Pemanfaatan Software Open Source R dalam pemodelan ARIMA

R (R Development Core Team, 2009) merupakan salah satu software open source yang terpopuler dan telah menjadi “lingua franca” atau “bahasa standar” untuk keperluan komputasi statistika saat ini. Dalam tulisan ini, akan dikenalkan dan dibahas penggunaan R untuk komputasi model ARIMA, yang merupakan salah satu model standar yang dikenalkan dalam kuliah analisa runtun waktu. Pengenalan dilakukan dengan menggunakan data empiris dimana komputasi model ARIMA dilakukan dengan menggunakan R versi CLI (command line interface) dan versi GUI (Graphical User Interface) yang merupakan hasil pengembangan terbaru dalam Rosadi, Marhadi dan Rahmatullah (2009). Dalam metodologinya, dikenalkan teknik pemodelan standar dengan menggunakan metode Box-Jenkins, maupun teknik pemilihan model automatik menggunakan ukuran kriteria informasi, seperti yang dibahas di Hyndman dan Khandakar (2008). Kata-kata kunci: R Commander Plug-in, Open Source, automatic ARIM

Estimasi VaR Dengan Pendekatan Extreme Value

Setiap bentuk investasi memiliki risiko yang besar kecilnya tergantung pada banyak faktor, misalnya tingkat kepercayaan (α) dan juga waktu (T). Risiko pada setiap instrumen investasi tersebut dapat diukur dan dikelola sehingga para investor terhindar dari risiko kerugian yang besar. Value at Risk adalah salah satu alat untuk mengukur risiko investasi yang sangat populer. Dalam paper ini akan dikaji model pengukuran risiko Value at Risk dengan pendekatan model extreme value. Selanjutnya metode pendekatan ini akan dipergunakan untuk menganalisis data harga saham yang diperdagangkan di pasar modal Indonesia. Kata Kinci : Investasi, pengukuran risiko, Value at Risk, model Extreme Valu

Optimasi Bobot Portofolio dan Estimasi VaR

Penilaian harga saham, pemilihan kombinasi optimum, dan pengukuran risiko suatu portofolio investasi merupakan salah satu persoalan penting bagi investor. Dalam paper ini model indeks tunggal digunakan untuk penilaian harga saham, dan formulasi model optimasi dikembangkan dengan menggunakan teknik Lagrangean Multiplier untuk menentukan proporsi asset yang akan diinvestasikan. Sedangkan tingkat risiko yang dihadapi diestimasi menggunakan Value at Risk. Model-model ini digunakan untuk menganalisis data harga saham bank Lippo dan bank Bumi Putera. Kata Kunci : Indeks tunggal, portofolio investasi, Lagrangean Multiplier, Value at Ris

Portfolio optimization based on self-organizing maps clustering and genetics algorithm

In this modern era, gaining additional income is necessary to fulfill daily needs since inflation is unavoidable. Investing in stocks can give passive income to help people deal with the increasing prices of necessities. However, selecting stocks and constructing a portfolio is the major problem in investing. This research will illustrate the stock selection method and the optimization method for optimizing the portfolio. Stock selection is carried out by clustering using Self-organizing Maps (SOM). Clustering will show the best stocks formed for a portfolio to be optimized. The best stocks that have the best performance are selected from each cluster for the portfolio. The best performance of the stock can be determined using the Sharpe Ratio. Optimization will be carried out using a Genetic Algorithm. The optimization is carried out using software R i386 3.6.1. The optimization results are then compared to the Markowitz Theory to show which method is better. The expected return on the portfolio generated using Genetic Algorithm and Markowitz Theory are 3.348458 and 3.347559975, respectively. While, the value of the Sharpe Ratio is 0.1393076 and 0.13929785, respectively. Based on the results, the best performance of the portfolio is the portfolio produced using Genetic Algorithm with the greater value of the Sharpe Ratio. Furthermore, the Genetics Algorithm optimization is more optimal than the Markowitz Theory

The Adequateness of Wavelet Based Model for Time Series

In general, time series is modeled as summation of known information i.e. historical information components, and unknown information i.e. random component. In wavelet based model, time series is represented as linear model of wavelet coecients. Wavelet based model captures the time series feature perfectly when the historical information components dominate the process. In other hand, it has low enforcement when the random component dominates the process. This paper proposes an eort to develop the adequateness of wavelet based model, when the random component dominated the process. By weighted summation, the data is carried to the new form which has higher dependencies. Consequently, wavelet based model will work better. Finally, it is hoped that the better prediction of wavelet based model will be carried to the original prediction in reverting process

Computer Assisted Learning Menggunakan Software Open Source R: Past, Present and Future

Dalam metodologi pembelajaran computer assisted learning (CAL), proses belajar mengajar dilakukan dengan menggunakan bantuan komputer atau secara lebih luas, fasilitas teknologi informasi (lihat missal Henri-Paul, 2010). Dalam tulisan ini di bahas metodologi CAL untuk pembelajaran Statistika dan Matematika dengan bantuan software-software yang bersifat Freeware dan/atau Open Source. Diberikan pula best-practices pemanfaatan metode ini dimasa dulu dan sekarang dalam proses belajar mengajar di lingkungan Program Studi Statistika UGM menggunakan software open source R (R Development Core Team, 2015), dan secara lebih khusus menggunakan paket RCmdrplugin.Econometrics (Rosadi, 2010, 2011) atau perluasannya, RCmdrplugin.SPSS, sebagai pengembangan terbaru tool komputasi statistika (lihat Rosadi, 2015; Rosadi, Mustofa dan Perdana, 2015; Rosadi, Arisanty, Kartikasari, 2015). Beberapa topik yang akan di bahas seperti Program linear dan optimisasi portfolio, peramalan data runtun waktu dengan model ARIMA secara otomatik dan analisa data saham secara online. Dalam tulisan ini, diberikan pula contoh kasus pengajaran statistika menggunakan R untuk keperluan big data analytics yang akan menjadi salah satu trend utama dalam pengajaran statistika dimasa mendatang

Model Suku Bunga Multinomial

Makalah ini adalah merupakan pengembangan dari model suku bunga binomial seperti yang telah banyak dikenal. Dengan menggunakan asumsi multinomial diharapkan model binomial dapat diperluas menjadi model suku bunga multinomial. Jika diketahui suku bunga sampai saat ini, maka suku bunga pada periode berikutnya akan mempunyai k + 1 nilai yang mungkin. Sifat path-independence akan membuat bentuk multinomial relatif lebih sederhana. Dengan sifat ini jika diketahui sekarang waktu ke 0 dan suku bunga memiliki k + 1 nilai yang mungkin pada periode berikutnya, maka pada waktu ke t akan ditemukan hanya tk + 1 nilai yang mungkin. Kata kunci: model suku bunga, multinomial, term structure, contingent claim

Model Pengoptimuman Portofolio Mean-Variance dan Perkembangan Praktisnya

Many research about portfolio optimization in Indonesia still uses the ‘original’ mean-variance model as proposed by Markowitz more than 60 years ago. This article reviews the development and modification of the Markowitz’s mean-variance model, especially that dealing with real stock-market features, which could help the investor to create their own portfolio. There were several real-stock market features that implemented in the modification of mean-variance portfolios optimization models, such as the minimum transaction lots, the transaction cost, the cardinality constraint, the weight constraint, and the sectoral constraint. To implement these features, several heuristic methods were used to obtain the optimal portfolio weight, such as genetic algorithm, Tabu search, bee colony algorithm, particle swarm algorithm, and simulated annealing. These methods become alternative to the mathematical programming method

CAPM (Capital Asset Pricing Model) with Stable Distribution

In the classical finance theory, the CAPM models are developed using the Gaussian framework, that is, weassume the vector of returns can be modeled using the multivariate normal distribution. However, it is foundempirically that typically the financial data, especially the returns of assets, are leptokurtic (i.e., it is heavy tail andpeaked around the center). It has been shown in the literature that the stable distribution, where the normal is of aspecial case, becoming one of the popular model to model leptokurtic data. In this paper, we analyse the CAPMunder the assumption that the data follows the stable non-normal distribution with the index ofstability1 <α < 2 . We finally provide empirical application of the CAPM under the Gaussian and stable casesusing several returns data from Indonesian Stock Market