DAFTAR PUSTAKA
. (2010). Reformasi Pembiayaan Perumahan Melalui Fasilitas Likuiditas. Kementerian Perumahan Rakyat. Jakarta : Inforum Edisi 2 Tahun 2010. Bank Indonesia. (2012). Surat Edaran Bank Indonesia No. 14/10/DPNP tanggal 15 Maret 2012 tentang Penerapan Manajemen Risiko pada Bank yang Melakukan Pemberian Kredit Pemilikan Rumah dan Kredit Kendaraan Bermotor. Bank Indonesia. Jakarta. Bank Indonesia, 2012. Kajian Stabilitas Keuangan No.19, September 2012. Bank Indonesia. Jakarta. Ben-Shahar, Danny. (2008). “Default, Credit Scoring, and Loan to Value: A Theoretical Analysis of Competitive and Non-Competitive Mortgage Markets”. Journal of Real Estate Research, Vol. 30, No. 2, pp. 161-190. Calomiris, Charles W dan Mason, Joseph. “High Loan to Value Mortgage Lending”. American Enterprise Institute, 2009. Chikolwa, Bwembya. (2008). “Assessing Property Risk in Australian Commercial Mortgage-Backed Securities”. Pacific Rim Property Research Journal, Vol. 14, No. 1, pp. 3-26. Chistensen, Ian dan Cesaire A. Meh. (2011). “Countercyclical Loan to Value Rations and Monetary Policy Preliminary and Incomplete”. Bank of Canada. Juni 2011 Erlina. (2008). Metode Penelitian dan Bisnis: Untuk Akuntansi dan Manajemen, Edisi Kedua. USU Press. Medan. Funke, Michael dan Michael Paetz. (2012). “A DSGE-based Asessement of Nonlinear Loan to Value Policies: Evidence from Hong Kong”. Bank of Finland Discussion Paper. April 2012. Gunanta, Joshua B. (2012). “Dampak Aturan Pembatasan Loan to Value Terhadap Harga Saham Properti”. Jurnal Akuntansi Unesa, Vol. 1, No. 1. Hasan, I. (2004). Analisis Dana Penelitian Dengan Statistik. Bumi Aksara. Jakarta. 82
Hersiwi, Noor Sagita. (2013). “Dampak Implementasi Kebijakan Bank Indonesia dalam Pembatasan Loan to Value Pada Kredit Pemilikan Rumah dan Kredit Kendaraan Bermotor Bagi Saham-Saham Perbankan di Bursa Efek Indonesia (BEI)”. Tesis. Universitas Gadjah Mada. Yogyakarta. Igan, Deniz dan Kang, Heedon. (2011). “Do Loan to Value and Debt to Income Limits Work? Evidence from Korea”. IMF Working Paper, No. 11/297. Indriani, Aida. (2010). “Sosialisasi Program Pembangunan Perumahan Bersubsidi Oleh Kementerian Perumahan Rakyat Republik Indonesia”. Tesis. Universitas Pembangunan Nasional Veteran. Jakarta. Ito, Rais Ahmad, Mutharasu, Selvarasu appasamy and Filipe, Jose Antonio. (2013). “Effect of Loan Value and Collateral on Value of Mortgage Default”. Journal Int. J Latest Trends Fin. Eco. Sc, Vol. 3, No. 4, pp. 635651. Jim Wong, Laurence Fung, Tom Fung and Angela Sze. (2004). Residential Mortgage Default Risk and The Loan to Value Ratio. Hong Kong Monetary Authority Quartely Bulletin, Cited by 17, pp. 35-45. Mangeswuri, Dewi Restu. (2013). „Kebijakan Loan to Value Guna Membatasi Pemberian KPR”. Jurnal Ekonomi dan Kebijakan Publik, Vo. 19/I/P3DI/Oktober/2013, pp. 13-16. Marpaung, Martin D R. (2012). “Efektivitas Implementasi Kebijakan Fasilitas Likuiditas Pembiayaan Perumahan (FLPP) Untuk Pemilikan Rumah Sejahtera Tapak di KabupatenBekasi”. Skripsi. Universitas Indonesia. Jakarta. Nasution, Lokot Zein. (2013). “Pengaruh Loan to Value dan Shock Variabel Makro Ekonomi Terhadap Pertumbuhan Industri Properti Indonesia”. Jurnal Pembangunan Manusia, Vol. 7, No. 3, Hal. 103-129. Natidya, Benita Lenora. (2014). “Reaksi Pasar Terhadap Kebijakan Bank Indonesia Tentang Pembatasan Loan to Value Pada Kredit Pemilikan Rumah: Analisis Saham Sektor Perbankan dan Properti”. Skripsi. Universitas Gadjah Mada. Yogyakarta. Nugroho, Riant. (2011). Public Policy: Dinamika Kebijakan – Analisis Kebijakan Manajemen Kebijakan. Elex Media Komputindo. Jakarta.
83
Ono Arito, Hirofumi Uchida, Gregory Udell dan Iichiro Uesugi. (2013). A Close Look at Loan to Value Ratio: Evidence from the Japanese Real Estate Market”. Working Paper Center for Interfirm Network Institute of Economi Research Hitotsubashi University, No. 19, 2013. Pasalong, Harbani. (2008). Teori Administrasi Publik. Alfabeta. Bandung. Putra D, Erwin Syah. (2013). “Dampak Kebijakan Loan to Value Terhadap Permintaan Properti di Kota Pematangsiantar”. Skripsi. Universitas Sumatera Utara. Medan. Qi, Min and Yang, Xiaolong. (2008). “Loss Given Default of High Loan to Value Residential Mortgages”. Journal of Banking & Finance, 33 (2009), pp. 788-799. Republik Indonesia. (2011). Permenpera UU No. 1 Tahun 2011, Pasal 19. Tentang Perumahan dan Kawasan Permukiman. Kementerian Perumahan Rakyat. Jakarta. Republik Indonesia. (2005). Permenpera No. 01/PERMEN/M/2005. Tentang Pengadaan Perumahan dan Permukiman dengan Dukungan Fasilitasi Subsidi Perumahan Melalui KPR/KPRS Subsidi. Kementerian Perumahan Rakyat. Jakarta. Republik Indonesia. (2007). Permenpera No. 03/PERMEN/M/2007 Tentang KPR Bersubsidi. Kementerian Perumahan Rakyat. Jakarta. Republik Indonesia. (2011). Permenpera No. 11 Tahun 2011. Tentang Pengadaan Perumahan Melalui Kredit Konstruksi Rumah Sejahtera Murah Tapak Dengan Dukungan Fasilitas Likuiditas Pembiayaan Perumahan. Kementerian Perumahan Rakyat. Jakarta. Republik Indonesia. (2010). Permenpera No. 14 Tahun 2010. Tentang Pengadaan Perumahan melalui Kredit/Pembiayaan Pemilikan Rumah Sejahtrera dengan Dukungan Bantuan Fasilitasi Likuiditas Pembiayaan Perumahan. Kementerian Perumahan Rakyat. Jakarta. Republik Indonesia. (2010). Permenpera No. 15 Tahun 2010. Tentang Petunjuk Pengadaan Perumahan melalui Kredit/Pembiayaan Pemilikan Rumah Sejahtrera dengan Dukungan Bantuan Fasilitasi Likuiditas Pembiayaan Perumahan. Kementerian Perumahan Rakyat. Jakarta.
84
Republik Indonesia. (2010). Permenpera No. 16 Tahun 2010. Tentang Petunjuk Teknis Perencanaan Pembiayaan StandarPelayanan Minimal Bidang Perumahan Rakyat Daerah Provinsi dan Kabupaten/Kota. Kementerian Perumahan Rakyat. Jakarta. Saraswati, Ida Ayu Putri. (2014). “Analisis Kebijakan Bank Indonesia Tentang Loan to Value Pada PT. Bank Tabungan Negara (Persero), Tbk Cabang Singaraja”. Jurnal Jurusan Pendidikan Ekonomi, Vol. 4, No. 1, Tahun 2014.Flokot Setiawan, I Gede Hendra dan Mimba, Ni Putu Sri Harta. (2015). “Reaksi Pasar Pada Regulasi Loan to Value”. Jurnal Akuntansi Universitas Udayana 10.1 (2015), pp. 107-120. Siswanto, Yuniardini Putri. (2013). “Pengaruh Surat Edaran Bank Indonesia No. 14/10/DPNP Terhadap Risiko Kredit Perbankan Serta Pengaruh Pada Sektor Properti dan Otomotif”. Jurnal Akuntansi UNESA, Vol. 2, No. 1, pp. 1-22. Sugiyono. (2006). Statistik untuk Penelitian. Alfabeta. Bandung. Susanto, Jeanne Ananti. (2012). “Analisis Dampak Rencana Regulasi Loan to Value (LTV) Pada Kredit Konsumsi Indonesia”. Jurnal Majalah Ekonomi, Tahun XXII, No. 3, Hal. 230-239. Suyatno, Thomas, dkk. (1998). Dasar-Dasar Perkreditan (Edisi Ke 3). PT. Gramedia Pustaka Utama. Jakarta. Utomo, Ginanjar Puji. (2014). “Pengaruh Reaksi Pasar Terhadap Pembatasan Loan to Value”. Skripsi. Universitas Islam Negeri Sunan Kalijaga. Yogyakarta. Wang, Fan. (2007). “Risk-Based Pricing of High Loan to Value Mortgage”. Munich Personal RePEc Archive Paper, No. 4788, posted 10, September 2007. www.new.apersi.or.id/profile (2014).
Yusuf, Ahmad. (2013). “Aturan Loan to Value KPR Sebagai Bentuk Pengendalian Inflasi dan Risiko Gagal Bayar di Sektor Properti Saat Suku Bunga Meningkat”. Jurnal Akuntansi Sektor Publik. 2013.
85
Lampiran 1.
Data Variabel Jumlah Unit Penjualan KPR FLPP Periode Semester I 2010
Semester II 2010
Semester I 2011
Semester II 2011
Semester I 2012
Provinsi Banten DKI Jakarta Jawa Barat Jawa Tengah JawaTimur D.I Yogyakarta Bali Banten DKI Jakarta Jawa Barat Jawa Tengah JawaTimur D.I Yogyakarta Bali Banten DKI Jakarta Jawa Barat Jawa Tengah JawaTimur D.I Yogyakarta Bali Banten DKI Jakarta Jawa Barat Jawa Tengah JawaTimur D.I Yogyakarta Bali Banten DKI Jakarta Jawa Barat Jawa Tengah JawaTimur D.I Yogyakarta Bali
Variabel Sebelum Sesudah 0 5,402 0 4 0 17,319 0 2,614 0 3,461 0 163 0 159 673 3,862 0 5 2,526 16,792 508 1,692 1,039 2,096 25 139 54 43 4,900 7,172 17 49 13,147 25,187 1,099 3,947 1,939 4,892 55 208 64 101 9,658 2,369 0 0 30,676 7,245 6,225 980 7,755 1,169 310 82 0 23 1,350 592 0 0 7,422 1,278 654 327 1,154 292 29 15 28 16 86
Provinsi
Periode
Banten DKI Jakarta Jawa Barat Jawa Tengah JawaTimur D.I Yogyakarta Bali Banten DKI Jakarta Jawa Barat Jawa Tengah JawaTimur D.I Yogyakarta Bali Banten DKI Jakarta Jawa Barat Jawa Tengah JawaTimur D.I Yogyakarta Bali Banten DKI Jakarta Jawa Barat Jawa Tengah JawaTimur D.I Yogyakarta Bali Banten DKI Jakarta Jawa Barat Jawa Tengah JawaTimur D.I Yogyakarta Bali
Semester II 2012
Semester I 2013
Semester II 2013
Semester I 2014
Semester II 2014
Lampiran 2.
Data Variabel Dana FLPP KPR FLPP Periode Semester I 2010
Semester II 2010
Semester I 2011
Semester II 2011
Semester I 2012
Provinsi Banten DKI Jakarta Jawa Barat Jawa Tengah JawaTimur D.I Yogyakarta Bali Banten DKI Jakarta Jawa Barat Jawa Tengah JawaTimur D.I Yogyakarta Bali Banten DKI Jakarta Jawa Barat Jawa Tengah JawaTimur D.I Yogyakarta Bali Banten DKI Jakarta Jawa Barat Jawa Tengah JawaTimur D.I Yogyakarta Bali Banten DKI Jakarta Jawa Barat Jawa Tengah JawaTimur D.I Yogyakarta Bali
Variabel Sebelum Sesudah 0.00 215.96 0.00 0.13 0.00 727.32 0.00 99.16 0.00 145.94 0.00 5.87 0.00 6.37 19.96 201.16 0.00 0.38 76.65 901.58 15.72 84.68 30.41 102.22 0.80 6.65 1.65 2.06 77.62 373.59 0.81 3.45 446.12 1,352.37 36.77 197.58 65.33 238.50 1.67 9.97 2.30 4.81 310.49 131.33 4.58 0.00 1,040.95 407.28 208.39 52.33 261.32 6.06 9.43 4.38 13.02 1.19 53.99 32.83 0.00 0.00 311.71 71.87 24.79 17.44 25.75 1.52 1.04 0.77 1.12 0.79 87
Provinsi
Periode
Banten DKI Jakarta Jawa Barat Jawa Tengah JawaTimur D.I Yogyakarta Bali Banten DKI Jakarta Jawa Barat Jawa Tengah JawaTimur D.I Yogyakarta Bali Banten DKI Jakarta Jawa Barat Jawa Tengah JawaTimur D.I Yogyakarta Bali Banten DKI Jakarta Jawa Barat Jawa Tengah JawaTimur D.I Yogyakarta Bali Banten DKI Jakarta Jawa Barat Jawa Tengah JawaTimur D.I Yogyakarta Bali
Semester II 2012
Semester I 2013
Semester II 2013
Semester I 2014
Semester II 2014
Lampiran 3. Hasil Perhitungan SPSS Data UNIT Semester
Paired Samples Statistics Mean Pair 1
N
Std. Deviation
Std. Error Mean
Sebelum
2550.7429
35
5831.42981
985.69154
Sesudah
3134.1429
35
5678.54125
959.84866
Paired Samples Correlations N Pair 1
Sebelum & Sesudah
Correlation 35
Sig.
.357
.035
Paired Samples Test Pair 1 Sebelum - Sesudah Paired Differences
Mean
-583.40000
Std. Deviation
6528.51934
Std. Error Mean
1103.52118
95% Confidence Interval Lower of the Difference Upper T
-2826.02486 1659.22486 -.529
Df
34
Sig. (2-tailed)
.600
88
Lampiran 4. Hasil Perhitungan SPSS Dana FLPP Semester
Paired Samples Statistics Mean Pair 1
Std. Deviation
N
Std. Error Mean
Sebelum
86.9256
35
199.04155
33.64416
Sesudah
154.5006
35
292.01802
49.36005
Paired Samples Correlations N Pair 1
Sebelum & Sesudah
Correlation 35
.387
Sig. .022
Paired Samples Test Pair 1 Sebelum - Sesudah Paired Differences
Mean
-67.57503
Std. Deviation
282.68909
Std. Error Mean
47.78318
95% Confidence Interval Lower of the Difference Upper T
-164.68213 29.53207 -1.414
Df
34
Sig. (2-tailed)
.166
89
Lampiran 5. Kinerja Fasilitas Likuiditas Pembiayaan Perumahan (FLPP) Tahun 2010 –2014 Alokasi Dana FLPP Tahun 2010-2014
NO 1 1 2 3 4 5
Tahun
2 2010 2011 2012 2013 2014 TOTAL
DIPA 3 2.683.049 3.571.600 4.709.253 1.209.253 3.000.000 15.173.155
Pengembalian Realisasi Penyaluran Pokok Tahun Sebelumnya 4 242.657 3.688.272 2.587.257 5.363.161 -
90
5 44 58.101 208.987 437.925 500.000
Total Luncuran Alokasi Dana FLPP Dana FLPP Tahun Sebelumnya yang akan digulirkan 6 6=3+4+5 2.683.093 2.440.435 6.070.136 2.381.864 7.300.104 4.712.847 6.360.025 996.864 4.496.864
Lampiran 6. Realisasi Kinerja KPR FLPP Jumlah Unit Penjualan Tahun 2010 - 2014 Wilayah Jawa – Bali No.
Provinsi
Jumlah Unit Penjualan 2012 2013 6,752 11,034
2014 2,961
Jumlah 33,492
54
0
170
24,741
41,979
8,523
121,592
7,324
3,268
5,639
1,307
18,046
1,039
9,694
4,615
6,988
1,461
23,797
D.I Yogyakarta
25
365
192
347
97
1,026
Bali
54
424
187
144
39
848
1.
Banten
2.
DKI Jakarta
3.
Jawa Barat
4.
Jawa Tengah
5.
JawaTimur
6. 7.
Total
2010 673
2011 12,072
0
112
4
2,526
43,823
508
4,825
73,814
39,759
66,185
14,388
198,971
Realisasi Kinerja KPR FLPP Omzet Penjualan dalam Rupiah Tahun 2010 - 2014 Wilayah Jawa – Bali No.
Dana FLPP
Provinsi 2010 19,964
2011 388,112
2012 269,947
2013 574,749
2014 164,163
0
5,388
127
3,834
0
Jawa Barat
76,651
1,487,071
1,039,032
2,253,941
479,153
4.
Jawa Tengah
15,724
245,163
123,955
282,251
69,771
736,864
5.
JawaTimur
30,407
326,646
171,696
340,719
7,574
877,042
6.
D.I Yogyakarta
797
11,099
6,903
16,624
5,147
40,570
7.
Bali
1,654
15,317
7,489
6,869
1,978
33,307
145,197
2,478,796
1,619,149
3,478,987
727,786
1.
Banten
2.
DKI Jakarta
3.
Total *)dalam Rp. jutaan
91
Jumlah 1,416,935 9,349 5,335,848
8,449,915
Mapping Jurnal No
Judul
Hipotesis
Research Question
Model
Sampel
Analysis
Result
Iniviation
Future Research
International 1.
Default, Credit Scoring, and Loan to Value : A Theoretical Analysis of Competitive and Non-competitive Mortgage Markets
Whether default, credit scoring and loan value to significant impact on the mortgage market
Are borrowers‟ default probability on the mortgage loan is no servable to the lender, the latter can screen borrowers by their combined choice of loan-to-value (LTV) ratio and interest rate
One implication of the model is that an empirical test of the relation between LTV ratio and default risk must incorporate the interrelation among the LTV ratio, credit score, and loan interest rate
default, credit scoring and loan to value during 2008
Extended here by showing that lenders become the benefiting party from the establishment of a credit scoring signaling system (in addition to screening by a menu of LTV and interest rate) under an imperfect competition market setup
That high and low risk borrowers, while acquiring distinct credit scores (and therefore paying different interest rates) might realize higher, lower, or identical LTV ratios
While default in the model occurs due to liquidity crunch, it is possible to employ a similar setting, where default follows ruthless discretion. In that case, the value of the property (as opposed to borrower income) becomes the random variable, and default occurs if the latter falls below the loan balance. Future research may address this approach
Any empirical test of the relation between LTV ratio and default risk must incorporate the interrelation among the LTV ratio, credit score, and interest rate
2.
Assessing Property Risk in Australian Commercial Mortgage-Backed Securities
Has been significant growth in the area of property risk research in both the valuation and investment realm from the year 2000.
How property risk in Australia Commercial Mortgage-Backed Securities (CMBS) issued between 2000 and 2005 can be assessed and reported in more systematic?
model used by ABN AMRO to rank Australian CMBSs, whereas other studies all look at CMBS market structures and development. However, none of these studies have looked at property risk assessment within CMBSs.
CMBSs over 20002005 and the Mallinson Report (RICS 1994)
Cross-collateralisation is a standard feature in Australian CMBS issues. Equity and cash flows from performing properties are available to support weaker properties, improving the probability of default and the recovery assumptions on the loan
Over the study period 2000-2005 investment risk was minimized by composing well diversified portfolios of mainly prized-trophy property.
This covers interest shortfalls and amounts necessary to preserve and protect the mortgage collateral. The standard has been to allow for six months‟ of note payments at the credit rating agency‟s refinance constant for six months‟ of transaction expenses
This information can be used to benchmark property risk assessment and reporting in individual CMBS issues.
92
3.
Countercyclical Loan to Value Rations and Monetary Policy Preliminary and Incomplete
Technology shock housing market variables are not significant lyaffected by the setting of LTV
With the rules LTV how monetary authorities adjust interest rates in response to the credit
Comparing the model response in the LTV ratio constant (m =0.8) to them when the authorities changed the LTV ratio in response to changes in the level of debt relative to the steady state value
Inflation and mortgage reports
We then examine the merits of responding to these shocks using the monetary policy instrument (short-term interest rates) against the alternative of a regulatory mortgage loanto-value ratio.
We find that the financial shock leads to a large increase in mortgage borrowing, but small impacts on ination. This shock might be considered a sectoral shock with relatively small spillovers to the wider economy
a macro prudential instrument to a DSGE model with housing and debt backed by housing collateral. We assume that the objective is to reduce the expansion in house hold debt and thus mitigate rising household leverage and financial system vulnerabilities
the countercyclical LTV is effective because it is well targeted at the source of the vulnerability
4.
A DSGE-based Assessement of Nonlinear Loan to Value Policies: Evidence from Hong Kong
Whether DSGE models, significant loan to value ratio
Macro prudential policy benefits counter cyclical new Keynesian DSGE model with LTV policy rule.
Modifying anfied version Funkeand Paetz (2011), who estimated DSGE models with Hong Kong housing marketing the spirit of Iacoviello (2005) and Monacelli (2009).
High property price inflation
hat policy approaches this thres hold is a conceptual tool that productive to face the key empirical facts
Overall this modeling exercise is that the wise application of the LTV ratio can be effective in taming booming property price sandcontain the associate drisks created.
In assessing the general subjects of our calibration results, one must consider whether the non linear policy rule LTV our results are driven by specific conditions to Hong Kong
The response that gives the best results for the streng the ning of the economy regulatory regime and countercyclical tax on debt
5.
Do Loan to Value and Debt to Income Limits Work? Evidence from Korea
Transaction activity fell significantly in the period of three months after the tightening rules LTV/DTI
the influence of the loan to value and debt-to-income
Econometric analysis analyzing their effect, however, has been relatively less
housing cycle data between 2001 and 2010
Analysis of survey data using matching estimator frame work offers some insight into what channels to impact policy measures
loan-to-value and debt-toincome limits associated with the decline in home prices and the appreciation of transaction activity
Lack of evidence of impact on the growth rate of mortgage debt may indicates that the LTV and DTI regulations are not fully effective in curbing the buildup excess leverage
Limits on LTV and DTI hope pavement and prevent potential speculators, they can be an effective tool to tame the real estate boom and contain the risks associated
6.
Residential Mortgage Default Risk and The Loan to Value Ratio
Default probability is positively correlated with the CLTV ratio, the level of interest rates and the unemployment rate, and negatively
At the impact of negative equity on the probability of default on mortgage loans, which is an important issue as residential mortgage
A conventional method and variance method
All loan data Juli 2012 until September 2013 of the eight selected months are pooled to from one crosssectional data set
that treating some of these loans, which continue to be in the HKMC‟s portfolio, as different observations in the various months could cause biases in the statistical analysis
This analysis of mortgage default probability in Hong Kong confirms the importance of the CLTV ratio as a determinant of mortgage defaults. The
Labour and stock market conditions are found to have a significant impact on default probability. While default probability is positively
With the CLTV ratio found to be critical to mortgage default decisions, this study lends strong support to the prudential
93
correlated with changes in stock prices.
lending represents a significant component of bank assets.
mortgage rate, which serves as a proxy for the payment burden of borrowers, is also positively correlated with mortgage default risks
correlated with the unemployment rate, it is negatively correlated with changes in the HSI
policy of encouraging the adoption of the maximum 70% LTV ratio in residential mortgage lending
7.
A Close Look at Loan to Value Ratio: Evidence from the Japanese Real Estate Market
L_PR3coefficientand L_PR4 is significant and positive, which means that the LTV ratio for the third and fourth pawn loan is greater than that for lower loan-lien by nearly 10 percent
How the ratio of the housing market with LTV ratios
using a hedonic model with regression analysis
TDB database that contains information specific real estate in 2009
The first phase estimate ehedonic model, we run the regression sum for land in residential are a sand in the commercial area are both1,738(= 47prefecturestimes37years, except for Okinawa in 1975), and to land in an industrial area is 555 (15 regions times 37 years)
Borrowers who obtain high-LTV loans do now or se than the ex-post low-LTV loans, and better during the bubble period
Conventional wisdom that banks adopt more lax lending standards during the bubble period, although we have other evidence that supports the policy
draw some implications for debate about the use of caps LTV ratio as a measure of macro prudential policy
8.
Loss Given Default of High Loan to Value Residential Mortgages
severity of mortgage losses in the housing market depressed significantly higher than under normal housing market condition
Are default residential mortgages during an LTV
Regression analysis
LGD residential mortgages in 2008
Severity of losses in the depressed housing in the market found to be statistically significantly higher
Empirical results and conclu-accession is based on insured mortgages jammed personally by members of MICA. These mortgages generally have a high LTV and representing nearly 10% of US residential mortgage market in both in terms of the total outstanding (slightly more than 10 trillion in 2005-end) and total originations (about 3 trillion)
In the absence of CLTV, omitted variable problems cause stress seems to be averybigfactorLGDisaro und7:43percentage points higher in conditions of economic crisis. Finally, LTV is positive with LGD, but CLTV is a better predictor LGD of LTV
Should the pattern PMI mortgage default and severity of losses different from other mortgages, such as FHA- or VA-insured, second lien, or mortgage does not require private mortgage insurance
9.
Risk-Based Pricing of High Loan to Value Mortgage
how the impact of credit risk on the first mortgage and second mortgage
How LTV ratio affects credit risk in mortgage
A structured credit modeling approach is taken to quantify the credit risk of first
The total risk in a combination of first and second mortgage and second mortgage
Current regulation in high LTV mortgage creates a funding advantage in separating a high LTV mortgage into a lower
Optinality of default table debt result in a upward sloping credit supply curve in term of a function of interest rate with respect to
The total risk in a combination of first and second mortgage and second mortgage
Current regulation in high LTV mortgage creates a funding advantage in separating a high
94
mortgage and second mortgage
10.
Effect of Loan Value and Collateral on Value of Mortgage Default
funding cost first mortgage and higher cost second mortgage.
LTV.
LTV mortgage into a lower funding cost first mortgage and higher cost second mortgage.
Value of collateral security, purpose of loan and secondary finance on collateral security are significantly positively correlated with the defaulter‟s outstanding loan amount. While as education qualification of borrower is significantly negatively correlated with defaulter‟s outstanding loan amount.
the factors influencing mortgage loan default by using the data of mortgage default case from Jammu and Kashmir Bank
analysis of data describing mortgage loan defaulter‟s are chi-square, regression, ANOVA, and logistic regression through SPSS 18.0
sample unit is mortgage defaulters period spread from September 2011 to August 2012. Coefficiency of variance for loanto-value (LTV) has been computed for 30 cases as a pilot study
The variables viz. income, loan amount, LTV, value of collateral security and loan amount repaid has been tested for equality of mean with borrower‟soutstanding balance by applying ANOVA
The value of mortgage shows that lower the mortgage value higher the defaults and vice versa. For the loans with guaranty such as mortgages and pledges, the mortgaged or pledged property may depreciate, so bank should maintain low LTV ratios
Logistic regression results indicate that income, secondary finance on collateral security and interest rate are mainly responsible for mortgage default
Once there is a decision to issue the loan, the bank should minimize its own risk in the loan agreement by asking borrower to buy insurance. Borrower shall not lease the mortgaged property without the bank's consent
Kebijakan LTV memberikan dampak peningkatan pada perusahaan dengan sasaran menengah atas, sedangkan pengembang dengan sasaran menengah kebawah berdampak dengan adanya penurunan penjualan.
Bagaimana perbandingan pergerakan harga saham-saham properti satu bulan sebelum dan satu bulan sesudah aturan pembatasan LTV resmi dijalankan?
Analisis deskriptif kualitatif
37 sampel perusahaan property yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia
Saham yang mengalami penurunan harga, umumnya adalah perusahaan pengembang dengan sasaran konsumen menengah dengan harga jual property antara Rp 70 juta – Rp 500 juta.
Secara umum peraturan SE BI No.14/10/DPNP berpengaruh terhadap perubahan harga saham
Dengan terbitnya kebijakan LTV mayoritas harga saham perusahaan sektor property dan real estate mengalami penurunan harga dibandingkan dengan sebelum aturan pembatasan tersebut efektif diterapkan.
Pemerintah diminta mengkaji kembali aturan kebijakan LTV tersebut sehingga dapat tepat sasaran.
Nasional 1.
Dampak Aturan Pembatasan Loan to Value Terhadap Harga Saham Properti
95
2.
Pengaruh Loan to Value dan Shock Variabel Makro Ekonomi Terhadap Pertumbuhan Industri Properti Indonesia
Kebijakan LTV memberikan dampak cukup signifikan terhadap permintaan kredit baru yang dilakukan oleh para konsumen.
Bagaimana pengaruh LTV dan Shock Variabel terhadap pertumbuhan industry properti Indonesia
Analisis deskriptif kuantitatif dengan regresi VAR
Data perumahan, inflasi dan suku bunga di Jabodetabek Tahun 2013
Dengan diberlakukannya kebijakan LTV perkembangan kredit perumahan apabila dilihat dari segi permintaan mengalami penurunan. Hal ini diakibatkan konsumen menengah kebawah merasa uang muka yang harus dibayarkan terlalu besar.
Variabel makro ekonomi (suku bunga dan inflasi) hanya memiliki dampak kepada konsumen yang sedang melakukan pelunasan kredit perumahan sedangkan LTV lebih berpengaruh terhadap permintaan perumahan dimana permintaan kredit baru perumahan mengalami penurunan
Dengan adanya kebijakan LTV dapat dipastikan bahwa masyarakat mengalami penurunan minat dalam membeli perumahan.
Pemerintah Indonsia perlu membuat instrument pengendalian pertumbuhan sektor properti antara lain dengan membuat instrument pengendali dari sisi fiskal.
3.
Pengaruh Surat Edaran Bank Indonesia No. 14/10/DPNP Terhadap Risiko Kredit Perbankan Serta Pengaruh Pada Sektor Properti dan Otomotif
SE BI No. 14/10/DPNP berdampak signifikan terhadap risiko kredit perbankan. Kebijakan LTV berpengaruh terhadap penurunan saham perusahaan property dan penurunan penjualan perusahaan otomotif
1. Bagaimana pengaruh SE BI No. 14/10/DPNP terhadap risiko kredit bank di Indonesia, 2. Bagaimana pengaruhnya terhadap property dan otomotif
Analisis deskriptif kuantitatif
Laporan keuangan PT. Adira Dinamika Multi Finance, Tbk, tahun 2012
Analisis konsep ini diharapkan dapat memberikan informasi kepada Pemerintah dan Bank Indonesia mengenai dampak LTV
Sejak diberlakukannya SE BI No. 14/10/DPNP, kebijakan ini jelas mempersulit pemberian kredit kepada masyarakat untuk mengurangi NPL perbankan dan meningkatkan kualitas kredit.
Adanya peningkatan kualitas kredit yang diberikan dapat membantu perbankan untuk mengurangi risiko kredit macet.
Bagi lembaga non bank meningkatkan kualitas kredit memberikan keuntungan dengan melakukan praktik shadow banking sebagai alternatif lain bagi konsumen untuk melakukan kredit.
4.
Analisis Dampak Rencana Regulasi Loan to Value (LTV) Pada Kredit Konsumsi Indonesia
Kebijakan LTV berdampak signifikan terhadap kredit konsumsi Indonesia
Bagaimana dampak regulasi loan to value ratio (LTVR) pada kredit konsumsi Indonesia?
Metode penelitian kualitatif deskriptif
Data realisasi pada artikel dalam situs berita ekonomi secara keseluruhan yang terkait dengan bahasan penelitian ini.
Pengumpulan informasi, reduksi, penyajian dan menarik kesimpulan
Rencana regulasi pengetatan LTV oleh BI akan mempunyai dampak yang cukup signifikan dalam pertumbuhan ekonomi di Indonesia.
Mengurangi risiko kredit macet yang ditanggung perbankan maupun perusahaan multifinance dan memberikan perlindungan maksimal pada perbankan
Mengalihkan penyaluran kredit konsumsi kesektor kredit produktif.
5.
Aturan Loan to Value KPR Sebagai Bentuk Pengendalian Inflasi dan Risiko Gagal Bayar di
Kebijakan LTV berpengaruh signifikan terhadap pengendalian inflasi properti
Bagaimana mekanism aturan LTV dapat mencegah terjadinya inflasi dan potensi risiko gagal bayar
Analisis deskriptif kuantitatif
Data inflasi sektor perumahan dari tahun 2011-2013
Dengan adanya kebijakan LTV mempengaruhi penurunan/kenaikan harga properti secara signifikan
Pengaturan LTV sebagai bagian dari mitigasi risiko inflasi akibat permintaan properti meningkat pesat karena banyaknya spekulan yang ikut
Regulasi peraturan dari kebijakan LTV ini dikatakan bahwa Indonesia sedang mengarah bubble properti
Kebijakan LTV ini cukup mengendalikan inflasi sektor perumahan
96
Sektor Properti Saat Suku Bunga Meningkat
dari sektor properti?
6.
Kebijakan Loan to Value Guna Membatasi Pemberian KPR
Kebijakan LTV bepengaruh terhadap resiko sektor properti
7.
Reaksi Pasar Pada Regulasi Loan to Value
Menolak H1 dan menerima H0, berarti menunjukkan bahwa tidak terdapat perbedaan reaksi pasar sebelum dan sesudah pengumuman regulasi loan to value dengan periode peristiwa selama 7 hari.
8.
Dampak Implementasi Kebijakan Bank Indonesia dalam Pembatasan Loan to Value Pada Kredit Pemilikan Rumah dan Kredit Kendaraan Bermotor Bagi Sahan-Sahan
Adakah perbedaan yang signifikan antara rata-rata abnormal return yang terjadi sebelum dan sesudah peristiwa.
bermain di pasar properti
Bagaimana upaya penyempurnaan ketentuan LTV/FTV yang dilatarbelakangi oleh tingginya pertumbuhan kredit di sektor property pasca penerapan LTV Reaksi pasar modal pada pengumuman regulasi SE BI No. 15/40/DKMP sebelum dan sesudah peristiwa pada saham sektor property di BEI
Analisis deskriptif kualitatif
Data realisasi penjualan unit properti Real Estate Indonesia (REI)
kebijakan LTV perlu dikaji ulang karena akan menghambat penjualan sehingga mengganggu cash flow perusahaan.
Pemerintah menyiapkan aturan pendukung dari kebijakan BI terkait dengan LTV sektor properti untuk menghindari bubble.
Model analisis data adalah uji one sample t-test dan uji paired sample t-test.
Sampelnya adalah 45 perusahaan sektor property yang terdaftar di BEI tahun 2013
Investor menilai regulasi loan to value tersebut dapat menghambat kinerja perusahaan sektor property sehingga penerapan regulasi loan to value dapat mempengaruhi keputusan investasinya di sektor property.
Terdapat reaksi pasar yang signifikan terhadap pengumuman yaitu hari ke t-1 (1 hari sebelum pengumuman), t-0 (saat pengumuman) dan t+2 (2 hari sesudah pengumuman) pengumuman regulasi loan to value.
Menentukan adanya pengaruh penerapan kebijakan BI terkait pembatasan maksimum loan to value (LTV) untuk KPR dan KKB terhadap return tak normal saham perbankan konvensional yang
Metode Studi peristiwa delapan saham bank umum yang terdaftar di BEI, dengan return tak normal sebagai alat ukur.
Apakah penetapan kebijakan pembatasan maksimum loan to value (LTV) pada KPR dan KKB perbankan berpengaruh terhadap return tak normal saham perbankan pada
Penerapan regulasi oleh BI pada perbankan konvensional berdampak pada penurunan pencapaian portfolio kredit perbankan consumer tidak
Implementasi kebijakan pembatasan maksimum LTV pada kredit pemilikan rumah dan kredit kendaraan bermotor perbankan tidak memiliki kandungan informasi karena tidak ada perbedaan yang signifikan antara rata-rata abnormal return yang terjadi
97
Mempermudah berbagai bentuk perizinan terutama terkait sertifikat, izin lokasi dan izin mendirikan bangunan, dan memantau secara rutin harga tanah, sehingga harga properti tidak terlalu tinggi. Tidak terdapat perbedaan reaksi pasar sebelum dan sesudah pengumuman regulasi loan to value dengan periode peristiwa selama 7 hari. Dimana hal ini menunjukkan bahwa pengumuman regulasi LTV mengandung informasi negative (badnews).
Perlu ada kerjasama antara pemerintah dan BI agar sektor properti dapat dikelola dengan baik
Investor lebih berhatihati dalam berinvestasi karena penerapan regulasi LTV memberikan sentiment negative pada saham perbankan.
Penelitian pada kelompok saham yang berbeda mungkin akan menunjukkan hasil yang lain, dan penelitian dengan menggunakan model lain atau periode yang lebih panjang mungkin
Sebaiknya dilakukan pengujian terhadap sampel yang berbeda seperti sektor otomotif karena sektor ini masih berkaitan dengan regulasi loan to value sehingga pengujian pada sektor yang berbeda tersebut mungkin akan menunjukkan hasil yang berbeda.
Perbankan di BEI
terdaftar di BEI
9.
Analisis Kebijakan Bank Indonesia Tentang Loan to Value Pada PT. Bank Tabungan Negara (Persero) Tbk Cabang Singaraja
Kebijakan LTV memberikan dampak dengan adanya penurunan jumlah permintaan KPR.
Bagaimana dampak yang dihadapi oleh bank BTN dalam melaksanakan kebijakan BI tentang ketentuan LTV. Dan upaya yang dilakukan agar tidak mengganggu KPR.
Analisis data deskriptif kualitatif
10.
Dampak Kebijakan Loan to Value Terhadap Permintaan Properti di Kota Pematangsiantar
Kebijakan loan to value akan berdampak negative terhadap permintaan property di kota Pematangsiantar
Apakah ada dampak kebijakan loan to value terhadap jumlah permintaan property di kota Pematangsiantar
Analisis deskriptif kualitatif dan analisis uji beda berpasangan
sekitar periode implementasinya yaitu tanggal 15 Juni 2012 Catatan jumlah debitur KPR pada BTN Cabang Singaraja.
4 pengembang yang memenuhi kriteria penelitian selama tahun 2012
98
sebelum dan sesudah peristiwa.
BI merangkul badan pengawas pasar modal dan lembaga keuangan (Bapepam-LK) untuk menyeragamkan aturan LTV antara bank dan nonbank.
Rata-rata hasil penjualan per bulan para pengembang periode tahun 2012 setelah kebijakan loan to value terjadi penurunan persentase penjualan perumahan tipe 70m2.
BTN Cabang Singaraja melaksanakan ketentuan Loan To Value yang diterbitkan oleh Bank Indonesia di dalam meyalurkan kredit KPRnya, (2) dampakyang dihadapi oleh BTN Cabang Singaraja berupa penurunan jumlah kredit dan adanya persainganantar bank di dalam menyalurkan KPR, (3) cara BTN Cabang Singarajamenanggulangi dampak yangdihadapi yaitu dengan melakukan kerjasama dengan developer didalam penyediaan KPR dan BTNcabang Singaraja perlu melakukan pemasaran yang lebih agresif, serta layanan dan proses kredit cepat dan berkualitas Kebijakan loan to value memberikan dampak negative terhadap permintaan property (berupa penurunan jumlah permintaan rumah tipe 70m2) selama periode tahun 2012.
akan menunjukkan hasil yang lain.
Bank BTN dalam menanggulangi risiko yang timbul dari kebijakan LTV melakukan kerjasama dengan developer di dalam menata kembali rumah/KPR yang akan ditawarkan kepada masyarakat agar dapat mencapai pasar sehingga tidak menimbulkan kerugian yang tinggi bagi bank
Dalam menyalurkan KPR BTN Cabang Singaraja harus cermat dalam memilih pengembang agar nantinya tidak menimbulkan kerugian bagi bank.
Walaupun loan to value memberi dampak yang negative terhadap penjualan property di kota Pemetangsiantar periode 2012, namun diyakini bahwa kebijakan ini tidak akan mempengaruhi bisnis secara umum di kota Pematangsiantar.
Setiap kebijakan yang diambil harus selalu diawasi pelaksanaannya di lapangan karena bisa saja berefek negatif terhadap para pengembang sehingga akan bermanfaat bagi masyarakat.
DAFTAR RIWAYAT HIDUP
Nama
: Fourancy Noveria
Tempat & Tanggal Lahir
: Brebes, 04 November 1981
Jenis Kelamin
: Perempuan
Alamat
: Jalan
Cendrawasih
No.
50
Rt/w.
004/08,
Komplek Pajak Jurang Mangu Timur Pondok Aren Cipadu – Tangerang 15222 Pendidikan
: Lulus SD Negeri 05 Pagi Jakarta Selatan Tahun 1993 Lulus SMP Negeri 12 Jakarta Selatan Tahun 1996 Lulus SMA Hang Tuah I Jakarta Selatan Tahun 1999 Lulus Sarjana Ekonomi Akuntansi Universitas Negeri Semarang Tahun 2004
Pekerjaan
: 1. Staf EXIM PT. Sliontec Ekadharma Indonesia Tahun 2004-2008 2. Staf Administrasi PT. Virama Karya (Persero) Tahun 2008-2009 3. Staf EXIM PT. Behn Meyer Indonesia Tahun 2009 4. Staf Formal Kementerian Perumahan Rakyat Tahun 2009-Sekarang
99
