Simpangan baku memberikan bobot yang sama pada imbal hasil positif dan negatif saat menghitung variabilitas imbal hasil. Ketika sebaran imbal hasil tidak simetris (miring), investor menggunakan ukuran risiko tambahan yang berfokus pada potensi kerugian. Salah satu ukuran risiko sisi bawah tersebut adalah Semi-Deviation. Semi-Deviation menghitung variabilitas imbal hasil yang berada di bawah rata-rata imbal hasil.

Ukuran lain yang lebih populer adalah Value-at-Risk (atau VaR). Secara sederhana, VaR berkaitan dengan kuantil 5% dari sebaran imbal hasil, yang berarti imbal hasil yang lebih negatif hanya dapat terjadi dengan probabilitas 5%. Sebagai contoh, Anda dapat bertanya: "kerugian terbesar apa yang berpotensi saya tanggung dalam kuartal berikutnya sehingga saya hanya memiliki probabilitas 5% untuk mengalami kerugian yang lebih besar lagi?"

Expected shortfall adalah ukuran risiko lain yang berfokus pada kerugian rata-rata di bawah kuantil VaR 5%.

Dalam latihan ini, Anda akan menelaah potensi risiko dari imbal hasil bulanan S&P 500. Anda akan menggunakan fungsi SemiDeviation(), VaR(), dan ES(). Semua fungsi ini memerlukan argumen R, yaitu objek xts, vector, matrix, data.frame, timeSeries, atau zoo yang berisi imbal hasil aset. Namun VaR(), dan ES() memerlukan argumen lain p, atau tingkat probabilitas kerugian, yang bernilai p = 0.05 untuk VaR dan ES 5%.

Ketidaknormalan distribusi imbal hasil

Create Your Free Account