Judul: Measuring the Risk of a Portfolio that Consists of Three Bonds
Abstrak: Value at Risk (VaR) dan Tail Value at Risk (TVaR) adalah ukuran untuk menunjukkan tingkat risiko. Penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi VaR dan TVaR menggunakan simulasi Monte Carlo berdasarkan data harga obligasi harian mulai dari tanggal 1 Juli 2022 sampai 30 Desember 2022. Pengukuran VaR dan TVaR pada portofolio yang dibentuk dengan metode Mean-Variance Efficient Portfolio. Proporsi portofolio terdiri atas OBMR 72.66%, OSSB 2.95%, dan OBJB 24.39%. Setelah dilakukan simulasi Monte Carlo, VaR dan TVaR yang dihasilkan dengan dana investasi awal sebesar Rp 10 000 000 sebagai berikut. Estimasi kerugian maksimum sebesar Rp 86 762 dengan tingkat kepercayaan 90%, sebesar Rp 111 770 dengan tingkat kepercayaan 95%, dan sebesar Rp 164 320 dengan tingkat kepercayaan 99%. Untuk mengatasi situasi ekstrem yang dapat menyebabkan tingkat risiko melebihi VaR maka diperlukan ukuran risiko lain yaitu TVaR. Dengan besar modal yang sama, didapatkan estimasi nilai risiko sebesar Rp 121 404 dengan tingkat kepercayaan 90%, Rp 144 681 dengan tingkat kepercayaan 95%, dan Rp 195 480 dengan tingkat kepercayaan 99%. Estimasi risiko investasi ini dilakukan untuk periode waktu 30 hari., Value at Risk (VaR) and Tail Value at Risk (TVaR) are measures to indicate the level of risk. This research aims to estimate VaR and TVaR using Monte Carlo simulations based on daily bond price data from July 1, 2022, to December 30, 2022. Measuring VaR and TVaR in portfolios formed using the Mean-Variance Efficient Portfolio method. The portfolio proportion consists of OBMR 72.66%, OSSB 2.95%, and OBJB 24.39%. After carrying out a Monte Carlo simulation, the VaR and TVaR generated with an initial investment fund of IDR 10 000 000 are as follows. The maximum estimated loss is IDR 86 762 with a 90% confidence level, IDR 111 770 with a 95% confidence level, and IDR 164 320 with a 99% confidence level. To overcome extreme situations that can cause the risk level to exceed VaR, another risk measure is needed, namely TVaR. With the same amount of capital, the estimated risk value is IDR 121 404 with a 90% confidence level, IDR 144 681 with a 95% confidence level, and IDR 195 480 with a 99% confidence level. This investment risk estimate is carried out for 30 days.
Keyword: Value at Risk, Obligasi, Portofolio, simulasi Monte Carlo, Tail Value at Risk

Judul: Pendugaan Value-at-Risk Aset Keuangan dengan Pendekatan Simulasi.
Abstrak: Investasi merupakan kegiatan menunda konsumsi di masa sekarang dengan harapan mendapatkan keuntungan di masa yang akan datang. Risiko terkait dengan kegiatan investasi tidak dapat dihindari. Value-at-Risk (VaR) merupakan ukuran risiko berbasis sebaran yang digunakan untuk menduga kerugian maksimum saat berinvestasi dengan tingkat kepercayaan tertentu. Keuntungan dan kerugian investasi dapat diperkirakan dari data imbal hasil suatu aset keuangan. Dalam karya ilmiah ini, data imbal hasil yang digunakan adalah indeks saham NASDAQ yang diambil dari 26 April 2013 hingga 26 Juni 2018. Data imbal hasil saham terlebih dahulu dimodelkan dengan model ARIMA-GARCH. Model ARIMA(0,0,0)- GARCH(1,2) merupakan model terbaik bagi imbal hasil indeks saham NASDAQ. Dari model imbal hasil terbaik tersebut dihasilkan galat baku yang menyebar tstudent. Sebaran imbal hasil dihasilkan dari sebaran galat baku dan model ARIMA(0,0,0)-GARCH(1,2). Pendekatan simulasi digunakan untuk menduga VaR karena sebaran imbal hasil yang dibentuk tidak sederhana. Nilai VaR yang dihasilkan dengan tingkat kepercayaan 95% sebesar 1.402%, artinya peluang kerugian melebihi Rp 14,020 untuk nilai investasi sebesar Rp 1,000,000 adalah 0.05.
Keyword: ARIMA, GARCH, imbal hasil, vinvestasi, simulasi, VaR

Judul: Embriogenesis ikan buta (Astyanax fasciatus)
Abstrak: Ikan buta Astyanax fasciatus adalah spesies ikan unik dari famili Characidae yang menempati perairan dalam gua di Wilayah La Cueva Chica-San Luis Potasi-Mexico. Ikan ini memiliki mata yang tereduksi (Blind Cavefish) dan warna kulit merah muda, pucat serta mengkilap.
Keyword: