Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian ini bertujuan melakukan seleksi terhadap saham-saham di Bursa Efek Indonesia yang termasuk dalam daftar indeks LQ45 secara berturut-turut pada periode Februari 2009 sampai dengan Januari 2012. Metode seleksi menggunakan single-index model metode cut-off rate. Saham-saham hasil seleksi ini kemudian dioptimasi dengan menggunakan metode Markowitz dan Treynor-Black. Selain membandingkan kinerja kedua metode tersebut, dalam penelitian ini membandingkan kinerja masing-masing metode optimasi dengan kinerja portofolio menggunakan single-index model metode cut-off rate. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa optimasi menggunakan metode Markowitz memberikan kinerja lebih baik dibanding dengan menggunakan metode Treynor-Black, metode Markowitz juga menghasilkan perbaikan kinerja pada portofolio single-index model metode cut-off rate. Namun secara statistik dengan menggunakan uji t berpasangan, perbandingan kinerja diantara metode optimasi portofolio yang digunakan tidak menghasilkan perbedaan yang signifikan baik antara metode Markowitz dengan Treynor-Black, maupun antara masing-masing metode tersebut dengan kinerja portofolio single-index model metode cut-off rate.

---

This study aims to undertake a selection of stocks in the Indonesia Stock Exchange which are included in the LQ45 index list respectively in the period February 2009 to January 2012. The selection method is using single-index model with cut-off rate method. Shares of the selection results are then optimized by using Markowitz and Treynor-Black method. In addition to comparing the performance of both methods, this study also compares the performance of each optimization method to portfolio performance by using single-index model with cut-off rate method.

The results of this study show that optimization using Markowitz method gives better performance than the Treynor-Black, Markowitz method also gives improved performance in single-index model portfolio with cut-off rate method. But statistically using paired t-test, performance comparison between portfolio optimization methods used did not show significant differences. This comparison includes between Markowitz and Treynor-Black method, and also between each of these methods and single-index model portfolio performance with cut-off rate method."

"Di dalam era global seperti sekarang ini, setiap perusahaan berusaha untuk mengambil setiap kesempatan yang ada dan memperluas bisnisnya di mana pun dan kapanpun. Perkembangan bisnis yang akan dilakukan tentunya akan membutuhkan modal yang cukup sehingga tujuan ekspansi dapat berjalan dengan rencana yang sudah dipersiapkan secara matang, terencana, dan terkendali.Beiersdorf AG merupakan salah satu dari banyaknya perusahaan yang melakukan ekspansi ke luar negeri dengan misi global dari puluhan tahun lalu, masuk ke Indonesia dan kini memiliki posisi pasar yang sangat kompetitif dengan perusahaan sejenisnya.Tujuan dari penelitian ini adalah memberikan jawaban atas pertanyaan sebagai berikut: pertama, apakah terdapat korelasi positif antara return saham Beiersdorf AG dan return pasar DAX? Dan yang kedua adalah apakah terdapat korelasi positif antara return saham Beiersdorf AG dengan net present value dan internal rate of return dan investasinya di Indonesia?Hubungan antara return saham Beiersdorf AG pada bursa Deutscher Aktien Index (DAX) dapat diamati melalui koefisien korelasi.Hubungan antara return saham Beiersdorf AG dan risikonya dapat diamati melalui analisis koefisien beta sekuritas dengan menggunakan metode Capital Asset Pricing Model (CAPM) dengan pendekatan Security Market Line (SML).Dengan ditemukan koefisien beta, maka expected return akan didapatkan untuk menghasilkan net present value dan internal rate of return. Kedua variabel tersebut kemudian juga dilihat hubungannya dengan return saham Beiersdorf AG pada bursa DAX dan return pasar saham DAX.Penelitian ini memakai data sekunder yang diambil dari Beiersdorf AG, PT Beiersdorf Indonesia, Bursa DAX, dan Bank Indonesia. Data yang diamati merupakan data historis yang dikumpulkan dari tahun 1999 sampai dengan tahun 2003. Data pengamatan adalah data bulanan, yailu data periode awal dan akhir bulan serta data pada bulan yang bersangkutan.Hasil penelitian memberikan gambaran sebagai berikut: pertama, adanya korelasi positif antara return saham Beiersdorf AG dan return pasar bursa DAX. Kedua, imbal hasil saham Beiersdorf AG terhadap net present value memiliki korelasi yang positif sedangkan imbal hasil saham Beiersdorf AG terhadap internal rate of return memiliki korelasi negatif. Korelasi antara imbal hasil saham Beiersdorf AG dengan kedua variabel tersebut tidak terlalu signifikan.xviii + 1 09 halaman + 16 tabel + 3 gambar + 1 IampiranDaftar Pustaka : 40 buku, 5 jurnal, 1 1 lain-lain (Tabun 1970 - Tahun 2005)

---

In global era nowadays, every corporation is trying to take any chances and widening their business wherever and whenever. Business expansion which will be executed, certainly needs adequate financial capital with the result that expansion objective can be run by mature and controllable planning.

Beiersdorf AG is one of many corporations which do the abroad expansion with global vision for many years, penetrated to Indonesia and now have a competitive market position against same-industry companies.

The aims of this research are giving the answer upon questions as follow: first, is there positive correlation between Beiersdorf AG's stock return and DAX stock exchange?s return? Second, is there positive correlation between Beiersdorf AG's stock return and net present value & internal rate of return from its investment in Indonesia?

Correlation between Beiersdorf AG's stock return on Deutscher Aktien Index (DAX) can be monitored by correlation coefficient. For calculating the correlation coefficient.

Correlation between Beiersdorf AG's stock and its risk can be seen through security beta coefficient analysis with using Capital Assc` Pricing Model (CAPM) model: Security Market Line (SML) approach.

When beta coefficient have been found, the expected return will be calculated to earn net present value and internal rate of return. Both variables then can be monitored the correlation between Beiersdorf AG's stock return in DAX stock exchange and DAX stock exchange's return.

This research uses secondary data which are taken from Beiersdorf AG, Beiersdorf Indonesia, DAX stock exchange, and Bank of Indonesia. The data arc historical data collected from year 1999 until year 2003. Observed data arc monthly data i.e. the beginning and ending period data also data on those months themselves.

Research results give description as follow : first, there is a positive correlation between Beiersdorf AG's stock return and DAX stock exchange's return. Second, Beiersdorf AG's stock return toward net present value have a positive correlation while Beiersdorf AG's stock return toward internal rate of return have a negative correlation. Correlation between Beiersdorf AG's stock return to both variables is not too significant.

xviii + 109 pages + 16 tables -r 3 pictures + 1 appendix

Bibliography : 40 books, 5 journals, I 1 others (Year 1970 - Year 2005)"

"Manusia memiliki kebutuhan untuk melangsungkan hidupnya. Seiring waktu harga-harga kebutuhan akan naik dikarenakan inflasi. Untuk mengantisipasi inflasi, manusia melakukan investasi. Investasi dapat bermacam-macam seperti membeli aset-aset riil (tanah, emas, dsb), ataupun membeli surat-surat berharga (efek) di pasar modal. Saham merupakan jenis efek yang paling sering diperjualbelikan. Dalam melakukan investasi saham, seorang investor memiliki permasalahan untuk memilih saham-saham yang dapat menghasilkan nilai imbal balik yang diharapkan. Permasalahan ini akan coba dijawab oleh Support Vector Machine (SVM) dengan mengklasifikasikan saham-saham apa saja yang menghasilkan imbal hasil ≥1%, dan imbal hasil <1%. Atribut yang digunakan terdapat 22, terdiri dari indikator teknikal dan nilai yang diolah dari data historis saham. Data historis saham yang digunakan adalah data perdagangan harian 30 saham dari indeks IDX30 pada jangka waktu 1 September 2020 hingga 31 Agustus 2021. Data historis saham dari 1 September 2020 hingga 5 Juni 2021 digunakan sebagai data training, dan data historis saham dari 6 Juni 2021 hingga 31 Agustus 2021 digunakan sebagai data testing. Model SVM yang dihasilkan memiliki akurasi sebesar 99,44%. Setelah didapatkan saham-saham yang berpotensi menghasilkan keuntungan yang diharapkan melalui SVM, selanjutnya akan dibuat sebuah portofolio investasi dari kumpulan saham tersebut dengan metode Mean Variance (MV). Bobot tiap saham yang dipilih adalah bobot saham yang meminimalkan variansi dari portofolio. Sebagai pembanding digunakan model pembentukan portofolio Equal Weight Portofolio (EWP) dan kinerja dari indeks IDX30. Imbal hasil dari portofolio yang dibentuk oleh SVM+MV dan SVM+EWP jauh lebih baik dari indeks IDX30. Variansi portofolio dari SVM+MV lebih kecil daripada portofolio dari SVM+EWP.

---

Human must has basic need to survive. The price of basic need will increase over time because the effect of inflation. To anticipate the inflation, human tend to invest. There are two kind of investment, real asset such as land and gold, and securities such as stock and obligation. Stock is the most actively traded. When an investor decide to invest on stock, investor have to choose which stocks that will generate enough return for himself. This problem would be solved by using Support Vector Machines. SVM is one of the machine learning technique for classification, in this case we will classify the the stock based on the return ≥1% or <1%. There are 22 attribute that used for SVM. Data come from historical stock data of 30 stocks from IDX30 index. The range is from 1 September 2020 untill 31 August 2021. Data from 1 September 2020 through 5 June 2021 would be training data and data from 6 June 2021 untill 31 August 2021 would be testing data. The result from SVM model has accuracy of 99,44%. The next thing to fo after we have which stock that will be choose is to build a portofolio from it. The portofolio theory of Mean Variance will be used to build portofolio from the result of prediction stock SVM. Mean Variance method will determine how much the portion of respective stock to be invested that would be maximize returns and also minimize investment risk. For measure how well the model perform, we used Equal Weight Portofolio (EWP) method and return of IDX30 index. The result is SVM+MV model and SVM+EWP model generate more return than the underlying index. The variance of portofolio that generated from SVM+MV are smaller than portofolio generated from SVM+EWP."

"ABSTRAKTesis ini mencoba untuk mempelajari apakah portofolio yang dibentuk dengan menggunakan metode value investing, growth investing, dan GARP dapat menghasilkan return yang lebih baik daripada return pasar, yang tercermin dari Indeks Harga Saham Gabungan Bursa Efek Indonesia. Lebih lanjut lagi tesis ini juga mencoba untuk meneliti apakah metode GARP dapat menghasilkan return yang paling besar dari ketiga metode tersebut. Hasil penelitian ini menunjukan ketiga portofolio berhasil menghasilkan return yang lebih baik dari pasar. Dari ketiga portofolio yang diteliti, ternyata portofolio yang dibentuk menggunakan metode GARP bukanlah yang terbaik dalam menghasilkan return, melainkan metode growth investing.

---

ABSTRACT

This thesis studies whether portfolios that made up using value investing, growth investing, and GARP could generate return exceeding those generated by market, as resembled by The Jakarta Composite Index. Further more, this study also trying to find out whether the GARP method is the best in generating return among those three methods being compared. This research find that all of those three portfolios outperform market, in term of returns. And the best method among those three are growth investing not GARP, respectively."

"Penelitian ini menganalisis perbandingan strategi investasi antara pendistribusian modal secara sekaligus atau biasa disebut dengan Lump-Sum LS dan pendistribusian modal secara bertahap atau biasa disebut dengan Dollar-Cost Averaging DCA . Penerapan setiap strategi investasi harus didasarkan pada karakteristik dari instrumen investasi yang dipilih oleh investor dan karakteristik dari investor atas investasi yang dilakukan. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis return dan risk pada portofolio instrumen investasi yang menerapkan LS dan DCA. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah uji-t t-test atau biasa disebut dengan uji parsial untuk menguji hipotesis mengenai return dan risk pada portofolio instrumen investasi yang menerapkan LS dan DCA. Sampel penelitian ini adalah portofolio instrumen investasi terdiri dari saham yang terdaftar di indeks Kompas100 pada periode Agustus 2007-Januari 2017. Hasil dari penelitian ini menyatakan bahwa selama periode penelitian portofolio instrumen investasi yang menerapkan LS memiliki return yang lebih tinggi, jika dibandingkan dengan return pada portofolio instrumen investasi yang menerapkan DCA. Hasil dari penelitian ini kemudian menyarankan kepada investor untuk menerapkan strategi investasi LS pada portofolio instrumen investasi yang dimiliki.

---

These studies analyze the comparison between the distribution of capital investment strategy at once or commonly known as Lump Sum LS and the distribution of capital investment strategy gradually or commonly known as Dollar Cost Averaging DCA . The application of any investment strategy should be based on the characteristics of the chosen investment instruments by investors and the characteristics of investors over the investments made. The purpose of this research is to analyze the return and risk on portfolio investment instruments that apply the LS and DCA. Research methods used in this research is t test or commonly referred to as a partial test for testing the hypothesis concerning the return and risk on portfolio investment instruments that apply the LS and DCA. The sample of this research is the investment instruments portfolio consists of stocks listed on the Kompas100 index in the period August 2007 January 2017. The results of this study stated that during the period of the research portfolio investment instruments that apply the LS has higher return, if compared to the return on a portfolio of investment instruments that implement the DCA. The results of this research later suggests to investors to implement investment strategies investment instruments portfolio in LS."