2. Meskipun investor akan lebih menyukai portofolio di I3, tidak ada fortofolio yang tersedia; keinginan untuk berada pada kurva indifference tersebut hanya merupakan impian.
3.
4. Investor dapat memilih portofolio optimal dengan menggambar kurva indifference-nya pada grafik dengan efficient set dan kemudian memilih fortofolio yang berada pada kurva indifference yang paling kiri atas.Note : Pilihan portofolio berada diantara titik E (risiko terendah) dan S (return tertinggi)
5.
6.
7. Jika harga turun menjadi 4.500, likuidasi kontrak dengan arah berlawanan akan mengalami keuntungan sebesar 1.500 per unit.
8.
9. Jika harga turun menjadi 4.500, maka likuidasi kontrak dengan arah ber- lawanan akan mengalami kerugian 1.500 per unit.
10.
11.
12. Ini merupakan kemungkin an yang dapat dijelaskan secara intuitif, sebab penilaian lindung nilai memerlukan h* yang berkoresponden dengan ratio antara ∆S dan ∆F.
13. Upaya hedger meminimum kan varian disolusikan sebagai minimum variance hedge ratio h*= cov (∆S, ∆F)/var(∆F) Ukuran tersebut menggambar kan besaran kecendrungan hedge ratio yang diperoleh pada varian terkecil.
14.
15. Parameter β dalam hubungan ini menjelaskan besaran kecendrung an hedge ratio yang dihasilkan dari hubungan regresi antara ∆S dan ∆F, katakanlah 0,03. Berarti 0,03 dari risiko yang ada di pasar spot secara potensial dapat di-cover oleh instrumen lindung nilai yang dipilih.Gambar 2.27
16.
17. Daves (200) menambahkan, risiko dapat dikelompokkan ke dalam dua komponen. pertama adalah risiko sistematis yang berhubungan dengan kejadian di pasar, seperti risiko perubahan nilai mata uang, risiko politik, risiko ekonomi makro. Komponen kedua adalah risiko tidak sistematis, secara khusus terkait dengan portofolio individual.
18.
19.
20.
21.
22. Faktor cointegration relationship. Zou dan Pinfold (2000), dua seri non-stationary tetapi kombinasi linear dari keduanya merupakan stationary maka keduanya terintegrasi secara bersamaan.
23. Faktor, Efek ARCH. Autoregressive terjadi karena adanya lag, menimbulkan akibat setelah suatu selang waktu tertentu. Penyebabnya (1) pengaruh multiflier jangka pendek (t), (2) pengaruh respon jangka panjang atau (t1). Conditional Heteroskedasticity sebagai penyebaran (cedasticity) data dengan varian yang tidak sama (hetero)
24.
25. Hipotesis (I): Estimasi lindung nilai tukar Rupiah terhadap USD terkait dengan karakteristik seri Hipotesis Minor Seri perubahan nilai tukar Rupiah terhadap USD dan seri perubahan harga three-month KLIBOR futures contract memiliki distribusi tidak normal Ada otokorelasi pada Serial residu perubahan nilai tukar Rupiah terhadap USD dan perubahan harga three-month KLIBOR futures contract Seri perubahan nilai tukar Rupiah terhadap USD dan seri perubahan harga three-month KLIBOR futures contract berisi suatu unit root Seri perubahan nilai tukar Rupiah terhadap USD dan seri perubahan harga three-month KLIBOR futures contract memiliki hubungan kointegrasi Ada efek autoregressive conditional heteroskedasticity (ARCH) pada serial residu perubahan nilai tukar Rupiah terhadap USD dan serial residu perubahan harga three-month KLIBOR futures contract Ada kausalitas pada seri perubahan nilai tukar Rupiah terhadap USD dan perubahan harga three-month KLIBOR futures contract
26. Hipotesis (II): Pengukuran estimasi lindung nilai tukar rupiah terhadap USD selama periode krisis keuangan Indonesia terkait dengan beberapa indikator Hipotesis Minor Perubahan nilai tukar Rupiah terhadap USD dan perubahan three-month KLIBOR futures contract berkorelasi Pengambilan posisi optimal Three-month KLIBOR futures contract dapat menjelaskan (mengcover) penyimpangan perubahan nilai tukar rupiah terhadap USD Hedge ratio tidak stabil sepanjang periode pengamatan
27. Hipotesis (III) sd. (V) Hipotesis (III) : Three-month KLIBOR futures contract merupakan sarana lindung nilai yang efisien Hipotesis (IV) : Three-month KLIBOR futures contract merupakan sarana lindung nilai yang efektif Hipotesis (V) : Three-month KLIBOR futures contract merupakan pilihan sarana lindung nilai yang tepat
30. Uji diagnostik terhadap sejumlah karakteristik seri DS dan DF yang saling bersesuaian. Diagnosa difokuskan pada faktor:(1) Distribusi, (2) Otokorelasi, (3) unit root, (4) Hubungan Kointegrasi, (5) efek ARCH, (6) Kausalitas Uji Diagnosa memberi jalan bagi dilakukannya pengukuran indikator lindung nilai
31.
32.
33.
34.
35. Pengelompokan Data(1) Perubahan seri dan return seri (A) Data diubah menjadi perubahan seri dengan ketentuan: Perubahan nilai tukar Rupiah terhadap USD, diperoleh dari hasil bagi nilai tukar Rupiah terhadap USD dengan satu nilai dari laged-nya; Perubahan harga Three-month KLIBOR futures contract, diperoleh dari hasil bagi harga Three-month KLIBOR futures contract dengan satu nilai dari laged- nya sendiri. (B) Data diubah menjadi return seri dengan ketentuan: return nilai tukar Rupiah terhadap USD, diperoleh dari hasil bagi nilai tukar Rupiah terhadap USD dengan satu nilai dari laged-nya dalam log natural; Return Three-month KLIBOR futures contract, diperoleh dari hasil bagi harga Three-month KLIBOR futures contract dengan satu nilai dari laged-nya sendiri dalam log natural. Pengubahan data harian nilai tukar rupiah terhadap USD dan three-month KLIBOR futures contract tahun 1997-1999 menjadi perubahan seri maupun return seri, menghasilkan 1.135 observasi.
36.
37. Rangkai waktu (sample) peramalan tersebut adalah pengamatan in-sample (1997-1999) sebanyak 748 observasi, dan pengamatan out-of-sample (20002001) sebanyak 387 observasi.
38.
39.
40. Lag interval dari komputasi : tanggal 1 Januari 1997, 8 Oktober 1997, 15 Juli 1998, 21 April 1999; berjumlah 4 lag. Maka seri spot dan seri futures tahun 1997-1999 berisi lag 1 4,
41. Boolerslev, Engel dan Wooldrige dalam Wen Ling Yang (2002), optimal lag length pada metode M-GARCH dibangun berdasarkan asumsi (a) matriks Ai and Bi berbentuk diagonal; (b) off-diagonal dalam matrik Ai dan Bi bernilai nol. Asumsi ini menghasilkan conditional variance yang tergantung pada satu residu dan satu nilai yang dihasilkan dari lag-nya sendiri. maka lag length pada metode M-GARCH ditulis sebagai ARCH (1) dan GARCH(1). Penggabungan keduanya ditulis sebagai GARCH(1,1).
42.
43. Sekumpulan kurs tengah rupiah terhadap USD memiliki nilai bervariasi, ditafsirkan sebagai variabel nilai tukar rupiah terhadap USD
44. Sekumpulan return kurs tengah rupiah terhadap USD memiliki nilai bervariasi, dinotasikan sebagai RSNote: Nilai tukar rupiah terhadap USD bukan sebagai indikator ekonomi, melainkan sebagai asset portofolio
45.
46. Pemesanan dan penyerahan three-month KLIBOR futures contract disepakati untuk jangka waktu tiga bulan
47. Pemesanan dimaknai sebagai pengambilan posisi harga kontrak dan diakhiri dengan penutupan posisi harga kontrak
48. Pengambilan posisi harga three-month KLIBOR futures contract dilakukan secara bersesuasian dan tidak disertasi dengan penyerahan, jadi penutupan posisi harga kontrak tidak melampaui jangka waktu penyerahan futures
50. Harga three-month KLIBOR futures contract diidentifikasi sebagai objek pemesanan pada setiap sesi penutupan perdagangan.
51.
52.
53.
54.
55.
56.
57.
58.
59.
60. Otokorelasi seri residual korelasi antara residual dan dependent variable yang dihasilkan dari persamaan. Eview's mendefinisikan otokorelasi seri residual sebagai DSt =β1+ β2 DFt+et et = ΩDF1 + v ........... nilai otokorelasi (AC) et = aet-1 + v .......... korelasi otokorelasi parsiai (PAC)
73. Sifat data heteroskedasticity tidak dapat dijelaskan melalui metode OLS, karena metode OLS hanya menganalisis hubungan antara peubah yang bersifat unconditional, yaitu varian, ekspektasi dan kovariannya tetap konstan dari waktu ke waktu.
74.
75. Menurut Zou dan Pinfold (2000), cointegration terjadi jika dua seri masingmasing non-stationary, tetapi kombinasi linear dari kedua seri merupakan stationary, maka keduanya terintegrasi secara bersamaan (cointegrated relationship
76. Kerangka kerja Bivariate-VAR dapat disusun sebagai berikut................... (7) dimana c = intercept, k = optimal lag intervals (1 4) bs, b f= parameter, Var(est), var(eft)= σ2(DSt), σ2(DFt) Cov(esft) = σ(DSt, σDFt)
80. Basis risk portofolio dieliminasi melalui pengambilan posisi secara bersesuaian, dan diukur melalui Minimum Variance Hedge ratio (MVHR), disolusikan sebagaih*= - cov(DSt, DFt ) / σ2(DFt) ...................................(8)
81.
82.
83.
84. Watt (1997), Bruneti (1997), Sim (1998), Lien (1999), Gulen (2000), Feguerela (2000), Tse (2000), Yang (2001), menyarankan : penggabungan antara ARCH dan error correction model menjadi kerangka kerja M-GARCH, sehingga dapat mengubah hedging ratio menjadi dynamic conditional variance hedge ratio
85.
86.
87.
88. Representasi diagonal dari elemen conditional variance (hss,t), (hff,t), dan elemen conditional covariance (hsf,t) dapat diekspresikan :.................. (12) dimana c = konstanta, a, b= parameter. (hss,t) = conditional variance dari seri DS (hff ,t) = conditional variance dari seri DF
122. Nilai skewness untuk seluruh seri berbeda dengan nol, artinya seluruh seri adalah non-symetry. Skewness negatif diartikan distribusi memiliki panjang sebaran ke kekiri, Skewness positif diartikan distribusi memiliki panjang sebaran ke kanan. nilai Kurtosis untuk seluruh seri melebihi 3, artinya seluruh seri memiliki distribusi yang bersifat leptokurtic.
123.
124.
125. Pada durasi dalam rentang yang lebar, korelasi antara perubahan nilai tukar Rupiah terhadap USD dan perubahan three-month KLIBOR futures contract tidak menjadi pertimbangan krusial dalam menentukan bagaimana posisi three-month KLIBOR futures contract yang harus diambil untuk meng-cover nilai tukar rupiah terhadap USD. Implikasi Perubahan motivasi berimplikasi pada perubahan pandangan terhadap hedge ratio. Dengan demikian, pengujian terhadap hipotesis (8) menjadi penting.
126.
127. Hedger tidak memandang penting pengambilan posisi optimal Three-month KLIBOR futures contract.
142. Kesimpulan Pengukuran estimasi lindung nilai tukar rupiah terhadap USD selama periode krisis keuangan Indonesia terkait dengan beberapa indikator, diterima. Hipotesis Minor Perubahan nilai tukar Rupiah terhadap USD dan perubahan three-month KLIBOR futures contract berkorelasi, ditolak Pengambilan posisi optimal Three-month KLIBOR futures contract dapat menjelaskan (mengcover) penyimpangan perubahan nilai tukar rupiah terhadap USD, ditolak Hedge ratio stabil sepanjang periode pengamatan, diterima Three-month KLIBOR futures contract merupakan sarana lindung nilai yang efisien, diterima Three-month KLIBOR Futures contractmerupakan sarana lindung nilai yang efektif, diterima Three-month KLIBOR futures contract merupakan pilihan sarana lindung nilai yang tepat, diterima