Penerapan Estimasi Fast-MCD dan SOCP dalam Pembentukkan Portofolio Robust Mean Variance

Epha Diana Supandi
Dedi Rosadi
Abdurakhman Abdurakhman

Statistika
Vol 14, No 1 (2014)

Portofolio model Mean Variance (MV) menitikberatkan pada penggunaan vektor rata-rata danmatriks kovarian dalam pembentukkan portofolio optimal. pembentukkan portofolio menggunakanmodel MV menjadi optimal, karena Σ????dan ????̂ adalah Maximum Likelihood Estimator bagi Σ dan μ. Padakenyataanya data keuangan sering menyimpang dari kenormalan, sehingga pembentukkan portofoliorobust menjadi sangat penting. Pada penelitian ini akan membandingkan portofolio mean variancemelalui pendekatan Fast-MCD dan SOCP (second order cone programming). Hasil studi kasus padasaham yang terdaftar di Jakarta Islamics Index menunjukkan portofolio dengan pendekatanoptimisasi robust (SOCP) lebih unggul dibandingkan portofolio model MV maupun Fast MCD.