Estimasi Risiko Portofolio Optimal dengan Pendekatan Model Black-Litterman berdasarkan Hasil Clustering menggunakan Dynamic Time Warping pada Saham Indeks IDXQ30”

Dinarta, Michael Nathaniel (2025) Estimasi Risiko Portofolio Optimal dengan Pendekatan Model Black-Litterman berdasarkan Hasil Clustering menggunakan Dynamic Time Warping pada Saham Indeks IDXQ30”. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 6003231023-Master_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 April 2027. Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Peristiwa Nixon Shock pada tahun 1971 membawa perubahan besar dalam investasi global. Sejak saat itu, kegiatan menggunakan uang tidak memiliki pilihan selain melakukan investasi atau konsumsi karena menabung memberikan imbal hasil yang relatif sedikit. Terdapat beberapa bentuk investasi yang menawarkan potensi keuntungan tinggi, salah satunya adalah saham. Untuk memperoleh keuntungan yang diharapkan, investor perlu melakukan diversifikasi aset saham melalui pembentukan portofolio sesuai dengan karakteristik investasi yang diinginkan. Salah satu alternatif untuk meningkatkan efisiensi proses pembentukan portofolio saham dapat dilakukan menggunakan analisis pengelompokan (clustering). Dalam optimasi portofolio saham, clustering hanya terbatas untuk menentukan sekumpulan saham yang berpotensi memberikan keuntungan atau kerugian, sehingga perlu ditambahkan metode optimasi untuk menentukan bobot saham dalam portofolio hasil clustering sehingga diperoleh portofolio yang optimal. Pada penelitian ini akan membahas clustering, optimasi portofolio, dan estimasi perhitungan risiko investasi yang akan diimplementasikan pada saham perusahaan di Indeks IDXQ30. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai Value at Risk (VaR) yang dihasilkan dengan tingkat kepercayaan 95% dari hasil pengelompokan berdasarkan K-Means Clustering dengan jarak Dynamic Time Warping dan optimasi portofolio menggunakan model Black-Litterman valid pada portofolio yang terbentuk dengan modal awal sebesar Rp 1.000.000. Portofolio saham optimal pada cluster 1 menghasilkan estimasi kerugian VaR dan Expected Shortfall (ES) masing-masing adalah Rp 49.048 dan Rp 58.939. Pada portofolio saham optimal cluster 2 menghasilkan estimasi kerugian VaR dan ES masing-masing adalah Rp 38.950 dan Rp 50.990. Sedangkan, pada portofolio saham optimal di cluster 3 estimasi kerugian pada VaR dan ES masing-masing adalah Rp 122.836 dan Rp 147.238.

========================================================================================================================

The Nixon Shock event in 1971 brought a major change in global investment. Since then, activities using money have no choice but to invest or consume because saving provides relatively little return. Several forms of investment offer high-profit potential, one of which is stocks. To obtain the expected profit, investors need to diversify stock assets by portfolio formation according to the desired investment characteristics. One alternative to increase the efficiency of the stock portfolio formation process can be done using clustering analysis. In stock portfolio optimization, clustering is only limited to determining a group of stocks that have the potential to provide profit or loss. Hence, an optimization method needs to be added to determine the weight of stocks in the clustering portfolio so that an optimal portfolio is obtained. This study will discuss clustering, portfolio optimization, and investment risk calculation estimates that will be implemented on company stocks in the IDXQ30 Index. The results of the study indicate that the Value at Risk (VaR) value produced with a 95% confidence level from the results of grouping based on K-Means Clustering with Dynamic Time Warping distance and portfolio optimization using the Black-Litterman model is valid for a portfolio formed with an initial capital of Rp 1.000.000. The optimal stock portfolio in cluster 1 produces an estimated loss of VaR and Expected Shortfall (ES) of Rp 49.048 and Rp58.939, respectively. In the optimal stock portfolio cluster 2, the estimated loss of VaR and ES is Rp38.950 and Rp50.990, respectively. Meanwhile, in the optimal stock portfolio in cluster 3, the estimated loss on VaR and ES is Rp122.836 and Rp147.238, respectively.

Item Type:	Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords:	K-Means, Dynamic Time Warping, Black-Litterman, Value at Risk, Expected Shortfall.
Subjects:	H Social Sciences > HA Statistics > HA30.3 Time-series analysis H Social Sciences > HD Industries. Land use. Labor > HD61 Risk Management H Social Sciences > HG Finance > HG4529.5 Portfolio management Q Science > QA Mathematics > QA278.55 Cluster analysis
Divisions:	Faculty of Science and Data Analytics (SCIENTICS) > Statistics > 49101-(S2) Master Thesis
Depositing User:	Michael Nathaniel Dinarta
Date Deposited:	23 Jan 2025 00:33
Last Modified:	23 Jan 2025 00:33
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/116628

Actions (login required)

View Item