Pembentukan Portofolio Global Minimum Variansi Tanpa Kendala Larangan Short-Selling dengan Clustering K-Means
DOI:
https://doi.org/10.24252/msa.v13i1.57939Keywords:
portofolio, global minimum variansi, short-selling, K-means, klaster, optimasiAbstract
Penelitian ini bertujuan untuk membentuk portofolio Global Minimum Variance (GMV) tanpa kendala larangan short-selling dengan klastering K-means untuk mengelompokkan aset berdasarkan kesamaan karakteristik data return. Dalam pendekatan ini, short-selling diizinkan, sehingga solusi dapat diperoleh secara analitik maupun numerik melalui optimisasi kuadratik. Dalam meningkatkan efisiensi portofolio, data return historis dikelompokkan terlebih dahulu menggunakan klastering k-means, sehingga aset dalam portofolio terbentuk dari metode klaster yang lebih terstruktur. Portofolio yang terbentuk sepenuhnya terdiri dari bobot positif meskipun tidak dibatasi oleh larangan short-selling. Hal ini mencerminkan struktur kovarians aset yang mendukung diversifikasi optimal secara alami. Nilai Sharpe ratio yang negatif mengindikasikan bahwa meskipun risiko dapat diminimalkan, efisiensi portofolio dalam memberikan imbal hasil masih rendah akibat dominasi aset defensif dan rendahnya expected return.
References
Bodnar, T., Parolya, N., & Schmid, W. (2018). Estimation of the global minimum variance portfolio in high dimensions. European Journal of Operational Research, 266(1), 371–390.
Gubu, L., Rosadi, D., & Abdurakhman, A. (2021). Pembentukan portofolio saham menggunakan klastering time series K-Medoid dengan ukuran jarak dynamic time warping. Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik, 13(2), 35–46.
Guo, X. (2025). Using Risk and Return Guidance for Portfolio Building. International Workshop on Navigating the Digital Business Frontier for Sustainable Financial Innovation, 315.
Manurung, H. (2019). Analisis Kinerja Portofolio Saham dengan Menggunakan Metode Sharpe, Jensen dan Treyno. Journal of Business Studies, 4(1), 1–16.
Markowitz, H. (1952). Portfolio Selection. The Journal of Finance, 7(1), 77–91.
Nurwahidah, N. (2021). Quadratic Programming: An Optimization Tool For Building Global Minimum Variance Portfolio With No Short Sale. Barekeng: Jurnal Ilmu Matematika Dan Terapan, 15(2), 305–314.
Onanaye, A. S., & Agbolamagbin, P. O. (2016). Quadratic programming as an optimization tool for portfolio management. International Journal of Mathematics and Computer Application Research, 6(2), 16–32.Park, J. (2020). Clustering Approaches for Global Minimum Variance Portfolio.
Sanjaya, S., Hanifah, I., Meladiah, R., & Feriadi. (2022). Transaksi Short Selling Ditinjau dari Pertlindungan Investor dalam Hukum Pasar Modal Indonesia. Jurnal Ekonomi, Bisnis Dan Humaniora , 1(2).
Uchiyama, Y., Kadoya, T., & Nakagawa, K. (2019). Complex Valued Risk Diversification. Entropy, 21(2), 119.
Utami, M. P., Saepudin, D., & Rohmawati, A. A. (2019). Pengaruh Teknik Clustering Harga Saham Dalam Manajemen Portofolio. EProceedings of Engineering, 6(1).
Valenthio, V. (2020). Legalitas Short-Selling dalam Praktik Pasar Modal di Indonesia. Jurnal Education and Development, 8(1), 158–158.
Wu, D., Wang, X., & Wu, S. (2022). Construction of stock portfolios based on k-means clustering of continuous trend features. Knowledge-Based Systems, 252.
Yang, L., Couillet, R., & McKay, M. R. (2015). A Robust Statistics Approach to Minimum Variance Portfolio Optimization. IEEE Transactions on Signal Processing, 63(24), 6684–6697.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Jurnal MSA ( Matematika dan Statistika serta Aplikasinya)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
