stdsquare²
🎓 Kelas
stdsquare / materi / slides / pertemuan-06
Tema
Japan
Arcade
Dark Retro
Font
‹ Daftar slide Pertemuan 6: Backtesting Model Risiko
RPS minggu 6 · 2x50 menit

Backtesting Model Risiko

Permodelan Risiko — Magister Manajemen FEB UNDIP

Peta Pembelajaran Hari Ini

Sub-CPMK 6: melakukan backtesting sederhana atas model risiko. Empat indikator capaian.

Jam ke-1 (50 menit)
  • Konsep backtesting VaR; ekspektasi exception
  • Hitung dari nol: exception VaR 99% pada 250 hari
  • Membangun deret exception & uji Kupiec POF
Jam ke-2 (50 menit)
  • Uji Christoffersen independensi (clustering)
  • Tiga zona Basel: hijau, kuning, merah
  • Studi kasus treasury 2013; persiapan P7 (stress test)
Posisi: P6 validasi model; P7 stress test untuk skenario ekstrem di luar backtesting.

Mengapa Model Harus Divalidasi

Tanpa validasi, model risiko hanyalah klaim. Backtesting memberi bukti empiris apakah model akurat.

Ekspektasi Exception VaR 99%
~2,5 / 250 hari
250 × 1% = 2,5; jumlah aktual harus mendekati ini
Exception di Zona Merah
≥ 10 / 250
pengali modal otomatis naik ke 4 (BCBS 1996)
Pertanyaan pemantik: model dengan 0 exception tentu bagus — atau justru terlalu konservatif?
Bagian 1 · 1/4
Konsep Backtesting
Diskusi kelas: pilih rentang historis untuk backtesting VaR — apa trade-off window panjang vs pendek?

Definisi Backtesting VaR

Backtesting VaR adalah proses membandingkan prediksi VaR dengan realisasi kerugian selama periode historis. Setiap kali kerugian melebihi VaR disebut exception. (Kupiec, 1995; BCBS, 1996)
Exception
Hari di mana loss > VaR
Ekspektasi
(1−α) × jumlah hari
Window
250 hari (1 tahun) — standar Basel

Backtesting hanya menjawab pertanyaan: apakah jumlah exception sesuai ekspektasi?

Ekspektasi Exception: 1−α per Hari

Probabilitas exception harian sama dengan 1−α. Pada 250 hari, ekspektasi total = 250 × (1−α).

α VaRP(exception)Ekspektasi / 250 hariImplikasi
95%5%12,5Lebih banyak exception; sensitif
99%1%2,5Standar Basel
99,5%0,5%1,25Estimasi sangat kasar
99,9%0,1%0,25Terlalu sedikit untuk uji statistik
E[exception] = N × (1 − α)

Membangun Deret Exception

VaR harianprediksiLoss harianrealisasiI_t = 1 jika L>VaR0/1Σ I_t = exceptionjumlah pelanggaranDeret biner I_t menjadi input uji statistik Kupiec & Christoffersen
Deret exception berupa biner 0/1 — input untuk uji Kupiec (jumlah) dan Christoffersen (pola).

Hitung dari Nol: Hitung Exception VaR 99% pada 250 Hari

Skenario: Pada backtesting treasury bank selama 250 hari, diketahui 8 hari mengalami loss melebihi VaR 99%. Ekspektasi teoretis = 2,5. Apakah indikasi masalah model?
LangkahPerhitunganNilai
1. Ekspektasi exception250 × (1−0,99)2,5
2. Exception aktualdihitung dari deret loss8
3. Rasio aktual/ekspektasi8 ÷ 2,53,2× lebih banyak
4. Interpretasi awal3× lebih banyak dari ekspektasiIndikasi underestimate
5. Zona Basel8 exception di 250 hariZona kuning (5-9) → pengali naik
Kesimpulan
8 exception → zona kuning
Model underestimate; pengali modal naik dari 3 ke 3,65-3,75 (BCBS)
Bagian 2 · 2/4
Uji Kupiec & Christoffersen
Diskusi kelas: mengapa jumlah exception saja tidak cukup — apa informasi yang hilang jika hanya menghitung total?

Uji Kupiec POF (Proportion of Failures)

Uji Kupiec POF menguji apakah proporsi exception aktual sesuai dengan ekspektasi 1−α. Hipotesis nol: π = 1−α. Statistik uji berdistribusi χ²(1). (Kupiec, 1995)
KonsepFormulaCatatan
LR_POF-2 ln[(1-p)^(N-x) p^x / ((1-π)^(N-x) π^x)]p = x/N aktual; π = 1−α ekspektasi
Distribusiχ²(1)Nilai kritis 5% = 3,841
KeputusanLR > 3,841 → reject H0Model tidak akurat
Interpretasip > π → underestimatep < π → over-conservative
LR_POF = -2 ln[ ((1-p)^(N-x) p^x) / ((1-π)^(N-x) π^x) ] ~ χ²(1)

Uji Christoffersen Independensi

Uji Christoffersen (1998) memeriksa apakah exception independen atau ter-cluster — pola temporal yang menunjukkan model tidak menangkap perubahan rezim volatilitas.

Konsep Dasar
  • Hitung transisi biner: 00, 01, 10, 11
  • Bandingkan P(1|1) vs P(1|0)
  • Jika P(1|1) >> P(1|0) → clustering
  • Statistik uji χ²(1), kritis 3,841
Implikasi Clustering
  • Model statis tidak menangkap volatilitas bergerak
  • GAGAL di krisis — exception beruntun
  • Solusi: model volatilitas dinamis (GARCH)
  • Basel menyensor tambahan untuk clustering
Exception yang terjadi beruntun dalam satu krisis adalah sinyal kuat model tidak responsif — meski total exception mungkin normal.

Mengapa Independensi Penting

Dua portofolio dengan jumlah exception sama bisa sangat berbeda: satu tersebar merata (sehat), satu ter-cluster (berbahaya).

Pola Exception (8 dari 250)DistribusiInterpretasi
MerataSebaran acak sepanjang tahunModel responsif; jumlah sedikit di atas ekspektasi
Cluster (satu krisis)8 exception dalam 2 mingguModel statis; tidak menangkap rezim baru
Uji KupiecSama untuk keduanyaTidak membedakan pola
Uji ChristoffersenBedanya signifikanMendeteksi clustering; wajib
Pelajaran: validasi model VaR butuh kedua uji — Kupiec untuk jumlah, Christoffersen untuk pola.

Hitung dari Nol: LR Kupiec pada 8 Exception dari 250 Hari

Skenario: Pada backtesting VaR 99% selama 250 hari dengan 8 exception. Ekspektasi π = 0,01. Hitung LR_POF dan keputusan uji pada signifikansi 5%.
LangkahPerhitunganNilai
1. Proporsi aktual p8 ÷ 2500,032
2. Log-likelihood numerator(1−0,032)^242 · 0,032^8(estimasi)
3. Log-likelihood denominator(1−0,01)^242 · 0,01^8(estimasi)
4. LR_POF-2 ln(numer/denom)~5,91
5. Keputusan5,91 > 3,841 → reject H0Model underestimate
Kesimpulan
LR ≈ 5,91 > 3,841
Reject H0 — model VaR 99% underestimate pada signifikansi 5%
Bagian 3 · 3/4
Tiga Zona Basel
Diskusi kelas: mengapa Basel tidak langsung menghukum setiap exception di atas ekspektasi? Mengapa ada zona kuning?

Zona Hijau (0-4 Exception)

Zona hijau: jumlah exception dalam rentang yang konsisten dengan model akurat — tidak ada sanksi tambahan.

Karakter Zona Hijau
  • 0-4 exception pada 250 hari (VaR 99%)
  • Pengali modal tetap 3,0
  • Tidak ada tindakan otomatis
  • Model dianggap akurat secara statistik
Catatan Praktis
  • 0 exception bisa jadi over-conservative
  • Tetap jalankan Christoffersen untuk clustering
  • Dokumentasi backtesting wajib untuk regulator
Zona hijau bukan berarti model sempurna — tetap perlu monitoring berkelanjutan.

Zona Kuning (5-9) & Merah (≥10)

Zona kuning memicu pengali modal naik bertahap; zona merah memaksa pengali 4 otomatis — sanksi berat.

ExceptionZonaPengali ModalTindakan
0-4Hijau3,0Tidak ada
5Kuning3,40Konsultasi regulator
6Kuning3,50Eskalasi
7Kuning3,65Investigasi model
8Kuning3,75Penyesuaian wajib
9Kuning3,85Peringatan formal
≥10Merah4,00Pengali 4 otomatis; audit model
Setiap tambahan exception di zona kuning menambah pengali modal — insentif kuat untuk menjaga kualitas model.

Eksplorasi Interaktif: Backtest Traffic Light

Atur jumlah exception dan hari observasi untuk melihat zona Basel dan verdict Kupiec test — simulasi pengalaman chief risk officer saat membaca laporan backtest.

Studi Kasus: Backtesting Treasury Bank pada Taper Tantrum

Selama taper tantrum 2013, treasury bank mengalami clustering exception — pola yang menunjukkan model statis tidak responsif.

PeriodeExceptionPola
Jan-Apr 20131-2 exception tersebarZona hijau; model responsif
Mei-Ags 2013 (taper)6 exception beruntun 8 mingguClustering; gagal Christoffersen
ImplikasiTotal tahunan ~8Zona kuning; pengali naik 3,75
PelajaranModel statis under-responsivePerlu GARCH / EWMA untuk volatilitas dinamis
Pelajaran: clustering adalah sinyal kuat bahwa model perlu upgrade — bukan sekadar masalah modal.
Bagian 4 · 4/4
Keterbatasan Backtesting
Diskusi kelas: model yang lulus backtesting apakah dijamin bagus untuk masa depan? Mengapa tidak?

Backtesting Tidak Menjamin Masa Depan

Model yang lulus backtesting tetap bisa gagal di masa depan — terutama saat structural break atau skenario baru yang belum terjadi historis.

Keterbatasan 1
  • Hanya menguji konsistensi dengan masa lalu
  • Tidak menjangkau skenario baru
Keterbatasan 2
  • Window terbatas; mungkin tidak mencakup krisis
  • Estimasi noisy pada α tinggi
Komplemen
  • Stress testing (P7) untuk skenario ekstrem
  • Reverse stress testing
  • Validation oleh pihak ketiga
Praktik terbaik: backtesting + stress testing + validasi independen = tiga lapis pengamanan model.

Ringkasan Kunci Pertemuan 6

Exception & Ekspektasi
N × (1−α) — dasar backtesting
Uji Kupiec & Christoffersen
Jumlah + pola — keduanya wajib
Tiga Zona Basel
Hijau-kuning-merah; insentif modal

Bawa tiga lensa ini (exception · uji · zona) sebagai kerangka validasi model sepanjang semester.

Persiapan P7: baca BCBS Stress Testing Principles; siapkan untuk merancang skenario stress.