Estimasi VaR dengan Distribusi Skewed-T

SITI FARIDAH SARAGIH, Prof. Dr. rer. nat. Dedi Rosadi, M.Sc

2016 | Tesis | S2 Matematika

VaR adalah estimasi maksimum kerugian potensial dalam kondisi pasar normal pada periode waktu tertentu dan tingkat kepercayaan tertentu. Dalam tesis ini dijelaskan tentang estimasi kerugian Value at Risk dengan menggunakan Skewed-T Distribution. Skewed-T Distribution memiliki karakteristik yang sama dengan Generalized Hyperbolic Distribution. Skewed-T Distribution juga dapat didefinisikan sebagai gabungan dari distribusi normal dengan distribusi inverse gamma. Skewed-T Distribution memiliki sifat yang heavy tailed dan asimetris, sehingga estimasi Value at Risk dengan pendekatan Skewed-T Distribution diharapkan dapat memberikan estimasi kerugian yang baik untuk data yang memiliki sifat heavy tailed dan asimetris.

VaR is a risk measurement method that statistically estimate the maximum loss that may occur on an asset at a certain time and at a certain confidence level. In this thesis explain about risk use Value at Risk estimation with Skewed-T Distribution. Skewed-T Distribution have the similar characteristic with Generalized Hyperbolic Distribution. We consider Skewed-T Distribution define as a Normal mixture with Inverse Gamma Distribution. This distribution have characteristics heavy tailed and asymmetric. So, Value at Risk with Skewed-T Distribution give a good risk estimation.

Kata Kunci : Value at Risk, Skewed-T Distribution