View Item 
      •   IPB Repository
      • Dissertations and Theses
      • Master Theses
      • MT - Economic and Management
      • View Item
      •   IPB Repository
      • Dissertations and Theses
      • Master Theses
      • MT - Economic and Management
      • View Item
      JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

      Analisis Komparatif Portofolio Optimal Pada Masa Pandemi dan Endemi COVID-19 Menggunakan Statistika Bayesian

      Thumbnail
      View/Open
      Cover (1.108Mb)
      Fulltext (1.711Mb)
      Lampiran (945.6Kb)
      Date
      2025
      Author
      Faritzy, Salman Rifky Al
      Ermawati, Wita Juwita
      Ardiansyah, Ferry
      Metadata
      Show full item record
      Abstract
      Pandemi COVID-19 telah memberikan dampak signifikan bagi investor maupun strategi investasinya. Transisi menuju fase endemi selanjutnya menghadirkan dinamika pasar yang berbeda, menuntut adaptasi dalam strategi portofolio. Kondisi pasar yang fluktuatif memerlukan pemahaman mengenai bagaimana portofolio dapat dikelola untuk dapat mengoptimalkan tingkat return dalam kedua kondisi tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis komparatif terhadap karakteristik dan kinerja portofolio optimal selama masa pandemi dan endemi COVID-19 menggunakan pendekatan statistika Bayesian dan metode Markowitz. Keduanya dapat memberikan wawasan yang lebih robust dalam perumusan portofolio optimal di tengah ketidakpastian. Metode Bayesian dipilih karena kemampuannya untuk mengintegrasikan informasi awal (prior) dengan data empiris (likelihood) yang digunakan untuk menghasilkan estimasi parameter yang lebih kuat dan akurat, terutama dalam kondisi pasar yang bergejolak atau ketika data historis terbatas. Proses analisis melibatkan penggunaan model Bayesian untuk mengestimasi parameter-parameter kunci yang relevan dengan kinerja aset, seperti ekspektasi pengembalian dan matriks kovarians. Estimasi ini kemudian digunakan sebagai masukan untuk membangun portofolio optimal berdasarkan kriteria pengembalian-risiko tertentu. Pada masa pandemi, portofolio yang optimal terdiversifikasi merata pada sektor industri, kesehatan, konsumsi, dan infrastruktur, dengan saham UNTR, KLBF, dan UNVR berbobot tertinggi. Ekspektasi return portofolio pandemi adalah 0,75%. Pada masa endemi, portofolio yang optimal didominasi saham Material Dasar dan Energi. Return portofolio endemi mencapai 0,75% per minggu namun dengan risiko lebih rendah dan Sharpe Ratio lebih baik. Uji beda menunjukkan tidak ada perbedaan signifikan pada rata-rata return portofolio antara kedua masa. Namun, terdapat perbedaan signifikan pada risiko portofolio. Penelitian ini menyarankan saham defensif dan terdiversifikasi cocok di masa pandemi, sementara portofolio masa endemi lebih terkonsentrasi pada saham siklikal. Portofolio optimal tidak statis dan perlu disesuaikan dengan perubahan makroekonomi, siklus pasar, dan kondisi global. Pengelolaan portofolio membutuhkan pendekatan fleksibel dan responsif, termasuk rebalancing periodik. Investor perlu memahami siklus ekonomi dan mengidentifikasi sektor-sektor yang menguntungkan dalam setiap fase.
      URI
      http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/169288
      Collections
      • MT - Economic and Management [3180]

      Copyright © 2020 Library of IPB University
      All rights reserved
      Contact Us | Send Feedback
      Indonesia DSpace Group 
      IPB University Scientific Repository
      UIN Syarif Hidayatullah Institutional Repository
      Universitas Jember Digital Repository
        

       

      Browse

      All of IPB RepositoryCollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

      My Account

      Login

      Application

      google store

      Copyright © 2020 Library of IPB University
      All rights reserved
      Contact Us | Send Feedback
      Indonesia DSpace Group 
      IPB University Scientific Repository
      UIN Syarif Hidayatullah Institutional Repository
      Universitas Jember Digital Repository