Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Permasalahan optimisasi portofolio merupakan topik penelitian yang cukup banyak dibahas dalam bidang keuangan. Model yang biasa digunakan dalam permasalahan tersebut adalah model mean variance yang berfokus pada expected return dan risiko tanpa mempertimbangkan kendala yang terdapat dalam masalah sebenarnya. Pada skripsi ini digunakan model optimisasi portofolio yang mempertimbangkan kendala seperti kendala kardinal dan kendala kuantitas atau biasa dikenal dengan model Mean Variance Cardinality Constrained Portofolio Optimization MVCCPO. Pada skripsi ini menggunakan metode e-New Local Search based Multiobjective Optimization Algorithm yang menonjolkan metode local search dan non dominated sorting didalamnya. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa metode e-NSLS cukup baik digunakan dalam permasalahan optimisasi portofolio.

---

Portfolio optimization problem is common research topic in finance. The model that usually used of this problem is Markowitz mean variance model focus in expected returns and risks, without conidering constraints in real life. In this thesis used a more realistic portfolio optimization problem, such as cardinality and quantity constraints, which is called Markowitz mean variance cardinality constrained portfolio optimization problem MVCCPO problem. This thesis used an algorithm which is based on a multiobjective local search schema and non dominated sorting. The result of this is simulation is good enough to use e NSLS in portofolio optimization.

Abstrak :
Diversifikasi portofolio telah dijadikan solusi dalam memitigasi risiko dalam berinvestasi. Tujuan utama diversifikasi portofolio adalah untuk mengurangi variansi return dibandingkan dengan investasi pada satu saham tertentu. Metode Clustering, misalnya Agglomerative Clustering, digunakan untuk mengelompokkan saham-saham ke dalam masing-masing klaster yang homogen berdasarkan risiko. Klaster-klaster yang terbentuk kemudian akan digunakan sebagai acuan diversifikasi portofolio. Objek yang digunakan dalam metode clustering adalah 7 skor rasio finansial PER, EPS, PEG, DER, ROE, Current Ratio dan Profit Margin dari setiap saham. Selanjutnya, proporsi dari setiap saham pembentuk portofolio ditentukan melalui aplikasi Genetic Algorithm ke masing-masing klaster. Pada penelitian ini, metode Genetic Algorithm dibangun berdasarkan model MVCCPO sehingga membentuk metode Genetic Algorithm Constrained. Performa dari Agglomerative Clustering Genetic Algorithm Constrained yang dievaluasi menggunakan data aktual, menghasilkan portofolio yang mampu mengalahkan return portofolio pasar dan memiliki rata-rata return yang lebih besar dibandingkan dengan portofolio yang dikonstruksi dengan metode Genetic Algorithm saja. Namun, dengan hubungan linear antara risiko dan return, adalah masuk akal bahwa portofolio dengan return yang lebih besar akan memiliki risiko yang lebih besar pula.

---

The purpose of portfolio diversification is to reduce the return rsquo s variance risk compared with a single stock investment or undiversified portfolio. The primary motivation of this research is to investigate the portfolio selection strategies through clustering and genetic algorithm. Clustering serves as a method to cluster assets with similar financial ratio scores the scores of EPS, PER, PEG, ROE, DER, Current Ratio and Profit Margin. By clustering method such as Agglomerative Clustering, stocks with similar risk profile are clustered together and the clusters produced can be used in diversifying portfolio. Genetic Algorithm will then be applied to each resulting cluster to obtain the optimal proportion of each stock in the portfolio. The Genetic Algorithm used in this study is built from the MVCCPO model hence making it a Constrained Genetic Algorithm. The performance of Constrained Genetic Algorithm refined with Agglomerative Clustering in portfolio optimization, evaluated based on some actual datasets, gives a portfolio that beats the market and has bigger expected return than a portfolio constructed with only Genetic Algorithm. Due to the direct relationship of risk and return, it is logical to expect portfolio with a bigger return would have a bigger risk.

Abstrak :
Optimisasi portofolio saham bertujuan untuk memberikan return yang maksimal dan risiko yang minimum. Salah satu cara untuk mendapatkan portofolio optimum adalah diversifikasi. Diversifikasi adalah pemilihan portofolio dengan mempertimbangkan pengalokasian dana ke berbagai saham yang berbeda dengan tujuan penyebaran risiko. Pada skripsi ini, algoritma Extension of Nondominated Sorting and Local Search (e-NSLS) digunakan untuk menghitung proporsi setiap saham. Kemudian, untuk mencari portofolio optimum dari proporsi yang telah diperoleh, digunakan model optimisasi portofolio Possibilistic Semiabsolute Deviation yang mempertimbangkan biaya transaksi, kendala kardinalitas, dan kendala kuantitas, dengan asumsi return setiap saham adalah bilangan fuzzy. Metode ini menghasilkan nilai tertinggi dari rata-rata return sebesar 36,04% dan Sharpe Ratio sebesar 28,75, yang lebih tinggi daripada S&P 500 Index dengan rata-rata return 12,34% dan Sharpe Ratio 2,7.

---

Stock portfolio optimization aims to provide maximum return and minimum risk. One way to get an optimum portfolio is diversification. Diversification is portfolio selection by considering allocation funds to different stocks with aim to spreading the risk. In this thesis, Extension of Nondominated Sorting and Local Search (e-NSLS) is used to calculate the proportion of each stock. Then, to find the optimum portfolio from proportions that have been obtained, we use Possibilistic Semiabsolute Deviation model, which considers transaction costs, cardinality constraints, and quantity constraints, and assuming the return of each stock is fuzzy numbers. This method produces the highest value of the average return 36,04% and Sharpe Ratio 28,75, which is higher than the S&P Index with an average return 12,34% and Sharpe Ratio 2,7.

Abstrak :
Optimisasi Portofolio bertujuan untuk melindungi investor dari segala risiko yang mungkin terjadi. Diversifikasi saham merupakan salah satu solusi untuk mengoptimalkan portofolio saham, dimana portofolio yang terdiversifikasi cenderung memiliki risiko yang lebih kecil dibandingkan dengan yang portofolio yang tidak terdiversifikasi. Agglomerative clustering merupakan salah satu metode hierarchical clustering. Untuk mengaplikasikan konsep diversifikasi, Agglomerative Clustering digunakan untuk mengelompokkan 40 saham berdasarkan pada 7 rasio finansial EPS, PER, PEG, ROE, DER, Current Ratio dan Profit Margin. Genetic algorithm GA adalah metode pencarian berdasarkan prinsip seleksi alam dan genetika. Setelah saham dikelompokkan, Genetic algorithm dengan heuristic crossover diaplikasikan pada tiap klaster untuk menentukan proporsi dari tiap saham. Dalam skripsi ini, model optimisasi possibilistic mean-semi-absolute deviation digunakan dimana kardinalitas, kuantitas, dan biaya transaksi dipertimbangkan sebagai kendala, dimana return dari aset diasumsikan merupakan bilangan fuzzy. Implementasi metode menghasilkan tingkat return 29.77 dan Sharpe Ratio 18.7097 yang lebih tinggi dibandingkan dengan indeks S P 500 pada periode waktu yang sama 12.34 dan 2.7 secara berurutan.

---

Portfolio optimization aims to protect investors against any risks which they may experience. Stock diversification is one of the solutions to optimize stock portfolio, where a diverse portfolio tends to have less risk then the undiversified one. Agglomerative clustering is one of hierarchical clustering method. To apply diversification concept, Agglomerative Clustering is used to cluster 40 different assets based on their financial ratio scores EPS, PER, PEG, ROE, DER, Current Ratio and Profit Margin. Genetic algorithms GA are search methods based on principles of natural selection and genetics. After the stocks are clustered, Genetic algorithm with heuristic crossover is applied on each cluster alongside to determine the weight of each stock. In this thesis, a possibilistic mean semi absolute deviation optimization model is used where cardinality, quantity, and transaction cost are considered as constraints, where the returns of risky assets are assumed as fuzzy numbers. The implementation shows that the method gave a higher level of return 29.77 and Sharpe ratio 18.7097 compared to S P 500 index in the same period of time 12.34 and 2.7 respectively.

Abstrak :
Guna mempersiapkan kebutuhan yang terencana dan tidak terencana di masa depan, perlu adanya investasi sejak dini. Dalam berinvestasi, seorang investor dihadapkan pada permasalahan dalam menentukan jumlah aset yang optimal dan proporsi modal pada masing-masing aset dalam menyusun portofolio investasinya. Masalah ini adalah masalah pengoptimalan portofolio. Dalam menyusun portofolio perlu dilakukan diversifikasi yaitu menggabungkan aset dengan karakteristik yang berbeda untuk mengurangi risiko investasi. Clustering dapat digunakan sebagai strategi diversifikasi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui strategi diversifikasi aset dalam portofolio dengan metode clustering Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) dan memilih aset serta menentukan proporsi modal yang optimal pada setiap portofolio aset penyusun portofolio dengan Multi- objektif algoritma metaheurysitic Co-variance. Berbasis Artificial Bee Colony (M-CABC). DBSCAN adalah algoritma clustering berbasis kepadatan cluster yang dirancang untuk membentuk cluster dan menemukan noise dalam data. Algoritma M-CABC merupakan pengembangan dari algoritma Artificial Bee Colony (ABC) dengan menambahkan konsep statistic covariance untuk mempercepat konvergensi. Aset yang digunakan dalam penelitian ini adalah saham. Kami menggunakan lima data portfolio saham dengan persentase saham yang memiliki mean return negatif untuk setiap data yang berbeda. Implementasi dilakukan dalam tiga kasus metode yang berbeda: optimalisasi portofolio saham tanpa DBSCAN, optimalisasi portofolio saham dengan DBSCAN tanpa noise, dan optimalisasi portofolio saham dengan DBSCAN dengan noise. Hasilnya adalah besarnya persentase saham yang memiliki mean return pada data negatif berpengaruh terhadap pemilihan metode yang digunakan untuk memperoleh portofolio dengan risiko terkecil. ......In order to prepare for planned and unplanned needs in the future, it is necessary to invest from an early age. In investing, an investor is faced with problems in determining the optimal amount of assets and the proportion of capital in each asset in compiling his investment portfolio. This issue is a portfolio optimization problem. In compiling a portfolio, it is necessary to diversify, namely combining assets with different characteristics to reduce investment risk. Clustering can be used as a diversification strategy. The purpose of this study is to determine the diversification strategy of assets in portfolios with the Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) clustering method and to select assets and determine the optimal proportion of capital in each portfolio compiler portfolio assets with the Multi-objective Co-variance metaheurysitic algorithm. . Based on Artificial Bee Colony (M-CABC). DBSCAN is a cluster density based clustering algorithm designed to form clusters and find noise in data. The M-CABC algorithm is a development of the Artificial Bee Colony (ABC) algorithm by adding the concept of statistical covariance to accelerate convergence. The assets used in this study are stocks. We use five stock portfolio data with the percentage of stocks that have a negative mean return for each of the different data. The implementation is carried out in three cases with different methods: optimization of stock portfolios without DBSCAN, optimizing stock portfolios with DBSCAN without noise, and optimizing stock portfolios with DBSCAN with noise. The result is the large percentage of stocks that have a mean return on negative data that affects the choice of the method used to obtain the portfolio with the smallest risk.