Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Membentuk portofolio investasi adalah langkah penting untuk memaksimalkan keuntungan dan mengurangi risiko. Selain melakukan investasi, seorang investor juga melakukan konsumsi. Oleh karena itu, diperlukan proporsi yang optimal untuk memastikan seorang investor mencapai kepuasan tertinggi yang dihitung menggunakan fungsi utilitas. Formula proporsi konsumsi dan portofolio investasi optimal dicari menggunakan teori kontrol optimal stokastik dengan tujuan untuk memaksimalkan kekayaan akhir investor dan fungsi utilitas konsumsi yang didiskontokan pada periode terbatas dengan risiko tertentu. Risiko dalam hal ini adalah loss atau kerugian yang diukur menggunakan Conditional Value-at-Risk (CVaR). Untuk menyelesaikan masalah teori kontrol optimal stokastik dengan batasan CVaR, digunakan metode pengali Lagrange dan kondisi Karush-Kuhn-Tucker. Penentuan proporsi konsumsi dan portofolio diaplikasikan dengan menggunakan obligasi sebagai aset bebas risiko dan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) sebagai aset berisiko. Dari hasil perhitungan, diperoleh bahwa investor lebih banyak berinvestasi pada aset bebas risiko pada saat batasan CVaR aktif, dan meningkat seiring berjalannya waktu. Proporsi konsumsi saat batasan CVaR aktif maupun tidak aktif cenderung sama dan juga meningkat seiringberjalannya waktu.

---

Building an investment portfolio is essential to maximize returns and minimize risks. In addition to investing, an investor also engages in consumption. Therefore, an optimal proportion is required to ensure that the investor achieves the highest satisfaction, calculated using a utility function. The formula for the optimal consumption and investment portfolio proportion is derived using stochastic optimal control theory, aiming to maximize the investor's terminal wealth and discounted consumption utility over a finite period under certain risks. In this context, risk refers to loss, measured using Conditional Value-at-Risk (CVaR). To solve the stochastic optimal control problem with a CVaR constraint, the Lagrange multiplier method and Karush-Kuhn-Tucker conditions are applied. The determination of consumption and portfolio proportions is implemented using bonds as risk-free assets and the Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) as risky assets. The calculations reveal that investors tend to allocate more to risk-free assets when the CVaR constraint is active, with this proportion increasing over time. The consumption proportion, whether the CVaR constraint is active or not, tends to be similar and also increases over time."

"Pembentukan portofolio investasi merupakan salah satu bagian penting bagi investor untuk meningkatkan expected rate of return dan meminimalkan efek terjadinya risiko. Untuk mendapatkan hasil portofolio investasi yang optimal maka perlu untuk mencari proporsi yang optimal. Formula proporsi optimal dicari mengunakan teori kontrol optimal stokastik dengan tujuan untuk memaksimalkan expected rate of return dengan risiko tertentu. Risiko dalam portofolio ini berupa loss atau kerugian yang diukur menggunakan alat ukur risiko yaitu Value-at-Risk. Untuk menyelesaikan masalah teori kontrol optimal stokastik akan digunakan persamaan Hamilton-Jacobi-Bellman dan kondisi Kuhn-Tucker untuk kendala Value-at-Risk. Formula proporsi yang diperoleh adalah optimal jika nilai proporsi tersebut berada dalam himpunan penyelesaian kendala Value-at-Risk yaitu berupa batas bawah dan batas atas nilai proporsi. Menggunakan data harga saham dan Sertifikat Bank Indonesia, diperoleh estimasi parameter yang akan digunakan dalam perhitungan nilai proporsi optimal. Dari hasil perhitungan formula, diperoleh bahwa batas bawah dan batas atas nilai proporsi dari kendala Value-at-Risk menjadi penentu suatu nilai proporsi adalah optimal.

---

The establishment of an investment portfolio is an important part for investors to maximizing expected rate of return and minimizing effect of risk occurance. It is necessary to find the optimal portfolio to get the optimal investment portfolio result. It will be used optimal stochastic control theory to maximizing expected rate of return with certain risk to get the optimal proportion formula. Loss portfolio measured by Value at Risk. Hamilton Jacobi Bellman equation and Kuhn Tucker condition for Value at Risk constraint are used to solve optimal stochastic control theory problem. Optimal proportion formula obtained when the proportion is in the solution set of Value at Risk constraint. Using data from the stock price and Bank Indonesia Certificates, parameter estimation are obtained and will be used in calculation optimal proportion. The result of calculation is known an optimal proportion if the proportion is in the solution set of Value at Risk constraint."

"Anggaran pendidikan merupakan komponen terpenting dalam mewujudkan pembangunan terutama dalam aspek sumber daya manusia, upaya yang telah dilakukan adalah meningkatkan alokasi anggaran hingga 20% sesuai dengan amanat Undang-Undang Sistem Pendidikan Nasional nomor 20 tahun 2003 Pasal 49 ayat 1. Namun, peningkatan anggaran belum menunjukkan tanda-tanda peningkatan mutu pendidikan khususnya di Kota Depok dan Kota Bogor. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kesesuaian alokasi anggaran pendidikan dengan kualitas pendidikan yang tertuang dalam Renstra dari perspektif efisiensi alokatif, sehingga gambaran yang jelas akan menyebabkan peningkatan alokasi tidak sejalan dengan kualitas pendidikan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah post-positivism, pengumpulan data dengan melakukan wawancara mendalam dan dokumen sebagai data sekunder, dan melakukan analisis kualitatif. Hasil penelitian ini adalah belum terpenuhinya kesesuaian antara alokasi anggaran pendidikan dengan skala prioritas di Kota Depok dan Kota Bogor, hal ini disebabkan beberapa hal, yaitu: (1) anggaran pendidikan belum dialokasikan secara optimal untuk berorientasi input. untuk peningkatan kualitas Renstra dan Renja pendidikan, (2) alokasi anggaran pendidikan lebih banyak dialokasikan pada komponen-komponen yang tidak produktif dalam peningkatan mutu pendidikan, dan (3) program peningkatan mutu pendidikan belum dilaksanakan secara masif. Solusi utama dari penelitian ini adalah meningkatkan kualitas data sekolah berdasarkan kebutuhan pokok sehingga Renstra ditetapkan sesuai dengan tingkat urgensi kota, sehingga anggaran yang dialokasikan dapat sesuai dengan Renstra berdasarkan skala prioritas.

---

The education budget is the most important component in realizing development, especially in the aspect of human resources, efforts that have been made are increasing the budget allocation by up to 20% in accordance with the mandate of the National Education System Law number 20 of 2003 Article 49 paragraph 1.However, the increase in the budget has not shown signs of improving the quality of education, especially in Depok City and Bogor City. Therefore, this study aims to analyze the suitability of education budget allocations with the quality of education contained in the Strategic Plan from the perspective of allocative efficiency, so that a clear picture will cause an increase in allocations to be inconsistent with the quality of education. The method used in this research is post-positivism, data collection by conducting in-depth interviews and documents as secondary data, and conducting qualitative analysis. The results of this study are that there has not been a match between the allocation of the education budget and the priority scale in Depok City and Bogor City, this is due to several things, namely: (1) the education budget has not been allocated optimally for input orientation. for improving the quality of the Renstra and Renja for education, (2) more education budget allocations are allocated to unproductive components in improving the quality of education, and (3) programs for improving the quality of education have not been implemented massively. The main solution of this research is to improve the quality of school data based on basic needs so that the strategic plan is determined according to the urgency level of the city, so that the allocated budget can be in accordance with the strategic plan based on a priority scale."

"Penelitian ini membahas mengenai faktor-faktor yang memengaruhi akses ke jasa keuangan usaha mikro, kecil, dan menengah (UMKM) di Indonesia. Penelitian ini menggunakan data sekunder dari World Bank Enterprise Survey dan melibatkan 881 UMKM dari sembilan provinsi di Indonesia sebagai sampel penelitian. Pengujian hipotesis dilakukan dalam menentukan determinan kesuksesan perolehan pinjaman menggunakan metode regresi logistik biner data cross-section. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penyertaan laporan keuangan, pemberian jaminan, usia usaha, penjualan usaha, dan jenis kepemilikan usaha secara signifikan mampu memengaruhi akses ke jasa keuangan UMKM di Indonesia. Penelitian ini juga mendiskusikan implikasi dari hasi penelitian baik bagi pembuat kebijakan, pelaku industri, dan akademisi

---

This study discusses several factors that affect the access to finance among micro, small, and medium-sized enterprises (MSMEs) in Indonesia. The study utilizes secondary data from World Bank Enterprise Survey and involved 881 MSMEs from nine provinces in Indonesia as the research sample. The hypothesis testing regarding the determinants of obtaining access to external finance is carried out using the binary logistic regression and cross section data. The results of this study indicate that the financial statements lending, the provision of collateral, firm age, firm revenues, and firm ownership significantly influence access to external finance of Indonesian MSMEs. This study also discusses the implications of the results both for policy makers, industry players, and academics."

"Penelitian ini bertujuan untuk menggunakan atau mengaplikasikan VaR. Penelitian dilakukan untuk mengetahui situasi yang akan dihadapi investor dengan berbagai alternatif keputusan yang timbul dari penggunaan VaR, sehingga VaR dapat digunakan disebagai salah satu alat alternatif dalam pengambilan keputusan investasi. Metode yang digunakan dalam penelitian adalah pengumpulan data primer dan studi kepustakaan. Sedangkan metode perhitungan digunakan metode Historical Simulation dan Variance-covariance dengan bantuan program spreadsheet Microsoft Excel 97. Data primer yang dikumpulkan adalah harga saham per hari selama satu tahun (1 Mei 1998 - 30 April 1999) secara random dengan mengumpulkan dua saham untuk setiap industri (10 industri). Dari hasil perhitungan dapat diketahui kondisi yang dihadapi oleh investor apabila investor mempunyai portofolio seperti dalam penelitian. Dengan menggunakan metode Historical Simulation, investor dapat menentukan berapa nilai resiko yang dihadapi dengan memegang portofolio tersebut. Kemudian hasil perhitungan dapat menjadi bahan pertimbangan bagi investor untuk mengubah portofolio atau untuk tetap mempertahankannya sesuai dengan tingkat resiko yang diinginkan oleh investor. Dengan menggunakan metode Variance-covariance, selain diketahui kondisi seperti di atas, investor juga dapat mengetahui berapa kontribusi resiko dari setiap aset yang ada dalam portofolio. Dengan menggunakan Value at Risk, investor dapat mengetahui berapa nilai resiko dari portofolionya, opportunity cost yang mungkin timbul dari nilai resiko tersebut/ capital reserve yang disiapkan untuk mengantisipasi kerugian, dan juga untuk mengetahui sifat setiap aset yang ada dalam portofolio. Sehingga apabila investor memutuskan untuk mengubah portofolio yang dimilikinya, investor dapat mengetahui aset mana saja yang baik untuk dipertahankan atau aset mana saja yang sebaiknya diganti. Dan hasil penelitian dapat diketahui bahwa VaR mempunyai kelebihan dan juga kekurangan yang harus diperhatikan dalam pengambilan keputusan. Dengan demikian VaR tidak cukup digunakan sebagai metode tunggal dalam mengontrol resiko atau pengambilan keputusan dalam investasi. Tetap diperlukan metode-metode lain sebagai pelengkap dan pembanding hasil perhitungan VaR untuk pengambilan keputusan yang lebih baik."

"Setiap perusahaan asuransi pasti memiliki batas kemampuan terkait besar klaim maksimal yang dapat ditanggung. Oleh karena itu, perusahaan asuransi perlu mengasuransikan kembali risiko yang tidak dapat ditanggungnya kepada perusahaan reasuransi. Jenis kontrak reasuransi yang umum digunakan adalah quota-share dan stop-loss. Dalam reasuransi quota-share, besar premi reasuransi adalah proporsional mengikuti proporsi besar klaim yang ditanggung, namun reasuransi ini tidak aman terhadap total klaim yang besar. Sedangkan untuk reasuransi stop-loss, premi reasuransi relatif besar, namun aman terhadap total klaim yang besar. Sehingga dalam skripsi ini akan dikombinasikan kedua jenis reasuransi tersebut, dengan harapan keduanya dapat saling menutupi kekurangan dengan kelebihan masing-masing. Setelah dikombinasikan, perlu ditentukan besar proporsi quota-share dan besar retensi stop-loss yang optimal agar perusahaan asuransi dapat memperhitungkan secara pasti besar risiko yang ditanggungnya. Salah satu kriteria penentuan besar proporsi dan retensi yang optimal adalah berdasarkan optimisasi Value-at-Risk (VaR). Semakin minimum nilai VaR yang dihasilkan, maka semakin kecil pula kerugian dari klaim yang harus dibayarkan perusahaan asuransi. Dengan kendala premi reasuransi, masalah optimisasi ini diselesaikan untuk masing-masing jenis kombinasi reasuransi, baik itu stop-loss setelah quota-share ataupun quota-share setelah stop-loss. Dari masing-masing jenis kombinasi ini, didapatkan hasil optimisasi berupa besar proporsi quota-share dan besar retensi stop-loss yang optimal, sehingga menghasilkan nilai VaR yang minimum dari risiko yang ditanggung perusahaan asuransi. Dengan membandingkan hasil optimisasi VaR dari kedua jenis reasuransi ini, didapat bahwa kombinasi quota-share setelah stop-loss menghasilkan nilai VaR yang lebih minimum.

---

Every insurance companies certainly have a capacity limit related to the maximum claim that can be borne. Therefore, insurance companies need to reinsure risks that cannot be borne to reinsurance companies. Types of reinsurance contracts that commonly used are quota-share and stop-loss. In quota-share reinsurance, the reinsurance premium is proportional by the proportion of amount claim that is covered, but this reinsurance is not safe against a large claim. While for stop-loss reinsurance, the reinsurance premium is relatively large but safe for a large claim. So, this undergraduate thesis will combine both types of reinsurance, in the hope that both can cover each other's shortcomings with their respective strengths. After being combined, it is necessary to determine the optimal quota-share proportion and stop-loss retention so insurance companies can calculate surely the number of risks they bear. One criterion of determines optimal proportion and retention is based on Value-at-Risk (VaR) optimization. The more minimum VaR value produced, the loss from claims that must be approved by the insurance company is getting smaller. With the reinsurance premium as a constraint, this optimization problem is solved for each type of reinsurance combination, be it stop-loss after quota-share or quota-share after stop-loss. From each of these types combinations, the result is optimal quota-share proportion and stop-loss retention, so as produce a minimum VaR value from the borne risk by insurance companies. By comparing the results of VaR optimization of these types of reinsurance, a combination quota-share after the stop-loss is obtained resulting in a more minimum VaR value.

"

"Penelitian ini bertujuan untuk memberikan alternatif pembentukan portofolio saham dan obligasi korporasi untuk dapat memperoleh return yang optimal dengan risiko yang dapat diterima. Alternatif model tersebut adalah dengan mengkombinasikan seleksi saham model Graham dengan model pembentukan portofolio optimal yaitu model Markowitz. Hasil seleksi saham menggunakan model Graham portofolio defensif dan portofolio agresif adalah masing-masing 9 dan 13 saham dari 45 saham yang terdapat pada indeks LQ45. Dari saham-saham yang terpilih kemudian dibentuk portofolio optimalnya menggunakan model Markowitz.Dari portofolio optimal yang terbentuk kemudian dilakukan perbandingan kinerja antara keduanya dengan indeks LQ45 sebagai benchmark-nya. Hasil menunjukkan bahwa portofolio hasil optimasi model Markowitz memberikan kinerja (reward to variability ratio) ekspektasi lebih baik dibandingkan portofolio indeks LQ45 dengan selisih pengembalian hasil di kisaran 13,68 – 20,24% pertahun. Dengan demikian model kombinasi pembentukan portofolio optimal bertahap ini layak dipertimbangkan untuk diaplikasikan dengan harapan dapat meningkatkan hasil investasi saham yang optimal.Selanjutnya, hasil seleksi obligasi korporasi untuk portofolio yang optimal menghasilkan 8 obligasi korporasi dengan porsi masing-masing obligasi yaitu Obl Bkljt I Telkom Tahap I Tahun 2015 Seri C 20%, Obl Bkl I Chandra Asri Petrochem. Thp II Th18 Sr C 0%, Obl Bklj I Sarana Multi Infra. Thp I Th2016 Sr C 17,47%, Obl Bklj I Sarana Multi Infra. Thp I Th2016 Sr D 20%, Obligasi Bkljt I Hutama Karya Tahap II Tahun 2017 2,53%, Obligasi Bkljt I Hutama Karya Tahap I Tahun 2016. Portofolio ini dapat menghasilkan tingkat pengembalian sebesar 8,88% pertahun.

---

This study aims to provide an alternative to the formation of portfolios and corporate bonds to obtain optimal returns with acceptable risk. The alternative model is to combine Graham's stock selection model with the formation of an optimal portfolio model, namely the Markowitz model. The results of the selection using the Graham model of defensif portfolio and aggressive portofolio are 9 and 13 stocks, respectively, of the 45 stocks listed on the LQ45 index. From the selected stocks, the optimal portfolio is formed using the Markowitz model.

From the optimal portfolio formed, then the performance comparison between the two with the LQ45 index as the benchmark. The results show that the Markowitz model optimizing portfolio provides a better performance (reward to variability ratio) than the LQ45 portfolio index with a yield difference of 13.68 – 20.24% per year. Thus, the combination model for the formation of a gradual optimal portfolio is worth considering to be applied in the hope of increasing optimal stock investment returns.

Furthermore, the results of the selection of corporate bonds for the optimal portfolio resulted in 8 corporate bonds with a portion of each bond, namely Obl Bkljt I Telkom Phase I 2015 Series C 20%, Obl Bkl I Chandra Asri Petrochem. Thp II Th18 Sr C 0%, Obl Bklj I Multi Infra Infrastructure. Thp I Th2016 Sr C 17.47%, Obl Bklj I Sarana Multi Infra. Thp I 2016 Sr D 20%, Bkljt I Hutama Karya Bonds Phase II 2017 2.53%, Bkljt I Hutama Karya Bonds Phase I 2016. This portfolio can generate rates of 8.88% per annum."

"Pembentukan portofolio diperlukan dalam menentukan keputusan investasi yang terbaik. Melalui pembentukan portofolio, investor dapat menentukan sekuritas yang akan dipilih serta menentukan alokasi modal sehingga mendapatkan portofolio optimal. Masalah dalam pembentukan portofolio optimal yaitu penentuan proporsi yang dialokasikan pada aset investasi agar dapat memaksimalkan return yang diharapkan dengan risiko tertentu. Untuk membentuk portofolio optimal pada skripsi ini, model yang digunakan mengandung regime-switching, dengan state-nya dinyatakan sebagai keadaan ekonomi. Alat ukur risiko yang digunakan yaitu value-at-risk VaR dengan setiap keadaan ekonomi memiliki nilai VaR. Nilai maksimum dari semua VaR pada setiap keadaan ekonomi didefinisikan sebagai maximum VaR MVaR. Formula proporsi optimal dicari dengan menggunakan teori kontrol optimal stokastik dengan tujuan memaksimalkan fungsi utilitas dari konsumsi yang didiskonto selama periode waktu yang terbatas. Untuk menyelesaikan masalah pembentukan portofolio pada skripsi ini, digunakan persamaan regime-switching Hamilton-Jacobi-Bellman HJB yang selanjutnya akan didapat sistem persamaan coupled HJB yang sesuai dengan keadaan ekonomi. Untuk menyelesaikan masalah optimisasi dengan kendala digunakan metode pengali Lagrange. Kondisi Kuhn-Tucker digunakan karena kendala MVaR berupa fungsi pertidaksamaan, sehingga akan diperoleh investasi optimal dan konsumsi optimal. Akhirnya, contoh numerik digunakan untuk menjelaskan efek dari parameter pada investasi yang optimal dan pada konsumsi yang optimal dari setiap state.

---

The forming of portfolio is necessary to determine the decision of the best investment. Through the establishment of portfolio, investors can determine the securities which will be selected and determine the allocation of asset to obtain an optimal portfolio. The problem in forming optimal portfolio is the determination of the proportion which is allocated at investment assets in order to maximize expected return with certain risks. To form an optimal portfolio in this thesis, the model contains regime switching, which states are interpreted as the states of economy. The risk measuring instrument used is value at risk VaR with each economics state has VaR. The maximum value of the VaRs in all economy states is defined as maximum VaR MVaR. The optimal proportion formula is sought by using the stochastic optimal control theory with the aim of maximizing the discounted utility function of consumption over a finite time horizon. We use regime switching Hamilton Jacobi Bellman HJB equation and then derive a system of coupled HJB equation corresponding to the economy states in this thesis. We use Lagrange multiplier method to solve the optimization problem with the constraint. We use Kuhn Tucker conditions due to MVaR is an inequality function, so that we derive the optimal investment and the optimal consumption. Finally, numerical examples are used to explain the effect of parameter on the optimal investment and on the optimal consumption from each state."

"ABSTRAKDalam tesis ini penelitian ditujukan untuk melihat perbandingan antara nilai Value at Risk saham dan indeks individual (sebelum diversifikasi) dan VaR setelah dilakukan diversifikasi. Sampel adalah saham-saham yang masuk dalam Indeks LQ45 dan BISNIS-27 di Bursa Efek Indonesia, serta harga indeks LQ45 dan indeks saham di bursa-bursa negara kawasan Asia. Uji korelasi dilakukan untuk pengelompokan portofolio dengan melihat nilai koefisien korelasi diantara harga saham dan indeks yang bernilai mendekati nol, negatif, positif lemah/kecil, positif setengah kuat, positif kuat, serta koefisien korelasi diantara indeks yang bernilai positif lemah dengan indeks saham domestik (LQ45). Perhitungan risiko atau VaR dilakukan dengan menggunakan metode Variance Covariance. Dari hasil perhitungan yang diperoleh, nilai VaR pada saham dan indeks individual baik untuk holding period 1 hari, 10 hari, maupun 30 hari lebih besar daripada nilai VaR setelah saham dan indeks tersebut dikelompokkan dalam portofolio berdasar nilai koefisien korelasi harga saham dan indeks. Dalam penelitian ini juga diperoleh hasil bahwa dari enam kelompok portofolio, nilai VaR relatif kecil pada kelompok portofolio dengan korelasi yang positif setengah kuat, kuat dan korelasi negatif.

---

This thesis addresses the comparative analysis between individual stock and indices Value at Risk figure (pre diversification) and VaR after portfolio diversification. The sample of distribution are stocks in LQ45 and BISNIS-27 Indices of Bursa Efek Indonesia, and LQ45 and indices price of Asian Regional Stock Exchange. Correlation test is conducted to make the diversification grouping sorted by the coefficient correlation within stock price and indices which have almost zero value, negative, small positive value, semi strong value, strong value and small positive correlation coefficient between and LQ45 and indices price of Asian Regional Stock Exchange. VaR is calculated using Variance Covariance method. The research results are the individual VaR of stocks and indices for 1 day, 10 days, and 30 days holding period are greater than VaR after diversification based on price correlation coefficient. From six portfolio diversification groups, the VaR of group that has semi strong, strong positive correlation, and negative correlation are relatively small."

"Penelitian ini berluj uan untuk mengetahui saham-saham yang tergabung dalam LQ45 Bursa Efek Indonesia yang memenuhi kriteria penyeleksian saham sesuai dengan metode Benjamin Graham. Dari hasil seleksi tersebut dilakukan pembentukan portofolio optimal agar memastikan bahwa komposisi portofolio yang terbentuk mampu menghasilkan relurn yang setingi-Lingginya bagi investor.Hasil penelitian ini menyamnkan bahwa hasil portofolio yang di bentuk dengan kriteria investor defensif dan investor aktif memiliki return portofolio yang lebih besar dibandingkan dengan portofolio optimal yang dibentuk dengan menggunakan seleksi berdasarkan average refurn tertinggi dan deviasi standar terendah. Namun ketika dilakukan uji hipotesis terhadap rata-rata return portofolio yang terbentuk diperoleh hasil bahwa tidak terdapat perbedaan rerurn yang signifikan antara portofolio optimal yang terbentuk sesuai kriteria Graham dengan portofolio optimal yang dibentuk berdasarkan average retum tertinggi dan standar deviasi terendah.

---

This research aims to identify stocks that joined LQ45 Indonesia Stock Exchange that meet criteria for selecting stocks according to Benjamin Graham method. The results of the selection was made to ensure the establishment of an optimal portfolio composition, that capable of generating high returns for investors.

The results of this study suggest that portfolio result from the portfolio which formed with the defensive and active investors criteria, will have a larger portfolio return compared to the optimal portfolio which is fomied using the highest average returns and lowest standard deviation. However the hypothesis test on average portfolio returnfound that there was no significant difference in returns between the optimal portfolio formed according to Graham's criteria with the optimal portfolio formed based on the highest average returns and lowest standard deviation."