Value at Risk (VaR) merupakan suatu alat yang seringkali digunakan untuk mengukur risiko investasi. VaR didefinisikan sebagai estimasi kerugian maksimum yang diperoleh selama periode waktu tertentu pada tingkat kepercayaan tertentu. Untuk mengatasi penyimpangan asumsi return berdistribusi normal dan dependensi antar saham linier, estimasi VaR dapat dilakukan menggunakan copula.
Dalam kasus multivariat, vine copula dapat digunakan untuk mempermudah pembentukan fungsi copula. Pemodelan vine copula memerlukan distribusi marginal sebelum digabungkan menjadi distribusi bersama. Pada penelitian ini, model ARMA untuk mengatasi autokorelasi dan model GARCH untuk mengatasi heteroskedastisitas pada data finansial.
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data indeks saham MSCI 5 negara ASEAN yaitu Indonesia, Malaysia, Filipina, Singapura, dan Thailand periode 1 Januari 2019 hingga 31 Desember 2021 yang dibentuk menjadi sebuah portofolio. Hasil penelitian menunjukkan model copula c-vine dengan fungsi copula t adalah model copula terbaik untuk mengestimasi VaR. Dari model tersebut diperoleh besar kerugian tidak lebih dari 0.727% pada tingkat kepercayaan 90%.
Kata kunci: Value at Risk, Vine Copula, ARMA, GARCH