CAL ( ) ( ) E r. Var rp i M im

dokumen-dokumen yang mirip
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) III MODEL. , θ Ω. 1 Pendugaan parameter dengan metode maximum lkelihood estimation dapat diperoleh dari:

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP

PEMBAHASAN. [Fisher, 1988] Definisi 19 (Fungsi Utilitas Joan) Fungsi utilitas Joan didefinisikan sebagai berikut. dan l. dengan x adalah kekayaan.

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh

BAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real.

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.

SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan

Bab II Teori Pendukung

Muniya Alteza

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel

BAB II LANDASAN TEORI

PRAKTIKUM 7 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel

PRAKTIKUM 5 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel

STATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis

2.2.3 Ukuran Dispersi

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu

Penelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN

CAPM (THE CAPITAL ASSETS PRICING MODEL) N-MOMEN PADA ASURANSI BENCANA SEPTIAWATI G

Ruang Banach. Sumanang Muhtar Gozali UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

NORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS

II. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teoremateorema

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

I adalah himpunan kotak terbatas dan tertutup yang berisi lebih dari satu

BAB II LANDASAN TEORI. merepresentasikan dan menjelaskan permasalahan pada dunia nyata ke dalam. pernyataan matematis (Widowati & Sutimin, 2007 : 1).

TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

Penarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling)

STATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi

TUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu

PENGGUNAAN VALUE AT RISK DALAM ANALISIS RISIKO PADA PORTOFOLIO SINGLE INDEX MODEL (Studi Kasus Data Saham LQ 45) Intisari

MINGGU KE-10 HUBUNGAN ANTAR KONVERGENSI

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI

MATEMATIKA INTEGRAL RIEMANN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:

BAB III ISI. x 2. 2πσ

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam

BAB I PENGINTEGRALAN KOMPLEKS

STATISTIKA. A. Tabel Langkah untuk mengelompokkan data ke dalam tabel distribusi frekuensi data berkelompok/berinterval: a. Rentang/Jangkauan (J)

UKURAN PEMUSATAN & PENYEBARAN

BAB II LANDASAN TEORI

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA

CAPITAL ASSET PRICING MODEL

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten

Kritikan Terhadap Varians Sebagai Alat Ukur

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

PENAKSIR PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL PARETO DENGAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD

STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL. F.Hafiz Saragih SP, MSc

INTERPOLASI. FTI-Universitas Yarsi

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

PRAKTIKUM 20 Interpolasi Polinomial dan Lagrange

On A Generalized Köthe-Toeplitz Duals

KALKULUS LANJUT. Pertemuan ke-4. Reny Rian Marliana, S.Si.,M.Stat.

Dasar Ekonomi Teknik: Matematika Uang. Ekonomi Teknik TIP FTP UB

SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Pertemuan 3 Luas Daerah Bidang Datar, dan Volume Benda Padat dengan Metode Bidang Irisan Sejajar

BAB III ESTIMASI MODEL PROBIT TERURUT

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( )

Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB

BAB 2. Tinjauan Teoritis

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling

BAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah

INTERPOLASI INTERPOLASI LINIER INTERPOLASI KUADRATIK

BAB III PEMBENTUKAN SKEMA PEMBAGIAN RAHASIA

BAB 2 : BUNGA, PERTUMBUHAN DAN PELURUHAN

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN

OVERVIEW 1/40

Nama : Crishadi Juliantoro NPM :

3 Departemen Statistika FMIPA IPB

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

TEORI INVESTASI DAN PORTFOLIO MATERI 4.

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Extra 4 Pengantar Teori Modul

INTERVAL KEPERCAYAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFISIEN VARIASI DARI DISTRIBUSI LOGNORMAL I. Pebriyani 1*, Bustami 2, S. Sugiarto 2

ESTIMASI UKURAN SENSITIVITAS KEUNTUNGAN SAHAM DALAM PORTOFOLIO PADA SINGLE INDEX MODEL

BAB 2 LANDASAN TEORITIS. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama.

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP)

POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA

WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST

BAB II LANDASAN TEORI. penulisan skripsi yaitu mengenai data panel, beberapa bentuk dan sifat

BAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama.

BAB 1 STATISTIKA RINGKASAN MATERI

PELABELAN GRACEFUL PADA DIGRAF LINTASAN DAN DIGRAF BIPARTIT LENGKAP

Menghitung Kinerja Investasi

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD

BAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK

PEMBENTUKAN MODEL PROBIT BIVARIAT

TATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Fitri Yulianti, SP. Msi.

: sebagai standar pembanding bagi sifat-sifat gas nyata Larutan ideal : sebagai standar pembanding bagi sifat-sifat larutan nyata Pers. (3.

Transkripsi:

LAIRAN

3 Lampra Bukt ersamaa ( Gambar: Kurva Froter da CAL E ( r CAL E ( r ( E r r roter r ( E r r Kemrga gars CAL adalah, merupaka market prce o rsk (rsko harga pasar da dsebut raso mbal hasl terhadap varabltas. salka mbal hasl yag dharapka pada portoolo E ( r, a adalah bobot dar vestor. Dapat dgambarka dalam suatu prospek sederhaa sebaga berkut: E ( r ( a ( ( a ( E r E r + E r. Ragam portoolo ddapat sebaga berkut: rp w'vw a rp ( a a a ( a ( a a ( a a + + a a + a( a + a a + a ( ( ( ( a a a a + + dega w vektor bobot, w' vektor traspose dar w, V matrks ragam-koragam. tadar devas a ( a a( a + +. Var rp etap vestas aka trade o mbal hasl da stadar devasya merupaka perubaha mbal hasl terhadap perubaha stadar devas sebaga berkut: de ( rp E ( rp/ a d / a r ( r a ( E r a E ( r E r E ( r E( r a rp ( a + ( a + a ( a a a + ( a ( + 4a (

4 ( Kemuda de r E r d / a a a + a ( ( a + a + a a ( ( / a r r E( r E( r ( ( ( + a a a + + a a a a.. Karea setap vestor memegag portoolo yag sama yatu portoolo pasar (pada ttk ekulbrum maka a 0. de ( r E ( r E( r. d r a 0 + Kemrga CAL sama dega perubaha mbal hasl yag dharapka terhadap perubaha stadar devas maka dperoleh E( r r E ( r E( r + ( r ( E r ( E r r ( E( r r + ( ( ( (( ( ( E r r + E r r E r r ( ( ( (( ( ( E r r + E r r E r r ( E ( r r + ( E( r r ( E( r r E( r r ( ( E r r E r r ( ( ( E r r + E r r ( ( ( dega β adalah rsko sstemats. ehgga model CA klask adalah ( ( β ( E r r + E r r. terbukt

5 Lampra Bukt ersamaa ( da (9 salka W adalah kekayaa awal tahu oleh dvdu ke-. Kemuda semua kekayaa dvestaska dalam uag pada salah satu sekurtas ke-. salka adalah bayakya vestas yag dlakuka pada salah satu sekurtas ke- oleh dvdu ke-. Kekayaa awal tahu ddeska sebaga berkut W. (L.7 Kekayaa akhr tahuya adalah W % R. (L.8 R + r, r merupaka la mbal hasl sekurtas ke-. Aggap bahwa setap dvdu g E U W % dega kedala W. D maa U adalah ugs utltas memaksmumka ( ( yag terderesal da kotu pada ugs kekayaa oleh dvdu ke-. Ekspas deret Taylor U ( W % d sektar E ( W % sebaga berkut ( U ( ( E W U ( W ( W E( W. (L.9 0! Kemuda la harapa dar ersamaa (L.8 adalah ( U ( ( E W EU ( ( W E W E( W (L.30 0! ( dmaa U adalah turua ke- dar U yag devaluas pada E ( W. Dar ersamaa (L.30 dmsalka mome pusat ke- dar peubah acak W adalah µ E W E ( W. (L.3 Kemuda dega membetuk Lagrage, masg-masg dvdu memaksmumka. E U ( W dega kedala W. ehgga maksmumka EU ( ( W + L( W. (L.3 0 ubsttus ersamaa (L.30 da ersamaa (L.33 ke ersamaa (L.3 sehgga ( U ( E( W µ + L ( W. (L.33! 0 0 Utuk peyederhaaa dmsalka saa da turuka ersamaa (L.33 terhadap, maka dperoleh ( ( U U µ + µ L 0 0!!. (L.34 Dega, kekayaa awal tahuya mead W (L.35 da kekayaa akhr tahuya W R. (L.36 Dmsalka W E( W. (L.37 ubsttus ersamaa (L.36 ke ersamaa (L.37 dperoleh W E( W E( R E( R. (L.38

6 Turuka ersamaa (L.38 terhadap W E ( R. (L.39 Kemuda, lhat ersamaa (L.34 da ersamaa (L.39 maka dperoleh ( ( + ( + U U W U E( R!.!! (L.40 Lhat ersamaa (L.3 da ersamaa (L.34 dperoleh ( µ E W E ( W E R E R ( E R E R E W W R E ( R E W W ( R E ( R. (L.4 ubttuska ersamaa (L.40 da ersamaa (L.4 ke ersamaa (L.4 dperoleh ( ( U U µ + µ L 0!! ( + ( U U E( R µ + E ( R E( R W W L. 0!! (L.4 ( ada ersamaa (L.4, ekspas deret Taylor utuk U d sektar W sebaga berkut ( + U µ. (L.43 0! ubsttus ersamaa (L.43 ke ersamaa (L.4 dperoleh ( ( U E ( R U + E ( R E( R W W L! ( ( U E ( R U + E ( R E( R W W L. (L.44 (! Lhat pada ersamaa (L.3 dega deks maka µ EW EW (. (L.45 Jka 0 µ 0 E W E W da ka µ E W E W 0 E( (L.46 E W E W E W E E W E W E W 0. (L.47

7 elautya, turuka ersamaa (L.46 da ersamaa (L.47 terhadap ( µ 0 ( µ 0. (L.48 ersamaa (L.48 megakbatka,3, 4,...,. Kemuda kuragka sekurtas ke- dega sekurtas ke-k pada ersamaa (L.44 dega L0, sehgga dperoleh ( ( U E( R Rk U + E ( R Rk E( R Rk W W 0 (! ( U E ( R Rk E( R Rk W W E( R Rk ( U (! ( U E ( R Rk ( E( R E( Rk W W E( R E( Rk ( U (! ada ersamaa (L.49, msalka θ U U ( ( (!. (L.49 (L.50 ubsttus ersamaa (L.50 ke ersamaa (L.49 E( R E( Rk + θe ( R Rk ( E( R E( Rk W W. (L.5 Aggap ada sekurtas yag bebas rsko. salka R + r. Kemuda substus R ke R k pada ersamaa (L.5 dperoleh E( R R + θe ( R R ( E( R R W W R + θe ( R R E( R + R W W R + θe ( R E( R W W. (L.5 salka adalah bayakya vestas yag telah dtaamka pada sekurtas bebas rsko. Bayakya vestas yag telah dtaamka pada portoolo dar sekurtas-sekurtas bersko adalah W (L.53 Rp + rp. (L.54 r p adalah la mbal hasl pada portoolo dar sekurtas bersko. ubsttus ersamaa (L.35 da (L.53 ke ersamaa (L.36 meghaslka W% R W% W R W% ( + R W R + R. (L.55 p

8 Nla harapa dar ersamaa (L.55 E W W E( Rp + R. (L.56 ubsttus ersamaa (L.55 da ersamaa (L.56 ke ersamaa (L.5, maka dperoleh E( R R + θe ( R E( R W W R + θ E R E R R + R E R R p p ( ( ( ( { } ( ( ( ( { } ( ( ( ( { } R + θ E R E R R E R p p R + θ E R E R R E R. (L.57 p p salka R R (L.58 Kemuda substtus ersamaa (L.58 ke ersamaa (L.57 sehgga dperoleh {( ( ( ( } + θ ER ( R E R E R R E R. (L.59 Kemuda, ersamaa (L.59 dbuat sedemka sehgga ( ( {( ( ( ( } E( R E( R + θ ER ( R E R E R salka, pada ersamaa (L.60 ( ( E R E R R E R. (L.60 b( θ E R E R (L.6 da v {( ( ( ( } E( R E( R E R E R R E R. (L.6 Utuk lebh memudahka, substtus ersamaa (L.6 da (L.6 ke ersamaa (L.60 mead model CA -mome sebaga berkut ( ( E R R + b v (L.63 Berdasarka ersamaa (L.63 maka utuk CA 3-mome dega,3 dperoleh E R R + b v + b v. (L.64 ( 3 salka v β. (L.65 v3 γ. (L.66 ubsttus ersamaa (L.65 da (L.66 ke ersamaa (L.64 sehgga E R R + b β + b γ. (L.67 ( Utuk koese b da b dperoleh sebaga berkut salka R + r, r adalah la mbal hasl pada keseluruha portoolo yag dmlk oleh suatu dvdu. salka R stadar devas dar la mbal hasl pada keseluruha portoolo yag dmlk oleh suatu dvdu, da τ R kemrga dar la mbal hasl pada keseluruha portoolo yag dmlk oleh suatu dvdu. salka β la beta dar keseluruha portoolo yag dmlk oleh suatu dvdu, da

9 γ la gamma dar keseluruha portoolo yag dmlk oleh suatu dvdu. Berdasarka pada rumus CA -mome, maka β R R. (L.68 Berdasarka sat-sat koragam da coskewess yatu β β maka β R R β R R R β (L.69 R da γτ R τ R. (L.70 Berdasarka sat-sat koragam da coskewess yatu γ γ maka τ γ τ R R τ R γ. (L.7 τ R Kemuda dketahu bahwa W. (L.7 R τ W τ. (L.73 R ubsttus ersamaa (L.36 da (L.67 ke ersamaa (L.37 dperoleh W E W W E R ( E R ( E R W ( β γ R + b + b W WR + Wb β + Wb γ. (L.74 Kemuda, substtus ersamaa (L.69, (L.7, (L.7, (L.73 ke ersamaa (L.74 maka dperoleh R τ R W W R + Wb + Wb τ R τ R WR + b b + R τ. (L.75 R Karea portoolo pasar tak berubah, R da τ R berla tetap. Kemuda turuka ersamaa (L.75 terhadap sehgga dperoleh

0 W b R W b. (L.76 ( R Turuka ersamaa (L.75 terhadap τ sehgga dperoleh W b τ τ R W b. (L.77 ( τ R τ terbukt

Lampra 3 Bukt ersamaa ( r u ( tu r( + k( t re +. (.78 Berdasarka ersamaa (7 maka la harapaya maka E r r + bβ + b γ (.79 ( e e e Kemuda, beta (gamma dar ekutas dapat dyataka sebaga kombas ler dar suatu beta (gamma uderwrtg da suatu beta (gamma vestas dyataka sebaga berkut β ( β ( + ( u tu k t βe +. (.80 γ ( γ ( + ( u tu k t γ e +. (.8 ubsttus ersamaa (.78 ke ersamaa (.79 maka ( ( + ( r u tu r k t E + r + bβ + b γ ( ( ( ( + ( e e E ru tu E r k t + r + bβ e + bγ e. (.8 ubstus ersamaa (7, (.80, (.8 ke ersamaa (.8 maka ( ( ( r + bβ + bγ( + k( t E r t u u + ( ( + ( ( γ ( + k( t βu tu β k t γu tu r + b + + b + ( u ( u + ( + β + γ( + ( r b( βu ( tu ( k β( t b( γu ( tu ( k γ( t E r t r b b k t + + + + + + ( u ( u ( + β + γ( + ( + + b( βu ( tu + ( + k β( t + b( γu ( tu + ( + k γ( t E r t r b b k t r ( u ( u ( + β + γ( + ( + + βu ( u + bβ ( + k( t + b γ ( t + b γ ( + k( t E r t r b b k t r b t u u ( u ( u ( + β + γ( + ( + + ( tu[ bβ u + bγu] + ( + k( t[ bβ + bγ] ( ( + ( [ β + γ ] E r t r b b k t r E r t r t b b u u u u u + ( + k( t bβ + bγ r bβ bγ ( u ( u + ( u[ βu + γu] ( + ( ( ( ( ( r ( [ ] r + β γ k + + t E r t r t b b r k t E ru tu tu b u b u r E ( ru( tu ( ( + k( t + ( tu bβu + bγu ( tu r E ( r ( t ( t + k kt + bβ t + bγ t ( ( ( u u u u u u

r E ( ru( tu ( t k+ kt + bβu ( tu + bγu ( tu r E ( ru( tu ( t k( t + bβu ( tu + bγu ( tu tr E ( ru( tu kr ( t + + bβu ( tu + bγu ( tu. (.83 terbukt

3 Lampra 4 Bukt ersamaa (6 ubsttus ersamaa (5 ke ersamaa ( sehgga dperoleh ru ( tu r( + k( t E + r + b( ve E( ru ( tu E( r( + k( t + r + b( ve. (N.84 Kemuda, substtus ersamaa ( da (3 ke ersamaa (N.84 maka dperoleh r ( ( ( ( ( + b v k t E r u t + u + ( ( + ( vu tu k v t r + b( + E r t r b v k t ( ( + + ( + ( u u ( ( ( ( ( r + b v t + + k v t ( u u E ( r ( t r + b v ( + k( t + r u u ( ( ( ( ( + b v t + + k v t ( u u E ( r ( t r + b v ( + k( t + r u u ( ( ( ( + b v t + b + k v t ( u u ( E r t b v r b v k t r b v t ( ( ( + ( + + ( u u ( ( ( u u ( ( ( + ( + + ( E r t r k t r b v t u u ( u u r r E r t k t b v t ( ( ( + ( + + ( u u ( u u r E ( ru( tu ( ( + k( t + b( vu ( tu r E ( ru( tu ( ( t + k kt + b( vu ( tu r E ( ru( tu ( t k+ kt + b( vu ( tu r E ( ru( tu ( t k( t + b( vu ( tu tr E ( ru( tu kr ( t + + b( vu ( tu. (N.85 terbukt