Chapter 8 Investment Analysis and Portfolio Management

Chapter 8 Investment Analysis and Portfolio Management Frank K. Reilly & Keith C. Brown

Part 2: INVESTMENT THEORY 6 Pasar Efisien

7 Mnj Portofolio

Konsep RETURN, RISIKO, Investasi

9 Model Ret, Risiko

8 Penilaian Aset

2 Maksi UNS

Chpt 8-Reilly & Brown

Bandi, 2010

Chapter 8 - An Introduction to Asset Pricing Models Questions to be answered: 1. 2. 3. 4. 5. 6.

What are the assumptions of the capital asset pricing model? What is a risk-free asset and what are its risk-return characteristics? What is the covariance and correlation between the risk-free asset and a risky asset or portfolio of risky assets? What is the expected return when you combine the risk-free asset and a portfolio of risky assets? What is the standard deviation when you combine the risk-free asset and a portfolio of risky assets? When you combine the risk-free asset and a portfolio of risky assets on the Markowitz efficient frontier, what does the set of possible portfolios look like?

3 Maksi UNS


Bandi, 2010

Questions to be answered: 7. 8.

9. 10. 11. 12. 13. 14. 15.

Given the initial set of portfolio possibilities with a risk-free asset, what happens when you add financial leverage (that is, borrow)? What is the market portfolio, what assets are included in this portfolio, and what are the relative weights for the alternative assets included? What is the capital market line (CML)? What do we mean by complete diversification? How do we measure diversification for an individual portfolio? What are systematic and unsystematic risk? Given the capital market line (CML), what is the separation theorem? Given the CML, what is the relevant risk measure for an individual risky asset? What is the security market line (SML) and how does it differ from the CML?

4 Maksi UNS


Bandi, 2010

Questions to be answered:

16. 17. 18. 19. 20.

What is beta and why is it referred to as a standardized measure of systematic risk? How can you use the SML to determine the expected (required) rate of return for a risky asset? Using the SML, what do we mean by an undervalued and overvalued security, and how do we determine whether an asset is undervalued or overvalued? What is an asset’s characteristic line and how do you compute the characteristic line for an asset? What is the impact on the characteristic line when you compute it using different return intervals (e.g., weekly versus monthly) and when you employ different proxies (i.e., benchmarks) for the market portfolio (e.g., the S&P 500 versus a global stock index)?

5 Maksi UNS


Bandi, 2010

Capital Market Theory: An Overview • Teori pasar modal: – Mengembangkan teori portofolio, dan – Membangun model unt penilaian semua aset berisiko

• Capital asset pricing model (CAPM): – Bisa unt menghitung tingkat return (required rate of return) bebagai aset berisiko

6 Maksi UNS


Bandi, 2010

Assumptions of Capital Market Theory 1. Semua investor mrp investor efisisen spt yg dimaksudkan Markowitz, yg hendak mentargetkan titik pd titik2 efisien (efficient frontier) – Lokasi sesungguhnya pd titik efisien, dan oleh karenanya pilihan portofolio spesifik, akan tergantung pd fungsi utilitas risiko-return investor individual 2. Investor dpt pinjam atau meminjamkan berapapun jumlah

uang pd tingkat return bebas risiko (RFR). – Artinya, selalu ada kemungkinkan meminjam uang pd tingkat bebas risiko nominal dg membeli sekuritas bebas risiko seperti obligasi pemerintah T-bills. – Tidak selalu ada kemungkinan untuk meminjam pd tingkat bebas risiko, tetapi kita akan melihat bhw tingkat peminjaman yg lebih tinggi tidak mengubah hasil secara umum 7 Maksi UNS


Bandi, 2010

Assumptions of Capital Market Theory

3. Semua investor memiliki ekspektasi yg homogin, artinya mereka mengestimasi distribusi probabilitas bg return mendatang – Lagi-lagi, asumsi dpt lebih dikendorkan (relaxed). Sepanjang perbedaan dlm ekspektasi tidak besar (vast), efeknya kecil.

4. Semua investor memiliki horison satu-periode waktu sama misalnya satu-bulan, enam bulan, atau satu tahun. – Model akan dikembangkan unt periode hipotetikal tunggal, dan hasilnya dpt dipengaruhi oleh asumsi yg berbeda. Perbedaan dlm horison waktu akan mewajibkan investor menderivasi ukuran risiko dan aset bebas risiko yg konsisten dg horison waktunya 8 Maksi UNS


Bandi, 2010


5. Semua investasi dpt dipecah scr tak terbatas (infinitely divisible), artinya sangat mungkin unt membeli atau menjaual bagian2 lembar saham atau portofolio. – Asumsi ini memungkinkan membasnya alternatif investasi sbg kurve (continuous curves). Mengubahnya hanya akan memiliki dampak kecil pd teori.

6. Tidak ada pajak atau biaya transaksi dlm membeli atau menjual aset. – Asumsi ini sangat beralasan dlm beberapa contoh. Baik dana pension amupun kelompok agama tdk hrs bayar pajak, dan biaya transaksi atas instrumen keuangan bg institusi keuangan lbh kecil dp 1%. Lagi pula mengendorkan asumsi ini bs memodifikasi hasil, tetapi tidak mengubah kepercayaan mendasar (basic thrust). 9 Maksi UNS


Bandi, 2010


7. Tdk ada inflasi atau perubahan dlm tingkat bunga, atau inflasi terantisipasi scr penuh. – Asumsi ini sngt beralasan, dan dpt dimodifikasi.

8. Pasar Modal dlm ekuilibrium. – Hal ini berarti bhw kita mulai dg semua investasi yg dinilai scr pas (properly) dlm garis dg tingkat risikonya.

10 Maksi UNS


Bandi, 2010


Kritikan: • Beberapa asumsi tidak realistik • Mengendorkan beberapa asumsi hanya memiliki pengaruh yg kecil pd model dan tidak akan mengubah implikasi atau kesimpulannya. • Suatu teori seharusnya diakui atas bagaimana ia menjelaskan dan membantu memprediksi perilaku, tidak pd asumsinya.

11 Maksi UNS


Bandi, 2010

Risk-Free Asset • Aset dg deviasi standar NOL • Korelasi nol dg semua aset berisiko lainnya • Memberikan tingkat return bebas risiko (RFR) • Akan terletak pd garis vertikal (vertical axis), jika digambar pd grafik portofolio

12 Maksi UNS


Bandi, 2010

Risk-Free Asset • Kovarian antara dua aset return adl n

Cov

ij

=

∑ [R

i

- E(R

i

)][R

j

- E(R

j

)]/n

i =1

• Sebab return unt aset bebas risiko adl PASTI,

σ RF = 0

Maka Ri = E(Ri), dan Ri - E(Ri) = 0

• Akibatnya, Kovarian dr aset bebas risiko dg berbagai aset berisiko atau portofolio akan selalu sama dg NOL. • Begitu juga korelasi antara berbagai aset berisiko dan aset bebas risiko akan sama dg NOL. 13 Maksi UNS


Bandi, 2010

Combining a Risk-Free Asset with a Risky Portfolio • Return harapan = rata-rata tertimbang dr dua return

E(R port ) = WRF (RFR) + (1 - WRF )E(R i ) • Rumus ini mrp hubungan linier

14 Maksi UNS


Bandi, 2010

Combining a Risk-Free Asset with a Risky Portfolio • Deviasi Standar =

E(σ

2 port

varian harapan unt portofolio dua aset adl

2 1

2 1

2 2

2 2

) = w σ + w σ + 2 w 1 w 2 r1,2σ 1σ 2

• Dg mensubstitusi aset bebas risiko unt sekuritas 1, dan aset bebas risiko unt sekuritas 2, rumus akan tampak 2 2 2 2 2 port RF RF RF i RF RF RF,i RF i

E(σ ) = w σ +(1−w ) σ +2w (1- w )r σ σ

• Slm kita mengatahui bhw varian aset bebas risiko adl NOL dan korelasi antara aset bebas risiko dan beberapa aset berisiko adl NOL, rumus dpt kita ubah menjadi 2 E(σ port ) = (1 − w RF ) 2 σ i2 15 Maksi UNS


Bandi, 2010

Combining a Risk-Free Asset with a Risky Portfolio Dg rumus varian

2 E(σ port ) = (1 − w RF ) 2 σ i2

Deviasi standar E(σ port ) =

(1 − w RF ) 2 σ i2

= (1 − w RF ) σ i

• Maka, deviasi standar dr portofolio yg menggabungkan aset bebas risiko dg aset berisiko adl proporsi linier dr deviasi standar dr portofolio aset berisiko. • Selama kedua return harapan dan deviasi standar d return unt portofolio tsb adl gabungan liner, grafik return dan risiko portofolio tampak spt garis lurus antara dua aset. 16 Maksi UNS


Bandi, 2010

Portfolio Possibilities Combining the Risk-Free Asset and Risky Portfolios on the Efficient Frontier

E(R port )

Exhibit 8.1

D M C RFR

B A

E(σ port ) Maksi UNS


Bandi, 2010

17

Risk-Return Possibilities with Leverage • Unt mencpai return harapan lbh tinggi dp yg tersedia pd titik M (dlm pertukarannya unt menerima risiko yg lbh tinggi) – Investasi di antara titik efisien (efficient frontier) melebihi titik M, seperti titik D – Atau menambah leverage pd portofolio dg meminjam uang pd tingkat bebas risiko dan menginvestasikan dlm portofolio pd titik M 18 Maksi UNS


Bandi, 2010

Portfolio Possibilities Combining the Risk-Free Asset and Risky Portfolios on the Efficient Frontier

E(R port )

Exhibit 8.2

M

RFR

E(σ port ) Maksi UNS


Bandi, 2010

19

The Market Portfolio • Oleh karena portofolio M terletak pd titik tangen, maka ia memiliki kemungkinan portofolio tertinggi • Setiap investor akan menginginkan unt investasi dl portofolio M dan meminjam atau menjamkan uang dimana saja pd CML • Untuk itu portofolio tsb hrs memasukkan SEMUA ASET BERISIKO – Sebab pasar dlm ekuilibrium, semua aset termasuk dlm portofolio dlm proporsi unt nilai pasarnya – Sebab portofolio berisi semua aset berisiko, maka portofolio mrp portofolio diversifikasian scr sempurna, yg berarti bhw semua risiko unik aset individul (unsystematic risk) adl dpt didiversifikasi

20 Maksi UNS


Bandi, 2010

Systematic Risk • Hanya risiko sistematik yg tersisa dlm portofolio pasar • risiko sistematik mrp variabilitas dl semua aset berisiko yg disebabkan oleh variabel makroekonomi • risiko sistematik dpt diukur dg deviasi standar dr return portofolio pasar dan dpt berubah setiap saat 21 Maksi UNS


Bandi, 2010

Examples of Macroeconomic Factors Affecting Systematic Risk • Variabilitas dlm pertumbuhan penawaran uang • Perubahan tingkat bunga • Variabilitas dlm – Produksi industrial – Laba perusahaan – Arus kas

22 Maksi UNS


Bandi, 2010

How to Measure Diversification • Semua portofolio pd CML saling berhubungan positif scr sempurna dg lainnya dan dg portofolio pasar diversifikasi scr sempurna M • Portofolio diversifikasi scr sempurna akan memiliki korelasi dg portofolio pasar sebesar +1.00 23 Maksi UNS


Bandi, 2010

Diversification and the Elimination of Unsystematic Risk • Tujuan diversifikasi adl untuk mengurangi deviasi standar portofolio total • Hal ini mengasumsikan bhw msh ada korelasi tak sempurna di antara sekuritas • Menambah sekuritas, berarti berharap kovarian ratarata unt portofolio menurun • Berapa sekuritas yg hrs kita tambahkan unt mencapai portofolio diversifikasi scr sempurna? • Amatilah apa yg terjadi jika anda menambah ukuran sampel portofolio dg menambah sekuritas yg memiliki bebeapa korelasi positif 24 Maksi UNS


Bandi, 2010

Number of Stocks in a Portfolio and the Standard Deviation of Portfolio Return Standard Deviation of Return

Exhibit 8.3

Unsystematic (diversifiable) Risk Total Risk

Standard Deviation of the Market Portfolio (systematic risk) Systematic Risk

Number of Stocks in the Portfolio 25

Maksi UNS


Bandi, 2010

The CML and the Separation Theorem • CML mengarahkan (leads) semua investor berinvestasi dlm portofolio M • Investor individual akan berbeda dlm posisi pd CML tergantung pd preferensi risiko • Bgm seorang investor mendptkan suatu titik pd CML didasarkan pd keputusan pendanaan (financing) • Investor tak suka risiko (Risk averse) akan meminjamkan bagian dari portofolio pd tingkat bebas risiko dan berinvestasi sisa dananya dlm portofolio pasar • Investor yg memilih lbh banyak risiko bisa meminjam dana pd tingkat bebas risiko-RFR dan berinvestasi apapun dlm portofolio pasar 26 Maksi UNS


Bandi, 2010

The CML and the Separation Theorem • Keputusan kedua investor (benci atau suka risiko) adl unt berinvestasi dlm portfolio M sepanjang CML (KEPUTUSAN INVESTASI) • Keputusan unt meminjam atau meminjamkan uang unt mencapai satu titik pd CML adl keputusan terpisah yg didasarkan pd preferensi risiko (KEPUTUSAN PENDANAAN) • Tobin refers to this separation of the investment decision from the financing decision, the separation theorem 27 Maksi UNS


Bandi, 2010

A Risk Measure for the CML • Kovarian dg portofolio M adl risiko sistematik dr suatu aset • Model Portofolio Markowitz mempertimbangkan kovarian rata-rata dg seluruh aset lainnya dlm portofolio • Hanya portofolio relevan yg mrp portofolio M • Semuanya tsb di atas, berarti bhw hanya pertimbangan penting yg mrp kovarian aset dg portofolio pasar 28 Maksi UNS


Bandi, 2010

A Risk Measure for the CML • Oleh karena semua aset berisiko individual mrp bagian dr portofolio M, maka suatu return aset dlm hubungannya dg retun unt portofolio M bisa digambarkan dg menggunakan model linear berikut: it i i Mt Notasi:

R =a +b R

+ε

Rit = return unt aset i slm periode t ai = konstanta unt aset i bi = koefisien slope unt aset i RMt = return unt portofolio M selama periode t

ε

= kesalahan random 29 Maksi UNS


Bandi, 2010

Variance of Returns for a Risky Asset Var(R

it

) = Var ( a i + b i R Mi + ε ) = Var(a i ) + Var(b i R Mi ) + Var(ε ) = 0 + Var (b i R Mi ) + Var (ε )

Catatan: Var (biRMI) = varian terkait dg return pasar atau risiko sistematik Var (ε)

= return residual yg tdk terkait dg portofolio pasar atau risiko tdk sistematis 30 Maksi UNS


Bandi, 2010

The Capital Asset Pricing Model: Expected Return and Risk • Keberadaan aset bebas risiko yg diakibatkan olh derivasi garis pasar modal (capital market line/ CML) menjadi titik-titik relevan (relevant frontier) • Kovarian aset dg portofolio pasar adl ukuran risiko relevan • Ukuran ini dpt digunakan unt menghitung return harapan yg tepat pd aset berisiko- the capital asset pricing model (CAPM) 31 Maksi UNS


Bandi, 2010

The Capital Asset Pricing Model: Expected Return and Risk • CAPM menunjukkan berapa return harapan atau yg diminta (expected or required rates of return) atas aset berisiko • Model ini membantu unt menilai suatu aset dg memberikan diskonto yg tepat unt penggunaanya dlm model penilaian dividen • Anda dpt membandingkan return estimasian pd return yg diminta yg diimplikasi oleh CAPM – nilai mahal/ murah?

32 Maksi UNS


Bandi, 2010

The Security Market Line (SML) • Ukuran Risiko relevan unt suatu aset berisiko individual adl kovariannya dg portofolio pasar (Covi,m) • Kovarian ini ditunjukkan sbg ukuran risiko • Return unt portofolio pasar akan konsisten dg risiko yg dimiliki aset individul (its own risk), yg mrp kovarian dg risikonya sendiri atau variannya σ m2 (with itself - or its variance): 33 Maksi UNS


Bandi, 2010

Exhibit 8.5

Graph of Security Market Line (SML) E(R i ) SML

Rm

RFR

σ m2 Maksi UNS


Cov im Bandi, 2010

34

The Security Market Line (SML) Persamaan unt garis risiko-return adl E(R i ) = RFR +

= RFR + Kita mendefinisikan

R M - RFR

σ

2 M

Cov i,M

σ

2 M

(Cov i,M )

(R M - RFR)

Cov i,M

σ M2

sbg beta

(β i )

E(R i ) = RFR + β i (R M - RFR) 35 Maksi UNS


Bandi, 2010

Graph of SML with Exhibit 8.6 Normalized Systematic Risk E(R i ) SML

Rm Negative Beta RFR

0

1 .0 Maksi UNS


Beta(Cov im/σ 2 ) M 36

Bandi, 2010

Determining the Expected Rate of Return for a Risky Asset E(R i ) = RFR + β i (R M - RFR) • Return harapan (expected rate of return) dr aset berisiko dihitung dg: RFR ditambah risiko premium unt aset individual • Risiko premium dihitung dg: risiko sistematik aset (beta) dan risiko premium tambahan (prevailing market risk premium (RM-RFR) 37 Maksi UNS


Bandi, 2010

Determining the Expected Rate of Return for a Risky Asset Stock

Beta

A B C D E

0.70 1.00 1.15 1.40 -0.30

RFR = 6% (0.06) RM = 12% (0.12) Implied market risk premium = 6% (0.06) Assume:

E(R i ) = RFR + β i (R M - RFR)

E(RA) = 0.06 + 0.70 (0.12-0.06) = 0.102 = 10.2% E(RB) = 0.06 + 1.00 (0.12-0.06) = 0.120 = 12.0% E(RC) = 0.06 + 1.15 (0.12-0.06) = 0.129 = 12.9% E(RD) = 0.06 + 1.40 (0.12-0.06) = 0.144 = 14.4% E(RE) = 0.06 + -0.30 (0.12-0.06) = 0.042 = 4.2% 38 Maksi UNS


Bandi, 2010

Determining the Expected Rate of Return for a Risky Asset • Dlm keadaan ekuilibrium, semua aset dan semu portofolio aset akan berada pd garis pasar sekuritas (SML) • Sekuritas dg return estimasian yg berada di atas SML adl MURAH (underpriced) • Sekuritas dg return estimasian yg berada di bawah SML adl MAHAL (overpriced) • Investor yg unggul hrs menderivasi estimasi nilai unt aset yg unggul scr konsisten pd konsensus evaluasi pasar unt memperoleh return sesuaian yg lebih baik (better risk-adjusted rates of return) dp investor rata-rata 39 Maksi UNS


Bandi, 2010

Identifying Undervalued and Overvalued Assets • Bandingkan return yg diminta (required rate of return) dg return harapan(expected rate of return) unt aset berisiko spesifik dg menggunakan SML selma horison investas tertentu unt apakah ia mrp investasi yg pas • Estimasi Independen dr return unt sekuritas memberikan gambaran harga dan dividen (price and dividend outlooks) 40 Maksi UNS


Bandi, 2010

Price, Dividend, and Rate of Return Estimates Exhibit 8.7 Current Price Stock A B C D E

(Pi )

Expected Dividend Expected Price (Pt+1 )

25 40 33 64 50

(Dt+1 )

27 42 39 65 54

Expected Future Rate of Return (Percent)

0.50 0.50 1.00 1.10 0.00

10.0 % 6.2 21.2 3.3 8.0

41 Maksi UNS


Bandi, 2010

Comparison of Required Rate of Return to Estimated Rate of Return Exhibit 8.8

Stock

Beta

A B C D E

0.70 1.00 1.15 1.40 -0.30

Required Return Estimated Return E(Ri ) Minus E(Ri ) Estimated Return 10.2% 12.0% 12.9% 14.4% 4.2%

10.0 6.2 21.2 3.3 8.0

-0.2 -5.8 8.3 -11.1 3.8

Evaluation Properly Valued Overvalued Undervalued Overvalued Undervalued

42 Maksi UNS


Bandi, 2010

Plot of Estimated Returns E(R i ) on SML Graph Exhibit 8.9

E

-.40 -.20

Rm

.22 .20 .18 .16 .14 .12 Rm .10 .08 .06 .04 .02

0

C

SML

A B D .20

.40

Maksi UNS

.60

.80

1 .0

1.20 1.40 1.60 1.80


Bandi, 2010

Beta 43

Calculating Systematic Risk: The Characteristic Line input risiko sistematik dr aset individual diderivasi dri model regresi, yg dirujuk sperti (referred to as) garis karakteristik aset dg portofolio model:

R i, t = α i + β i R M, t + ε

Notasi: Ri,t = return unt aset i selama period t RM,t = return lunt portofolio pasar M selama periodet

αi = R i - βiR m β i = Cov

i, M

σ

2 M

ε = the random error term 44 Maksi UNS


Bandi, 2010

Scatter Plot of Rates of Return Garis karakteristik adl garis regresi dr penepat terbaik (best fit) mll scatter plot return

Exhibit 8.10

Ri

RM

45 Maksi UNS


Bandi, 2010

The Impact of the Time Interval • Jumlah observasi dan interval waktu yg digunakan dlm regresi berubah-ubah • Value Line Investment Services (VL) menggunakan return mingguan slm lima tahun • Merrill Lynch, Pierce, Fenner & Smith (ML) menggunakan return bulanan selma lima tahun • Tidak ada interval “yg benar” unt analisis • Hubungan lemah antara beta VL & ML menyebabkan perbedaan dlm interval yg digunakan • Interval waktu return membuat satu perbedaan, dan dampaknya meningkat sebesar (increases as) penurunan ukuran persh 46 Maksi UNS


Bandi, 2010

The Effect of the Market Proxy • Portofolio pasar dr aset berisiko hrs dimasukkan (represented in) dlm menghitung garis karakteristik aset • Indek gabungan Standard & Poor’s 500 adl paling sering digunakan – Proporsi besar dr nilai pasar total sahamU.S. – Seri tertimbang nilai (Value weighted series)

47 Maksi UNS


Bandi, 2010

Weaknesses of Using S&P 500 as the Market Proxy – Hanya memasukkan saham U.S. – Portofolio pasar teoretikal seharusnya memasukkan saham U.S. dan non-U.S. dan obligasi, real estate, coins, stamps, art, antiques, dan beberapa aset berisiko berharga lain dr seluruh dunia

48 Maksi UNS


Bandi, 2010

Relaxing the Assumptions • Tingkat Meminjam dan meminjam kan yg berbeda – Period ekspektasi dan perencanaan yg Heterogen

• Model Beta NOL (Zero Beta) – Tdk memerlukan aset bebas-risiko

• Biaya Transaksi – Dg biaya transaksi, SML akan menjadi mengelompok (band of securities), ketimbang garis lurus

• Period ekspektasi dan perencanaan yg Heterogen – Akan memiliki dampak pd CML dan SML

• Pajak – Dpt menyebabkan perbedaan utama dlm CML dan SML di antara investor 49 Maksi UNS


Bandi, 2010

Empirical Tests of the CAPM •

Stabilitas Beta – –

Beta unt saham individual tdk stabil, tetapi beta portofolio lbh stabil (reasonably stable). Semakin besar portofolio saham dan semakin panjang periode, semakin stabil beta portofolio

•

Dy banding estimasi beta publikasian (Published Estimates of Beta) – –

Ada perbedaan. Untuk itu pertimbangkan interval return yg digunakan dan ukuran relatif pershn 50 Maksi UNS


Bandi, 2010

Relationship Between Systematic Risk and Return • Efek kemencengan pd hubungan (Skewness on Relationship) – Investor lbh memilih shm dg kemencengan positif yg memberikan suatu kesempatan return sangat besar

• Efek ukuran, P/E, dan Leverage – Ukuran (size), dan P/E memilikidampak bekebalikan atas return stlh mempertimbangkan CAPM. Campuran pendanaan (Financial Leverage) juga membantu menjelaskan lintas seksional return (cross-section of returns) 51 Maksi UNS


Bandi, 2010

Relationship Between Systematic Risk and Return

• Efek nilai rasio NB/N pasar (Book-to-Market Value) – Fama dan French menguji hubungan antaa return dan beta dlm studi yg sangat terkenal pd 1992. – Mereka menemukan rasio BV/MV menjadi determinan kunci dr return

• Ringkasan hsl studi empiris CAPM Risk-Return – Hbungan antara beta dan return adl titik perdebatan (moot point)

52 Maksi UNS


Bandi, 2010

The Market Portfolio: Theory versus Practice • Ada kontroversi meliputi portofolio pasar, untuk itu proksi perlu digunakan • Tdk ada kesamaan (unanimity) tentang proksi yg digunakan • Proksi pasar yg tdk benar akan berpengaruh baik pd ukuran risiko beta maupun posisi dan slope SML yg digunakan unt mengevaluasi kinerja portofolio

53 Maksi UNS


Bandi, 2010

What is Next? • Model penilaian aset Alternatif • Arbitrase

54 Maksi UNS


Bandi, 2010

Summary • Garis dominan adl tangen unt titik-titik efisien (efficient frontier) – Diruju pd garis pasar modal (CML) – Semua investor akan mentargetkan titik-titik sepanjang CML yg tergantung pd preferensi risikonya

• Semua investor menginginkan unt investasi dlm portofolio berisiko, sehingga portofolio pasar hrs berisi semua aset berisiko – Keputusan investasi dan keputusan pendanaan dpt dipisahkan – Semua orang ingin berinvestasi dlm portofolio pasar – Investor mendanai (finance) berdasar atas preferensi risiko

55 Maksi UNS


Bandi, 2010

Summary • Ukuran risiko relevan unt suatu aset berisiko individual adl risiko sistematiknya atau kovarian dg portofolio pasar – Selama anda tlh menghitung ukuran Beta dan garis pasar sekuritas, maka anda dpt menghitung return yg diminta (required return) atas sekuritas berdasarkan pd risiko sistematiknya

• Dg mengasumsikan pasar sekuritas tdk selalu efisien scr sempurna, anda dpt menentukan sekuritas MURAH dan MAHAL dg membandingkan estimasi anda tentang return yg diminta atas investasi dg return yg diminta (required rate of return) dr sekuritas • Ketika kita mengendorkan beberapa asumsi utama CAPM, modifikasi yg diminta (required modifications) adl relatif minor dan tidak mengubah konsep model scr keseluruhan 56 Maksi UNS


Bandi, 2010

Summary

• Beta saham individual adl tidak stabil, walau beta portofolio stabil • Ada kontroversi tentang hubungan antara beta dan return atas saham • Mengubah proksi unt portofolio pasar mengakibatkan perbedaan signifikan dlm beta, SML, dan return harapan 57 Maksi UNS


Bandi, 2010

The Internet Investments Online www.valueline.com www.barra.com www.stanford.edu/~wfsharpe.com

58 Maksi UNS


Bandi, 2010

Future topics Chapter 9 • Deficiencies of the Capital Asset Pricing Model • Arbitrage Pricing Theory • Multi-factor Models

59 Maksi UNS


Bandi, 2010

Chapter 8 Investment Analysis and Portfolio Management

Recommend Documents