PERPADUAN ANALISIS FAKTOR DAN METODE MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT ROBUSTIFIED MEAN VARIANCE DALAM PENENTUAN PORTOFOLIO OPTIMAL; COMBINATION OF FACTOR ANALYSIS AND MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT ROBUSTIFIED MEAN VARIANCE IN PORTFOLIO OPTIMIZATION

ANA MELASARI, Dedi Rosadi

2012 | Skripsi | PROGRAM STUDI STATISTIKA

Secara umum, portofolio yang optimal adalah portofolio yang dapat mengurangi risiko. Portofolio yang ideal adalah portofolio yang mampu memberikan return optimal dengan risiko seminimal mungkin. Namun, terlebih dulu investor seringkali dihadapkan pada masalah bagaimana memilih aset untuk portofolio ketika ingin membuat keputusan investasi. Untuk mengatasinya, diterapkan penggunaan analisis faktor untuk melihat kinerja individual saham. Analisis faktor adalah suatu teknik statistik yang tujuan utamanya adalah untuk mendeteksi dan menggambarkan struktur antar variabel dalam analisis. Analisis faktor dengan sepuluh indikator keuangan perusahaan anggota LQ45 sebagai variabelnya dapat digunakan untuk melihat kinerja individual saham. Setelah terpilih sembilan saham kemudian digunakan dalam penentuan portofolio optimal. Dalam portofolio mean-variance, digunakan mean sampel dan estimator kovarian untuk mengestimasi expected return dan kovariansi antar asset. Namun, terdapat salah satu kelemahan dari estimator standar yaitu sensitif terhadap outlier. Untuk mengatasi kasus ini, digunakan estimasi robust untuk mean dan kovariansi. Salah satunya adalah minimum covariance determinant (MCD) estimator. Selanjutnya akan dibandingkan portofolio metode Mean Variance dengan metode Minimum Covariance Determinant robustified Mean Variance dalam penentuan portofolio optimal.

Kata Kunci : analisis faktor, MCD, Fast-MCD, Mean Variance, MCD Robustified mean variance