Pembentukan Dan Rebalancing Portofolio Optimal Saham LQ45

Abstract

Tujuan penelitian ini yaitu menganalisis saham-saham yang efisien dengan menggunakan model Data Envelopment Analysis lalu membangun portofolio optimal dari kandidat saham yang efisien tersebut dengan menggunakan metode Single Index Model. Portofolio optimal tersebut dievaluasi dengan strategi rebalancing secara periodik dan juga persentase lalu, strategi tersebut dibandingkan kinerja masing-masing portofolio menggunakan indicator sharpe ratio, treynor ratio dan juga jansen’s alpha. Model Data Envelopment Analysis menghasilkan, dari 27 saham yang menjadi sampel penelitian, terpilih 14 saham yang efisien yaitu, BBCA, BMRI, ERAA, ICBP, INCO, INDF, INTP, ITMG, KLBF, MNCN, PTBA, TLKM, UNTR dan juga UNVR. 2. Portofolio optimal yang dibangun menggunakan metode single index model adalah BBCA dengan bobot sebesar 29,88%, BMRI dengan bobot sebesar 0,99%, ERAA dengan bobot sebesar 1,62%, INCO dengan bobot sebesar 16,90 %, ITMG dengan bobot sebesar 26,21%, KLBF dengan bobot sebesar 19,40% dan MNCN dengan bobot sebesar 4,99%. Penerapan strategi rebalancing mampu memberikan tingkat imbal hasil yang tinggi dibandingkan dengan tidak mengaplikasikan strategi rebalancing (buy and hold). Namun, tidak mampu menekan tingkat risiko yang ada dalam portofolio. Nilai imbal hasil tertinggi yang diberikan terdapat pada portofolio yang mengaplikasikan strategi rebalancing tolerance band 5% dengan imbal hasil rata-rata hariannya sebesar 0,0935% dengan risiko yang diberikan sebesar 0,3252%. Berdasarkan indicator sharpe ratio, treynor ratio dan jansen’s alpha, portofolio yang mengaplikasikan strategi rebalancing tolerance band 5% tersebut memiliki nilai paling tinggi dibandingkan keseluruhan portofolio, baik yang diaplikasikan strategi rebalancing lain ataupun yang tidak diaplikasikan strategi rebalancing (buy and hold).

The purpose of this research is to analyze efficient stocks using the Data Envelopment Analysis model and construct an optimal portfolio from these efficient stock candidates using the Single Index Model method. Optimal portfolio is built will be evaluated using periodic rebalancing strategies and percentage rebalancing and assessing the performance of each portfolio using the indicator of Sharpe ratio, Treynor ratio, and Jensen's alpha. Data Envelopment Analysis model show that out of 27 stocks sampled in the study, 14 efficient stocks were selected: BBCA, BMRI, ERAA, ICBP, INCO, INDF, INTP, ITMG, KLBF, MNCN, PTBA, TLKM, UNTR, and UNVR. The optimal portfolio constructed using the Single Index Model method consists of BBCA with a weight of 29.88%, BMRI with a weight of 0.99%, ERAA with a weight of 1.62%, INCO with a weight of 16.90%, ITMG with a weight of 26.21%, KLBF with a weight of 19.40%, and MNCN with a weight of 4.99%. The implementation of rebalancing strategies can provide higher returns compared to not applying rebalancing strategies (buy and hold). However, it cannot reduce the existing risk level in the portfolio. The highest return is found in the portfolio that applies the 5% tolerance band rebalancing strategy, with an average daily return of 0.0935% and a given risk of 0.3252%. Based on the indicator Sharpe ratio, Treynor ratio, and Jensen's alpha, the portfolio applying the 5% tolerance band rebalancing strategy has the highest value compared to all other portfolios, whether other rebalancing strategies or the buy and hold strategy were applied.