OPTIMISASI PORTOFOLIO MENGGUNAKAN PENDEKATAN TELSER BERBASIS VALUE AT RISK

SASHA M PASUHUK, Dr. Adhitya Ronnie Efendi, M.Sc

2014 | Skripsi | STATISTIKA

Dalam menanamkan modalnya di pasar modal khususnya saham, investor memerlukan suatu metode optimisasi portofolio. Salah metode optimisasi dikembangkan oleh Markowitz (1952) yaitu metode mean-variance. Metode ini berkonsentrasi pada upside dan downside risk yang menggunakan pendekatan statistika standar deviasi sebagai ukuran risiko nya. Padahal beberapa investor menganggap bahwa risiko sebenarnya adalah risiko return negatif (dowside risk) sehingga dibutuhkan metode lain yang hanya berkonsentrasi pada dowside risk. Salah satunya dengan menerapkan prinsip safety first. Metode pendekatan Telser berbasis Value at Risk merupakan salah satu teknik optimisasi portofolio yang menerapkan prinsip safety first. Metode ini bertujuan untuk membentuk portofolio yang memaksimalkan expected return sekaligus memenuhi kendala Value at Risk. Kendala Value at Risk digunakan untuk meminimumkan risiko portofolio. Dalam penghitungannya return diasumsikan berdistribusi eliptikal. Kemudian dibawah asumsi tersebut dihitung formula optimisasi Telser dengan kendala VaR yang nantinya akan menghasilkan alokasi aset optimal untuk masing-masing saham. Pada studi kasus dibentuk portofolio yang terdiri dari saham-saham pada Bursa efek Indonesia, yaitu CTRP, TLKM, MNCN, BBRI, LSIP, SMCB, MEDC menggunakan metode pendekatan Telser, metode pendekatan Telser dengan kendala value at risk, dan mean variance. Kemudian kinerja ketiga portofolio tersebut dibandingkan dengan ukuran kinerja besarnya kentungan/ kerugian, tingkat pengembalian (rate of return) dan Sharpe ratio. Hasilnya, portofolio VaR Telser menunjukkan kinerja portofolio yang baik dengan risiko yang paling rendah di antara ketiga portofolio tersebut. Metode optimisasi portofolio dengan pendekatan Telser berbasis Value at Risk menghasilkan portfolio dengan risiko yang lebih rendah dibandingkan dengan optimisasi portofolio pendekatan Telser, dan mengahasilkan keuntungan yang lebih tinggi dibandingkan dengan metode optimisasi mean-variance. Oleh karena itu, optimisasi portofolio menggunakan pendekatan Telser berbasis Value at Risk ini bisa menjadi alternatif pilihan bagi investor.

To invest his money on a capital market, investor needs a portfolio optimization method. One of the portfolio optimization method was developed by Harry Markowitz (1952) called mean-variance optimization. This method using a standard deviation as a risk measure and it’s focusing on both upside and downside risk. However, most of investors considered only downside risk as a real risk. To fit investor’s perception another method had to be made. One of these models, focusing on downside risk is the saftey first principle. Value at Risk based Telser Approach is one of the portfolio optimization technique applying this safety first principle. This method aimed to maximize expected return subject to Value at Risk constraint. Value at Risk constraint is used to minimize the risk of the portfolio. In the analysis, return assumed to be eliptically distributed. Under this assumption, Telser optimization formula is constructed, which then gives optimal weights for each asset as result. The case study presents portfolio constraction using Telser approach, VaR Based Telser Approach, and meanvariance optimization techniques consist of seven stocks listed in Indonesia Stock Exchange i.e : CTRP, TLKM, MNCN, BBRI, LSIP, SMCB, and MEDC. Then, those three methods are compared by using measure of portfolio performance i.e : ammount of profit/ loss, rate of return, and Sharpe Ratio. As a result, VaR based Telser portfolio optimization gives a good portfolio performance with the lowest risk among those three methods. VaR Based Telser portfolio optimization is less risky than Telser portfolio optimization, and it gives higher profit than meanvariance method. So, VaR based Telser portfolio optimization is recommended for investor

Kata Kunci : Portofolio, prinsip safety first, optimisasi Telser, Value at Risk, Optimisasi Telser berbasis Value at Risk, optimisasi mean-variance, distribusi eliptikal.