BAB V HASIL SIMULASI

dokumen-dokumen yang mirip
FIKA DARA NURINA FIRDAUS,

HASIL EMPIRIS. Tabel 4.1 Hasil Penilaian Numerik

BAB I PENDAHULUAN. kemampuan infrastruktur pasar. Secara tradisional, dikenal adanya dua

LEMBAR PENGESAHAN LEMBAR PERNYATAAN ABSTRAK KATA PENGANTAR UCAPAN TERIMA KASIH DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR DAFTAR LAMPIRAN

LEMBAR PENGESAHAN LEMBAR PERNYATAAN ABSTRAK KATA PENGANTAR UCAPAN TERIMA KASIH DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR DAFTAR LAMPIRAN

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Noviandhini Puji Gumati, 2013

LEMBAR PENGESAHAN LEMBAR PERNYATAAN ABSTRAK KATA PENGANTAR UCAPAN TERIMA KASIH DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR DAFTAR LAMPIRAN

III. PEMBAHASAN. Payoff Opsi Put ( p) Payoff Opsi Call ( c)

PENENTUAN HARGA OPSI CALL WINDOW RESET MENGGUNAKAN METODE BINOMIAL TREE DAN TRINOMIAL TREE

PENENTUAN HARGA OPSI SAHAM DENGAN MENGGUNAKAN METODE BEDA HINGGA CRANK-NICHOLSON (C-N)

PENENTUAN HARGA OPSI PUT AMERIKA MENGGUNAKAN ALGORITMA MONTE CARLO. Rina Ayuhana

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN. Investasi tanah, investasi emas, dan investasi saham merupakan investasi yang

BAB V IMPLEMENTASI SIMULASI MONTE CARLO UNTUK PENILAIAN OPSI PUT AMERIKA

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah

BAB IV. Pada bab IV ini, akan dibahas implementasi metode Least-Square. Monte Carlo (LSM) untuk menentukan nilai opsi put Amerika dengan

PENENTUAN HARGA KONTRAK OPSI TIPE EROPA MENGGUNAKAN METODE QUASI MONTE CARLO DENGAN BARISAN KUASI-ACAK HALTON

BAB III PENILAIAN OPSI PUT AMERIKA

BAB I PENDAHULUAN. hanya ditunjukkan oleh meningkatnya jumlah modal yang diinvestasikan ataupun

METODE BEDA HINGGA UNTUK MENENTUKAN HARGA OPSI SAHAM TIPE EROPA DENGAN PEMBAGIAN DIVIDEN. Lidya Krisna Andani ABSTRACT

BAB I PENDAHULUAN. Perkembangan investasi ditunjukkan dengan munculnya berbagai macam

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. seperti; saham, obligasi, mata uang dan lain-lain. Seiring dengan

Prosiding Seminar Nasional Matematika, Universitas Jember, 19 November

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Wulansari Mudayanti, 2013

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Opsi adalah suatu hak (bukan kewajiban) untuk pembeli opsi untuk membeli

Bab 6 Minggu ke 10 Lemma Ito & Simulasi Monte Carlo

1. Pengertian Option

BAB IV IMPLEMENTASI DAN HASIL PENGUJIAN

Opsi (Option) Arum Handini Primandari

BAB III METODE BINOMIAL DIPERCEPAT

PENENTUAN HARGA OPSI PADA MODEL BLACK-SCHOLES MENGGUNAKAN METODE BEDA HINGGA DUFORT-FRANKEL SKRIPSI. Oleh. Hadi Siswanto NIM

BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN. simulasi untuk mengetahui bagaimana performanya dan berapa besar memori

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI

BAB III METODE MONTE CARLO

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB 1 PENDAHULUAN. sudah mulai mengenal praktek investasi di sektor keuangan, di samping di sektor riil

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI Implementasi Program Simulasi. mengevaluasi program simulasi adalah sebagai berikut :

Bab 7. Minggu 12 Formula Black Scholes untuk Opsi Call

BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. pertama adalah spesifikasi dari perangkat keras dan yang kedua adalan

BAB I PENDAHULUAN. Dalam dunia keuangan, dikenal adanya pasar keuangan (financial market)

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB II LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

PENURUNAN MODEL BLACK-SCHOLES DENGAN METODE BINOMIAL UNTUK SAHAM TIPE EROPA

BAB I PENDAHULUAN. Opsi merupakan suatu kontrak/perjanjian antara writer dan holder yang

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan


BAB 3 METODE ANALISIS. Beberapa metode pendekatan untuk menghitung harga option pun semakin

BAB III METODE UNTUK MENAKSIR VOLATILITAS. harga saham, waktu jatuh tempo, waktu sekarang, suku bunga,

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

PENYELESAIAN NUMERIK MODEL BLACK-SCHOLES MENGGUNAKAN METODE BEDA HINGGA UPWIND IRFAN NUR AFFANDI

BAB 4 IMPLEMENTASI Implementasi

III. METODOLOGI PENELITIAN. Pembuatan program dilaksanakan sejak tanggal 1 Januari 2014 sampai

BAB V PENUTUP ( ( ) )

VALUASI COMPOUND OPTION PUT ON PUT TIPE EROPA SKRIPSI. Disusun oleh YULIA AGNIS SUTARNO JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA

PERBANDINGAN METODE BLACK SCHOLES DAN SIMULASI MONTE CARLO DALAM PENENTUAN HARGA OPSI EROPA

BAB 1 PENDAHULUAN. Secara umum investasi adalah meliputi pertambahan barang-barang dan

PENENTUAN HARGA OPSI AMERIKA MELALUI MODIFIKASI MODEL BLACK- SCHOLES PRICING AMERICAN OPTION USING BLACK-SCHOLES MODIFICATION MODEL

BAB III PENETAPAN HARGA PREMI PADA KONTRAK PARTISIPASI ASURANSI JIWA ENDOWMEN DENGAN OPSI SURRENDER

{ B t t 0, yang II LANDASAN TEORI = tn

PENENTUAN HARGA KONTRAK OPSI KOMODITAS EMAS MENGGUNAKAN METODE POHON BINOMIAL

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

PENENTUAN HARGA OPSI TIPE EROPA DENGAN METODE BINOMIAL

BAB 1 PENDAHULUAN. menghasilkan uang dengan jumlah yang terus bertambah setiap waktunya. Salah

ABSTRAK SIMULASI MONTE CARLO DALAM PENENTUAN HARGA OPSI BARRIER

PENENTUAN HARGA OPSI DENGAN MODEL BLACK-SCHOLES MENGGUNAKAN METODE BEDA HINGGA CENTER TIME CENTER SPACE (CTCS)

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI

BAB III METODE MONTE CARLO

: Mengestimasi Value at Risk (VaR) pada Opsi Beli Tipe Asia yang Dihitung Menggunakan Metode Importance Sampling

BAB I PENDAHULUAN. uang di pasar finansial. Cerita sukses meraup uang di pasar finansial dan

Bab 3 Pertemuaan Minggu 4 Sifat-sifat Harga Opsi

BAB V IMPLEMENTASI SISTEM

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA. peluang investasi dan sumber pembiayaan dalam upaya mendukung pembangunan

PENENTUAN HARGA OPSI CALL WINDOW RESET MENGGUNAKAN METODE BINOMIAL TREE DAN TRINOMIAL TREE REVI MELIYANI

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang

BAB II LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan

Praktikum Manajemen Investasi Menghitung keuntungan memegang opsi jual atau beli Penilaian opsi dengan pendekatan blackscholes

PENGGUNAAN MODEL BLACK SCHOLES UNTUK PENENTUAN HARGA OPSI JUAL TIPE EROPA

APLIKASI SIMULASI MONTE CARLO UNTUK MENENTUKAN NILAI OPSI ASIA DENGAN MENGGUNAKAN METODE CONTROL VARIATE PADA KOMODITAS PERTANIAN

Sidang Tugas Akhir - Juli 2013

2.5.1 Penentuan Nilai Return Saham Penentuan Volatilitas Saham Dasar- dasar Simulasi Monte Carlo Bilangan Acak...

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. pembeli opsi untuk menjual atau membeli suatu sekuritas tertentu pada waktu dan

BAB IV IMPLEMENTASI DAN HASIL. Algoritma memetika untuk memprediksi kurs valuta asing pada tugas

METODE BINOMIAL UNTUK MENENTUKAN HARGA OPSI CALL INDONESIA DAN STRATEGI LINDUNG NILAINYA JAENUDIN

VALUASI COMPOUND OPTION PUT ON CALL TIPE EROPA PADA DATA SAHAM FACEBOOK MUHAMMAD SUNU WIDIANUGRAHA

BAB VI PENGUJIAN DAN EVALUASI

HARGA OPSI SAHAM TIPE AMERIKA DENGAN MODEL BINOMIAL

ABSTRAK PENENTUAN HARGA OPSI EROPA DENGAN MODEL BINOMIAL

BAB II LANDASAN TEORI

BAB IV PERCOBAAN DAN ANALISIS. Percobaan metode kompresi citra fraktal menggunakan algoritma

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. memadai. Berikut ini akan dijelaskan spesifikasi perangkat lunak dan keras yang Spesifikasi Perangkat Keras

BAB I PENDAHULUAN. Derivatif keuangan merupakan salah satu instrumen yang diperdagangkan di

PENENTUAN HARGA OPSI BELI EROPA DENGAN DUA PROSES VOLATILITAS STOKASTIK

PENENTUAN NILAI KONTRAK OPSI TIPE BINARY PADA KOMODITAS KAKAO MENGGUNAKAN METODE QUASI MONTE CARLO DENGAN BARISAN BILANGAN ACAK FAURE

PENENTUAN HARGA OPSI BELI TIPE ASIA DENGAN METODE MONTE CARLO-CONTROL VARIATE

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan

Transkripsi:

46 BAB V HASIL SIMULASI Pada bab ini akan disajikan beberapa hasil pendekatan numerik harga opsi put Amerika menggunakan metode beda hingga. Algoritma yang disusun di bawah ini untuk menentukan harga opsi put Amerika. Selanjutnya diimplementasikan dengan software Matlab 6.5 yang dijalankan pada komputer dengan sistem operasi Windows XP prosesor Intel (R) Pentium(R) Dual CPU @1.6 GHz (2CPUs) dan memori 512 MB. 5.1 Implementasi pada Matlab Pada pembahasan sebelumnya bahwa penerapan metode beda hingga pada persamaan Black-Scholes menghasilkan suatu sistem persamaan linear yang dapat dinyatakan dalam persamaan matriks. Contohnya adalah persamaan v i j A v 1 i 1 j yang diperoleh dengan metode beda hingga implisit. Untuk menyelesaikan persamaan tersebut Matlab mempunyai fasilitas untuk menentukan invers suatu matriks, sehingga metode beda hingga implisit, Crank-Nicholson maupun metode beda hingga eksplisit dan implisit dengan transformasi peubah dapat diimplementasikan pada Matlab. Untuk mengimplementasikan pada Matlab, maka disusunlah algoritma. Berikut ini adalah algoritma untuk metode beda hingga implisit, yaitu: 1 input : S, K, r,, T, M, N 2 tentukan panjang interval untuk S dan t 3 gunakan syarat batas dan syarat akhir opsi put Amerika 4 tentukan elemen-elemen matriks A dengan menggunakan (4.25) 5 tentukan matriks A yang diperoleh dari langkah keempat 6 selesaikan (4.26) 7 gunakan ketentuan syarat keoptimalan opsi put Amerika 8 output : harga opsi put Amerika.

47 Algoritma untuk metode beda hingga Crank-Nicholson sama dengan metode implisit. namun untuk metode eksplisit dan implisit dengan transformasi langkah kedelapan menggunakan interpolasi akibat dari transformasi y ln S dan V S, t W y, t. 5.2 Hasil Simulasi dengan Matlab Simulasi hasil implementasi metode beda hingga untuk menentukan harga opsi put Amerika dilakukan dengan mengambil beberapa contoh kasus kontrak opsi. Selanjutnya diamati perbandingan harga opsi yang diperoleh dan waktu komputasi serta diamati pula hubungan harga opsi dengan parameter-parameter yang menen-tukan harga opsi. 5.2.1 Perbandingan metode Suatu kontrak opsi yang diterbitkan pada tanggal 6 Januari 2003 pada saham IBM untuk jangka waktu satu bulan dilakukan ketika harga saham $81.65 dengan harga eksekusi $85, tingkat suku bunga sebesar 8% dan volatilitas 40% (Bodie et al. 2006). Hasil yang diperoleh disajikan dalam Tabel 1 berikut Tabel 1 Perbandingan harga opsi dan waktu komputasi dari empat metode dengan M dan N yang bervariasi M N Harga Opsi ($) Implisit Waktu (detik) Crank-Nicholson Harga Opsi ($) Waktu (detik) Eksplisit dengan transformasi peubah Harga Waktu Opsi ($) (detik) Implisit dengan transformasi peubah Harga Waktu Opsi ($) (detik) 10 10 4.8986 0.0160 4.9161 0.0270 4.8378 0.0130 4.7720 0.0130 30 30 5.3614 0.0167 5.3734 0.0273 5.4233 0.0160 5.3989 0.0160 70 70 5.3703 0.0170 5.3757 0.1100 5.3801 0.0165 5.3693 0.0180 100 100 5.3620 0.0230 5.3658 0.3280 5.3789 0.0210 5.3714 0.0210 300 300 5.3740 0.4530 5.3753 14.9765 5.3799 0.2900 5.3774 0.2970 500 500 5.3750 3.6870 5.3758 265.4220 5.3782 2.1870 5.3766 2.9060 800 800 5.3754 17.9790 5.3759 2297.3280 5.3775 9.2810 5.3765 13.1250 Berdasarkan Tabel 1, grafik perbandingan harga opsi dan waktu komputasi dari empat metode tersebut ditampilkan dalam Gambar 4, 5 dan 6.

48 5.5 5.4 5.3 5.2 5.1 5 4.9 Implisit Crank-Nc Imp. Tf Eks. Tf 4.8 4.7 10\10 30\30 100\100 800\800 Nilai M dan N Gambar 4 Perbandingan harga opsi 20 18 16 2500 2000 14 Waktu (detik) 12 10 8 6 Implisit Eks. Tf. Imp. Tf. Waktu (detik) 1500 1000 4 500 2 0 500\500 800\800 Nilai M dan N 0 500\500 800\800 Nilai M dan N Gambar 5 Perbandingan waktu komputasi Gambar 6 Waktu komputasi metode Crank-Nicholson Dari Gambar 4 terlihat bahwa harga opsi yang diperoleh dengan menggunakan empat metode tersebut relatif hampir sama untuk M dan N yang lebih besar atau sama dengan 100. Gambar 5 dan 6 memperlihatkan metode eksplisit dengan transformasi peubah waktu komputasinya paling cepat dibandingkan dengan ketiga metode lainnya, sehingga berdasarkan waktu komputasi metode eksplisit dengan transformasi relatif lebih baik dari pada tiga metode lainnya. 5.2.1 Hubungan harga opsi dengan beberapa parameter yang menentukan harga opsi Dengan menggunakan metode beda hingga eksplisit dengan transformasi peubah, serta nilai S, r, dan T yang bervariasi akan diperlihatkan hubungan antara

49 harga opsi dengan harga saham, harga opsi dengan suku bunga dan harga opsi dengan waktu jatuh tempo. Tabel 2, 3 dan 4 berikut menyajikan harga opsi put amerika dengan S, r, dan T yang bervariasi. Tabel 2 Harga opsi put dengan parameter K 22, r 0.1, 0.25, T 0.5 dan M = N = 100 serta harga saham awal yang bervariasi. Harga Saham Awal ($) Harga Opsi put Amerika ($) 17.0 18.0 18.5 19.0 19.5 20.0 20.5 21.0 21.5 22.0 5.0000 4.0000 3.5013 3.0380 2.6215 2.2478 1.9137 1.6281 1.3762 1.1541 Berdasarkan Tabel 2, diperoleh grafik sebagai berikut 6.0 5.0 Harga Opsi ($) 4.0 3.0 2.0 1.0 0.0 17.0 18.0 18.5 19.0 19.5 20.0 20.5 21.0 21.5 22.0 Harga Saham ($) Gambar 7 Hubungan harga opsi dengan harga saham awal Gambar 7 memperlihatkan bahwa jika harga saham meningkat maka harga opsi put Amerika akan menurun. Hal ini sesuai dengan Hull (2003) yang menyatakan bahwa jika parameter harga saham meningkat menuju tak hingga sedangkan parameter yang lain tetap maka harga opsi put Amerika akan menurun menuju nol. Tabel 3 Harga opsi put dengan parameter S 20, K 22, 0.25, T 0.5 dan M = N = 100 serta suku bunga yang bervariasi. Suku Bunga(%) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 15 Harga OpsiPut Amerika($) 2.6281 2.5714 2.5195 2.4716 2.4273 2.3858 2.3478 2.3122 2.2783 2.2478 2.1254

50 Berdasarkan Tabel 3, diperoleh grafik sebagai berikut 2.8 2.6 2.4 Harga Opsi ($) 2.2 2.0 1.8 1.6 1.4 1.2 1.0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 15 Suku Bunga (%) Gambar 8 Hubungan harga opsi degan suku bunga Gambar 8 adalah sesuai dengan Hull (2003) yang menyatakan bahwa jika parameter suku bunga meningkat, sedangkan parameter yang lain tetap maka harga opsi put Amerika akan menurun. Hal tersebut juga sesuai dengan kenyataan, yaitu jika suku bunga relatif rendah ada kemungkinan investor memilih menginvestasikan uangnya pada opsi, sehingga harga opsi menjadi meningkat seiring meningkatnya permintaan. Jika suku bunga relatif tinggi ada kemungkinan investor memilih menginvestasikan uangnya di bank, sehingga permintaan terhadap opsi ada kemungkinan relatif menurun akibatnya harga opsi menjadi menurun. Tabel 4 Harga opsi put dengan parameter S 20, K 22, r 0.1, 0.25 dan M = N = 100 serta waktu jatuh tempo yang bervariasi. Waktui Jatuh Tempo (bulan) Harga Opsi put Amerika ($) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 2.0049 2.0500 2.1053 2.1566 2.2020 2.2478 2.2906 2.3268 2.3546 2.3881 2.4117 2.4350

51 Berdasarkan Tabel 4, diperoleh grafik sebagai berikut 2.6 2.4 2.2 2.0 1.8 1.6 1.4 1.2 1.0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Waktu Jatuh Tempo (bulan) Gambar 9 Hubungan harga opsi degan waktu jatuh tempo Gambar 9 adalah sesuai dengan Hull (2003) yang menyatakan bahwa jika parameter waktu jatuh tempo meningkat, sedangkan parameter yang lain tetap maka harga opsi put Amerika akan meningkat. Hal ini terjadi karena terkait dengan kebebasan waktu eksekusi pada opsi Amerika