<![CDATA[Value at Risk (VaR) merupakan salah satu alat ukur risiko yang digunakan untuk menghitung kerugian maksimum pada portofolio saham. Pada data finansial biasanya asumsi normalitas jarang terpenuhi dan terdapat indikasi adanya efek heteroskedastisitas serta tidak terdapat korelasi linier. Untuk mengatasi masalah heteroskedastisitas dapat digunakan metode GARCH. Namun data finansial pada umumnya terdapat perbedaan pengaruh antara nilai residual positif dan residual negatif terhadap volatilitas data yang disebut efek asimetris, maka digunakan model EGARCH. Copula merupakan salah satu fungsi yang menggabungkan beberapa distribusi merginal menjadi distribusi bersama karena tidak memerlukan asumsi distribusi normal pada data. Vine Copula merupakan perkembangan dari fungsi copula untuk mengatasi masalah yang kompleks pada kasus portofolio saham multivariat. Tujuan dari penelitian adalah mengestimasi nilai VaR pada portofolio saham menggunakan metode EGARCH-Vine Copula Archimedes pada periode pengamatan 1 Oktober 2017 sampai dengan 30 September 2019. Selanjutnya dilakukan validasi model VaR dengan menggunakan metode Kupiec dan Mixed Kupiec. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perhitungan VaR pada tingkat kepercayaan 90%, 95%, 99% dengan empat variasi pembetukan portofolio saham ADRO, INDY, dan ITMG menghasilkan nilai VaR yang berbeda-beda. Estimasi VaR portofolio saham dengan kerugian maksimum terendah model Gumbel C-Vine Copula dengan tingkat kepercayaan 90% pada portofolio 4 sebesar 4,01%. Selanjutnya untuk hasil backtesting diperoleh VaR model Gumbel C-Vine Copula dengan tingkat kepercayaan 90% portofolio 4 valid digunakan karena lolos uji Kupiec TUFF.]]>
