BAB 9

RISIKO KREDIT

DOSEN:DEWI CAHYANI PANGESTUTI, SE, MM

FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL “VETERAN” JAKARTA

1

2

3

4

Materi yang akan di bahas

Definsi risiko kredit

Kerangka analisis kredit

Penilaian kualitatif

Model analisis kuantitatif

“• Risiko kredit terjadi jika counterparty (pihak lain dalam

bisnis kita) tidak bisa memenuhi kewajibannya(wanprestasi)

• Risiko kredit banyak muncul karena peristiwa gagalbayar yang dialami oleh perusahaan-perusahaan.

• Pada saat krisis ekonomi, tingkat bunga yang tinggi, pertumbuhan ekonomi yang lambat mengakibatkanpersoalan risiko kredit yang lebih serius.

• Untuk mengantisipasi risiko kredit maka perlu diketahuiteknik-teknik pengukuran risiko KREDIT secara kualitatifmaupun kuantitatif.

Jenis-jenis kredit

Segi kegunaan

Tujuan kredit

JangkaWaktu

Segi Jaminan

Jangka panjang

Jangka Pendek

Jangka menengah

Your text here

Dengan jaminan

Tanpa jaminan

Produktif

Konsusmtif

Investasi

modal kerja

Perdagangan

1

2

3

Tujuan dan fungsi kredit

Mencari Keuntungan

Membantu Usaha NasabahUntuk Meningkatkan Daya Guna Uang

Meningkatkan Pemerataan Pendapatan

Kerangka analisis kredit dengan 5C

Character Condition

Capital

1

2

3

4

5

CapacityColleteraluau

penilaian dengan 7P kredit

Personality

Party

Purpose

Prospect

Payment

Profitability

Protection

Penilaian kualitas kredit

Macet

Dalam perhatian

khusus

Diragukan

Kurang lancar

Lancar

Penilaian Kuantitatif• Perusahaan atau bahkan negara yang akan mengeluarkan surat

hutang jangka panjang atau jangka pendek biasanya akandirating oleh perusahaan pe-rating (di Indonesia : PT. Pefindo,USA : Standard and Poor’s).

• Rating tersebut menunjukkan tingkat risiko perusahaan.Melalui rating tersebut maka calon investor diharapkanmemiliki gambaran mengenai risiko perusahaan yangmenerbitkan surat hutang tersebut. Risikonya investor tidakakan percaya pada perusahaan yang tidak memiliki rating.

Tabel Klasifikasi RatingRating Keterangan

AAA Instrumen hutang dengan risiko sangat rendah, tingkat pengembalian sangat baik (excellent), perubahanpada kondisi keuangan, atau ekonomi tidak akan berpengaruh secara signifikan terhadap risiko investasi.

AA Instrumen hutang dengan risiko sangat rendah. Tingkat pengembalian yang sangat baik; perubahan padakondisi keuangan, bisnis, atau ekonomi barangkali akan berpengaruh terhadap risiko investasi, tetapitidak terlalu besar.

A Pengembalian hutang dengan risiko rendah. Tingkat pengembalian yang baik; meskipun perubahan padakondisi keuangan, bisnis, atau ekonomi akan meningkatkan risiko investasi.

BBB Tingkat pengembalian yang memadai. Perubahan pada kondisi keuangan, bisnis, atau ekonomimempunyai kemungkinan besar meningkatkan risiko investasi dibandingkan dengan kategori yang lebihtinggi

BB Investasi. Perusahaan mempunyai kemampuan membayar bunga dan pokok pinjaman tetapikeumngkinan tersebut rawan terhadap perubahan kondisi ekonomi, bisnis, dan keuangan.

B Mengandung Risiko investasi, Tk. Pengembalian tidak terlindungi secara memadai terhadap kondisiekonomi, bisnis, dan keuangan

C Instrumen keuangan bersifat spekulatif , kemungkinan besar bangkrut.

D Instrumen keuangan sedang bangkrut

Model Analisis Kuantitatif• Model Skoring Kredit

• RAROC (Risk Adjusted Return On Capital)

• Mortality Rate

• Term Structure

• CREDIT METRIC

• Teori Opsi

Model Skoring Kredit

• Model Diskriminan

Analisis ini untuk melihat apakah perusahaan memiliki kategorigagal bayar atau tidak gagal bayar.

• Model Probabilitas Linear

Analisis ini menentukan angka yang mencerminkan seberapabesar risiko gagal bayar suatu perusahaan.

• Model Probabilitas LOGIT

MELIHAT RESIKO KREDIT BERDASARKAN SKOR TERTENTU YANG DIHASILKAN

MELALUI MODEL TERTENTU.

Model Diskriminan

• Untuk melakukan analisis diskriminan maka diperlukaninformasi keuangan seperti rasio likuiditas, profitabilitasyang digunakan untuk memprediksi perusahaan masukkategori gagal bayar atau tidak.

• Tahap pertama analisis adalah mengestimasi persamaandiskriminan yaitu dengan menggunakan variabel dependensebagai variabel gagal bayar atau tidak, dan menggunakanrasio keuAngan sebagai variabel indEpenden.

Contoh Analisis DiskriminanZ = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3 X3 + 0,6X4 + 1,0X5

X1 = Rasio Modal Kerja/Total Asset

X2 = Rasio Laba ditahan/Total Asset

X3 = Rasio EBIT/Total Asset

X4 = Rasio nilai pasar saham/Nilai buku saham

X5 = Rasio penjualan/Total Asset

• Setelah fungsi diskriminan diestimasi maka tahap berikutnyaadalah menggunakan fungsi untuk memprediksi kegagalan bayar.Model tadi digunakan untuk perusahaan publik sedangkan untukperusahaan non publik dibuat model baru :

Z = 0,717X1 + 0,847X2 + 3,107X3 + 0,420X4 + 0,998X5

X4 = Rasio nilai buku saham preferen + biasa/ nilai

buku total hutang

Model Pasar Model Nilai buku

Batas tidak bangkrut >2,99 >2,90

Batas Bangkrut 1,81 1,20

Wilayah abu-abu 1,81-2,99 1,20-2,90

PerusahaanA

PerusahaanB

Rasio Modal Kerja/Total Asset 0,25 0,005

Rasio Laba ditahan/Total Asset 0,1 0,01

Rasio EBIT/Total Asset 0,1 -0,2

Rasio nilai pasar saham/Nilai buku saham 2 1,2

Rasio penjualan/Total Asset 2 1,25

CUT-OFF ATAU BATAS UNTUK PENGAMBILAN KESIMPULAN :

MISAL ADA DUA PERUSAHAAN DENGAN DATA RASIO KEUANGAN :

3,97 1,0(2) 0,6(2) )1,0(3,3)1,0(4,1)25,0(2,1ZA

Karena menggunakan informasi harga saham maka digunakanmodel yang pertama. Dari hasil perhitungan diatas diprediksibahwa perusahaan A tidak bangkrut.

Bagaimana dengan perusahaan B ?

b. Model Probabilitas LinierModel ini dapat menghasilkan angka yang mencerminkan seberapa besar kegagalan bayar (risiko kredit)

Estimasi dengan model probabilitas linear

Z=0,2+1,3 X1+0,5X2

Dimana X1 = Rasio modal kerja/total asset

X2 = Rasio laba sebelum bunga dan pajak/total aset

Misalkan : analisis potensi gagal bayar untuk 3 perusahaan

• Probabilitas tidak gagal bayar (lancar):

• 𝑍𝐴 = 0,2 + 1,3 (0,4) + 0,5 (0,4) = 0,92

• 𝑍𝐵 = 0,2 + 1,3 (0,1) + 0,5 (-0,05) = 0,305.

• Dengan demikian perusahaan A mempunyai risiko kredit lebih rendah dibandingkan perusahaan B.

• Kelemahan dari model probabilitas linear adalah kemungkinan probabilitas yang dihitung diluar wilayah 0 dan 1, padahal maksimum nilai probabilitas adalah 1.

A B C

Total aset Rp. 100 miliar Rp. 50 miliar Rp. 100 miliar

Modal Kerja Rp. 40 miliar Rp. 5 miliar Rp. 50 miliar

Laba sebelum bunga

dan pajak

Rp. 40 miliar -Rp. 2,5 miliar Rp. 40 miliar

X1 0,4 0,1 0,5

X2 0,4 -0,05 0,4

c. Model Probabilitas LogitMisalkan Y adalah probabilitas ‘Sukses’ regresi logitnya:Memakai fungsi, kurva Y akan membentuk huruf S dan nilai Y akan selalu berada diantara 0 dan 1.Contoh : Y = 0,2 + 1,3 X1 + 0,5 X2Dimana X1 = rasio modal kerja/total aset

X2 = rasio laba sebelum bunga dan pajak / total asetHasil estimasinya:Ya = exp {0,2 + 1,3 (0,4) + 0,5 (0,4)} / {1+exp {0,2 +1,3 (0,4) + 0,5 (0,4)}} = 0,741Yb = exp {0,2 + 1,3 (0,1) + 0,5 (-0,5)} / {1+exp {0,2 + 1,3(0,1) + 0,5 (-0,5)} = 0,576Yc = exp {0,2 + 1,3 (0,5) + 0,5(0,4)} / {1+exp {0,2 + 1,3(0,5)+0,5(0,4)} = 0,715

Hasil di atas menunjukkan bahwa perusahaan A mempunyai probabilitas tidak gagal bayar paling tinggi, sebesar 0,741. Hasil tersebut juga menunjukkan bahwa probabilitas akan selalu berada pada angka 0 dan 1, inklusif.

• RAROC (Risk Adjusted Return On Capital)

• Membandingkan tingkat keuntungan dengan modal yang beresiko (modal yang akan terkena dampak jika debitur mengalami gagal bayar), dipopulerkan oleh Bankers Trust.

• Formula:

• RAROC = 𝑃𝑒𝑛𝑑𝑎𝑝𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑑𝑎𝑟𝑖 𝑝𝑖𝑛𝑗𝑎𝑚𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑟𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛

𝑀𝑜𝑑𝑎𝑙 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑟𝑒𝑠𝑖𝑘𝑜 (𝐶𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙 𝑅𝑖𝑠𝑘)X 100%

Mortality Rate• Mortality rate menghitung persentase kebangkrutan yang terjadi

untuk kelas risiko tertentu. Mortality rate tersebut mirip dengan tabel kematian untuk manusia. Marginal Mortality Rate MMR) untuk tahun 1 dan 2 bisa dihitung berikut ini :

• MMR 1 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑜𝑏𝑙𝑖𝑔𝑎𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑒𝑓𝑎𝑢𝑙𝑡 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛 1

𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑜𝑏𝑙𝑖𝑔𝑎𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑟𝑒𝑑𝑎𝑟 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛 1 𝑝𝑒𝑛𝑒𝑟𝑏𝑖𝑡𝑎𝑛 𝑑𝑖𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖𝑘𝑎𝑛 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛

𝑑𝑒𝑓𝑎𝑢𝑙𝑡,𝑝𝑒𝑙𝑢𝑛𝑎𝑠𝑎𝑛,𝑗𝑎𝑡𝑢ℎ 𝑡𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑑𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑙𝑢𝑛𝑎𝑠𝑎𝑛 𝑑𝑎𝑟𝑖 𝑠𝑖𝑛𝑘𝑖𝑛𝑔 𝑓𝑢𝑛𝑑

Term Structure• Term structure atau yield curve atau kurva hasil menunjukkan hubungan

antara jangka waktu dengan yield surat berharga (obligasi). Biasanya kurvatersebut mempunyai slope yang positif.

( 1 + Rf ) = pi ( 1 + Ri )

Dimana :

Rf = yield obligasi pemerintah

Ri = yield obligasi perusahaan

Pi = probabilitas obligasi perusahaan bertahan

Dengan data di atas, pi bisa dihitung sebagai berikut ini.

pi = ( 1 + 0,09) / (1 + 0,12) = 0,97

Probabilitas default tahun pertama = 1 – 0,97 = 0,03 atau 3%

Untuk tingkat obligasi pemerintah, pda tingkat keuntungan investasi obligasi jangka panjang 2 tahun akan sama dengan tingkatinvestasti obligasi tahun pertama dan dilanjutkan tahun kedua, seperti berikut :

(1 + R2)2 = (1 + R1) (1 + f2)

(1 + 0,1)2 = (1 + 0,09) (1 + f2)

f2 = 11%

Dengan cara yang sama, kita bisa menghitung tingkat bunga forward perusahaan pada tahun kedua.

f2 = (1 + 0,2)2 / (1 + 0,12) – 1 = 0,29 atau 29%

Probabilitas bertahan dan default marjinal pada tahun kedua adalah

pi = ( 1 + 0,11) / (1 + 0,29) = 0,86

Probabilitas default tahun kedua (marjinal) = 1 – 0,86 = 0,14 atau 14%

Credit Metrics

Alat pengukur risiko kredit dengan menggunakan kerangkaValue At Risk, sehingga volatilitas risiko kredit ( risiko yangtidak bisa diperkirakan ) bisa diperhitungkan. Ada duamasalah jika kita menggunakan kerangka VAR untuk risikokredit, yaitu distribusi yang tidak normal dan perhitungankorelasi. Distribusi ini untuk risiko kredit cenderungmempunyai ekor lebih panjang seperti terlihat pada bagan

berikut :

• Bagian tersebut menunjukkan bahwa return dari kredit cenderung ke kiri, karena jika terjadi kredit macet, perusahaan akan mengalami kerugian besar. Tetapi jika kredit berjalan lancar, perusahaan akan memperoleh return yang relatif tetap karena maksimum keuntungan yang diterima perusahaan yang meminjamkan adalah bunga dan cicilan pinjaman.

• Ilustrasi perhitungan creditmetrics bisa dilihat menggunakan dua contoh, yaitu creditmetrics untuk aset individual dan untuk portofolio dengan dua aset.

• Creditmetrics untul aset individualJika rating suatu obligasi berubah, maka nilai obligasi tersebut juga akan berubah. Perubahan tersebut terjadi karena tingkat keuntungan yang disyaratkan berubah. Jika rating semakin baik, maka discount rate akan menurun dan mengakibatkan kenaikan harga, dan sebaliknya.

• Creditmetrics untuk PortofolioBisa menggunakan alternatif lain untuk menghitung VAR

Pendekatan kerangka teori opsi• Opsi call adalah hak untuk membeli asset dengan harga tertentu pada periode tertentu. Opsi put

adalah hak untuk menjual asset dengan harga tertentu pada periode tertentu. Penjual opsi call atauput mempunyai kewajiban untuk menyediakan asset yang akan dibeli ( jika pemegang opsi callmengeksekusi haknya ), atau membeli dengan asset yang akan dijual ( jika pemegang opsi putmengeksekusi haknya ). Sebagai kompensasi, penjual opsi menerima premium atau harga opsisebesar nilai tertentu.

• Dengan menggunakan teori opsi pemegang saham bisa digambarkan sebagai pihak yang membeliopsi call. Pemegang hutang (pemberi hutang) bisa digambarkan sebagai pihak yang menjual opsiput. Misalkan kreditur memberi pinjaman kepada pengusaha dengan nilai Rp 100 juta

Nilai perusahaan

Nilai saham

100 jt

• Nilai perusahaan di atas Rp. 100 juta (misal Rp. 250 juta), maka pemegang saham berhakatas sisa nilai perusahaan sebesar Rp. 150 juta (Rp. 250 – Rp 100 juta). Pemegang sahamharus membayar hutang sebesar Rp. 100 juta terlebih dahulu. Jika nilai perusahaan Rp.100 juta, maka pemegang saham akan kehilangan kekayaannya, karena kekayaannyadiambil oleh pemegang saham.

Nilai perusahaan

Nilai Utang

100 jt

• Pemegang hutang tersebut mempunyai penerimaan yang tetapyaitu sebesar bunga dan cicilan pinjaman. Karena itu dalam bagandi atas, nilai hutang adalah flat sebesar Rp. 100 juta. Jikaperusahaan lebih besar dari nilai hutang (Rp. 100 juta), mka nilaihutang tetap sebesar Rp. 100 juta nilai perusahaan lebih kecil dariRp. 100 juta, maka nilai hutang akan menjadi berkurang.

• Jika nilai perusahaan 0. Karakteristik semacam ini mirip denganpenjual opsi put. Penjual opsi put juga akan mempunyai polapenerimaan seperti dalam bagan diatas.

Analisis Nilai Saham dengan Hutang dan Opsi

• Misalkan ada perusahaan yang menggunakan dua sumberpendanaan yaitu saham dan hutang. Jumlah lembar saham yang beredar adalah 1 juta lembar. Nilai hutang obligasi tanpa kuponbunga adalah Rp. 80 juta (80.000 lembar obligasi dengan nilainominal per lembarnya adalah Rp. 1.000), dengan jangka waktusatu tahun. Nilai pasar perusahaan tersebut ada;ah Rp. 100 juta.

• Misal:

• V = Nilai total perusahaan (Rp. 100 juta)

• E = Nilai pasar saham

• D = Nilai pasar obligasi

Gabungan antara nilai pasar saham dan obligasi adalah nilai total perusahaan :V = D + E = Rp. 100 jutaNilai saham bisa dihitung berikut ini:• E = N (𝑑1) V – N (𝑑2) B𝑒−𝑟𝑡

• 𝑑1 = {(In(V/B) + (r + 𝜎2/2)) T} / {𝜎 √𝑇}

• 𝑑2 = 𝑑1 – {𝜎√𝑇}Dimana, V = Nilai Perusahaan

B = Nilai Nominal obligasiE = Nilai sahamr = tingkat bunga bebas resikoT = jangka waktu hutang𝜎 = Standar deviasi return aset perusahaan tahunanIn = logaritma natural

N(d) = probabilitas angka dari distribusi norma; dibawah d

Model Penilaian Hutang dengan Opsi

• Nilai pasar hutang bisa dihitung dengan menggunakan formula berikut ini:

F(T) = B𝒆−𝒓𝑻[ (1/L) N (𝒅𝟏) + N (𝒅𝟐)]

T = Jangka waktu hutang

L = rasio hutang diukur dari Be−𝑟𝑇 /A, Dimana nilai pasar hutang diukurdengan tingkat bunga r (tingkat bunga bebas risiko)

N(d) = Nilai yang dihitung dari tabel distribusi normal standar

𝑑1 = -[ ½ S2 – In (L)] / {𝜎 √𝑇}

𝑑2 = - [ ½ S2 + In (L)] / {𝜎 √𝑇}

𝜎2 = Risiko pepeminjaman yang diukur dari varians return aset perusahaan.

Dalam bentuk spread yield (tingkat bunga)

R-r = (-1/T) In [ N(𝑑2) + (1/L) N(𝑑1)]

Dimana R = tingkat keuntungan yang disyaratkan untuk hutang

r = tingkat keuntungan asset bebas resiko

jika tingkat hutang dan varians return berubah maka tingkatkeuntungan yang disyaratkan untuk hutang juga berubah.