PREDIKSI CRASH SAHAM MENGGUNAKAN LOG PERIODIC POWER LAW DENGAN ALGORITMA GENETIKA (STUDI KASUS: PASAR SAHAM INDONESIA)

IRWAN RAMADHANA

Informasi Dasar

199 kali
16.04.427
C
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

ABSTRAK

Krisis ekonomi adalah peristiwa penurunan yang sangat drastis disetiap sektor ekonomi, salah satu dampak dari krisis ekonomi adalah terjadinya crash pada pasar keuangan. Crash yang terjadi di pasar keuangan adalah penurunan secara tiba-tiba dan drastis terhadap indeks harga saham selama periode waktu yang singkat. Ketidakpaastian waktu terjadinya crash saham membuat kekhawatiran bagi investor saham, karena adanya risiko kerugian yang besar terhadap modal yang mereka investasikan. Salah satu model matematika yang digunakan untuk memprediksi crash pada pasar keuangan adalah Log Periodic Power Law (LPPL). Penelitian ini menerapkan algoritma genetika untuk mengestimasi parameter dari model LPPL. Kemudian dilakukan analisis performasi menggunakan koefisien determinasi dari model Log Periodic Power Law (LPPL) yang diperoleh terhadap data acuan yang digunakan. Hasil prediksi crash saham menggunakan LPPL dengan algoritma genetika memprediksi waktu terjadinya crash saham untuk waktu observasi dari Januari 2005-Januari 2009 adalah pada tanggal 3-April-2008 yang menandakan berakhirnya gelembung spekulatif pada indeks harga saham LQ45. Performansi dari model LPPL dalam memprediksi waktu kemungkinan terjadinya crash harga saham tergantung pada range waktu observasi diterapkan.

Kata Kunci : Crash, Indeks Harga Saham, Algoritma Genetika, LPPL, Koefisien Determinasi

Subjek

FINANCIAL MARKETS
 

Katalog

PREDIKSI CRASH SAHAM MENGGUNAKAN LOG PERIODIC POWER LAW DENGAN ALGORITMA GENETIKA (STUDI KASUS: PASAR SAHAM INDONESIA)
 
 
Bahasa Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

IRWAN RAMADHANA
Perorangan
Jondri
 

Penerbit

Universitas Telkom
Bandung
2016

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini