Analisis Pengaruh Penambahan Variance-based Constraints Dan Global Variance-based Constraints Terhadap Optimasi Portofolio Mean Variance

Abstract

Portofolio merupakan gabungan atau kombinasi dari berbagai instrumen atau aset investasi yang disusun untuk mencapai tujuan investasi investor. Berdasarkan teori portofolio Markowitz, risiko dapat diminimumkan dengan cara diversifikasi dan dikombinasikan dengan berbagai instrumen aset investasi. Metode yang digunakan dalam meminimumkan risiko adalah Mean Variance. Walaupun Mean Variance dapat membantu meminimumkan risiko, tetapi bobot portofolio yang dihasilkan ekstrim, terutama jika jumlah aset investasi cukup banyak. Oleh karena itu, untuk memperbaiki kekurangan tersebut digunakanlah metode Variance-Based Constraints (VBC) dan metode terbaik, Global Variance-Based Constraints (GVBC) dengan menggunakan varian aset, standar deviasi, dan nilai 𜶠sebagai parameter untuk untuk menentukan range bobot optimal. Dari hasil perhitungan yang dilakukan menggunakan data historis, α optimal dicapai pada saat α = 0% untuk mendapatkan nilai return, risiko dan Sharpe Ratio terbaik. Sedangkan dari hasil pengujian dengan data uji, nilai return dan Sharpe Ratio terbaik dicapai pada saat menggunakan VBC dan GVBC, begitu pula dengan risiko portofolio terkecil nya. Metode VBC dan GVBC memberi pengaruh yang baik terhadap risiko portofolio Mean Variance, sehingga risiko portofolio yang diuji menghasilkan nilai yang terkecil atau terbaik.

Kata kunci : Portofolio, LQ45, Mean Variance, Variance-Based Constraints, Global Variance-Based Constraints, VBC, GVBC