📚 Eksplorasi & Komparasi Topik Dokumen
Pencarian topik
Hasil Dokumen
Ditemukan: 6 dokumenOPTIMISASI PORTOFOLIO SAHAM IHSG DENGAN NAVIGASI INTERAKTIF BERBASIS MARKOV SWITCHING, XGBOOST, GJR-GARCH, DAN TODIM
Investasi di pasar saham Indonesia menghadapi tantangan seleksi dan optimisasi portofolio yang kompleks akibat dinamika pasar yang berubah-ubah, asimetri volatilitas, dan kebutuhan pertimbangan multikriteria. Penelitian ini mengusulkan kerangka terintegrasi untuk optimisasi portofolio saham pada IHSG dengan menggabungkan Model Markov Switching Variance (MSV) untuk deteksi rezim pasar, XGBoost untuk prediksi return, GJR-GARCH(1,1,1) untuk pemodelan volatilitas asimetris, dan TODIM berbasis ESG untuk seleksi saham multikriteria. Portofolio optimal diperoleh melalui optimisasi mean-variance dengan navigasi interaktif menggunakan metode TBIN. Kinerja kerangka usulan (MV+TODIM+ESG) dievaluasi terhadap dua metode acuan, yaitu MV+ESG dan MV+TODIM. Hasil menunjukkan bahwa setiap metode unggul pada dimensi yang berbeda: MV+ESG mencatatkan return dan Sharpe Ratio tertinggi, MV+TODIM mendominasi metrik berbasis return, sedangkan MV+TODIM+ESG secara konsisten menghasilkan volatilitas dan max drawdown terendah. Penambahan filter ESG pada kerangka usulan menekan potensi return sehingga metode ini paling sesuai bagi investor risk-averse yang memprioritaskan stabilitas portofolio dan keberlanjutan.
OPTIMISASI PORTOFOLIO SAHAM MULTIPERIODE BERBASIS MODIFIED MOSMA PADA PASAR SAHAM INDONESIA
Dalam pengelolaan portofolio saham, dilakukan penyesuaian keputusan investasi melalui proses rebalancing. Sebagian besar pendekatan optimisasi portofolio masih berfokus pada alokasi satu periode atau menggunakan bobot kontinu yang belum sepenuhnya merepresentasikan kendala perdagangan aktual, seperti satuan lot, biaya transaksi, batasan long-only, serta kebutuhan menjaga diversifikasi. Penelitian ini mengakomodasi kebutuhan tersebut dengan membangun model optimisasi portofolio saham multiperiode yang telah disesuaikan dengan kondisi pada pasar saham Indonesia. Tiga fungsi objektif digunakan, yaitu memaksimumkan terminal wealth, meminimumkan Historical Maximum Drawdown (HMDD), dan meminimumkan Herfindahl-Hirschman Index (HHI), serta variabel keputusan utama berupa jumlah lot untuk setiap periode rebalancing. Solusi dari permasalahan optimisasi ini ditentukan menggunakan Multiobjective Slime Mould Algorithm yang dimodifikasi dengan mekanisme seleksi berbasis NSGA-III, yang disebut Modified MOSMA. Eksperimen numerik dilakukan pada 44 saham hasil seleksi dari semesta IDX80 dengan horizon investasi bulanan selama satu tahun. Hasil penelitian menunjukkan bahwa inisialisasi berbasis oracle dan iterasi kardinalitas mampu meningkatkan kualitas serta sebaran solusi non-dominated. Skenario terbaik menghasilkan terminal wealth maksimum sebesar Rp 9,236 miliar, HMDD minimum sebesar 0,047737, dan 5.744 solusi non-dominated. Analisis terhadap solusi menunjukkan adanya trade-off yang jelas antara pertumbuhan kekayaan, risiko penurunan nilai, dan diversifikasi. Selain itu, analisis frekuensi rebalancing menunjukkan bahwa penyesuaian portofolio yang lebih sering dapat meningkatkan fleksibilitas dan potensi kekayaan akhir, tetapi tetap perlu disesuaikan dengan kemampuan investor dalam mengelola portofolio investasi.
PENYELEKSIAN PORTOFOLIO SAHAM KONSTITUEN IDX30 DENGAN PENDEKATAN ANALISIS DATA TOPOLOGI
Pemilihan portofolio saham yang optimal merupakan salah satu tantangan utama dalam dunia investasi. Kinerja saham dalam IDX30 tidak selalu konsisten pada setiap periode. Oleh karena itu, dibutuhkan metode seleksi portofolio saham yang mampu mengidentifikasi saham-saham dengan karakteristik lebih baik secara topologi. Penelitian ini mengusulkan pendekatan berbasis analisis data topologi (TDA) untuk menyeleksi saham konstituen IDX30. Dengan menggunakan fitur TDA norm yang diperoleh dari persistence landscape kelas homologi dimensi 1, dilakukan klasifikasi saham menjadi tiga kelompok. Penelitian menggunakan rentang data historis yang berbeda-beda, menerapkan metode sliding window yang membagi data menjadi data in-sample dan data out-of-sample. Dengan menggunakan naive strategy dan optimisasi ETDA sebagai metode optimisasi. Kinerja portofolio dinilai berdasarkan beberapa metrik seperti value at risk, Sharpe ratio, Sortino ratio, dan cumulative return. Hasil penelitian menunjukkan bahwa portofolio yang diisi kelompok saham bin1 merupakan portofolio terbaik dan mampu menghasilkan kinerja lebih baik dibandingkan dengan benchmark index.
ANALISIS OPTIMASI PORTOFOLIO SAHAM MENGGUNAKAN KOMBINASI METODE ALGORITMA GENETIKA DAN SIMULATED ANNEALING SERTA PERBANDINGAN KINERJANYA TERHADAP REKSA DANA SAHAM (STUDI KASUS INDEKS LQ45 DAN JII)
Investasi saham merupakan salah satu jenis investasi yang cukup populer di kalangan investor terkait dengan nilai keuntungan yang ditawarkannya. Dalam investasi saham dikenal adanya portofolio, yang merupakan kumpulan beberapa jenis saham dengan tingkat keuntungan dan risiko yang beragam. Penelitian ini bertujuan untuk membentuk portofolio saham optimal yang tingkat risikonya akan dinyatakan dengan nilai Value at Risk (VaR). Data saham yang digunakan adalah saham-saham yang terdaftar dalam indeks LQ45 dan JII selama periode Januari 2015-Desember 2019. Model yang dipilih dalam penelitian ini adalah model Markowitz yang memanfaatkan prinsip diversifikasi. Pengalokasian bobot saham akan dioptimasi dengan menggunakan metode gabungan algoritma genetika dan simulated annealing agar portofolio dapat memberikan nilai VaR yang minimum. Portofolio saham konvensional dan syariah yang telah dioptimalkan akan dibandingkan kinerjanya dengan beberapa produk reksa dana dengan menggunakan nilai Sharpe ratio, Treynor ratio, dan Jensen ratio. Data reksa dana yang digunakan adalah reksa dana yang telah aktif sejak sebelum tahun 2015 hingga Desember 2019. Perbandingan kinerja akan dilakukan untuk periode setiap tahun dan periode 5 tahun sejak 2015 hingga 2019. Berdasarkan penelitian yang dilakukan, diperoleh bahwa portofolio saham konvensional relatif memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan portofolio saham syariah. Perbandingan kinerja portofolio saham konvensional dengan reksa dana saham konvensional (RDS) menunjukkan bahwa portofolio saham konvensional memiliki pergerakan yang lebih stabil. Perbandingan kinerja portofolio saham syariah dengan reksa dana saham syariah (RDSS) menunjukkan bahwa portofolio saham syariah memiliki pergerakan yang lebih stabil. Produk RDS yang kinerjanya paling baik dan stabil adalah SUCMAXI, sedangkan produk RDSS yang kinerjanya paling baik dan stabil adalah SUCORSE. Melalui penelitian ini dapat disimpulkan bahwa portofolio yang dibentuk dengan menggunakan metode gabungan algoritma genetika dan simulated annealing mampu memberikan hasil optimasi yang cukup baik.
REBALANCING PORTOFOLIO STRATEGIS: MENGINTEGRASIKAN MODEL PREDIKTIF DAN TUJUAN OPTIMASI ADAPTIF DALAM PASAR DINAMIS
Mengungguli pasar saham adalah tantangan karena ketidakpastiannya, yang memerlukan strategi berbeda untuk mengelola portofolio saham tergantung pada kondisi pasar. Studi ini mengusulkan strategi manajemen portofolio yang baru dengan menggunakan tujuan optimasi yang sesuai untuk tren pasar saham yang berbeda sambil menggabungkan tren pasar dan prediksi pengembalian saham. Tujuan optimasi yang akan dievaluasi untuk tren pasar yang berbeda adalah memaksimalkan rasio Sharpe, meminimalkan risiko, dan meminimalkan ekspektasi kerugian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dalam tren pasar naik, strategi yang digunakan adalah memilih saham dengan pengembalian positif, dan tujuannya adalah memaksimalkan rasio Sharpe. Portofolio yang mengikuti strategi ini selama tren pasar naik memiliki pengembalian yang lebih besar daripada Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) dan LQ45, yang berfungsi sebagai tolok ukur pasar saham, dengan kepastian 90%. Sementara itu, selama tren pasar turun, strateginya adalah memilih saham yang memiliki korelasi negatif dengan IHSG, dan tujuan optimasi yang tepat adalah meminimalkan risiko. Portofolio yang mengikuti strategi ini selama tren pasar turun memiliki pengembalian yang lebih besar daripada tolok ukur pasar saham dengan kepastian 95%. Selama periode evaluasi dari 2018 hingga 2023, portofolio yang menggunakan strategi yang diusulkan mengungguli kedua tolok ukur pasar saham, dengan rasio Sharpe triwulanan yang lebih tinggi sebesar 0,3047 dan pengembalian kumulatif sebesar 107,90%. Portofolio yang diusulkan memiliki pengembalian triwulanan yang lebih tinggi daripada tolok ukur pasar saham dengan kepastian 99%. Oleh karena itu, strategi yang diusulkan menunjukkan kinerja yang baik dan dapat mengungguli pasar.
OPTIMASI PORTOFOLIO SAHAM-SAHAM ESG DENGAN MENGGUNAKAN MODEL MARKOWITZ PADA SELURUH INDEKS HIJAU DI INDONESIA
Investasi ESG (Lingkungan, Sosial, dan Tata Kelola) menjadi populer karena dapat memberikan imbal hasil finansial yang kompetitif sekaligus mempromosikan pembangunan berkelanjutan. Namun, penyerapan investasi ESG masih terbatas karena adanya hambatan seperti kurangnya pemahaman dan informasi yang tidak memadai. Indonesia memiliki indeks yang berorientasi pada ESG, seperti SRIKEHATI, ESG Leaders, ESG Sector Leaders IDX KEHATI, dan ESG Quality 45 IDX KEHATI yang menjadi dasar pemilihan saham ESG. Penelitian ini menggunakan model Markowitz untuk mengoptimalkan portofolio ESG dari empat indeks hijau Indonesia. Model Markowitz digunakan untuk menentukan bobot optimal untuk membangun portofolio pada batas efisien. Dengan menggunakan harga penutupan bulanan yang disesuaikan dari tahun 2019 hingga 2024, portofolio optimal yang disarankan oleh empat indeks hijau menawarkan keseimbangan rasio risiko/imbal hasil. Perbandingan kinerja portofolio optimal, yang diukur dengan menggunakan ukuran Treynor, rasio Sharpe, dan Jensen's alpha dilakukan untuk mengindikasikan portofolio mana yang memberikan imbal hasil yang lebih baik dari sisi risiko. Temuan ini dapat memberikan pilihan portofolio ESG yang optimal bagi investor sesuai dengan tujuan keuangan dan toleransi risiko mereka. Penelitian ini juga dapat menginspirasi investor lain yang belum berinvestasi di perusahaan ESG untuk mempertimbangkan investasi hijau, karena saham ESG memberikan banyak manfaat bagi investor.