📚 Eksplorasi & Komparasi Topik Dokumen

OPTIMISASI 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.