Optimasi Portofolio Perusahaan Asuransi Jiwa menggunakan Mean Absolute Deviation dengan Generalized Wiener Process

Abstract

Penelitian ini mengkaji optimasi portofolio investasi saham pada perusahaan asuransi jiwa yang dipengaruhi oleh regulasi Otoritas Jasa Keuangan (OJK) dan dinamika pasar keuangan. Regulasi ini menetapkan batasan investasi serta jenis instrumen yang diperbolehkan, sehingga manajer investasi perlu menyesuaikan strategi mereka. Dalam upaya memaksimalkan return dan meminimalkan risiko, digunakan model Mean Absolute Deviation (MAD) yang lebih sederhana dan cocok untuk portofolio berskala besar. Selain itu, model Generalized Wiener Process diterapkan untuk memprediksi pergerakan harga saham dengan lebih baik, mengakomodasi volatilitas pasar yang tidak dapat diprediksi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model harga saham menggunakan Generalized Wiener Process dan menyusun optimasi portofolio menggunakan model MAD dan Semi-MAD dengan mempertimbangkan kendala buy-in threshold dan cardinality. Model MAD menunjukkan efektivitas dalam meminimalkan risiko portofolio pada dimensi besar, dan solusi optimasi portofolio diperoleh melalui linear programming.

This study examines the optimisation of stock investment portfolios in life insurance companies, with a particular focus on the influence of Financial Services Authority (OJK) regulations and financial market dynamics. The regulations set forth investment limits and specify the types of instruments that are permissible, necessitating adjustments to investment strategies on the part of the managers. In order to achieve the dual objective of maximising return and minimising risk, the Mean Absolute Deviation (MAD) model is employed, which is both more straightforward and better suited to large-scale portfolios. Furthermore, the Generalized Wiener Process model is employed to enhance the prediction of stock price movements, facilitating the accommodation of unpredictable market volatility. This study seeks to develop a stock price model utilising the Generalized Wiener Process and construct a portfolio optimization strategy incorporating the MAD and Semi-MAD models, with consideration of buy-in threshold and cardinality constraints. The MAD model demonstrates efficacy in minimizing portfolio risk in large dimensions, and the portfolio optimization solution is obtained through linear programming.