Optimasi Portofolio Saham IDX30 Menggunakan Metode MeanVariance dengan Shrinkage dan L1-Regularization

REIHAN MUHAMAD AZIZ

Informasi Umum

Kode

23.04.1932

Klasifikasi

005.7 - Data in Computer Systems

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Data Science

Dilihat

362 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

<div class="col-sm-10"> <p>Portofolio adalah sekumpulan aset yang dimiliki oleh individu atau kelompok untuk suatu tujuan ekonomi tertentu. Untuk membangun sebuah portofolio yang optimum ada dua hal yang harus diperhatikan yaitu return dan risiko. Dengan optimasi portofolio diharapkan akan menghasilkan portofolio dengan return yang tinggi dan risiko yang rendah. Untuk mendapatkan portofolio yang optimum sebelumnya digunakan metode Mean-Variance, namun setelah di analisis ternyata performa yang dihasilkan masih kurang memuaskan. Hal tersebut disebabkan karena kesalahan pada estimasi covariance matrix dan mean return. Seiring berjalannya waktu banyak metode yang digunakan untuk memperbaiki performa metode MeanVariance. Salah satu cara untuk memperbaiki performa metode Mean-Variance adalah dengan menerapkan metode regularisasi pada fungsi objektif dari metode Mean-Variance dan menerapkan metode Shrinkage untuk mengestimasi covariance matrix. Oleh karena itu dalam tugas akhir ini dibangun portfolio saham menggunakan metode Mean-Variance dengan L1-regularization dan Shrinkage. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa dengan menerapkan L1-regularization dan Shrinkage pada metode Mean-Variance dapat meningkatkan performa yang dihasilkan yaitu dengan menghasilkan nilai sharpe ratio yang lebih tinggi dengan nilai 0.63. Sedangkan portfolio yang dihasilkan oleh metode Mean-Variance yang tidak menggunakan L1-regularization dan Shrinkage menghasilkan nilai sharpe ratio yang lebih buruk yaitu dengan nilai 0.38.</p> </div>