Portofolio saham
182556184
ANALISIS INVESTASI PORTOFOLIO SAHAM OPTIMAL PADA SEKTOR PERBANKAN MENGGUNAKAN METODE MODEL INDEKS TUNGGAL DAN CAPITAL ASSET PRICING MODEL (CAPM)
Abstrak Penelitian ini bertujuan menganalisis portofolio saham optimal pada perusahaan perbankan menggunakan metode Model Indeks Tunggal dan Capital Asset Pricing Model (CAPM) dan menganalisis kinerja masing masing metode yang telah membentuk portofolio optimal menggunakan indeks Sharpe, indeks Teynor dan indeks Jensen. Metode penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah kuantitatif. Sumber data yang digunakan adalah sekunder berupa data closing price periode tahun 2012 2016 dari perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa efek Indonesia (BEI) dan konsisten pada LQ 45. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa, portofolio optimal yang dibentuk dengan menggunakan metode model indeks tunggal dan capital asset pricing model memberikan hasil keempat perusahaan perbankan tersebut termasuk kedalam kriteria portofolio optimal. Pada hasil evaluasi kinerja portofolio, indeks Sharpe, Treynor dan Jensen menunjukkan hasil bahwa portofolio yang dibentuk menggunakan model indeks tunggal memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan portofolio yang dibentuk oleh capital asset pricing model. Kata kunci Portofolio Optimal, Model Indeks Tunggal, Capital Asset Pricing Model, LQ 45, Kinerja Portofolio Optimal Abstract This research aims to analyze the optimal stock portfolio in banking companies using the Single Index Model and Capital Asset Pricing Model (CAPM) method and analyze the performance of each method that has formed an optimal portfolio using the Sharpe index, Teynor index and Jensen index. The research method used in this study is quantitative. The source of the data used is secondary in the form of closing price data for the period 2012 2016 from banking companies listed on the Indonesia Stock Exchange and consistent with LQ 45. The results of this research indicate that, the optimal portfolio formed using a single index model method and capital asset pricing model gives the results of the four banking companies included in the optimal portfolio criteria. On the results of portfolio performance evaluations, the Sharpe index, Treynor and Jensen show that the portfolio formed using a single index model has better performance than the portfolio formed by the capital asset pricing model. Keywords Optimal Portfolio, Single Index Model, Capital Asset Pricing Model, LQ 45, Portfolio Performance
Fatmawati Lestari Irni Yunita
209977294
ANALISIS KINERJA PORTOFOLIO SAHAM DENGAN MENGGUNAKAN METODE SHARPE, JENSEN DAN TREYNO
Penelitian ini mengevaluasi Kinerja Portofolio Saham dengan menggunakan metode Sharpe, Jensen dan Treynor. Tujuannya adalah mengetahui Kinerja Portofolio Optimal dari 20 saham perusahaan yang tercatat di Bursa Efek Indonesia (BEI) Rancangan analisis menggunakan data sekunder berupa data harga saham, Return Portofolio, Suku Bunga Bank Indonesia (SBI) Indeks Periode Juni Juli 2019. Dalam metode ini ada beberapa set yang berhubungan dengan rumus Sharpe, Jensen dan Treynor yaitu Return portofolio (Rp) Average risk free (Rf) Average return market (Rm) Standard deviation return SD) dan Beta portofolio (Bp) yang digunakan untuk 1 periode (2 bulan yaitu bulan Juni Juli 2019) dalam portofolio 20 saham sampel. Hasil Analisis menunjukkan bahwa rata rata Return Indeks dari 20 perusahaan, Jensen dan treyner menunjukkan positif dan Return yang memiliki Indeks nilai maksimum adalah Saham PT. Bank Mandiri, Tbk, (BMRI) serta beta yang memilki nilai maksimum adalah Saham PT. PP Persero, Tbk. (PTPP) Kinerja dari metode Sharpe, Jensen dan Treynor yang paling optimal adalah Indeks Jensen
Harris Manurung
158656076
Analisis risiko aset tunggal dan portofolio saham dengan Value At Risk (VAR) simulasi Monte Carlo Aan Fariandi
Fariandi, Aan.2013. Analisis Risiko Pada Aset Tunggal dan Portofolio Saham dengan Value At Risk (VAR) Simulasi Monte Carlo. Skripsi, Jurusan Akuntansi, Fakultas Ekonomi, Universitas Negeri Malang. Pembimbing: (I) Hj. Yuli Widi Astuti, S.E, M.Si, Ak, (II) Sriyani Mentari, S.Pd, M.M. Kata Kunci: Risiko, Value At Risk, Simulasi Monte Carlo, Aset Tunggal, Portofolio Terdapat dua faktor dalam investasi yang berhubungan erat dan tidak dapat dipisahkan yaitu tingkat pengembalian (return) dan risiko (risk) Dalam berinvestasi seorang investor harus tertarik pada risiko sama dengan tertarik pada return. Pengukuran risiko merupakan hal yang sangat penting karena berkaitan dengan investasi dana yang cukup besar. Pengukuran risiko dapat dilakukan dengan Value At Risk (VAR) VAR merupakan kerugian maksimum yang diprediksi selama jangka waktu tertentu berdasarkan suatu tingkat kepercayaan. VAR dapat dihitung dengan menggunakan tiga metode yaitu metode historis, metode varian covarian dan simulasi monte carlo. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk menjelaskan risiko dengan VAR simulasi monte carlo. Penjelasan tentang VAR berkaitan dengan risiko aset tunggal dan portofolio. Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif kuantitatif. Data yang digunakan adalah data sekunder berupa return saham harian yang diperoleh dari bursa efek Indonesia dengan teknik dokumentasi. Subyek penelitian diklasifikasikan menjadi dua yaitu kelompok aset 2010 yang terdiri dari saham ASII, BMRI, INTP, TLKM dan UNVR, dan kelompok aset 2011 yang terdiri dari saham ASII, BDMN, HRUM, INTP dan ITMG. Berdasarkan hasil analisis data diperoleh dua kesimpulan. Pertama, nilai VAR dari masing masing aset tunggal menunjukkan bahwa baik pada kelompok aset 2010 dan kelompok aset 2011 saham ASII memiliki nilai VAR yang paling rendah. Kedua, nilai VAR dari masing masing portofolio memiliki hasil yang berbeda beda. Pada kelompok aset 2010, portofolio dua aset dengan VAR terendah adalah TLKM UNVR, untuk portofolio tiga aset adalah BMRI TLKM UNVR, untuk portofolio empat aset adalah BMRI INTP TLKM UNVR. Sedangkan portofolio kelima aset memiliki VAR paling rendah dari seluruh kombinasi portofolio. Pada kelompok aset 2011, portofolio dua aset dengan risiko terendah adalah ASII INTP, untuk portofolio tiga aset adalah ASII BDMN ITMG, untuk portofolio empat aset adalah ASII BDMN HRUM ITMG. Sedangkan portofolio kelima aset tidak dapat dibentuk karena proporsi INTP negatif. Pada dasarnya investor dapat berinvestasi pada portofolio portofolio tersebut karena semua portofolio yang dibentuk merupakan portofolio efisien.
Aan Fariandi
204186349
Analisis Portofolio Saham Model Markowitz Dengan Menggunakan Quadratic Programming
Berinvestasi pada saham bagi investor memperhatikan dua hal yaitu tingkat keuntungan dan tingkat kerugian atau resiko. Expected return dan resiko memiliki hubungan yang positif. Harry Markowitz mengemukan tentang portofolio saham dimana investor dapat membentuk portofolio yang optimal dalam berinvestasi. Dengan tujuan meminimumkan resiko dengan tingkat keuntungan tertentu. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan portofolio optimal, dengan metode penyelesaian yang digunakan yaitu quadratic programming. Dengan data yang digunakan adalah saham Indeks Kompas 100. Dari hasil penelitian portofolio optimal didapat dengan menginvestasikan sejumlah dana dengan bobot (w) tertentu pada 66 saham yang ada di Indeks Kompas 100.
d'CARTESIAN
Shintya Gayanti Filrissa Tohap Manurung Jullia Titaley
145882199
ANALISIS LEAD LAG ANTARA PORTOFOLIO SAHAM BERKAPITALISASI BESAR DENGAN PORTOFOLIO SAHAM BERKAPITALISASI KECIL DI INDONESIA PERIODE 2008 2015
Penelitian dilakukan untuk memprediksi pola pergerakan bursa saham dengan tujuan untuk mendapatkan tingkat pengembalian yang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk menguji ada tidaknya pola Lead lag di bursa saham di Indonesia dengan cara membagi emiten yang terdaftar ke dalam dua kelompok portofolio. Pembentukan kedua portofolio tersebut didasarkan pada besaran kapitalisasi pasar. Seperti penelitian terdahulu, metode yang digunakan dalam menguji ada tidaknya pola Lead lag adalah dengan menggunakan cross autocorrelation. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah harga saham harian dalam periode 2008 2015 yang diperoleh dari situs resmi IDX dan Yahoo Finance. Data kemudian dibagi menjadi dua periode yaitu masa krisis keuangan dan masa setelah krisis untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat. Penelitian ini menemukan fakta yang berbeda dimana pada periode setelah krisis ditemukan adanya hubungan Lead lag pada bursa saham Indonesia, yang mana tingkat pengembalian portofolio saham berkapitalisasi kecil mempengaruhi portofolio saham berkapitalisasi besar. Penemuan ini menarik untuk diteliti lebih lanjut oleh karena hasil yang bertolak belakang dengan asumsi umum yang dikemukakan sebelumnya.
Rosmalia Devintha Maryanto
213293814
ANALISIS TEKNIKAL UNTUK PREDIKSI PORTOFOLIO SAHAM YANG OPTIMAL DENGAN MENGGUNAKAN BAYESIAN NETWORK
Pengambilan keputusan bagi investor untuk melakukan investasi pada saham selalu mempertimbangkan faktor perolehan dan risiko. Risiko diidentifikasikan dengan ketidakpastian. Bayesian Network dapat dijelaskan sebagai Diagram Asiklik Grafik (DAG) yang mendefinisikan faktorisasi distribusi probability bersama atas variabel yang diwakili oleh node dari DAG. Bayesian Network telah digunakan untuk data mining model grafis yang membuat hubungan probabilistik antara variabel interest, teknik statistik, model grafis yang memiliki beberapa keuntungan bagi pemodelan data. Bayesian Network dapat menyelesaikan masalah prediksi portofolio saham berdasarkan analisis teknikal untuk basis data yang bersifat statistik. Penerapkan metode Bayesian Network untuk menentukan portofolio saham yang optimal dapat mengetahui kapan sebaiknya melakukan transaksi jual dan beli. Kata kunci Bayesian Network, Saham, Portofolio, Pemodelan Data.
Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Prima(JUSIKOM PRIMA)
Pristiwati Fitriani
197486785
Analisis Kinerja Portofolio Saham Optimal Menggunakan Metode Sharpe, Treynor, dna Jensen pada Indeks LQ 45 Tahun 2013 2017
Penelitian ini bertujuan untuk menentukan saham saham yang termasuk kedalam portofolio optimal serta melihat perbedaan pengukuran kinerja portofolio tersebut. Teknik pengambilan sampel dalam penelitian ini adalah purposive sampling dan didapat sampel sebanyak 24 perusahaan. Teknik analisis pembentukan portofolio optimal menggunakan Single Index Model yang dibantu dengan menggunakan program Microsoft Excel 2016 dan aplikasi SPSS 24. Hasil penelitian menunjukan portofolio optimal yang terbentuk dari Indeks LQ 45 tahun 2013 sampai 2017 ada 11 perusahaan, yaitu Bumi Serpong Damai, Tbk (BSDE) Gudang Garam, Tbk (GGRM) Unilever Indonesia, Tbk (UNVR) United Tractors, Tbk (UNTR) Bank Central Asia, Tbk (BBCA) Bank BNI (Persero) Tbk (BBNI) AKR Corporindo, Tbk (AKRA) Indofood Sukses Makmur, Tbk (INDF) Adaro Energy, Tbk (ADRO) Kalbe Farma, Tbk (KLBF) dan Indofood CBP Sukses Makmur, Tbk (ICBP) dengan tingkat pengembalian sebesar 1,9% dan risiko sebesar 0,11% Pengukuran kinerja menggunakan metode Sharpe, Treynor, dan Jensen menunjukan hasil yang sama bahwa 11 perusahaan yang diteliti memiliki kinerja yang baik. Perhitungan uji beda menggunakan Kruskal Wallis menunjukan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara metode Sharpe, Treynor, dan Jensen sebesar 0,990.
Shinta Mariska Regina Putri
216622917
ANALISIS VALUE AT RISK METODE ROBUST EKSPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE PADA PORTOFOLIO SAHAM PERBANKAN (Studi Kasus: Saham Perbankan Periode 1 Desember 2015 30 November 2018)
Investasi merupakan kegiatan penanaman modal pada sektor riil maupun sektor finansial, salah satunya yaitu investasi pada saham. Tujuan dari suatu investasi adalah memperoleh keuntungan di masa yang akan datang, namun semakin besar nilai keuntungan maka risiko yang akan diperoleh pun semakin besar. Tingkat risiko yang cukup tinggi mengharuskan investor untuk melakukan diversifikasi saham dengan membentuk suatu portofolio efisien. Salah satu portofolio yang bertujuan untuk meminimumkan risiko adalah Mean Variance Efficient Portofolio. Selain keuntungan yang diharapkan, risiko merupakan hal yang penting dalam suatu investasi. Value at Risk merupakan estimasi kerugian maksimum yang diperoleh pada periode tertentu dengan tingkat kepercayaan tertentu. Keberhasilan suatu VaR tergantung pada estimasi volatilitasnya. Robust Eksponentially Weighted Moving Average merupakan salah satu estimasi yang dilakukan dalam return portofolio yang bersifat heteroskedastik dan tidak berdistrbusi normal. Nilai VaR akan dihitung dengan metode historical simulation berdasarkan return yang diperbaharui menggunakan volatility updating hull and white. Data yang digunakan adalah saham perbankan periode 1 Desember 2015 sampai 30 November 2018. Hasil perhitungan menunjukan bahwa bobot untuk masing masing aset yaitu BDMN 10,88% BBTN 4,22% BBCA 69,27% BBNI 11,95% BMRI 3,68% sehingga diperoleh nilai expected return dari portofolio saham tersebut sebesar 0.089% Perhitungan nilai risiko dengan tingkat kepercayan 90% ,95% dan 99% dinyatakan valid secara berturut turut yaitu 1,56% 2,4% dan 4,2% Kata Kunci Portofolio MVEP, Robust EWMA, Value at Risk, Volatility Updating
Ana Raudlotul Jannah
213298202
ALGORITMA GENERALIZED REDUCED GRADIENT BERBASIS MARKOV SWITCHING MODEL UNTUK OPTIMISASI PORTOFOLIO SAHAM PERBANKAN DI INDONESIA
Optimisasi portofolio pada dasarnya menggunakan model Markowitz dalam menghasilkan portofolio yang efisien, namun portofolio yang terbentuk tidak baik ketika return saham memiliki perubahan regime seperti pada periode 'bear' and 'bull' market Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan optimisasi portofolio dengan mempertimbangkan kasus perubahan regime serta menerapkannya pada data runtun waktu yang memiliki perubahan regime dalam rangka pembentukan portofolio yang lebih efisien. Metode yang digunakan adalah algoritma generalized reduced gradient (GRG) berbasis Markov switching model (MSwM) Pada penulisan ini akan dihasilkan algoritma pemrograman dalam software R untuk membuat paket program GRG berbasis MSwM yang akan digunakan untuk optimisasi portofolio pada kasus perubahan regime Kinerja portofolio yang terbentuk dievaluasi dengan pengukuran risiko yaitu standar deviasi. Jenis data yang digunakan adalah data sekunder yang berisi saham saham perbankan dari enam saham terpilih yang aktif di IDX Bursa Efek Indonesia pada tahun 2013 2018, yaitu: saham BRI, BNI, BTN, Bank Mandiri, BCA, dan Bank Danamon. Hasil diperoleh algoritma pemrograman untuk program GRG berbasis MSwM untuk optimisasi portofolio pada kasus perubahan regime serta diperoleh portofolio saham perbankan yang optimal untuk tiga kriteria investor. Pada penelitian ini, portofolio terbaik jatuh pada kriteria investor yaitu meminimalkan risiko pada ekspektasi return tertentu. Penelitian ini memberikan kesimpulan bahwa algoritma GRG berbasis MSwM menghasilkan bobot portofolio berdasarkan fenomena "bull" and "bear" market sehingga bobot portofolio yang terbentuk lebih realistis didalam pasar modal.
Denny Nurdiansyah Alif Yuanita Kartini
214466948
PEMILIHAN PORTOFOLIO SAHAM PERBANKAN MENGGUNAKANPRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) DAN CONSTRAINEDFUZZY AHP (CFAHP)
Saham merupakan salah satu instrumen keuangan jangka panjang yang paling banyak diminati para investor. Tujuan utama seorang investor berinvestasi dan membentuk portofolio adalah memperoleh keuntungan, sehingga pemilihan saham harus dilakukan dengan selektif. Investor memiliki banyak aspek penilaian untuk memilih saham, tidak hanya pada data fundamental tetapi pada data teknis lainnya. Principal Component Analysis (PCA) membantu pemilihan saham unggulan berdasarkan komponen utama yang terbentuk dengan mereduksi komponen yang berlebihan tanpa kehilangan informasi awal. Selanjutnya Constrained Fuzzy AHP (CFAHP) digunakan untuk membantu pengambilan keputusan mengenai besar alokasi dana pada saham saham unggulan terpilih. CFAHP mengatasi permasalahan multi kriteria dan ketidakpastian keputusan akibat ketidaktepatan, kehilangan informasi, kurangnya pemahaman, dan sulitnya pengambil keputusan dalam memberikan preferensinya secara tegas. Tugas akhir ini membahas penerapan metode PCA yang digabungkan dengan metode CFAHP. Dari metode PCA terpilih tiga saham unggulan yaitu BBCA, BBRI dan BMRI. Dari metode CFAHP proporsi alokasi dana yang dapat dipertimbangkan adalah BBCA 50,4 dan BBRI 39,8 serta BMRI 19,2 Kata kunci: Saham, Principal Component
Uswatun Khasanah