Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
ABSTRAK
Tujuan dari penulisan karya akhir ini adalah untuk mengetahui portofolio optimal atas saham-saham di negara-negara emerging market Asia Tenggara yang diwakili oleh indeks LQ45 untuk Indonesia, indeks FBM KLCI untuk Malaysia, indeks SET50 untuk Thailand dan indeks PSEi untuk Filipina dengan menggunakan metode Mean-Variance Markowitz. Selain itu penelitian ini juga menganalisa apakah melakukan diversifikasi pada pasar saham di negara-negara emerging market Asia Tenggara dapat memberikan manfaat bagi investor, terutama investor dari Indonesia, Malaysia, Thailand dan Filipina sendiri. Hasil penelitian menunjukkan bahwa portofolio optimal atas gabungan sahamsaham di negara emerging market Asia Tenggara dapat menghasilkan portofolio yang paling efisien dengan rasio Sharpe yang lebih besar daripada portofolio optimal di Indonesia, Malaysia, Thailand dan Filipina, oleh karena itu berinvestasi di negara-negara emerging market Asia Tenggara dapat memberikan manfaat bagi investor dari Indonesia, Malaysia, Thailand dan Filipina.

---

ABSTRACT
The purpose of this research is to define the optimum portfolio of stocks in Southeast Asia emerging market countries by using LQ45 index from Indonesia, FBM KLCI index from Malaysia, SET50 index from Thailand and PSEi index from Philippines. The method that used to define the optimum portfolio is the Markowitz?s Mean-Variance. The other purpose of this research is to analyze whether diversification in Southeast Asia emerging market countries give benefit to the investor, especially investor from Indonesia, Malaysia, Thailand and Philippines. The result shows that the optimum portfolio of Southeast Asia emerging market countries generate the highest Sharpe Ratio, thus diversification in Southeast Asia emerging market countries give benefit to investors from Indonesia, Malaysia, Thailand and Philippines

Abstrak :
ABSTRAK
Penelitian ini akan memberikan perspektif luas atas efek dari penyertaan bitcoin pada portofolio yang terdiversifikasi dengan baik. Portofolio terdiri atas saham, bond, kurs keras, komoditi luas, hedge fund, properti, indeks dolar, dan indeks futures. Hasil yang didapat konsisten dengan penelitian sebelumnya. Kami menemukan bahwa penyertaan bitcoin dapat menurunkan risiko portofolio dan membuat efficient set portofolio lebih baik.

---

ABSTRACT
This study will give a broad perspective on the effect of including bitcoin in a well diversified portfolio of worldwide stocks, bonds, hard currencies, broad commodities, hedge funds, real estate, dollar index, and index futures. Our findings show that the results are consistent with past research. We find that the inclusion of bitcoin is able to reduce the risk in portfolio and improve the portfolio lsquo s efficient set.

Abstrak :
Dalam penelitian ini akan ditunjukkan aplikasi permasalahan pembentukan portofolio berdasarkan model mean-variance Markowitz. Penambahan kendala mninimal lot transaksi pada model Markowitz merubah permasalahan ini menjadi bentuk mixed-integer non linear programming yang teramat sulit untuk dicari solusinya menggunakan pendekatan optimasi klasik. Untuk itu akan ditunjukkan alternatif penyelesaian menggunakan metode komputasi berbasis heuristic, yaitu PSO. Dengan penentuan nilai parameter yang tepat, algoritma PSO dapat secara konvergen menemukan solusi untuk permasalahan ini. ......We will show in this paper application of portfolio selection problem based on Markowitz’s mean-variance model. The inclusion of minimum transaction lot turn the standard model into a mixed-interger non linear prgormming which is very hard to be solved using classical optimization method. We will show an alternative heuristic based approach, PSO to tack this problem. With the appropriate parameter PSO can find a good solution to this problem

Abstrak :
Metode mean-variance yang diperkenalkan Markowitz dianggap sebagai dasar fundamental mengenai teori portofolio akan tetapi metode yang diperkenalkan oleh Markowitz tersebut hanya digunakan untuk single period sedangkan pada kenyataanya lembaga Dana Pensiun harus melakukan aktifitas investasi secara multiperiod. Melihat keterbatasan metode mean-variance yang diperkenalkan Markowitz tersebut muncul pembahasan dan penelitian mengenai optimalisasi portofolio untuk multiperiode yang dikenal multiperiod mean-variance. Berdasarkan kondisi tersebut maka pada penelitian ini membahas mengenai aplikasi metode multiperiod mean-variance pada Dana Pensiun yang dilakukan oleh Yao, Lai, Ma & Jian (2014) yang memperhitungkan risiko mortality dan perubahan iuran. Pada penelitian ini menggunakan 4 skenario dengan menggunakan aset yang termasuk dalam index LQ45 sebagai aset berisiko dan SPN 3 bulan sebagai aset bebas risiko selama periode 2014-2018. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa expected wealth terminal paling kecil dimiliki oleh model alokasi aset tanpa iuran (skenario 2) hal ini dikarenakan tanpa adanya tambahan iuran kepesertaan maka menyebabkan jumlah dana yang bisa diinvestasikan lebih terbatas sehingga expected wealth terminal lebih kecil dibandingkan model alokasi aset lainnya. Kemudian model alokasi aset tanpa faktor mortality (skenario 3) memberikan expected wealth terminal paling tinggi dibandingkan model alokasi aset lainnya hal ini dikarenakan tanpa adanya faktor mortality maka investasi Dana Pensiun tidak akan dipaksa berhenti sebelum masa pensiun berakhir sehingga return portofolio yang diperoleh lebih tinggi sebanding dengan model lainnya. Sedangkan model alokasi aset dengan menggunakan referensi aset bebas risiko (skenario 4) memiliki risiko yang lebih tinggi dengan return yang sama apabila dibandingkan dengan alokasi aset menggunakan referensi aset berisiko (skenario 3) hal ini menunjukkan bahwa referensi aset yang digunakan mempengaruhi terhadap return dan risiko pada alokasi aset Dana Pensiun pada akhir periode investasi. ......The mean-variance method introduced by Markowitz is considered as the fundamental basis of portfolio theory but the method introduced by Markowitz is only used for single periods while in reality Pension Fund institutions must carry out multi-period investment activities. Looking at the limitations of the mean-variance method introduced by Markowitz, research on portfolio optimization for multiperiods known as multiperiod mean-variance emerged. Based on these conditions, this study discusses about the application of the mean-variance multiperiod method carried out by Yao, Lai, Ma & Jian (2014) which considered mortality risk and changes in contributions. In this study using 4 scenarios using assets included in the LQ45 index as risk assets and T-Bill 3 months as risk-free assets during the 2014-2018 period. The results of this study indicate that the smallest return is owned by the asset allocation model without contributions (scenario 2) because there is no additional membership fee, so the amount of funds that can be invested is more limited so the expected wealth terminal is smaller than other asset allocation models. Then the asset allocation model without mortality (scenario 3) provides the highest expected terminal wealth compared to other asset allocation models, this is because in the absence of mortality factors the Pension Fund investment will not be forced to stop before the retirement period ends so that the portfolio return is higher than other models. While the asset allocation model using risk free asset references (scenario 4) has a higher risk with the same return when compared to asset allocation using reference to risk assets (scenario 3) this shows that the asset reference used affects the return and risk in allocation of Pension Fund assets at the end of the investment period.

Abstrak :
Penelitian ini berfokus pada analisis terhadap manajemen portofolio saham secara mendalam, khususnya pada metode asset allocation, security selection, market timing dan portfolio evaluation yang selama ini dijalankan oleh BPJS Ketenagakerjaan periode 2017-2018. Metode penelitian yang digunakan adalah metode campuran yang terdiri dari: Studi kasus untuk mendapatkan data-data yang mendalam. Untuk kemudian dari data tersebut diolah menggunakan 3 prescriptive model yaitu Equal-Weighted Portfolio, Mean-Variance Portfolio dan Risk Parity Portfolio. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa portofolio saham BPJS Ketenagakerjaan periode 2017-2018 mempunyai risiko portofolio dan imbal hasil portofolio yang belum maksimal, dengan risiko yang direpresentasikan oleh nilai standar deviasi sebesar 17,81% sedangkan expected return annualized sebesar 6,7%. Selain itu hasil dari optimasi portofolio yang paling baik untuk digunakan pada dana JHT adalah Mean-Variance Portfolio, mengingat liabilitas dana JHT yang jangka panjang, optimasi ini memberikan eksposur risiko yang rendah dan imbal hasil yang memadai. Sehingga makalah ini dapat bermanfaat bagi BPJS Ketenagakerjaan dalam hal manajemen portofolio saham, sehingga dapat memberikan manfaat yang optimal bagi peserta BPJS Ketenagakerjaa ......This study focuses on an in-depth analysis of stock portfolio management, particularly on the asset allocation, security selection, market timing and portfolio evaluation methods that have been carried out by BPJS Ketenagakerjaan for the 2017-2018 period. The research method used is a mixed method consisting of: Case studies to obtain the required data. Then the data is processed using 3 prescriptive models, namely Equal-Weighted Portfolio, Mean-Variance Portfolio and Risk Parity Portfolio. The results of this study indicate that the BPJS For Employment stock portfolio for the 2017-2018 period has portfolio risk and portfolio returns that are not optimized, with the risk represented by the standard deviation value of 17.81% while the expected annualized return is 6.7%. In addition, the result of optimizing the best portfolio for use in JHT funds is the Mean-Variance Portfolio, considering the long-term liabilities of JHT funds, this optimization provides low risk exposure and adequate returns. So that this paper can be useful for BPJS For Employment in terms of stock portfolio management, so that it can provide optimal benefits for BPJS For Employment participants.

Abstrak :
Aging population dan perlambatan ekonomi global serta tren rendahnya suku bunga selama ini menjadi tantangan bagi dana pensiun khususnya terkait dengan kemampuan dana pensiun untuk membayarkan kewajiban yang menjadi lebih besar. Pandemi Covid-19 tentunya menjadi tambahan tantangan bagi dana pensiun mengingat suku bunga diperkirakan akan masih berada di level rendah dalam jangka panjang sehingga secara otomatis mengurangi potensi dana pensiun untuk memperoleh imbal hasil yang mampu berada diatas target. Penelitian ini akan bertujuan untuk mengembangkan metode optimasi mean-variance Markowitz (1952)terhadap alokasi aset dana pensiun yang terdiri dari multi aset. Penelitian ini juga akan menerapkan model Black and Litterman (1992)sebagai pembanding dan pelengkap dari metode Markowitz. Adapun data historis yang digunakan dalam penelitian ini adalah JIBOR 1-week, indeks obligasi baik itu pemerintah maupun korporasi, indeks saham dan reksadana saham. Hasil penelitian menunjukkan bahwa alokasi aset dengan komposisi yang dihasilkan dari model Black-Litterman memberikan ekspektasi annual return dan sharpe ratio lebih baik dibandingkan dengan Markowitz model. Selain itu, komposisi model B-L sejalan dengan komposisi portofolio eksisting dan batasan investasi yang dimiliki Dana Pensiun Bank Indonesia (DAPENBI). Oleh karena itu, alokasi yang dihasilkan dari model B-L akan diusulkan untuk diimplementasikan oleh DAPENBI atau dana pensiun lainnya dengan risk appetite yang sama. ......Aging populations and the low growth and interest rate environment have weighed heavily on retirement savings arrangements. Covid -19 pandemic will certainly compound those challenges for pension fund, as we expect interest rates and investment returns to stay low for some time. This study applies Markowitz’s mean-variance optimization method (MVO) for Indonesian pension fund asset allocation. This study also using Black-Litterman model as comparison and complement the Markowitz’s. The historical return and risk data used in this study are obtained from daily bond and stock indexes of Indonesia also 1-week Jakarta Interbank Offered Rate (JIBOR). This study shows that the asset allocation composition using Black-Litterman generates higher expected return and Sharpe Ratio than MVO model. Furthermore, asset allocation generated by Black-Litterman model also in line with existing composition and investment guideline of Dana Pensiun Bank Indonesia (DAPENBI). Therefore, asset allocation suggested to DAPENBI as one of the biggest Indonesian pension fund and others who has same risk appetite, is the optimum weight using Black-Litterman model.

Abstrak :
Tujuan umum dari penelitian ini adalah untuk meneliti kointegrasi dan dinamika jangka pendek, dan untuk mencari portofolio optimal antara indeks saham gabungan pada enam negara emerging market di ASEAN pada rentang waktu penelitian 1 Januari 2011- 31 Desember 2013 untuk mengetahui apakah masih terdapat peluang diversifikasi internasional. Setelah dilakukan uji unit root terhadap data time series index harga saham harian menggunakan uji Augmented Dickey-Fuller (ADF) dan Phillips-Perron (PP), kemudian dilanjutkan dengan uji kointegrasi menggunakan model Johansen dan Juselius, penelitian ini menemukan bahwa terdapat satu kointegrasi antara indeks saham gabungan pada enam negara ASEAN, hal ini menunjukan adanya peluang diversifikasi portofolio internasional. Selain itu, dengan menggunakan metode mean-variance dengan mean-lower partial moment untuk mencari portofolio optimal, didapatkan bahwa berinvestasi pada kawasan ASEAN pada ketiga periode di atas masih memiliki daya tarik karena dapat memberikan return yang lebih besar dari risk free assets pada tingkat risiko tertentu.

---

The general objective of this study is to examine cointegration and shortterm dynamics, and to find the optimal portfolio between composite stock index among six emerging market countries in ASEAN during the period of January 1, 2011 to December 31, 2013 to determine whether there is chance for international diversification. After testing the unit root problem on daily stock price index time series data using Augmented Dickey-Fuller (ADF) and Phillips-Perron (PP), and then proceed with the cointegration test using Johansen and Juselius models, the study find that there is a cointegration between composite stock index among six ASEAN countries, which indicate the chance of international portfolio diversification. And, by using the mean-variance and mean-lower partial moment method to find the optimal portfolio, the result shows that investing in the ASEAN region during the research period still attractive, because it provides larger return compare to invest in risk free assets at a certain level of risk.

Abstrak :
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode optimasi mean-variance Markowitz (1952) dengan menetapkan konstrain durasi untuk portofolio investasi yang terdiri dari indeks obligasi Pemerintah negara-negara emerging market Asia dalam mata uang lokal. Adapun data return historis yang digunakan berasal dari indeks obligasi (bond index) harian negara Indonesia, Malaysia, Thailand, Philippines dan Korea dari index provider (dengan ijin) untuk periode tahun 2010-2019. Penelitian ini memperlihatkan bahwa strategi komposisi portofolio yang dihasilkan dari proses optimasi tersebut memberikan Sharpe ratio tertinggi untuk data indeks obligasi harian periode bulan Januari sampai dengan Juni 2020 (out-of-sample) dibandingkan dengan beberapa strategi tanpa konstrain durasi, seperti capitalization-weighted dan equally-weighted, maupun beberapa strategi lainnya dengan konstrain durasi. Dari hasil pemantauan kinerja akhir bulan pada periode Januari sampai dengan Juni 2020, kinerja Sharpe ratio dengan strategi optimal tersebut mulai mengalami peningkatan setelah volatilitas pergerakan pasar akibat kekhawatiran terhadap dampak pandemi COVID-19 mencapai puncaknya sekitar bulan Maret 2020. Strategi optimasi yang dihasilkan penelitian ini dapat menjadi alternatif bagi investor institusi yang konservatif dalam menetapkan alokasi aset sebagai kebijakan investasi (investment policy) dalam jangka panjang untuk mendapatkan eksposur di emerging market Asia sebelum menambah eksposur ke asset class lainnya seperti obligasi korporasi dan saham di emerging market Asia. ......This study applies Markowitzs mean-variance optimization method (1952) by setting duration constraint for investment portfolio consisting of Asian emerging market local currency government bond indexes. The historical return data used in this study are obtained from daily bond indexes of Indonesia, Malaysia, Thailand, the Philippines, and Korea provided by an index provider (with permission) for the period of 2010-2019. This study shows that the portfolio composition strategy resulting from the optimization provides the highest Sharpe ratio for the period of January to June 2020 (out-of-sample) compared to several other strategies without any duration constraint, such as capitalization-weighted and equally-weighted, as well as other strategies with duration constraint. End-of-month performance monitoring between January 2020 and June 2020 indicates that the Sharpe ratio of the optimal strategy began to increase after market volatility due to COVID-19 pandemic anxieties which peaked around March 2020. The optimization strategy in this study would be an alternative strategy for conservative institutional investors to perform asset allocation as a long-term investment policy to have exposure to Asian emerging market before adding other asset classes, such as Asian emerging market corporate bonds and stocks.

Abstrak :
Dalam berinvestasi, investor menginginkan portofolio optimal yang menghasilkan return tinggi dengan risiko yang rendah. Terdapat berbagai model optimisasi portofolio, salah satunya adalah model Mean-Variance (MV). Metode ini meminimalkan variansi portofolio yang merepresentasikan risiko dari sebuah investasi. Dalam menyelesaikan permasalahan optimisasi portofolio dapat digunakan metode heuristik, salah satunya adalah Artificial Bee Colony. Metode ini terinspirasi dari pergerakan koloni lebah madu dalam mencari makanan. Pada skripsi ini dibahas model optimisasi portofolio Cardinality-constrained Mean-variance(CCMV) yang memodifikasi model MV dengan menambahkan kendala kardinalitas, kendala kuantitas, serta parameter tingkat toleransi risiko investor. Untuk menyelesaikan masalah optimisasi portofolio menggunakan model CCMV, digunakan metode heuristik Improved Quick Artificial Bee Colony (iqABC) yang merupakan perkembangan metode ABC. Penggunaan metode iqABC dengan model CCMV menghasilkan portofolio dengan rata-rata return dan nilai sharpe ratio yang lebih baik dibandingkan dengan pasar.

---

In Investing, investor wants an optimal portfolio that generates high return with low risk. There are many portfolio optimization models, one of them is Mean-Variance (MV) model. This model minimizes the portfolio variances that represents the risk in investment. The Artificial Bee Colony (ABC) is an heuristic method to solve the portfolio optimization problems. This method inspired by the movement of honey bee colony when searching for foods. In this study, the Cardinality-constrained Mean-Variance (CCMV) model & Improved Quick Artificial Bee Colony (iqABC) method are used. In this case, the CCMV model is the modification of the MV model by adding the cardinality constraint, quantity constraints, and the investor risk tolerance parameter. Meanwhile, the iqABC method is the development of the ABC method. The used of iqABC method on CCMV model generates a portfolio that gives better returns and sharpe ratio compared to the market.

Abstrak :
Pembentukan portofolio investasi merupakan salah satu bagian penting bagi investor untuk mengantisipasi kerugian. Untuk mendapatkan hasil investasi yang optimal, maka perlu untuk mencari portofolio yang optimal. Optimisasi portofolio mean-variance dilakukan dengan meminimumkan risiko portofolio yang diukur dari variansi portofolio dan kendala ekspektasi return portofolio sudah ditentukan. Optimisasi portofolio mean-variance dikategorikan sebagai masalah kontrol optimal stokastik, karena merupakan optimisasi dari suatu sistem dinamis. Untuk menyelesaikan masalah optimisasi portofolio mean-variance digunakan teori dualitas Lagrange dan persamaan Hamilton-Jacobi-Bellman. Solusi penyelesaian masalah yang diperoleh adalah formulasi proporsi investasi dalam portofolio yang memberikan portofolio optimal. Formula proporsi yang diperoleh merupakan fungsi dari waktu. Menggunakan data dari harga saham, diperoleh estimasi parameter dalam formula proporsi yang optimal. Dari hasil penghitungan formula, diperoleh bahwa proporsi portofolio dapat berubah seiring berjalannya waktu.

---

The establishment of an investment portfolio is an important part for investors to anticipate losses. It is necessary to find the optimal portfolio to get the optimal investment result. The optimization of the mean variance portfolio is built by minimizing the portfolio risk measured by the portfolio variance and the specified expectation portfolio return becomes the constraint. The mean variance portfolio optimization is categorized as a stochastic optimal control problem, since it is an optimization of a dynamic system. The Lagrange duality and the Hamilton Jacobi Bellman equation are used to solve the mean variance portfolio optimization problem. The solution obtained is the formulation of the proportion of investment in the portfolio that provides an optimal portfolio. The proportion formula is a function of time. Using data from the stock price, parameter estimation in optimal proportion formula are obtained. The results of the calculation are portfolio proportions that may change over time.