Achmad BachrudinLienda NoviyantiHASNA AFIFAH RUSYDA2024-05-302024-05-302018-01-15https://repository.unpad.ac.id/handle/kandaga/140720160012Keakuratan nilai Value at Risk (VaR) dalam mengestimasi risiko portofolio yang melibatkan sejumlah besar aset sangat diperlukan. Data return dari masing-masing aset cenderung bersifat fat tails, tidak berdistribusi normal, memiliki volatility clustering dan struktur dependensi antar aset bersifat kompleks atau non linear. Untuk memodelkan volatilitas pada masing-masing aset digunakan ARMA-GARCH. Namun untuk dapat memodelkan struktur dependensi pada sejumlah aset, diperlukan model yang fleksibel. Copula multivariat dapat dibangun dari Copula parametrik bivariat yang dihubungkan menggunakan representasi grafis untuk menjadi Pair Copula Constructions (PCCs) atau vine Copula. Beberapa riset telah menggunakan aplikasi C-vine dan D-vine Copula. Namun penggunaan C-vine dan D-vine Copula lebih terbatas dibandingkan R-vine Copula. Padahal untuk memodelkan dependensi yang kompleks pada dimensi yang tinggi dibutuhkan fleksibilitas. Oleh karena itu, pada penelitian ini digunakan R-vine Copula. Berdasarkan metode R-vine Copula diperoleh bahwa Copula yang cocok untuk mengestimasi struktur dependensi antar aset (PT Jasa Marga (Persero) Tbk (JSMR), PT Waskita Karya (Persero) Tbk (WSKT), dan PT Bank Mandiri (Persero) Tbk (BMRI)) adalah conditional bivariate Copula (C3,1|2 ) dengan family Gaussian Copula. Adapun nilai VaR yang diperoleh dengan bobot 0.1 pada aset JSMR, 0.7 pada aset WSKT, dan 0.2 pada aset BMRI pada interval konfidensi 95% adalah 0.009709.VolatilitasARMA-GARCHR-vine-Copula