.
Dedolarisasi adalah trend atau kegiatan untuk mengurangi atau meninggalkan US dollar  sebagai  alat  tukar  di  ekonomi  suatu  negara.  Negara-negara  besar  di  Asia  dan sekitarnya  seperti  China  dan  Russia  mulai  mengurangi  penggunaan  US  dollar  untuk kegiatan  transaksi  seperti  jual  beli,  trading  dan  investasi.  Hal  ini  perlahan  mengurangi ketergantungan akan penggunaan US dollar  yang mengakibatkan valuasi atau nilai US dollar perlahan menurun karena pasar mulai kehilangan minat atau kepercayaan akan US dollar. Tentunya trend atau kegiatan ini akan berpengaruh kepada perusahaan atau entitas lain yang memiliki asset atau portfolio yang terkait dengan USD.
Mengingat  data ES dan VaR  yang diambil dari 5 tahun terakhir (2018  -  2023), data AMU tersebut sudah melewati 3 titik ekstrim yaitu pre-covid, covid dan post-covid, dimana terjadi volatilitas yang sangat tinggi di pasar dan mempengaruhi perekonomian secara  global.  Hasil  analisa  ES  yang  dimiliki  dapat  digunakan  oleh  perusahaan  atau entitas lain yang membutuhkan untuk memiliki indikasi "warning sign" atau arahan akan risiko  pasar  yang  mungkin  terjadi.  Jika  dedolariasi  terjadi,  maka  perhitungan  ES  yang sudah melewati 3 titik ekstrim sudah reliable sebagai indikator risiko pasar akan suatu asset atau portfolio.

## Kesimpulan
Perbankan  yang  memiliki  beberapa  portofolio,  secara  umum,  akan  mencari standar  risiko  yang  koheren  yang  tidak  mereka  temui  dari  analisis  VaR.  Inkonsistensi standar  risiko  ini  disebut  sebagai  keterbatasan  gerak  perusahaan  dibawah  pengawasan dan  batasan  manajemen  risiko  kuantil  (Artzner,  1999).  Koherensi  portofolio  menjadi penting  karena  perusahaan  menginginkan  standar  risiko  koheren  untuk  menekan  biaya operasi dan level risiko.
Hasil  perbandingan  analisis  risiko  pasar  antara  metode  VaR  dan  metode  ES dengan tingkat kepercayaan 90%, 95%, dan 99% menunjukan bahwa, pertama, metode ES lebih konservatif dari metode VaR. Kedua, semakin tinggi  level  kepercayaan, nilai risiko  yang  dihasilkan  semakin  besar,  ini  menunjukan  bahwa  semakin  konservatif
Steven, Umar Rivaldy, Teuku Sadri, Rudi Asrudin, Tommy Novianto, Safira Ayu, Vera Anita, Dewi Hanggraeni
manajemen risiko yang diterapkan. Ketiga, nilai risiko yang dihasilkan dari analisis ES lebih  besar  dari  VaR  menunjukan  bahwa  ES  memberikan  informasi  tentang  ukuran kerugian  yang  diharapkan  jika  risiko  pasar  naik  melebihi  batas  VaR.  hal  tersebut dikarenakan ES mengambil data kalkulasi dari semua kerugian diatas nilai VaR sehingga ES memberikan gambaran risiko pasar yang lebih komprehensif dari VaR. Analisis risiko yang komprehensif dan lebih  konservatif dari ES ini sejalan dengan  profil  manajemen risiko kredit di perbankan. Analisis efektivitas risiko kredit perbankan menjadi menarik untuk dikaji di tahun - tahun mendatang sejalan dengan rencana OJK untuk menerapkan metode ES per Januari 2024 mendatang.
Analisis Risiko Pasar dengan Menggunakan Metode Value at Risk (VaR) dan Expected Shortfall (ES) terhadap Valuta Asing USD/AMU di Perbankan Indonesia

## BIBLIOGRAFI
Jorion, P. (2007). Value at risk: The new benchmark for managing financial risk . New York: McGraw-Hill Education
Acerbi,  C.,    Tasche,  D.  (2002).  Expected  shortfall:  a  natural  coherent  alternative  to value at risk. Economic Notes, 31(2), 379-388.
Hull, J. (2018). Options, Future, and Other Derivatives (10th edition). Pearson Education.
Patton,  A.  J.,  Ziegel,  J.  F.,    Chen,  R.  (2019).  Dynamic  semiparametric  models  for expected shortfall (and Value-at-Risk). Journal of Econometrics, 211, 388-413.
Basel  Committee  on  Banking  Supervision,  (2010),  Basel  III:  A  Global  Regulatory Framework  for  More  Resilient  Banks  and  Banking  Systems,  Bank  for International Settlements.
Malz, Allan M. (2011). Financial Risk Management : Models, History, and  Institutions. New Jersey: John Wiley  Sons, Inc.
Alexander, G. J., Baptista, A. M.,  Yan, S. (2014). Bank regulation and international financial stability: A case against the 2006 Basel framework for controlling tail risk in trading books. Journal of International Money and Finance , 43 , 107– 130.
Jiang,  R.,  Hu,  X.,    Yu,  K.  (2022).  Single-Index  Expectile  Models  for  Estimating Conditional  Value  at  Risk  and  Expected  Shortfall.  Journal  of  Financial Econometrics, 20(2), 345–366.
Taylor, J. W. (2022). Forecasting Value at Risk  and Expected Shortfall using a Model with Dynamic Omega Ratio. Journal of Banking and Finance, 140 , 106519.
Frey, R.,  Mc Neil, A. J. (2002). VaR and Expected Shortfall in Portfolios of Dependent Credit  Risks:  Conceptual  and  Practical  Insights. Journal  of  Banking  and Finance , 1317-1334.
Embrechts, P., Klüppelberg, C.,  Mikosch, T. (1997). Modelling Extremal Events: For Insurance and Finance (Vol. 33). Springer Science  Business Media.
Chen,  S.  X.  (2008).  Nonparametric  Estimation  of  Expected. Journal  of  Financial Econometrics , 87–107.
Steven, Umar Rivaldy, Teuku Sadri, Rudi Asrudin, Tommy Novianto, Safira Ayu, Vera Anita, Dewi Hanggraeni
Basel Committee on Banking Supervision, (2019), Minimum Capital Requirements for market risk, Bank for International Settlements.
Direktorat  Penelitian  dan  Pengaturan  Perbankan.  (2006). Implementasi  Basel  II  di Indonesia. Jakarta: Bank of Indonesia.
Forsyth,  P.  V.  (2019).  Expected  Shortfall  and  Tail  Risk.  Risk  Analysis,  39(3). Risk Analysis , 39(3), 542-556.
Gourieroux,  C.  J.  (2006).  The  economic  value  of  volatility  forecasts:  a  conditional approach. Journal of econometrics , 135(1-2), 205-228.
Artzner,  P.,  Delbaen,  F.,  Eber,  J.  M.,    Heath,  D.  (1999).  Coherent  measures  of  risk. Mathematical finance, 9(3), 203-228.

## Copyright holder:
Steven,  Umar Rivaldy, Teuku Sadri, Rudi Asrudin, Tommy Novianto, Safira Ayu, Vera Anita, Dewi Hanggraeni (2022)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: