evaluasi kinerja portofolio

Evaluasi Kinerja Portofolio 1
Evaluasi kinerja portofolio
Jenis-jenis reksadana yang dikelola
profesional
Beberapa metode untuk menilai
kinerja

Portofolio yang dikelola
profesional
 Mutual funds (reksadana)
 Closed end funds (reksadana tertutup)
 Open end funds (reksadana terbuka)
 Hedge funds

Reksadana
 Reksadana terbuka
Penerbit (manajer investasi) berkewajiban
untuk membeli unit reksadana pada harga
sama atau dekat dengan Nilai Aktiva Bersih
(Net Asset Value) ketika pemodal ingin
menjual reksadana tersebut.
 Berikut ini contoh pembentukan dan
mekanisme perhitungan NAB.

Pembentukan reksadana terbuka
 PT. Bulaksumur, bersama dengan bp. A dan
bp. B, bertindak sebagai sponsor untuk
membentuk reksadana Bulaksumur Artha
(BA). Mereka menyetor Rp.25 miliar. PT.
Bulaksumur menunjuk ibu C sebagai wakil
manajer investasi. Tambahan Rp.75 miliar
lagi akan dihimpun dari masyarakat, sehingga
pada awal pendiriannya BA akan
menghimpun Rp.100 miliar.

Awal berdirinya reksadana
 Pada 9 Apr 2012 terkumpul dana
Rp.100 miliar, dan kepada para
penyetor dana diberikan bukti dalam
bentuk Unit Penyertaan. Setiap 1 unit
penyertaan diberi nilai Rp.1.000m dan
karenanya diterbitkan 100 juta unit
penyertaan.

Transaksi pada 10 Apr 2012
 Oleh ibu C kas yang dimiliki diinvestasikan
sebagai berikut;
 Kas Rp. 1,0 m
 Saham ASII Rp.30,0 m
 Saham BMRI Rp.34,0 m
 Saham UNVR Rp.35,0 m
 Pada akhir tgl tersebut diumumkan bahwa
Nilai Aset Bersih (NAB) = Rp.100 m / 100 juta
lembar = Rp.1.000 per lembar

 Tidak ada transaksi pada tanggal tersebut, tetapi
terjadi perubahan harga saham-saham dalam
portofolio, sehingga nilai investasi reksadana BA
berubah menjadi sbb;
 Kas Rp. 1,0 m
 Saham ASII Rp. 32,0 m
 Saham BMRI Rp. 33,0 m
 Saham UNVR Rp. 37,0 m
Jumlah Rp.103,0 m
 Pada akhir tgl tersebut dilaporkan NAB = Rp.103 m /
100 juta = Rp.1.030 per lembar.

 Seorang pemegang 1 juta unit penyertaan ingin
melakukan redemption. NAB unit penyertaan pada tgl
tsb akan diberitahukan pada akhir tgl tsb.
 Misal nilai investasi pada akhir tgl tsb sbb:
 Kas Rp. 1,0 m
 Saham ASII 33,0 m
 Saham BMRI 33,0 m
 Saham UNVR 37,0 m
Jumlah 104,0 m
 NAB pada tgl tsb = Rp.104 m / 100 juta = Rp.1.040.

Redemption membuat unit penyertaan
berubah dan komposisi investasi juga
berubah
 Pemegang unit tersebut menerima
Rp.1.040 juta – redemption fee.
 Unit penyertaan yang beredar
berkurang (karena itu disebut
reksadana terbuka) dan komposisi
portofolio juga berubah.

Reksadana
 Reksadana tertutup
Reksadana ini diperdagangkan di bursa. Tidak ada
kewajiban bagi penerbit (funds manager) untuk
membeli kembali saham yang telah diterbitkan
sewaktu pemodal ingin menjual saham tersebut.
(Salah satu puzzles di bidang keuangan adalah
bahwa sebagian besar reksadana tertutup terjual
dengan diskon. Apakah hal ini berarti bahwa
manajemen merupakan liability bagi para pemodal?)

Listing reksadana tertutup
Publicly Traded Funds
Friday December 2, 1998
Following is a weekly listing of unaudited net asset value of publicly trated investment
funds shares, reported by the companies as a Friday’s close. Also shown is the
closed market price or a dealer-to-dealer asked price each fund’s shares with the
percentage of difference.
Diversified Common Stock Funds
Fund Name Stock
Exch.
N.A.
Value
Stock
Price
%
Difference
Adams Express
Baker Fentress
Blue Chip Value
Clemente Global Gro
Gemini II Capital
Gemini II Income
General Amer Invess
Etc.
NYSE
NYSE
NYSE
NYSE
NYSE
NYSE
NYSE
15.86
25.14
7.06
8.77
17.10
9.81
16.92
14.750
20.625
5.875
7.000
12.500
12.875
14.125
-7.00
-17.96
-16.78
-20.18
-26.90
+31.24
-16.52

Hedge funds
 Seperti reksadana, hedge funds mengguna-
kan ide investment pooling untuk memper-
oleh manfaat investasi. Pemodal membeli
saham atau unit penyertaan pada hedge
funds dan Net Asset Value hedge funds
menunjukkan nilai penyertaan mereka.
Meskipun demikian ada perbedaan antara
reksadana dengan hedge funds.

Perbandingan reksadana dengan
hedge funds …(1)
Reksadana Hedge funds
Transparansi Lebih transparan,
diatur oleh UU
Pasar Modal untuk
pemodal yang
sederhana.
Umumnya dibentuk untuk
limited partnership dan
menyediakan informasi yang
terbatas kepada pemodalnya
saja
Pemodal Terbuka untuk
siapa saja. Manajer
investasi tidak
mengambil posisi.
Membatasi diri pada pemodal
yang terbatas (biasanya 100
pemodal) dengan jumlah
investasi yang cukup besar
(antara $0.25 – 1.0 juta).
Manajer investasi ikut
investasi.

Perbandingan reksadana dengan
hedge funds …(2)
Reksadana Hedge funds
Strategi
investasi
Umumnya terbatas
pada posisi long
Bisa memanfaatkan posisi
long dan short
Likuiditas Cukup likuid.
Umumnya dapat
dijual kapan saja.
Seringkali menetapkan lock up
period. Kurang likuid.
Struktur
imbalan
Biasanya 0.5 –
1.5% per tahun dari
nilai kelolaan.
Management fee (1 -2% dari
aktiva) plus performance fee
(umumnya 20%).

Menilai kinerja reksadana yang dikelola oleh
para profesional
 Dengan memperhatikan risiko bandingkan tingkat
keuntungan portofolio yang dikelola profesinal
dengan portfolio yang dibentuk secara acak
(Banyak temuan yang menunjukkan kinerja portofolio yang
dikelola profesional tidak lebih baik dari kinerja portofolio acak)
 Menggunakan indikator-indikator kinerja berdasar
teori investasi
Kita dapat menggunakan risiko total atau risiko sistematis dalam
penilaian kinerja portofolio. Ketika indeks pasar digunakan, ada
masalah pemilihan indeks.

Beberapa ukuran kinerja portofolio
dengan memperhatikan risiko
 Sharpe measure = [E(rp) – rf]/σp
 Treynor measure = [E(rp) – rf]/βp
 Jensen measure (portfolio alpha) =
αp = E(rp) – [rf + βp{E(rM) – rf}]
 Information ratio = αp/σep

Evaluasi kemampuan memilih dan melakukan
market timing
 Kemampuan memilih (selection ability) menunjukkan
kemampuan manajer investasi untuk memilih saham-
saham yang “harganya salah”. Selection ability diukur
dengan meregresikan excess return suatu portofolio
pada waktu ke t dengan excess return pasar pada
waktu ke t,
rp,t - rf,t = αp + βp (rm,t - rf,t) + εp,t
Apabila α positif dan signifikan manajer investasi
menunjukkan selection ability yang baik.
 Berikut ini contoh mengukur selection ability.

Tabel 1. Return of treasury bills (TB), return of First Funds (R.FF),
dan market return (R.MKT), bersama-sama dengan excess return
of First Funds (X.FF) dan excess return of market (X.MKT), 1992.1-
1995.4
YYeeaarr..qquuaarrtteerr TTBB RR..FFFF XX..FFFF RR..MMKKTT XX..MMKKTT
11999922..11
11999922..22
11999922..33
11999922..44
11999933..11
11999933..22
11999933..33
11999933..44
11999944..11
11999944..22
11999944..33
11999944..44
11999955..11
11999955..22
11999955..33
11999955..44
22..9977
33..0066
22..8855
11..8888
11..9900
22..0000
22..2222
22..1111
22..1166
22..3344
22..4444
22..4400
11..8899
11..9944
11..7722
11..7755
--88..7777
--66..0033
1144..1144
2244..9966
33..7711
1100..6655
--00..2222
00..2277
--33..0088
--44..7722
88..5588
11..1155
77..8877
55..9922
--33..1100
1133..6611
--1111..7744
--99..0099
1111..2299
2233..0088
11..8811
88..6655
--22..4444
--00..8844
--55..2244
--99..0066
66..2299
--112255
55..9988
33..9988
--44..8822
1111..8866
--55..8866
--22..9944
1133..7777
1144..8822
1111..9911
1111..5555
--00..7788
00..0022
--22..5522
--11..8855
88..7733
11..6633
1100..8822
77..2244
--22..7788
1144..3366
--88..8833
--66..0000
1100..9922
1122..9944
1100..0011
99..5555
--33..0000
--22..0099
--44..6688
--44..1199
66..2299
--00..7777
88..9933
55..3300
--44..5500
1122..6611

Hasil regresi untuk selection ability
LS//Dependent Variable is X.FF
Date 11-7-2001/ Time 20:29
SMPL range 1992.1 - 1995.4
Number of observations 16
=======================================================================
Variable Coefficient STD. ERROR T-STAT 2-TAIL SIG
=======================================================================
C -1.2825644 0.9969963 -1.286 0.2292
X.MKT 1.1257009 0.1279053 8.801 0.0000
=======================================================================
R-squared 0.846925 Mean of dependent var
1.706871
Adjusted R-squared 0.835993 SD of dependent var 9.258241
SE of regression 3.749403 Sum of squared resid 196.8123
Log likelihood -42.78032 F-Statistic 77.45846
Durbin Watson stat 2.743658 Prob F-statistic 0.000000
=======================================================================

Market timing ability
 Market timing ability menunjukkan kemampuan untuk
memperkirakan gerakan pasar di masa yang akan
datang. Apabila pasar diperkirakan akan bullish,
manajer investasi akan merubah saham-saham
dalam portofolionya dengan saham-saham berbeta
tinggi. Sebalinya apabila diperkirakan pasar akan
bearish, ia akan merubah saham-saham dalam
portofolionya dengan saham-saham berbeta rendah.

Stock selection dan market timing
(a) Superior stock selection
Rp – Rf
* * *
* *
* * * *
* ** *
** **
* * **
Rm-Rf
(b) Superior market timing
Rp - Rf
**
****
* *
** *
* *
* ** * *
* * *
** Rm-Rf
***
**

Perbandingan antara kemampuan
memilih dan market timing (1)
 Diagram pencar pada Gambar (a)
menunjukkan bahwa hubungan antara
excess return portofolio dengan excess return
pasar nampaknya linier. Hal ini menunjukkan
bahwa portofolio tersebut terdiri dari saham-
saham dengan beta yang stabil selama
periode observasi. Karena α positif, manajer
investasi tsb nampaknya mampu memilih
saham-saham yang “terlalu murah” harganya.

Perbandingan antara kemampuan
memilih dan market timing (2)
 Diagram pencar pada Gambar (b) menunjukkan
bahwa hubungan antara excess return portofolio
dengan excess return pasar tidaklah linier, karena
titik-titik di “daerah” tengah berada di bawah garis
regresi sementara titik-titik di ujung berada di atas
garis regresi. Hal ini mengindikasikan bahwa
portofolio tersebut terdiri dari saham-saham dnegan
beta tinggi sewaktu pasar “naik” dan beta rendah
sewaktu pasar “turun”. Karena itu α yang positif
nampaknya berasal dari market timing yang baik.

Bagaimana menilai timing ability (1)
 Karena itu salah satu cara menilai market timing
adalah dengan menggunakan regresi dengan
variabel dummy. Persamaannya adalah sbb.
rp,t - rf,t = αp + b (rm,t - rf,t) + c[Dt(rm,t - rRf,t) ] + εpt ….(2)
Dt adalah dummy variable dengan nilai 0 ketika rm,t > rf,t
dan -1 ketika rm,t < rf,t .
 Cara lain adalah dengan menggunakan regresi
kuadratik yang tidak dibicarakan disini.

Bagaimana menilai timing ability (2)
 Untuk menunjukkan bagaimana rumus tersebut
diterapkan, perhatikan bagaimana rumus tersebut
akan berubah apabila nilai-nilai (rm,t - rf,t) adalah sbb:
Nilai (rm,t - rf,t) Persamaan .
>0 rp,t - rf,t = αp + b (rm,t - rf,t) + εpt
=0 rp,t - rf,t = αp + εpt
<0 rp,t - rf,t = αp + (b -c) (rm,t - rf,t) + εpt

Bagaimana menilai …… (3)
 Perhatikan bahwa b menunjukkan kondisi pasar
ketika pasar naik, dan (b-c) menunjukkan kondisi
ketika pasar turun. Gambar sebelumnya menunjuk-
kan bahwa manajer investasi menunjukkan market
timing ability yang baik karena slope garis regresi
pada gambar di kanan (i.e. b) lebih besar dari pada
slope garis regresi di sisi kiri (i.e. b-c).
 Berikut ini contoh evaluasi market timing ability
manajer investasi yang mengelola First Funds.
Regresi dilakukan dengan menggunakan persamaan
(2). Perhatikan bahwa MT = DUMI(X.MKT).

Tabel 2. Excess return First Funds, Market, dan
Dummy variable
YYeeaarr..QQuuaarrtteerr XX..FFFF XX..MMKKTT DDUUMMII MMTT
11999922..11
11999922..22
11999922..33
11999922..44
11999933..11
11999933..22
11999933..33
11999933..44
11999944..11
11999944..22
11999944..33
11999944..44
11999955..11
11999955..22
11999955..33
11999955..44
--1111..7744
--99..0099
1111..2299
2233..0088
11..8811
88..6655
--22..4444
--11..8844
--55..2244
--99..0055
66..1144
--11..2255
55..9988
33..9988
--44..8822
1111..8866
--88..8833
--66..0000
1100..9922
1122..9944
1100..0011
99..5555
--33..0000
--22..0099
--44..6688
--44..1199
66..2299
--00..7777
88..9933
55..3300
--44..5500
1122..6622
--11
--11
00
00
00
00
--11
--11
--11
--11
00
--11
00
00
--11
00
88..8833
66..0000
00
00
00
00
33..0000
22..0099
44..6688
44..1199
00
00..7777
00
00
44..5500
00

Hasil regresi untuk menilai market timing ability
LS//Dependent Variable is X.FF
Date 11-7-2001/ Time 20:30
SMPL range 1992.1 - 1995.4
Number of observations 16
=======================================================================
Variable Coefficient STD. ERROR T-STAT 2-TAIL SIG
=======================================================================
C -1.3303468 2.5393709 -0.523 0.6092
X.MKT 1.1308758 0.2840605 3.981 0.0016
MT 0.0159905 0.7760402 0.020 0.9839
=======================================================================
R-squared 0.846930 Mean of dependent var
1.706871
Adjusted R-squared 0.823381 SD of dependent var 9.258241
SE of regression 3.890874 Sum of squared resid 196.8059
Log likelihood -42.78005 F-Statistic 35.96424
Durbin Watson stat 2.742856 Prob F-statistic 0.000005
=======================================================================

evaluasi kinerja portofolio

Recommended

Recommended

More Related Content

What's hot

What's hot (20)

Similar to evaluasi kinerja portofolio

Similar to evaluasi kinerja portofolio (20)

Recently uploaded

Recently uploaded (19)

evaluasi kinerja portofolio