Analisis Value at Risk Kredit segmen menengah sektor pertanian di Bank BRI

SUPARWATI, Yuli, Dr.Ir. Irham, M.Sc

2006 | Tesis | Magister Manajemen Agribisnis

Tujuan dari tulisan ini adalah untuk memberikan gambaran tentang metode penghitungan risiko kredit untuk kredit menengah sektor pertanian dengan pendekatan VaR melalui pengujian model Creditmetrics dan Macrosimulation Approach dengan Logit Model. Tulisan ini bukan untuk memberikan solusi pada BRI, tetapi dimaksudkan untuk memberikan masukan mengenai penghitungan risiko kredit dan pergeseran kualitas kredit bagi kredit menengah khususnya sektor pertanian. Demikian pula sebagai bahan informasi dan pengkayaan wacana bagi pihak-pihak yang terkait dengan bidang pertanian. Secara umum karya akhir ini mencoba menghitung risiko pada portofolio kredit. Pentingnya memasukan faktor ekonomi makro dalam penentuan kualitas kredit dari suatu kredit, mengingat adanya bukti empiris pengaruh kondisi ekonomi makro terhadap perubahan kualitas/rating kredit. Dalam tulisan ini dilakukan penelitian dengan cara-cara antara lain 1) Survey dan observasi dengan mengunjungi Bank, mewawancarai beberapa pekerja secara informal, observasi dengan membaca dan mengamati pendapat atau hasil analisis pihak ke tiga; 2) Pengumpulan dan penataan data dengan menggunakan metode stastistik yang sesuai dan dapat dipertanggungjawabkan; 3) Mengolah data unconditional migration matrixis dengan menggunakan Logit Model; 4) Melakukan back testing; 5) Menghitung VaR kredit. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tidak ada pengaruh faktor makro ekonomi terhadap pergeseran kualitas kredit sektor Pertanian. Selanjutnya kredit sektor pertanian diprediksikan dalam jangka waktu yang lama kolektibilitas Lancar akan tetap Lancar, sedangkan untuk kolektibilitas Dalam Perhatian Khusus dan Kurang Lancar akan bergerak menjadi Diragukan dan Macet. Pada akhirnya kerugian atau risiko kredit menengah sektor pertanian dengan pendekatan Value at Risk (VaR) mengakibatkan hasil yang lebih kecil dalam penyediaan modal minimum dibandingkan dengan ketentuan regulator (Aktiva Tertimbang Menurut Risiko).

The primary objective of the thesis is to see the credit risk computation method especially to the agriculture sector in medium segment by using VaR approach through credit metrics model and macro simulation approach by legit model. There is no solution purposes to BRI but to serve BRI in calculating it’s portfolio credit risk and it’s credit classification movement. Besides, this thesis is aimed to provide a reference to whom dealing with the agriculture sector. It is important to involve macroeconomic factors in order to classify the bank’s credit portfolio since an empirical evidence shows that macro economic factors may impact to the credit rating. In order to comprehensively and accurately compute VaR, this thesis has been constructed after following several steps including: 1) surveying to the bank, 2) data collecting & reallocating by using the appropriate and eligible statistics method, 3) data collecting of unconditional migration matrix (logit method), 4) back testing, and 5) VaR computation. The research achieved to the result that the macroeconomic factor did not impact to the classification of the credit portfolio in the agricultural segment. This portfolio has been predicted that in the long term, the current classification will be stable in a such classification, whereas the special mentioned classification will move to the downgrade classification. Finally, the risk through the VaR approach caused the result is lower than using the regulation (the risk-weighted assets).

Kata Kunci : Resiko Kredit,Kredit Menengah Sektor Pertanian,Value at Risk