AHMAD SANDI NURMANSYAH, . (2016) PENENTUAN NILAI OPSI PUT AMERIKA DENGAN METODE TEKNIK REDUKSI VARIANSI MONTE CARLO. Sarjana thesis, UNIVERSITAS NEGERI JAKARTA.
Text
Skripsi.pdf Restricted to Repository staff only Download (684kB) |
Abstract
Opsi merupakan hak kepada pemegangnya untuk membeli atau menjual saham tertentu pada waktu dan harga yang telah ditentukan. Untuk mendapatkan kontrak opsi tersebut, maka investor harus mengeluarkan biaya pada saat kontrak dibuat. Besarnya biaya ini disebut juga dengan nilai opsi. Penentuan nilai opsi terkadang tidak dapat dilakukan secara analitik atau formula analitiknya sulit untuk dibuat sehingga membutuhkan metode aproksimasi. Salah satu jenis opsinya ialah opsi Amerika yang dapat dieksekusi kapanpun sampai dengan jatuh tempo. Hal ini membuat nilai opsi yang eksak tidak dapat dicari, maka salah satu metode yang digunakan untuk menentukan nilai opsi Amerika adalah metode Monte Carlo yang dikembangkan oleh Boyle, Broadie dan Glasserman. Metode ini merupakan teknik simulasi yang mengaproksimasikan ekspektasi dari variabel acak dengan mengunakan pembangkitan bilangan pseudorandom untuk pembentukan kemungkinan lintasan harga saham. Dalam mengefisiensikan metode Monte Carlo, maka dapat dilihat dari sisi variansi jumlah sampel dengan mengurangi variansi taksiran simulasi menggunakan teknik reduksi variansi. Oleh karena itu, dalam skripsi ini membahas metode teknik reduksi variansi Monte Carlo untuk mengaproksimasikan nilai opsi put Amerika sehingga pada penggunaanya metode ini, investor dapat menentukan nilai opsi secara tepat sehingga dapat ditentukan strategi terbaik untuk mengeksekusi opsi agar mendapat keuntungan yang maksimum.
Item Type: | Thesis (Sarjana) |
---|---|
Additional Information: | 1). Prof. Dr. Suyono, M.Si. ; 2). Ria Arafiyah, M.Si. |
Subjects: | Sains > Matematika |
Divisions: | FMIPA > S1 Pendidikan Matematika |
Depositing User: | Users 29 not found. |
Date Deposited: | 27 Apr 2020 14:56 |
Last Modified: | 27 Apr 2020 14:56 |
URI: | http://repository.unj.ac.id/id/eprint/7291 |
Actions (login required)
View Item |