MODEL PORTOFOLIO LOWER PARTIAL MOMENT DERAJAT 2 MENGGUNAKAN METODE QUADRATIC PROGRAMMING

AGUNG SURYO BUDI P, Prof. Subanar, Ph.D.;Yunita Wulansari, S.Si, M.Sc.

2017 | Skripsi | S1 STATISTIKA

Skripsi ini membahas mengenai optimisasi portofolio saham menggunakan metode mean-LPM derajat 2 dengan quadratic programming dan mean-semivariance dengan pendekatan heuristik. Kedua metode tersebut merupakan alat pengukuran downside risk, yaitu risiko terjadinya return di bawah target/rata-rata return. Karena bagi investor, risiko yang sebenarnya adalah risiko dimana return yang diperoleh di bawah target return. Kedua metode tersebut diaplikasikan pada data harga saham yang terdaftar dalam indeks LQ-45 selama tahun 2016. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa portofolio saham menggunakan metode mean-LPM derajat 2 dengan quadratic programming lebih baik dari portofolio mean-semivariance dengan pendekatan heuristik. Dalam hal ini, diperoleh model mean-LPM derajat 2 menghasilkan nilai risk adjusted return yang lebih besar dari mean semivariance.

This minithesis discusses about the optimization of stock portfolio using mean-LPM method of degree 2 with quadratic programming and mean-semivariance with heuristic approach. Both methods are a downside risk measurement tool, that is the risk of returns under the target / average return. Because for investors, the real risk is the risk that the return earned is below the target return. Both methods are applied to the stock price data listed in the LQ-45 index during 2016. The results show that the stock portfolio uses the mean-LPM method of degree 2 with quadratic programming better than the mean-semivariance portfolio with the heuristic approach. In this case, obtained the mean-LPM model of degree 2 resulted in a risk adjusted return value greater than the mean-semivariance.

Kata Kunci : Kata kunci : portofolio saham, downside risk, mean-LPM derajat 2, mean-semivariance, quadratic programming.